Hvad er Big Techs rolle i AI?

Hvad er Big Techs rolle i AI?

Kort svar: Big Tech er vigtig inden for AI, fordi den kontrollerer de uglamourøse essentielle ting - beregning, cloudplatforme, enheder, appbutikker og virksomhedsværktøjer. Denne kontrol giver den mulighed for at finansiere frontlinjemodeller og levere funktioner til milliarder, hurtigt. Hvis styring, privatlivskontroller og interoperabilitet er svage, forkalkes den samme gearing i fastlåsning og magtkoncentration.

Vigtige konklusioner:

Infrastruktur: Betragt kontrol over cloud, chips og MLOps som det primære AI-dilemma.

Distribution: Forvent platformopdateringer, der vil definere, hvad "AI" betyder for de fleste brugere.

Gatekeeping: App Store-regler og API-vilkår bestemmer i stilhed, hvilke AI-funktioner der leveres.

Brugerkontrol: Kræv klare fravalg, varige indstillinger og administratorkontroller, der fungerer.

Ansvarlighed: Kræv revisionslogfiler, gennemsigtighed og klagemuligheder for skadelige resultater.

Hvad er Big Techs rolle i AI? Infografik

🔗 Fremtiden for AI: Trends og hvad er det næste?
Vigtige innovationer, risici og brancher blev omformet i løbet af det næste årti.

🔗 Grundmodeller i generativ AI: En simpel guide
Forstå, hvordan fundamentale modeller driver moderne generative AI-applikationer.

🔗 Hvad er en AI-virksomhed, og hvordan fungerer den
Lær de træk, teams og produkter, der definerer AI-første virksomheder.

🔗 Sådan ser AI-kode ud i virkelige projekter
Se eksempler på AI-drevne kodemønstre, værktøjer og arbejdsgange.

Lad os se det i øjnene et øjeblik - de fleste "AI-samtaler" glider forbi de uglamourøse dele som beregning, distribution, indkøb, compliance og den akavede virkelighed, at nogen skal betale for GPU'er og elektricitet. Big Tech bor i disse uglamourøse dele. Det er netop derfor, det er så vigtigt. 😅 ( IEA - Energi og AI , NVIDIA - Oversigt over AI-inferensplatforme )

Big Techs rolle inden for AI, i et letforståeligt sprog 🧩

Når folk siger "Big Tech", mener de normalt de gigantiske platformvirksomheder, der kontrollerer store lag af moderne databehandling:

Så rollen er ikke bare "de laver AI". Det er mere som om de bygger motorvejene, sælger bilerne, driver betalingsanlæggene og også bestemmer, hvor afkørslerne skal være. En lille overdrivelse ... men ikke med meget.

Big Techs rolle i AI: de fem store job 🏗️

Hvis man ønsker en ren mental model, har Big Tech en tendens til at udføre fem overlappende opgaver i AI-verdenen:

  1. Infrastrukturudbyder
    Datacentre, cloud, netværk, sikkerhed, MLOps-værktøjer. Det, der gør AI mulig i stor skala. ( Amazon SageMaker AI-dokumentation , IEA - Energi og AI )

  2. Modelbygger og forskningsmotor
    Ikke altid, men ofte - laboratorier, intern forskning og udvikling, anvendt forskning og "produktificeret videnskab". ( Skaleringslove for neurale sprogmodeller (arXiv) , Træning af beregningsoptimale store sprogmodeller (Chinchilla) (arXiv) )

  3. Distributør
    De kan pushe AI ​​ind i søgefelter, telefoner, e-mailklienter, annoncesystemer og arbejdspladsværktøjer. Distribution er en superkraft.

  4. Gatekeeper og regelsætter.
    App store-politikker, platformregler, API-vilkår, indholdsmoderering, sikkerhedsporte, virksomhedskontroller. ( Apple App Review Guidelines , Google Play Data sikkerhed )

  5. Kapitaladlokator
    De finansierer, opkøber, indgår partnerskaber, inkuberer. De former det, der overlever.

Det er Big Techs rolle i AI, set funktionelt set: de skaber betingelserne for, at AI kan eksistere - og derefter bestemmer de, hvordan den når dig.

Hvad gør Big Techs AI-rolle til en god version ✅😬

En "god version" af Big Tech inden for AI handler ikke om perfektion. Det handler om kompromiser, der håndteres ansvarligt, med færre overraskende angreb til alle andre.

Her er hvad der har tendens til at adskille "hjælpsom kæmpe"-stemningen fra "uh-oh monopol"-stemningen:

  • Gennemsigtighed uden brug af jargon.
    Tydelig mærkning af AI-funktioner, begrænsninger og hvilke data der bruges. Ikke en 40-siders politiklabyrint. ( NIST AI RMF 1.0 , ISO/IEC 42001:2023 )

  • Virkende brugerkontrol:
    Fravalg der virker, privatlivsindstillinger der ikke nulstilles på mystisk vis, og administratorkontroller der ikke er en skattejagt. ( GDPR - Forordning (EU) 2016/679 )

  • Interoperabilitet og åbenhed - nogle gange
    behøver ikke alt at være open source, men at binde alle til én leverandør for altid er ... et valg.

  • Sikkerhed med tænder
    Overvågning af misbrug, red-teaming, indholdskontroller og en vilje til at blokere åbenlyst risikable brugssager. ( NIST AI RMF 1.0 , NIST GenAI-profil (AI RMF-ledsager) )

  • Sunde økosystemer
    Støtte til startups, partnere, forskere og åbne standarder, så innovation ikke bliver til "lej en platform eller forsvind" ( OECD's AI-principper )

Jeg vil sige det ligeud: den "gode version" føles som et solidt offentligt forsyningsselskab med stærk produktsmag. Den dårlige version føles som et kasino, hvor huset også skriver reglerne. 🎰

Sammenligningstabel: De bedste Big Tech "AI-baner" og hvorfor de virker 📊

Værktøj (bane) Målgruppe Pris Hvorfor det virker
Cloud AI-platforme Virksomheder, startups brugsbaseret Nem skalering, én faktura, mange knapper (for mange knapper)
Frontier Model API'er Udviklere, produktteams betal pr. token / niveaudelt Hurtig at integrere, god basiskvalitet, føles som snyd 😅
Enhedsindlejret AI Forbrugere, prosumere bundtet Lav latenstid, privatlivsvenlig til tider, fungerer offline-agtigt
Produktivitetssuite AI Kontorteams tillæg pr. sæde Lever i de daglige arbejdsgange - dokumenter, mail, møder, hele trummerummet
Annoncer + Målretning AI Marketingfolk % af udgifter Big data + distribution = effektivt, også lidt uhyggeligt 👀
Sikkerhed + Overholdelse af AI Regulerede brancher præmie Sælger "ro i sindet" - selvom det bare er færre advarsler
AI-chips + acceleratorer Alle opstrøms kapitaludgifter Hvis du ejer skovlene, vinder du guldfeberen (klodset metafor, stadig sand)
Åbne økosystemer Bygherrer, forskere gratis + betalte niveauer Fællesskabsmomentum, hurtigere iteration, til tider uregerlig sjov

En lille bord-særhed: "fri-agtig" gør en masse arbejde der. Gratis, indtil det ikke er det mere ... du ved, hvordan det går.

Nærbillede: infrastrukturens dilemma (computing, cloud, chips) 🧱⚙️

Det er den del, de fleste mennesker ikke vil tale om, fordi den ikke er glamourøs. Men det er rygraden i AI.

Big Tech påvirker AI ved at kontrollere:

Hvis du nogensinde har prøvet at implementere et AI-system i en rigtig virksomhed, ved du allerede, at "modellen" er den nemme del. Den svære del er: tilladelser, logning, dataadgang, omkostningskontrol, oppetid, hændelsesrespons ... de voksne ting. 😵💫

Fordi Big Tech ejer så meget af dette, kan de indstille standardmønstre:

  • Hvilke værktøjer bliver standard

  • Hvilke frameworks får førsteklasses support

  • Hvilken hardware prioriteres

  • Hvilke prismodeller bliver "normale"

Det er ikke automatisk ondt. Men det er magt.

Nærbillede: modelforskning vs. produktvirkelighed 🧪➡️🛠️

Her er spændingen: Big Tech kan finansiere dybdegående forskning og har også brug for kvartalsvise produktlanceringer. Den kombination skaber fantastiske gennembrud og producerer også ... tvivlsomme funktionslanceringer.

Big Tech driver typisk AI-fremskridt gennem:

Men produktpresset ændrer tingene:

  • Hastighed slår elegance

  • Forsendelse er bedre end at forklare

  • "God nok" slår "fuldt ud forstået"

Nogle gange er det fint. De fleste brugere har ikke brug for teoretisk renhed, de har brug for en hjælpsom assistent i deres arbejdsgang. Men risikoen er, at "godt nok" bliver anvendt i følsomme sammenhænge (sundhed, ansættelse, finans, uddannelse), hvor "godt nok" ... ikke er godt nok. ( EU's AI-lov - Forordning (EU) 2024/1689 )

Dette er en del af Big Techs rolle i AI - at omsætte banebrydende kapacitet til massemarkedsfunktioner, selv når kanterne stadig er skarpe. 🔪

Nærbillede: Distribution er den virkelige superkraft 🚀📣

Hvis man kan placere AI i de steder, hvor folk allerede bor digitalt, behøver man ikke at "overbevise" brugerne. Man bliver bare standarden.

Big Tech-distributionskanaler inkluderer:

  • Søgefelter og browsere 🔎

  • Mobile OS-assistenter 📱

  • Arbejdspladspakker (dokumenter, mail, chat, møder) 🧑💼

  • Sociale feeds og anbefalingssystemer 📺

  • Appbutikker og platformmarkedspladser 🛍️ ( Apple App Review Guidelines , Google Play Data Safety )

Derfor samarbejder mindre AI-virksomheder ofte med Big Tech, selvom de er nervøse for det. Distribution er ilt. Uden det kan man have verdens bedste model og stadig råbe ud i tomrummet.

Der er også en subtil bivirkning: distribution former, hvad "AI" overhovedet betyder for offentligheden. Hvis AI primært optræder som en skrivehjælp, antager folk, at AI handler om at skrive. Hvis det optræder som fotoredigering, antager folk, at AI handler om billeder. Platformen bestemmer stemningen.

Nærbillede: data, privatliv og tillidsaftalen 🔐🧠

AI-systemer bliver ofte mere effektive, når de er personlige. Personalisering kræver ofte data. Og data skaber risiko. Den trekant forsvinder aldrig.

Big Tech sidder på:

  • Forbrugeradfærdsdata (søgninger, klik, præferencer)

  • Virksomhedsdata (e-mails, dokumenter, chats, supportsider, arbejdsgange)

  • Platformdata (apps, betalinger, identitetssignaler)

  • Enhedsdata (placering, sensorer, fotos, stemmeinput)

Selv når "rådata" ikke bruges direkte, former det omgivende økosystem træning, finjustering, evaluering og produktretning.

Tillidsaftalen ser typisk sådan ud:

  • Brugere accepterer dataindsamling, fordi produktet er praktisk 🧃

  • Regulatorer protesterer, når det bliver uhyggeligt 👀 ( GDPR - Forordning (EU) 2016/679 )

  • Virksomheder reagerer med kontroller, politikker og "privatliv først"-budskaber

  • Alle diskuterer, hvad "privatliv" betyder

En praktisk tommelfingerregel, jeg har set virke: Hvis en virksomhed kan forklare deres praksis for AI-data i en enkelt samtale uden at gemme sig bag juridisk sprog, klarer de sig normalt bedre end gennemsnittet. Ikke perfekt - bare bedre.

Nærbillede: Styring, sikkerhed og spillet om stille indflydelse 🧯📜

Dette er den mindre synlige rolle: Big Tech er ofte med til at definere de regler, som alle andre følger.

De former styringen gennem:

Nogle gange er dette virkelig nyttigt. Big Tech kan investere i sikkerhedsteams, tillidsværktøjer, misbrugsdetektering og compliance-infrastruktur, som mindre aktører ikke har råd til.

Nogle gange er det selvisk. Sikkerhed kan blive en voldgrav, hvor kun de største aktører har "råd" til at overholde reglerne. Det er paradokset: sikkerhed er nødvendigt, men dyr sikkerhed kan utilsigtet fryse konkurrencen. ( EU's lov om kunstig intelligens - Forordning (EU) 2024/1689 )

Det er her, nuancer betyder noget. Heller ikke sjove nuancer - den irriterende slags. 😬

Nærbillede: konkurrence, åbne økosystemer og startup-tyngdekraft 🧲🌱

Big Techs rolle inden for AI omfatter også at forme markedet:

  • Opkøb (talent, teknologi, distribution)

  • Partnerskaber (modeller hostet i skyen, joint venture-aftaler)

  • Økosystemfinansiering (kreditter, inkubatorer, markedspladser)

  • Åbne værktøjer (frameworks, biblioteker, "åbne" udgivelser)

Der er et mønster, jeg har set gentage sig:

  1. Startups innoverer hurtigt

  2. Big Tech integrerer eller kopierer det succesfulde mønster

  3. Startups skifter til nicher eller bliver opkøbsmål

  4. "Platformlaget" bliver tykkere

Det er ikke automatisk dårligt. Platforme kan reducere friktion og gøre AI tilgængelig. Men det kan også reducere diversitet. Hvis hvert produkt bliver "en indpakning omkring de samme få API'er", begynder innovation at føles som at flytte møblerne rundt i den samme lejlighed.

Lidt rodet konkurrence er sundt. Ligesom surdejsstarter. Hvis man steriliserer alt, holder det op med at hæve. Den metafor er lidt ufuldkommen, men jeg holder fast i den. 🍞

Lever med både spænding og forsigtighed 😄😟

Begge følelser passer sammen. Spænding og forsigtighed kan dele det samme rum.

Grunde til at være begejstret:

  • Hurtigere implementering af nyttige værktøjer

  • Bedre infrastruktur og pålidelighed

  • Lavere barriere for virksomheder at implementere AI

  • Mere investering i sikkerhed og standardisering ( NIST AI RMF 1.0 , OECD AI-principper )

Grunde til at være forsigtig:

En realistisk holdning er: Big Tech kan accelerere AI for verden, samtidig med at de koncentrerer magt. Det kan være sandt på samme tid. Folk kan ikke lide det svar, fordi det mangler krydderi, men det passer til beviserne.

Praktiske tips til forskellige læsere 🎯

Hvis du er erhvervskøber 🧾

Hvis du er udvikler 🧑💻

  • Byg med bærbarhed i tankerne (abstraktionslag hjælper)

  • Sats ikke alt på én leverandørfunktion, der kan forsvinde

  • Spor takstgrænser, prisændringer og politikopdateringer, som om det var en del af dit job (fordi det er det) ( Apple App Review Guidelines , Google Play Data Safety )

Hvis du er politikudvikler eller ansvarlig for compliance 🏛️

Hvis du er en almindelig bruger 🙋

  • Lær, hvor AI-funktioner findes i dine apps

  • Brug privatlivskontroller, selvom de er irriterende ( GDPR - Forordning (EU) 2016/679 )

  • Vær skeptisk over for "magiske" resultater - AI er selvsikker, ikke altid korrekt 😵

Afsluttende opsummering: Big Techs rolle i AI 🧠✨

Big Techs rolle inden for AI er ikke én ting. Det er en række roller: infrastrukturejer, modelbygger, distributør, gatekeeper og markedsformer. De deltager ikke bare i AI - de definerer det terræn, AI vokser på.

Hvis du kun husker én linje, så lav den sådan her:

Big Techs rolle i AI
Det handler om at bygge rørledninger, indstille standardindstillinger og styre, hvordan AI når mennesker - i massiv skala med massive konsekvenser. ( NIST AI RMF 1.0 , EU's AI-lov - Forordning (EU) 2024/1689 )

Og ja, "konsekvenser" lyder dramatisk. Men AI er et af de emner, hvor dramatisk nogle gange bare er ... præcist. 😬🤖

Ofte stillede spørgsmål

Hvad er Big Techs rolle i AI, i praksis?

Big Techs rolle inden for AI er mindre "de laver modeller" og mere "de betjener det maskineri, der får AI til at fungere i stor skala". De leverer cloudinfrastruktur, leverer AI gennem enheder og apps og sætter platformregler, der former, hvad der bygges. De finansierer også forskning, partnerskaber og opkøb, der påvirker, hvilke tilgange der overlever. På mange markeder definerer de effektivt standard-AI-oplevelsen.

Hvorfor er adgang til computere så vigtig for, hvem der kan bygge AI i stor skala?

Moderne AI er afhængig af store GPU-klynger, hurtig netværksdrift, lagring og pålidelige MLOps-pipelines – ikke kun smarte algoritmer. Hvis man ikke kan opnå forudsigelig kapacitet, bliver træning, evaluering og implementering skrøbelige og dyre. Big Tech kontrollerer ofte "rygradslaget" (cloud, chips-partnerskaber, planlægning, sikkerhed), hvilket kan bestemme, hvad der er muligt for mindre teams. Den magt kan være gavnlig, men den forbliver magt.

Hvordan former distributionen af ​​Big Tech, hvad "AI" betyder for almindelige brugere?

Distribution er en superkraft, fordi den gør AI til en standardfunktion i stedet for et separat produkt, du skal vælge. Når AI dukker op i søgefelter, telefoner, e-mails, dokumenter, møder og appbutikker, bliver det "hvad AI er" for de fleste. Det indsnævrer også de offentlige forventninger: Hvis AI for det meste er et skriveværktøj i dine apps, antager brugerne, at AI er lig med skrivning. Platformene bestemmer stille og roligt tonen.

Hvad er de primære måder, hvorpå platformregler og appbutikker fungerer som AI-portvogtere?

Politikker for appanmeldelse, markedspladsvilkår, indholdsregler og API-begrænsninger kan bestemme, hvilke AI-funktioner der er tilladt, og hvordan de skal opføre sig. Selv når regler er formuleret som sikkerheds- eller privatlivsbeskyttelse, former de også konkurrencen ved at øge compliance- og implementeringsomkostningerne. For udviklere betyder det, at politikopdateringer kan være lige så vigtige som modelopdateringer. I praksis er "det, der sendes", ofte "det, der går igennem"

Hvordan passer cloud AI-platforme som SageMaker, Azure ML og Vertex AI ind i Big Techs rolle inden for AI?

Cloud AI-platforme samler træning, implementering, overvågning, styring og sikkerhed på ét sted, hvilket reducerer friktion for startups og virksomheder. Værktøjer som Amazon SageMaker, Azure Machine Learning og Vertex AI gør det nemmere at skalere og administrere omkostninger gennem et enkelt leverandørforhold. Ulempen er, at bekvemmelighed kan øge bindingen, fordi arbejdsgange, tilladelser og overvågning er dybt integreret i dette økosystem.

Hvad bør en erhvervskøber spørge om, før de tager Big Tech AI-værktøjer i brug?

Start med data: hvor de havner, hvordan de isoleres, og hvilke opbevarings- og revisionskontroller der findes. Spørg om administratorkontroller, logføring, adgangsgrænser og hvordan modeller evalueres for risiko i dit domæne. Undersøg også prisfastsættelsen, da brugsbaserede omkostninger kan stige kraftigt i takt med at implementeringen vokser. I regulerede miljøer skal du afstemme forventningerne med rammer og compliance-krav, som din organisation allerede bruger.

Hvordan kan udviklere undgå leverandørbinding, når de bygger på Big Tech AI API'er?

En almindelig tilgang er at designe med henblik på portabilitet: indpak modelkald bag et abstraktionslag og hold prompts, politikker og evalueringslogik versionsbaserede og testbare. Undgå at stole på én "særlig" leverandørfunktion, der kan ændre sig eller forsvinde. Spor prisgrænser, prisopdateringer og politikændringer som en del af den løbende vedligeholdelse. Portabilitet er ikke gratis, men det koster normalt mindre end en tvungen migrering.

Hvordan skaber privatliv og personalisering en "tillidsaftale" med AI-funktioner?

Personalisering forbedrer ofte AI-nytteværdien, men det øger typisk dataeksponering og opfattet uhyggelighed. Big Tech sidder tæt på adfærds-, virksomheds-, platform- og enhedsdata, så brugere og regulatorer gransker, hvordan disse data påvirker træning, finjustering og produktbeslutninger. Et praktisk benchmark er, om en virksomhed kan forklare sine AI-datapraksisser klart uden at gemme sig bag juridisk sprog. Gode kontroller og reelle fravalg er vigtige.

Hvilke standarder og regler er mest relevante for Big Tech AI-styring og -sikkerhed?

I mange pipelines blander governance interne sikkerhedspolitikker med eksterne rammer og love. Organisationer henviser ofte til risikostyringsvejledninger som NIST's AI RMF, styringsstandarder som ISO/IEC 42001 og regionale regler som GDPR og EU's AI-lovgivning for visse anvendelsesscenarier. Disse påvirker logføring, revisioner, datagrænser og hvad der blokeres eller tillades. Udfordringen er, at compliance kan blive dyrt, hvilket kan favorisere større aktører.

Er Big Techs indflydelse på konkurrence og økosystemer altid en dårlig ting?

Ikke automatisk. Platforme kan sænke barrierer, standardisere værktøjer og finansiere sikkerhed og infrastruktur, som mindre teams ikke har råd til. Men den samme dynamik kan reducere diversitet, hvis alle bliver en tynd indpakning omkring et par dominerende API'er, clouds og markedspladser. Vær opmærksom på mønstre som konsolidering af beregning og distribution, plus pris- og politikændringer, der er svære at undgå. De sundeste økosystemer holder normalt plads til interoperabilitet og nye aktører.

Referencer

  1. Det Internationale Energiagentur - Energi og AI - iea.org

  2. Det Internationale Energiagentur - Energiefterspørgsel fra AI - iea.org

  3. NVIDIA - Oversigt over AI-inferensplatforme - nvidia.com

  4. Amazon Web Services - Dokumentation til Amazon SageMaker AI (Hvad er SageMaker?) - aws.amazon.com

  5. Microsoft - Azure Machine Learning-dokumentation - learn.microsoft.com

  6. Google Cloud - Vertex AI-dokumentation - cloud.google.com

  7. Google Cloud - MLOps på Vertex AI - cloud.google.com

  8. Microsoft - Arkitekturvejledning til maskinlæringsoperationer (MLOps) v2 - learn.microsoft.com

  9. Apple-udvikler - Core ML - developer.apple.com

  10. Google Developers - ML Kit - developers.google.com

  11. Apple Developer - Retningslinjer for appanmeldelse - developer.apple.com

  12. Hjælp til Google Play Console - Datasikkerhed - support.google.com

  13. arXiv - Skaleringslove for neurale sprogmodeller - arxiv.org

  14. arXiv - Træning af store sprogmodeller med optimal beregningskapacitet (Chinchilla) - arxiv.org

  15. National Institute of Standards and Technology - AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0) - nist.gov

  16. National Institute of Standards and Technology - NIST Generativ AI-profil (AI RMF-ledsager) - nist.gov

  17. Den Internationale Standardiseringsorganisation - ISO/IEC 42001:2023 - iso.org

  18. EUR-Lex - Forordning (EU) 2016/679 (GDPR) - eur-lex.europa.eu

  19. EUR-Lex - Forordning (EU) 2024/1689 (EU AI Act) - eur-lex.europa.eu

  20. OECD - OECD AI-principper - oecd.ai

Find den nyeste AI i den officielle AI-assistentbutik

Om os

Tilbage til bloggen