文章核心观点 - 人工智能有望像智能手机一样，为美国企业创造巨大的专利使用费收入流，预计到2030年可为全球经济增加6.1至7.9万亿美元 [2][4] - 人工智能的货币化机制基于三大支柱：芯片、软件/模型和训练数据，这与以硬件为中心的智能手机模式不同 [4] - 美国在人工智能领域具有优势，拥有60%至70%的人工智能专利和顶尖人才，但明确的版权法律框架对于最大化专利费潜力至关重要 [6][11][16] 人工智能专利费生态系统 - 智能手机模式证明普及技术可产生巨额经常性收入，例如高通公司通过蜂窝调制解调器专利从每部售出的手机中收取3%至5%的费用，年收入超过50亿美元 [3] - 训练数据和版权可能催生专利费，人工智能模型使用受版权保护的内容可能面临补偿要求，如果法院强制许可，人工智能公司可能需支付其收入的1%至5%作为数据费用，仅在美国就可能创造100亿至300亿美元的年市场 [4] - 通过API对模型和API进行货币化，领导者如微软和谷歌已通过付费API货币化其模型，未来可能产生类似软件专利的专利费，费率在人工智能产生的收入的2%至4%之间 [5] - 硬件和出口管制是美国企业的优势领域，美国主导人工智能芯片并实施严格的出口管制，迫使外国企业支付许可费，估计每年为美国公司带来200亿至500亿美元的间接收入 [6] 硬件和半导体公司 - 英伟达是人工智能GPU领导者，凭借A100/H100芯片占据主导地位，通过许可和出口限制产生的专利费每年可能达200亿至500亿美元 [6] - 台积电生产90%的高级人工智能芯片，受益于与英伟达和AMD的合同，通过生产获得间接专利费 [7] - AMD是英伟达的竞争对手，持有人工智能处理器专利，在边缘计算领域地位增强 [7] - ASML Holding在人工智能芯片光刻机上具有垄断地位，通过向代工厂销售获得专利费 [7] - 高通将人工智能集成到移动设备中，专利费模式与智能手机类似 [8] 软件和人工智能模型公司 - 微软通过与OpenAI的合作和Azure大规模货币化人工智能，作为美国人工智能云领导者占据70%的市场份额 [8] - Alphabet拥有Gemini模型和云服务，产生许可收入，预计2025年每股收益增长16% [8] - Meta Platforms通过开源模型和广告数据，在商业应用上具有专利费潜力 [9] - Palantir为政府和企业提供人工智能平台，合同利润率较高 [9] - Salesforce将人工智能集成到CRM软件中，对企业解决方案收取专利费 [10] 数据和内容公司 - Shutterstock与OpenAI就训练数据建立合作关系，直接从图像获取专利费，费率在收入的1%至5%之间 [10] - Innodata是训练数据提供商，2025年增长超过120% [10] - Netflix其数据用于人工智能推荐系统，具有专利费潜力 [10] 基础设施和网络公司 - Arista Networks 2025年因人工智能数据中心网络需求增长25% [10] - CoreWeave于2025年进行IPO，是人工智能云纯业务公司，通过计算资源获得专利费 [10] - TSS, Inc 提供人工智能数据中心解决方案，市场估计达1500亿美元 [10] 潜在法律框架 - 强制训练数据许可可能借鉴《音乐现代化法案》，扩展到人工智能，通过机械许可集体收取集体专利费，费率为人工智能收入的1%至5% [11] - 禁止未经授权的数字复制品的NO FAKES法案扩展至人工智能，可能对人工智能使用征收专利费，为创作者产生100亿至300亿美元收入，但面临科技游说阻力 [12] - 人工智能专利基金或版权法改革可能由版权税委员会管理联邦基金，重新分配人工智能训练专利费，以统一规则 [13] - 强化的出口管制对人工智能芯片和模型实施许可要求，为美国公司产生间接专利费，估计占其收入的15% [14]