思科启动10亿美元人工智能基金，支持Scale AI和Cohere

思科系统公司正式启动了一项已披露的10亿美元（https://newsroom.cisco.com/c/r/newsroom/en/us/a/press-releases/2024/06/cisco-launches-1b-global-ai-investment-fund.html）全球投资基金，以支持安全可靠的人工智能解决方案的开发，标志着其战略重点显著转向数据密集型基础设施层。这家网络巨头已承诺将其中已披露的$200000000（https://www.reuters.com/technology/cisco-launches-1-billion-ai-investment-fund-2024-06-04/）的资本投入到包括Scale AI（https://scale.com/blog/series-f），该公司最近估值达到已披露的138亿美元（https://scale.com/blog/series-f），以及基础模型开发者Cohere和Mistral AI等行业领导者。此举表明企业风险投资（CVC）的优先事项发生了转变，重点不再仅仅是软件应用，而是支撑企业人工智能所需的基础数据管道和计算效率。

以数据为中心投资论点

思科的投资策略侧重于人工智能堆栈的“连接组织”。通过支持Scale AI，思科获得了全球最重要的数据标注和策源引擎的股份，这对于将原始企业数据转化为高质量的训练集至关重要。随着专业数据集需求的增长，SAP已披露以15亿美元（https://news.sap.com/2024/06/sap-to-acquire-walkme/）收购WalkMe，旨在捕获用户交互数据以支持SAP的“Joule”人工智能助手。思科基金旨在弥合网络硬件与大型语言模型（LLM）数据密集型工作负载之间的差距，确保企业网络信息流的优化，以支持模型训练和推理。

基础设施和主权数据需求

人工智能数据生态系统的资本注入伴随着物理基础设施的大规模扩张。专业云服务提供商CoreWeave已宣布已披露的22亿美元（https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-06-03/coreweave-to-invest-2-2-billion-in-european-data-centers）投资，将在欧洲建设三个新的数据中心，具体目标是挪威、瑞典和西班牙。此次扩张是由对主权数据解决方案日益增长的需求驱动的，企业和政府要求人工智能训练在特定的法律管辖区内进行。同样，英特尔已与Brookfield达成已披露的110亿美元（https://www.intel.com/content/www/us/en/newsroom/news/intel-announces-11-billion-investment-from-brookfield.html）的合资企业，为其在爱尔兰的Fab 34工厂提供资金，巩固了处理全球日益增长的人工智能数据资产所需的计算基础。

监管和许可前沿

随着资本涌入该行业，监管机构正在收紧数据收集和利用的规则。纽约州立法机构通过了《安全儿童法》（https://www.governor.ny.gov/news/governor-hochul-majority-leader-stewart-cousins-and-speaker-heastie-announce-agreement-landmark），这是一项具有里程碑意义的举措，旨在限制成瘾性算法推送的使用以及未经授权收集未成年人数据。这种监管压力正迫使人工智能公司寻求合法的数据来源，从而导致许可交易激增。据报道，Perplexity AI正与出版商进行谈判（https://www.reuters.com/technology/perplexity-ai-plans-revenue-sharing-deal-with-publishers-2024-06-03/），以建立收入分成模式，效仿《大西洋月刊》和Vox Media（https://www.theatlantic.com/press-releases/archive/2024/05/the-atlantic-and-openai-partnership/678531/），它们最近与OpenAI签署了多年许可协议，为模型训练提供高质量的编辑数据。

市场估值和基准测试

市场对人工智能相关资产的需求依然旺盛。英伟达的市场市值最近达到了创纪录的2.8万亿美元（https://www.cnbc.com/2024/06/04/nvidia-shares-hit-record-high-as-market-cap-nears-apple.html），这得益于对H100和新发布的“Rubin”芯片的需求。为了提高这个快速发展的市场的透明度，Hugging Face推出了开放医疗大型语言模型排行榜（https://huggingface.co/blog/leaderboard-medicalllm），为医疗保健领域的数据性能提供了标准化基准。这种基准测试对于数据所有者在进入市场时准确评估其资产至关重要。

对数据所有者的意义

对于数据所有者而言，思科基金和SAP的收购事件凸显了一个根本性的转变：企业现在是高质量数据的首要客户。随着CoreWeave和英特尔等基础设施提供商为满足计算需求而扩大规模，瓶颈仍然是结构化、合规数据集的可用性。Perplexity AI等公司推出的收入分成模式表明，“免费”数据抓取的窗口正在关闭，取而代之的是一个正式的市场，数据资产被视为高收益金融工具。专有企业数据的所有者，尤其是在受监管的行业中，现在拥有人工智能经济中最有价值的燃料。