近期OpenAI動作頻頻，而且個個驚雷貫耳，接連爆出要自研芯片、要與蘋果前首席設計師一同打造AI硬件設備。

　　同時ChatGPT的更新接踵而至：接入Windows、重新聯(lián)網(wǎng)，實現(xiàn)多模態(tài)交互，甚至做到了既能看圖、又能聽聲音、還能說話...

　　也就是說，OpenAI的進化速度，越來越快了。

　　模型越牛，估值越高。在過去一年時間，OpenAI的估值也從260億美元翻到了最高900億美元，在還沒上市的超級獨角獸里僅次于字節(jié)跳動和SpaceX，據(jù)稱OpenAI今年收入預計將達到13億美元，市銷率接近70倍!公司正在和投資者討論用這個估值出售股份。

　　然而，這個全球關注的超級明星，現(xiàn)在卻有不小的煩惱。

　　說白了，就是雖然作為一個超級估值獨角獸，但本身也是一個超級燒錢吞金獸，在13億美元的營收相對龐大的開支簡直就是杯水車薪，它如今不僅加緊要考慮未來商業(yè)化變現(xiàn)的路徑問題，還要應對來自后來者越來越步步逼近的圍堵競爭。

　　在波譎云詭的商業(yè)世界里，產(chǎn)品化節(jié)奏和資金投入一出現(xiàn)問題，這場以底層模型為支撐的平臺游戲都將舉步維艱。

　　隨著Meta、Google等玩家強勢覺醒，Anthropic+Amazon的組合加入攪局，被強敵林立環(huán)繞OpenAI下一步該怎么走?

　　01

　　代理人之戰(zhàn)

　　OpenAI在模型層并不寂寞，即使站在塔尖，一統(tǒng)天下還言之尚早。

　　尤其在和微軟的聯(lián)盟讓科技大廠們意識到成熟的大模型技術將給云計算帶來新的業(yè)務需求，一番新的混戰(zhàn)隨著谷歌、亞馬遜的加速布局撕開了口子。

　　近期，Anthropic接受了亞馬遜40億美元的投資，兩家公司將在基礎模型商用方面進行更深入的合作。具體而言，Anthropic將使用AWS的云服務，而AWS將把Anthropic作為底層模型之一，接入剛剛推出的托管服務，用于構建生成式AI應用。

　　作為開發(fā)者，可以從多個基礎模型中選擇，用自己的數(shù)據(jù)來訓練，然后將它們部署到自己的應用程序里，就不再需要搭建服務器這么繁瑣。除了亞馬遜自己的大模型Titan，Bedrock服務里已經(jīng)加入了多個基礎模型。

　　亞馬遜不會找OpenAI，原因和谷歌是一樣的，微軟Azure-OpenAI的綁定讓三家在公有云市場上又多了一番變數(shù)。明著看是對下游的押注，其實都是在給自己業(yè)務拉活兒。

　　亞馬遜、微軟和谷歌三家對公有云市場形成了寡頭壟斷的局面。根據(jù) Statista 的數(shù)據(jù)，今年二季度，AWS 、Azure 、Google Cloud份額分別為32%、22%、11%，三家合計穩(wěn)定在65%的份額。

　　找大模型行家合作還不夠，為了更好地給模型開發(fā)者提供服務，同時少受英偉達牽制，科技大廠還必須自己做芯片。

　　與OpenAI使用英偉達芯片訓練不同，Anthropic將采用亞馬遜自研的Trainium和Inferentia芯片來訓練。

　　大模型競賽從底層要求看，首先是算力競賽。

　　大廠自研芯片的努力逐漸在實現(xiàn)，既為了降低成本，也想增厚自己出租服務器的利潤，多收獲像ChatGPT這樣的開發(fā)項目。

　　亞馬遜很早就開始把自研芯片往服務器堆;谷歌有TPU，并且已經(jīng)給另一家圖像模型的創(chuàng)業(yè)明星——Midjourney使用;據(jù)外媒報道，微軟也可能于下個月發(fā)布自研的AI芯片。

　　其次，巨頭們對大模型的想法，其實都在財報上說得明明白白。

　　他們的半年報里已經(jīng)反映了客戶對于生成式AI需求激增的趨勢，ChatGPT掀起的大模型熱已經(jīng)消化得差不多了，下半年科技巨頭開始圍繞自家應用層的生產(chǎn)力工具，完善增值服務。

　　比如微軟通過與OpenAI合作，率先將AI能力賦能到自己的應用全家桶。

　　Copilot是微軟將AI融入產(chǎn)品矩陣的平臺，被定義為“日常AI伴侶”，將作為一個應用程序在微軟操作系統(tǒng)中使用，微軟從上個月起已經(jīng)將其加入到Win 11的更新中。

　　面向B端的365 Copilot企業(yè)版也將于11月1日正式上線，正如我們上半年見到的，各類辦公軟件屆時將接入AI助手為我們進行一些自動化操作來提高工作效率。

　　收費上幾乎完全對標了谷歌，這筆增值訂閱費用是除企業(yè)用戶已經(jīng)支付的生產(chǎn)力套件訂閱費用外的額外費用。在今年8月谷歌Workspace推出的Duet AI同樣也向企業(yè)客戶收取30美元/月的費用。

　　Workspace收入屬于Alphabet的 Google Cloud類別，與 Google 的云基礎設施一起今年二季度產(chǎn)生了80億美元的營收。在同一時期，微軟的Office產(chǎn)品和云服務為其帶來了135億美元的收入。

　　作為Anthropic較早的投資者，谷歌云搭建的AI平臺讓用戶能夠部署和擴展機器學習模型。今年4-7月短短三個月的時間，谷歌云的生成式AI項目數(shù)量增長了150多倍。

　　值得注意的是，和亞馬遜一樣，谷歌也選擇了多模型路線來擴充B端客戶的不同需求，包括引入Meta的Llama 2和Anthropic的 Claude 2來擴充。同樣的，Llama 2也將通過微軟云服務進行分發(fā)。

　　兜里不缺錢的大廠擁抱多模型并不稀奇，因為暫時很難篤定哪一類模型將會有更好的應用前景，區(qū)別是他們并非站在模型創(chuàng)業(yè)者的立場思考，而是以戰(zhàn)略合作者的身份想去擴大自己的云服務生態(tài)，整合中間模型層給自己的產(chǎn)品賦能。

　　隨著訓練成本和調(diào)試模型的門檻進一步降低，模型—工具—應用各個層面應該會不約而同地涌進去一大批創(chuàng)業(yè)者，其中還包括大廠們現(xiàn)有的客戶，與其研發(fā)大模型去開發(fā)新的應用，還不如實實在在地收割這批新的需求來得經(jīng)濟實惠。

　　另一方面，這有點像幾年前國內(nèi)兩家互聯(lián)網(wǎng)大廠在各個領域掀起的代理人大戰(zhàn)，利用新技術在搜索引擎以及生產(chǎn)力工具不同領域向彼此發(fā)起沖擊。

　　正如微軟總裁納德拉所說：“我們想讓谷歌跳舞。”有了OpenAI 的微軟，市值從2022年的 1.79 萬億漲至如今的2.5萬億，股價一度創(chuàng)下歷史新高。

　　02

　　Open AI的選擇

　　ChatGPT剛出來的時候，大家都驚覺這是科技界新的iPhone時刻，將目光聚焦在背后的OpenAI。

　　一個非盈利性，副線任務是與谷歌抗衡的人工智能研究機構，開發(fā)出了一款兼具實用性的AI聊天機器人，標志著一只腳邁出象牙塔，正式踏入了商業(yè)世界。

　　諸如AI工具解放生產(chǎn)力，將人類從重復性勞動解放，再到賦能千行萬業(yè)、第四次工業(yè)革命等等宏大的敘事，配合ChatGPT網(wǎng)頁井噴的流量，OpenAI的估值先坐上火箭躥升。

　　這時的Open AI已經(jīng)形成流量入口，加上api模型工廠組成的商業(yè)模式，而谷歌還在驚愕中醞釀著反擊。

　　也因為Killer Apps還不多，在ChatGPT向世人嶄露頭角的時候，大家都在猜想OpenAI未來是否將統(tǒng)治整個模型層，參考的是操作系統(tǒng)，搜索引擎這種幾乎壟斷的市場。

　　但其實連Open AI自己都不這么想。

　　在他們的CTO米拉·穆拉蒂看來，平臺游戲能夠玩下去的要求，就是讓盡可能多的人使用他們的模型，無論是to B還是to C，但人們并不總是需要使用最強大的型號來滿足自己的需求。

　　作為勁敵的Anthropic由原來OpenAI的研究主管Dario Amodei等人出來自立門庭，他們的底層分歧只是對AI商用化和安全性存在不同見解，但同時有一點是同一批來自象牙塔里的人共同篤信的，那就是規(guī)模法則(Scaling Law)，在未來很長一段時間還會繼續(xù)發(fā)揮著魔力。

　　在Transformer架構成功融入模型訓練中后，數(shù)據(jù)規(guī)模超線性地增長驅(qū)動了模型性能的涌現(xiàn)。這就是說，模型參數(shù)規(guī)模越大，進步得越明顯，這是支撐GPT3.5、GPT4、GPT5甚至以后6789的信仰。

　　然而，開發(fā)*LLM模型的難度不小，代價不菲。GPT不斷迭代會讓模仿者望塵莫及，當訓練一個更高層級的GPT模型花費成倍級增長時，資本需求自行創(chuàng)造了一定的準入壁壘，在這一層面上沒有多少公司能夠參與競爭，模型迭代速度決定了Open AI和其他勢力的追趕差距，而規(guī)模法則助力了這一點。

　　正如臺積電每一代制程升級的成本代代迭升，技術壁壘和花費跟上一代都拉開了巨大差距，但實際上大多數(shù)電子產(chǎn)品根本用不上最*的芯片，也因為廣泛的需求，落后好幾代的制程芯片能以更低的成本使用。

　　類似的，大模型領域?qū)�來可能也會出現(xiàn)這樣一種格局，Open AI或者Google作為最*的大模型是極度稀缺的，在某些功能上遙遙*，而總是落后一代的模型，可能要跟實際使用需求融合得更貼近。

　　最終兩三個最通用的模型可能會站在塔尖，孕育出無數(shù)個定制化小模型和應用，這也是OpenAI不愿意錯過的商業(yè)機會。

　　幾天前，公司剛升級Fine-tuning用戶界面，不用寫代碼，上傳訓練數(shù)據(jù)就可以微調(diào)大模型， 通過額外的訓練，可以讓已經(jīng)訓練過的大模型更好完成特定的任務，比如用你自己的風格寫文章的大模型。這就是要一步步把中游工具層吃掉的意思。

　　成為平臺玩家之后，OpenAI同樣不可避免地要應對商業(yè)競爭和自身盈利的要求，經(jīng)營大模型的成本花費不菲也曾令OpenAI變現(xiàn)的壓力驟增。

　　數(shù)月以前，Analytics India Magazine的一份報告中稱，OpenAI僅運行其人工智能服務ChatGPT每天就要花費約70萬美元，絕大部分花費主要來自高昂的GPU以及人才成本。

　　GPT3.5爆火后，OpenAI一步步開始構建商業(yè)化流程。先是推出ChatGPT Plus收費版，再有ChatGPT 商業(yè)版，為了增加營收，OpenAI還多次調(diào)整了GPT-4的訪問限制。

　　同期meta和Google相繼發(fā)力給OpenAI帶來不小的壓力。其中針對了Google即將發(fā)布的Gemini，察覺到威脅的Open AI就已經(jīng)搶先為GPT4增加圖像能力。在接下來的11月6日，OpenAI開發(fā)者大會上還將公布“偉大的新工具”，外界紛紛猜測那會是GPT-5。

　　來源：ChatGPT APP

　　根據(jù)The Information爆料，OpenAI在2022年虧損達到5.4億美元，但今年營收就能達到13億美元。才短短10個月的時間，多套組合拳的配合讓OpenAI完成了由虧轉(zhuǎn)盈，10億美元，原是CEO奧特曼年初對2024年的目標。

　　截止7月份，ChatGPT Plus付費用戶達到了200萬;在B端市場，企業(yè)版ChatGPT已經(jīng)被超過80%的財富500強公司團隊采用。

　　但處在金字塔尖的模型迭代所需要的算力估計每年都會上升一個數(shù)量級，隨著應用場景變得更廣，這會讓不同的專有模型數(shù)量倍增，進而大大提升模型部署所需要的算力。

　　根據(jù)機構分析，如果ChatGPT的訪問量達到谷歌搜索十分之一的水平，那么每年OpenAI的GPU開銷將達到160億美元，這樣的開銷未來可能是阻止OpenAI進一步規(guī)�；�的重要瓶頸。

　　OpenAI自研芯片和特斯拉研制Dojo實際上很相似，針對性非常高，降本空間也很大。憑借公司對模型的積累，能夠根據(jù)模型的需求去明確芯片的設計指標，而且對于模型版本有著明確規(guī)劃，不至于出現(xiàn)芯片量產(chǎn)之后模型已經(jīng)*一代的局面。

　　正因在高性能計算芯片領域，算法和芯片架構協(xié)同才是主要的性能提升動力，OpenAI在這方面處于一個比較有利的地位，憑借對算法的深刻理解，公司有望充分利用Huang’s Law做出芯片。

　　OpenAI還有一項很重要的動作，可能來自應用端的延伸。ChatGPT是公司*個Killer App，但聊天機器人的應用場景比較局限于文字交互。多模態(tài)的降臨再度豐富了應用落地的想象力，不過被meta搶先實現(xiàn)了。

　　Meta上月末公開發(fā)布的這款價值299美刀的AI智能眼鏡搭載了AI助手Meta AI，內(nèi)置攝像頭，在功能上實現(xiàn)了多模態(tài)交互，能玩的事情就比較多了，比如，旅行時講解各種地標建筑，翻譯多種語言菜單，指導維修水管，還支持*視角的在線實時直播。

　　與蘋果前首席設計師喬納森一起研發(fā)的AI硬件，很可能就是一款支持GPT4甚至5的智能眼鏡，但對終端芯片的要求更高了，這次再次看到了OpenAI可能借由硬件布局從定義模型層到產(chǎn)品應用層的潛在路徑。

　　03

　　尾聲

　　總的來說，多模型的趨勢對于Open AI也許是壓力，也許是機會，技術迭代遠遠未至極限，如何突圍并引領市場規(guī)模增長將會是它面臨的主要挑戰(zhàn)。

　　在ChatGPT誕生的大半年里，也不乏像數(shù)據(jù)泄露安全，侵犯版權這樣負面事件影響人們對AI工具的信心，對這些彎彎繞繞，對人工智能的未來，OpenAI沒有明確的計劃來應對。

　　當初Sam Altman一批人集結起來的*個問題就是“我們要做什么”。

　　如果大模型也有著類似自動駕駛等級的劃分，那我們現(xiàn)在或許還處在L1到L2的階段，而當初這批熱血科學家個個都想做出AGI，但究竟會不會有L5這個層級，沒人敢打包票。

　　OpenAI和它的競爭對手們都身處在同一片迷宮里。

　　用Altman的話說，他們當前的狀態(tài)，就是每次走到拐角的地方，就拿手電筒照一照，最終到達終點。