人工智能竞赛

引言

人工智能 (AI) 正在快速演变的时代，深刻影响着经济的许多领域。毫无疑问，政府和政治家在理解和解决人工智能及其潜在影响方面发挥着重要作用。为了管理潜在的竞争损害并促进人工智能市场中的竞争，竞争局 ( the "Bureau") 不断进行研究，以更好地理解人工智能，它如何影响竞争，以及需要做什么来为之做准备。就此问题而言，竞争局通过加拿大数字监管机构论坛与加拿大隐私专员公署 (OPC) 和加拿大广播电视和电信委员会 (CRTC) 进行互动，参与政府间合作，讨论新兴技术（如人工智能 (AI)）的含义，因为它们与我们各自的职责相关。

人工智能与竞争

人工智能与合并及垄断行为

竞争局调查可能导致竞争显著减少或消除的合并，并采取适当行动。人工智能市场的特定特征可能会影响市场力量和集中的出现和发展。

进入壁垒

获取数据和计算输入的能力是参与人工智能开发市场的先决条件。对于寻求进入人工智能开发行业的新企业来说，获取必要的数据或计算能力可能是一个进入壁垒。可用于人工智能应用（例如训练人工智能模型）的公共数据相当普遍，目前占用于创建当代著名人工智能技术的大部分数据。这表明新竞争者参与市场所需的大部分数据输入都可以轻松获得。然而，专有数据在生成式人工智能开发的多个阶段已经至关重要，并且在不久的将来，对于更广泛的人工智能开发可能变得更加重要。如果获取私人数据成为参与人工智能市场的先决条件，这可能会为新进入者的成功竞争带来一些障碍。

虽然为了成功竞争而需要大量数据（尤其是私人数据）可能会使数据获取成为一个进入壁垒，但人工智能技术和技术的进步可能会减少人工智能开发对数据的需求。例如，增强的模型架构或新颖的训练技术可能会带来效率，使用更少的数据资源来实现相同水平的性能。企业可能会更频繁地使用合成数据来推进人工智能。使用合成数据可能比收集公共数据或购买私人数据更便宜且更容易获得。然而，使用合成数据存在缺点，包括偏见传播和数据污染的可能性，一些研究表明这可能导致“模型崩溃”。

尽管存在不断增长的人工智能应用数据提供商市场，但这些市场在竞争和市场实力方面的演变，以及下游人工智能开发企业必须承担的访问价格，仍有待确定。大型 IT 公司由于在其他领域的参与，可能能够访问大量可用于人工智能开发的机密数据。已经拥有大量数据存储的企业可能会因此在竞争方面受益。

人们发现，人工智能芯片和云计算市场高度集中，少数几家大型科技公司主导着每个领域。由于计算输入的巨额初始成本，希望进入人工智能开发或基础设施行业的新企业可能需要帮助才能起步。初创公司可能不得不从主要的科技供应商那里获取它们所需的计算输入，而这些供应商也可能包括人工智能领域的竞争对手。目前人工智能应用所需 GPU 的短缺可能会给人工智能开发市场的新进入者带来更多挑战。

产品差异化

企业可以通过人工智能使自己的产品与竞争对手区分开来，例如，通过在现有产品中添加人工智能功能或使用人工智能创建新颖、改进的产品。在企业提供独特产品的市场中，协调行为的可能性降低，这可能有利于竞争。企业可以通过产品差异化获得市场力量。与许多公司提供类似产品的市场相比，差异化市场可能会出现不那么激烈的价格竞争。然而，当新发明加入市场并进行竞争时，通过产品差异化获得的市场主导地位可能不会持久。

范围经济和规模经济

巨额的初始成本导致人工智能开发市场的规模经济。由于它们已经拥有内部的计算和人类专业知识资源，大型科技公司可能能够在人工智能行业实现规模经济。然而，对于新进入者或竞争性参与者来说，进入市场可能很困难，因为它们拥有不同的优势。

人工智能在不同行业和用例中的广泛应用可能使人工智能市场的企业能够实现大的范围经济。鉴于基础模型以其处理各种下游任务的灵活性而闻名，这种影响在基础模型市场中可能尤为明显。因此，市场可能会在能够从事各种基础模型应用的企业之间变得更加集中。

网络效应

网络效应常用于描述数字市场。人工智能市场可以提供数据网络效应或间接效应可能发生的环境。随着下游应用的增多，基础模型或生成式人工智能市场可能会产生间接网络效应，即这些技术被使用的下游应用越多，或者被集成到越多的下游应用中，它们就变得越有价值。根据最近的一项研究，人工智能 (AI) 与数据网络效应之间存在相关性。这意味着，随着人工智能系统收集更多的用户数据，这些技术会变得更成功，并吸引更多的用户生成数据。

掠夺性、排他性和歧视性行为

当一家企业为了摆脱竞争对手并增加其市场份额而暂时亏损时，它就是在进行掠夺性行为。人工智能可以帮助企业发现更多掠夺性行为的机会并实施掠夺性计划。例如，人工智能可能能够更好地识别可能转投其他提供商的消费者，并实施定制定价，专注于为“有风险”的消费者提供低于市场价格的优惠，同时为其他人提供相同水平的服务。通过最小化低于成本价的消费者的损失，这种策略将减少使用掠夺性行为的公司所遭受的损失，从而增加参与此类行为的动机。当一家公司试图惩罚另一家公司时，它就是在采取纪律性行为。例如，在人工智能市场中，可以利用较低的价格来惩罚竞争对手，而不仅仅是消除他们。

排他性行为是指一家公司试图将另一家公司排除在市场之外。垂直关联在人工智能市场中的重要性可能造成某些形式的歧视性行为出现的环境。垂直整合的公司有可能在与它们提供服务的公司相同的下游市场进行竞争，同时提供参与人工智能市场（例如数据、计算和人工智能模型）的关键投入。

如果这些公司采取行动将下游竞争对手赶出市场，例如通过拒绝供应或减少其提供给下游企业的投入价格与下游企业收取的价格之间的差价，这将对竞争产生不利影响，并为下游企业设置进入壁垒。通过给自己的产品相对于竞争对手带来优势，人工智能可以被参与自我偏好的平台使用。它还可能使用户更难识别赞助商的推荐。对于那些在人工智能开发市场竞争并提供云服务等关键计算投入的垂直整合公司来说，人工智能市场可能为出现歧视性行为提供平台。

在多个数字市场竞争的大型科技公司是人工智能市场的特点。这些公司可能会使用捆绑和搭售，这是在各种行业中使用的流行策略，通常与显著的成本节省有关。然而，某些捆绑和搭售策略可能被视为滥用市场力量。例如，在一个市场已经占主导地位的公司可能会使用捆绑和搭售策略，以便在它们竞争的其他领域获得更大的主导地位。人工智能本身可以用来针对性地实施搭售和捆绑策略，通过关注可能更换供应商的消费者。

当人工智能 (AI) 被用于做出决策时，例如制定公司的定价策略，可能会出现特定问题。例如，在没有人为指导的情况下，人工智能可能会自行决定采取掠夺性、排他性或歧视性行为。依赖人工智能做出决策的企业需要确保有足够的人工监督来发现和解决人工智能决策可能产生反竞争行为的任何实例。

合并考量

作为合并评估过程的一部分，竞争局评估合并是否可能导致价格显著上涨或产生、维持或加强市场力量。如果合并使合并后的公司在市场上占据主导地位，合并后的公司可能会进行剥削性、排他性或歧视性行为。在横向合并中，在同一市场或多个市场竞争的两家公司可能会合并其市场份额或其他资源，以创建一个拥有显著市场力量的合并公司。

通过垂直合并，公司在供应链的不同层级进行合并。垂直合并的结果是，一家公司的客户或供应商可能成为竞争对手，这可能会提升该公司在上游或下游市场的地位。如果垂直合并可能导致或加强竞争对手限制或完全阻止其进入市场或投入的能力和动机，竞争局将对此表示担忧。

在合并后，如果合并公司在多个相关市场进行竞争，企业联合可能导致反竞争搭售策略的可能性或动机。由于这些行业已经高度集中，任何涉及提供人工智能芯片和云服务等计算投入的公司合并都可能需要更仔细的审查。由于大型成熟公司可能会试图收购新竞争对手以避免或减少竞争的可能性，人工智能领域的合并可能需要更仔细的审查。

如果合并允许或促进合并后企业之间的协调活动，它可能会有效禁止或显著减少竞争。参与有利于所有协调公司的协调活动的公司的行为被称为协调行为。企业可以合作决定一系列商业事务，例如定价或市场分配。可以通过隐含的理解来建立协调，而不是不断要求明确的沟通。人工智能 (AI) 通过收集竞争对手行为的数据并迅速干预，有可能支持协调行为。

结论

通过对人工智能竞赛的回顾，我们了解了人工智能在现实生活中能够实现的广泛领域。人们展示了许多挑战的可能解决方案，包括人工智能增强、提高自然语言处理的效率以及计算机视觉。竞赛鼓励集成和推进当前最先进的技术，从而揭示了人工智能在各行业和社交领域中革命性的力量。它还强调了道德关切的必要性以及社会上妥善生产人工智能的需求。总而言之，此次活动证明了人工智能研究领域的巨大进步以及该主题的进一步发展，并敦促对这一快速增长且至关重要的话题进行更多阐述。