头图来自视觉中国
上周，AWS 第二任 CEO 人选出炉，AWS 老员工、前 Tableau CEO Adam Selipsky 即将成为全球第一大云计算公司的新掌门人，他将如何解决当下 AWS 面临的两个挑战？
英特尔宣布加码芯片代工的信息引发众多关注，这个选择的背后，也引出了三个潜在问题，本期会提供几个思考角度。
本期还将关注：GPT-3 正在成为新基础设施、AWS 新产品与押注中国市场、滴滴寻求自动驾驶新融资、云服务支出超过数据中心，印度 AI 潜力报告等。
焦点：AWS 新任 CEO 的两大挑战
上周，AWS 第二任 CEO 人选出炉，AWS 老员工、前 Tableau CEO Adam Selipsky 重新回到老东家，他将在 Andy Jassy 接任亚马逊 CEO 后 执掌 全球第一大云计算公司。
Adam Selipsky 参与了 AWS 的创立，并长期负责该公司的销售与营销，2016 年他出任 Tableau 公司 CEO，2019 年，Salesforce 以创公司历史纪录的 157 亿美元将其收购。
在 Adam Selipsky“远离”AWS 的五年时间里，整个云计算行业的变化非常大。一方面是微软的快速增长，成为唯一一个可以紧紧追赶 AWS 的公司，而 Google 挖来前 Oracle 高管 Thomas Kuria 之后，认认真真进入到企业级市场；另一方面，亚太地区的阿里云强势崛起，已然成为一股不可小视的新生力量。
对于 Adam Selipsky 来说，AWS 接下来所面临的挑战，不仅来自行业竞争对手的快速发展，更包括政府监管与内部文化的压力。
其一，我曾不止一次说过，“AWS 最大的竞争对手是亚马逊”，这句话看似矛盾，但透露出的潜台词是，由于亚马逊激进的电商策略，势必加大与某些垂直行业的对立与矛盾，这也将影响 AWS 的客户拓展，比如大量线下连锁超市都会有意无意避开 AWS，而去选择微软 Azure 或 Google Cloud。
更重要的一点，随着全球各地平台监管的升温，AWS 与亚马逊的绑定只会进一步吸引包括美国、欧盟以及中国监管部门的注意力，因此，Adam Selipsky 接下来将会被反复问及一个之前 Andy Jassy 否认过的问题：亚马逊会分拆 AWS 吗？
其次，亚马逊长期以来坚持的“Day One”文化，是否能在第二棒 CEO 手里继续保持下去？随着贝佐斯离任、Andy Jassy 接任、Adam Selipsky 出任 AWS CEO，亚马逊完成了从创始人到职业经理人的领导层更迭。
与此同时，亚马逊从创立到现在已经过去了 26 年，而 15 岁的 AWS 也成为云计算领域的绝对巨头，庞大的公司规模与市场占有率，让外界不禁怀疑：这家巨头是否能保持贝佐斯一手构建的“Day One”文化，继续围绕客户需求不断创新。
历史的经验表明，“基业长青”终究是一个遥不可及的幻想，AWS 会成为例外吗？
巨头
亚马逊
亚马逊宣布 Lookout for Metrics 正式可用，根据官方的 介绍 ，这是一个基于机器学习的企业关键业务分析服务，首次亮相于 2020 年的 re:Invent 大会，现在客户可以通过 AWS 控制台直接访问。
这个产品的价值在于，当企业客户越来越多依赖 AWS 的服务——包括但不限于 EC2、数据仓库、S3、Lambda——AWS 提供了一套基于现有数据的自动化分析系统，为客户展现企业运行的关键指标和参数。
上周，Vice 的一篇独家报道指出，亚马逊要求全美的物流司机签署一份生物信息采集协议，以便于随后采用基于 AI 的摄像头采集司机的位置、行驶轨迹以及包括面部识别在内的其他生物信息。
Vice 称，如果员工拒绝签署，他们将会失去工作。
亚马逊上周表示，计划准备扩容其中国的云计算设施，包括：
由西云数据运营的亚马逊云科技（宁夏）区域将进行二期扩容，新增厂房设施面积及可支持计算容量达到一期的1.3倍；
由光环新网运营的亚马逊云科技（北京）区域将在2021年晚些时候发布第三个可用区。
负责亚马逊云科技大中华区云服务产品管理的总经理顾凡 表示 ：“无论是中国的本土客户用亚马逊服务，还是国外客户进入中国用我们的服务，本身需求量涨得很快”，他还对中国云计算的基本盘做了如下判断：“云计算在中国是个特别长的长跑，现在还是在非常早期的阶段”。
微软
Teams 产品线已经加入基于 AI 的实时会议转录，这个 功能 的一个特点是将实时转录处理机制放在本地，这是企业会议产品对数据安全的要求。另一方面，要实现低时延、高精准以及低成本的会议转录，也是当下最具挑战的 AI 落地场景。
Google
Google 将利用联邦学习机制替代用户第三方 cookies 追踪用户行为，无论怎么包装，Google 都是一家广告公司，长期以来，Google 的商业模式建立在对用户行为的追踪之上，如今，在 AI 的帮助下，新的联邦学习机制能够提供更好的用户隐私保护，相关的技术实现细节可参见 Google 官方博客 。
滴滴
滴滴计划为旗下自动驾驶业务融资 5 亿美元，该业务的估值达到 60 亿美元。Bloomberg 援引消息人士的话称，这笔融资将帮助滴滴加速自动驾驶车辆的量产，同时为自动驾驶相关领域的技术投入提供资金保障，不过该计划还处在早期。
迪斯尼
迪尼斯宣布将在园区引入面部识别测试，根据其官方博客的 说明 ，这项测试为期一个月，自 2021 年 3 月 23 日到 4 月 23 日，迪斯尼通过采集游客的面部信息，将其转化为一组数字，并与游客的入场门票信息绑定，游客可以选择是否加入该计划。
行业观察：英特尔的选择
在英特尔上周公布“新复兴计划”之前，或许外界没有多少人会认为这家公司会继续芯片代工业务。
此前，业界对英特尔的困境——数据中心业务营收放缓、制造工艺停步不前、缺乏进取精神——开出的药方无外乎两个：
A：重整公司内部架构与文化；
B：卖掉不赚钱的业务，比如芯片代工；
但英特尔选择了 C，加倍押注芯片代工。官方新闻稿 透露几个信息：
在美国亚利桑那州投资约 200 亿美元，新建两座工厂（晶圆厂）；
未来成为代工产能的主要提供商，起于美国和欧洲，以满足全球对半导体生产的巨大需求；
成立独立业务部门——英特尔代工服务事业部（IFS），直接向 CEO 汇报。
这也延伸出三个新的问题。其一，制造技术的难题能否通过大规模投资解决？过去几年，英特尔的不同 CEO 都承诺过大规模投资，特别是针对制造工厂的投资，比如 2018 年的 70 亿美元投资，但这些投资最终并没有带来制造技术的突破，人才与资金从来都不是英特尔问题，那么这一次能有变化吗？
其二，加码芯片代工，意味着英特尔要进入到一个“客户为中心”的商业氛围里。台积电能够快速崛起，除了技术突破之外，其对客户需求的拿捏也是重要原因，而这些与英特尔的公司文化并不一致，此前英特尔在代工领域的失败也是这个原因，这或许可以解释，为何要成立一个专门的代工部门，并直接向 CEO 汇报，其目的就是要将内部的两种行为逻辑分离开。
其三，谁会成为英特尔的芯片代工客户？你很难想象 AMD 会将芯片交给英特尔做代工，类似地，英伟达也不大可能成为英特尔的客户。
对英特尔来说，随着越来越多公司开始自研芯片，大量新客户开始出现，比如中国的阿里巴巴、百度、腾讯以及字节跳动，他们有着巨大的芯片需求，但一个不可忽略的问题是，在中美关系的微妙时间点，这些中国公司愿意将芯片交给一家美国公司并放在美国代工生产吗？
科技行业最大的失败不是营收下跌，而是变得不再相关。过去几年的英特尔，错失移动互联网与人工智能的大潮流，而在芯片短缺并成为国家竞争关键领域的当下，英特尔想让自己变得更相关，这道选择题并没有结束，而是才刚刚开始。
市场·调查
GPT-3 被广泛应用。OpenAI 日前公布了一组数字显示，旗下超大规模文本生成模型 GPT-3 已经被应用到 300 多个不同应用里，这些应用每天会生成大约 45 亿个单词。
Verge 列举了几个基于 GPT-3 的应用案例：创业公司 Viable 利用 GPT-3 分析用户反馈，了解这些反馈的主题与情感倾向；Fable Studio 公司则将其应用在 VR 视频的脚本生成中；另一家名为 Algolia 的 SEO 公司把 GPT-3 用在网页搜索优化。
在 GPT-3 亮相与提供 API 之后，围绕这个模型的各种服务层出不穷，比如科技博主 Janelle Shane 让 GPT-3 生成一组所谓“花言巧语”，感兴趣的朋友可以在 这里 看看。
过去一年里，GPT-3 所扮演的角色，越来越像一种“数字基础设施”，与曾经的公路/铁路以及后来的云服务一样，GPT-3 代表了一种 AI 时代的新基础设施，与此同时，还有一些开源的文本模型，比如 Eleuther， 不同领域的从业者——研究人员、创业公司、个人开发者、爱好者——都可以在此基础上进行二次甚至三次创新，这会成为一个非常值得关注的方向。
调查显示企业在云服务的花费继续上涨，与之相对的则是传统数据中心、硬件方面的支出减少，下图是咨询公司 Synergy 的发现：
几个数据：
2020 年企业花费在云服务的费用高达 1300 亿美元，同比增长 35%；
企业在数据中心方面的费用同比下滑 6%，至 900 亿美元；
上图也可以看出，2019 年时候云与数据中心几乎持平，2020 云服务的支出大幅增加，这个趋势也将持续下去。
利用 Deepfake 的“男扮女装”。一位日本 Twitter 男用户利用 Deepfake 技术生成女性图片，很快积累大量粉丝，你可以在 这里 查看这位不存在的美女用户，而该账号的运营者是一位 50 岁的日本大叔（下图的对比），他在一档电视节目里 解释 了一切。
由 AI“创作”的视频以 Non-Fungible Token (NFT) 的方式卖出去了。整件事充满了未来即视感，这个 12 秒的视频由所谓人型 AI 的 Sophia“创作”，而交易方式也是当下火热的 NFT，一种基于区块链技术的非同质化代币，被认为是数字时代艺术收藏的重要交易方式。
路透社称 ，这个“艺术品”最终以 68 万美元被拍走，买家身份目前还不知晓。
国家·军事·政策
越南公布 AI 发展规划
日经亚洲 的报道指出，这份计划详细阐明了该国如何在 2030 年前推动人工智能发展，其中包括将 AI 应用在公共服务中，特别是提升在线公共服务的能力，另外，国家安全中的 AI 研究与应用也被提升议事日程。
更进一步，越南将建设三个国家大数据中心，从而为该国企业提供高性能计算。
欧盟 AI 监管的潜在问题
欧盟将在今年上半年发布人工智能监管计划，但有机构 担心 ，新的监管措施可能会对有色人种形成新的算法偏见与伤害。
当然，现在所有的担忧都是建立在欧盟各国一系列 AI 算法歧视的事件之上，就目前来看，这个领域的政策法规还有非常多的讨论空间，远不是调整算法的某个参数就能解决的，某种意义上说，这本身就是人类的问题。
报告：印度的国家 AI 实力
该报告来自乔治城大学，这份 53 页的报告从五个方面勾勒了印度的 AI 发展情况，包括：
人才：印度的工程师数量与中国不相上下，但受限于印度高等教育能力的缺乏，印度高质量的 AI 人才都是在海外接受教育；
基础研究：印度目前是全球第四大论文产地，不过很少与其他国家研究者合作发表论文；
专利：印度是全球 10 大 AI 专利申请大国，但与中美之间有较大差距；
AI 公司与投资：过去五年印度 AI 创业公司非常活跃，美国资本成为最大的投资者，商业分析、医疗、金融领域的 AI 公司非常多；
云：印度的云计算普及率非常低，但市场巨大，政府也在构建基于云的 AI 生态系统。
你可以在 这里 免费获取这份报告。
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