OpenAI 会是下一个科技巨头？

文章转载自“未名科创”

AI 领先初创企业对未来技术的启示。

编译｜巩周周

来源｜经济学人

一个新市场的诞生就像一场漫长赛跑的开始。竞争者争先恐后，观众兴奋喧哗。然后，如同赛跑一般，市场进入较为平静的第二阶段，赛场上的竞争者分成领先者和落后者，人群逐渐稀少。

在主导 AI 未来的竞争中，微软支持的 OpenAI 去年 11 月推出了 ChatGPT，确立了领先地位，这款应用的用户数量以前所未有的速度达到 1 亿。竞争对手趋之若鹜，谷歌及其母公司 Alphabet 仓促发布了聊天机器人 Bard，Anthropic 等初创公司也是如此。

2023 年上半年，风险资本家向 AI 公司注入 400 多亿美元，几乎占今年风险投资总额的1/4，随后，狂热逐渐消退。根据谷歌搜索数据，公众对 AI 的兴趣在几个月前达到顶峰，Chatgpt网站的访问量从 5 月份的2.1 亿人次下降到现在的 1.8 亿人次（见图1）。

在新兴秩序中，OpenAI 仍然在技术上遥遥领先。其最新的人工智能模型 GPT-4 在各种基准测试（如回答阅读和数学问题的能力）中都击败了其他公司。在正面比较中，它的排名与目前的亚军 Anthropic 的 Claude 2 差不多，就像世界顶级棋手与他最接近的对手的排名，即使并非不可逾越，却也是相当不错的领先优势。

更重要的是，OpenAI 开始真正盈利了。根据在线技术出版物 Information的报道，OpenAI 的年收入达到了 10 亿美元，而 ChatGPT 推出前一年的收入仅为 2800 万美元。

OpenAI 能否将其早期的优势转化为持久的优势，并加入大型科技公司的行列？为此，OpenAI 必须避免重蹈 Netscape 和 Myspace 等昔日科技先驱的覆辙。由于它是先行者，它所做的决定也将在很大程度上决定一个新兴产业的大方向。

OpenAI 是一家奇特的公司。

它于 2015 年由包括现任老板 Sam Altman 和特斯拉技术狂人首席执行官 Elon Musk 在内的几位企业家共同创立，是一家非营利性企业。该公司的目标是打造人工通用智能（AGI），在各类智力任务中与人类能力相当或超越人类。其中一个中期目标是让 AI 掌握一款名为 "Dota "的视频游戏。一位已经离职的早期员工说，在解决这个问题的过程中，OpenAI 的工程师们发现了一个简单的方法，那就是利用大量的计算能力。

2017 年，谷歌的研究人员发表了一篇论文，描述了这种革命性的机器学习技术，他们将其命名为 "变压器"，OpenAI 的工程师们意识到，他们可以把互联网上获取的大量数据与强大的处理能力结合起来，扩大这种技术的规模。而这就是生成式预训练转换器，简称 GPT。

为了获得必要的资源，OpenAI 需要运用一些金融工程。

2019 年，OpenAI 在其非营利结构内创建了一家 "利润封顶公司"。首先，该公司的投资者可以赚取其初始投资额的 100 倍，但不能再多。该公司不分配股权，而是分配对未来利润份额的债权，但不附带所有权（"利润参与单位"）。此外，欧培公司表示，在董事会决定欧培公司实现 AGI 的目标前，它可以将所有利润进行再投资。“这是一项 ‘高风险投资’，应被视为更类似于 ‘捐赠’。”OpenAI 强调。OpenAI 的首席运营官兼财务大师 Brad Lightcap 表示，这并不适合所有人。

也许不是。马斯克先生在 2018 年退出了。

在 OpenAI 最近一轮融资中，一些潜在投资者被其复杂的结构吓跑了。但 Altman和 Lightcap 赢得了其他投资者的青睐。为了增加吸引力，该公司已经放宽了利润上限，改为基于年回报率的利润上限（但不确认最高回报率是多少）。除了关于 AGI 含义的学术争论外，利润单位本身也可以像标准股票一样在市场上出售。目前，公司已经为早期员工提供了几次出售单位的机会。选择买入的投资者似乎相信，如果公司不断发展壮大，他们可以获得风险投资规模的回报。

日本软银（SoftBank）是一家热衷于冒险的科技投资机构，它被认为是最近一家热衷于在 OpenAI 上押注大手笔的投资者。迄今为止，这家初创公司总共筹集了约 140 亿美元，其中大部分（约 130 亿美元）来自微软，微软的 Azure 云计算部门也为 OpenAI 提供了所需的计算能力。作为交换，这家软件巨头将获得 OpenAI 利润的绝大部分，如果这些利润能够上交的话。短期内，微软将获得 OpenAI 的技术许可，并将其提供给自己的客户，这些客户包括世界上大多数的领先公司。

OpenAI 正在吸引财大气粗的支持者，这也是理所当然的。因为该公司需要大量资金来购买必要的数据和计算能力，以不断创建更智能的模型。Altman 表示，OpenAI 很可能最终成为 "硅谷历史上资金最密集的初创公司"。据估计，OpenAI 的最新模型 GPT-4 的训练成本约为 1 亿美元，是 GPT-3 的数倍。

目前，投资者似乎乐于向企业投入更多资，但他们最终还是希望得到回报。就 OpenAI 而言，它已经意识到，如果要实现自己的使命，就必须像其他刚刚起步的企业一样，认真思考成本和收益问题。

GPT-4 已经表现出一定程度的成本意识。

例如，研究公司 SemiAnalysis 的 Dylan Patel 指出，GPT-4 被分为 16 个部分，专门处理不同类型的任务，这使得它的设计比单体机型更加棘手。但是，一旦模型经过培训，实际使用成本就会降低，因为并非所有专家都需要回答问题。但这昂贵的成本也是 OpenAI 没有培训下一个大型模型 GPT-5 的重要原因。熟悉该公司的消息人士称，该公司正在开发 GPT-4.5，其质量与 GPT-4 “类似”，但 “运行成本要低得多”。

模范推销员

Lightcap表示，早在 AI 大脑像人类大脑一样多才多艺前，AI 就能创造大量价值。

OpenAI 的模型是通用型的，经过大量数据的训练，能够完成各种任务。ChatGPT 的热潮使 OpenAI 成为消费者、开发者和热衷于使用该技术的企业的默认选择据曾投资过 OpenAI 的风险投资公司 Andreessen Horowitz 的研究，尽管最近 ChatGPT 的流量有所下降，但它仍然占据了前 50 个生成式 AI 网站流量的 60%（见图 2）。

然而，OpenAI 不再仅仅是与 ChatGPT 有，它正日益成为一个企业对企业的平台。它正在为包括摩根士丹利（一家投资银行）在内的大企业客户定制自己的产品。此外，它还为开发人员提供了使用其模型构建产品的工具；预计 11 月 6 日，它将在首次开发人员大会上发布新产品。

此外，该公司还拥有 1.75 亿美元的资金，用于投资在其平台上开发应用程序的小型 AI 初创企业，这既能推广其模式，又能在应用程序开发商掘金时获取价值。为了进一步推广其技术，该公司正在向Y Combinator的人工智能公司发放津贴，Y Combinator是阿尔特曼先生曾经领导过的硅谷创业苗圃，其创始人基金公司（Founders Fund）的约翰-卢蒂格（John Luttig）也持有 OpenAI 的股份。

类似 GPT 模式的高固定成本为竞争者进入设置了巨大障碍，这反过来又会使 OpenAI 更容易锁定企业客户。如果客户需要共享公司内部数据，以便根据自身需求对模型进行微调，那么出于网络安全的考虑，或者仅仅因为将数据从一家虚拟化提供商转移到另一家虚拟化提供商的成本很高，就像在计算云之间转移数据一样，许多客户可能更倾向于不多次共享数据。教大模型思考还需要大量隐性工程知识，从识别高质量数据到掌握快速调试源代码的技巧。据 Altman 先生推测，全世界只有不到 50 人处于真正的模型训练前沿，OpenAI 接下来还有很多工作要做。

这些都是实实在在的优势。但它们并不能保证 OpenAI 的主导地位。首先，规模所带来的更大规模的网络效应尚未显现，而这种效应曾帮助 Alphabet、亚马逊和 Meta 分别成为搜索、电子商务和社交网络领域的准垄断者。尽管用户数量庞大，GPT-4 如今的表现却很难比六个月前更好。虽然利用用户数据进行的进一步调整降低了它失控的可能性，但它的整体性能却发生了难以预测的变化，在某些情况下甚至更糟。

作为模型制作的先行者也可能带来一些不利因素。

模型制作者最大的成本不是培训，而是实验。在成功的想法进入培训阶段之前，很多想法都无疾而终。这就是为什么 Openai 去年估计损失了大约 5 亿美元，尽管 GPT-4 的培训成本只有它 1/5。没有回报的创意往往会迅速传遍全世界。这有助于 OpenAI 的竞争对手避免走上代价高昂的歧途。

至于客户，许多人希望减少对 OpenAI的依赖，担心被其产品锁定，从而任其摆布。Anthropic 是由 OpenAI 的叛逃者创建的，它已经成为许多人工智能初创公司的第二选择。很快，他们可能会有更先进的替代方案。谷歌正在打造 Gemini，据信这个模型比 gpt-4 更强大。尽管微软与 OpenAI 有合作关系，但它也是竞争对手之一。它可以使用 gpt-4 的黑盒子，还拥有一支庞大的销售队伍，与世界上最大的企业 IT 部门关系密切。这一系列选择削弱了 OpenAI 的定价能力。这也迫使 Altman 先生的公司不断培训更好的机型，以保持领先地位。

OpenAI 的模型是一个黑盒子，这也降低了它对一些潜在用户的吸引力。一些担心数据隐私的大型企业。他们可能更喜欢开源 模型，比如 Meta 的 llama 2；而复杂的软件公司更希望建立自己的模型，以便完全控制其行为。

还有一些公司正在放弃通用性，即能做很多事情而不是只做一件事情的能力，转而建立更便宜的模型。这些模型是在更窄的数据集上训练出来的，或者是为了完成特定的任务。

一家名为Replit的初创公司就训练了一种只用来编写计算机程序的模型。它位于 Databricks 平台之上，这是一个 AI 云平台，其投资者包括价值1万亿美元的专业ai半导体制造商英伟达（Nvidia）。Character AI 设计了一种模式，让人们可以根据真实或想象中的人物创建虚拟人格，然后与其他用户交谈。它是仅次于 ChatGPT 的第二受欢迎的人工智能应用。

风险投资家凯文-郭（Kevin Kwok）（他并不是 Openai 的支持者）在即将发表的一篇文章中指出，核心问题是模型的通用性能带来多大的价值。如果价值不大，那么这个行业可能会被许多专业公司所主导，如 Replit 或 Character AI 价值很高，那么 OpenAI 或谷歌等大型模型可能会脱颖而出。不过，Altman 仍然相信规模。他说：“我们肯定会继续扩大规模，尽管许多收益‘来自其他方面’。”

 来源：未名科创

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