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11家中美科技巨头,谁拥有AI年度气象的晴天?

陆彦君等 新皮层NewNewThing 2024-03-08

撰文:陆彦君、张司钰、徐弢、江睿杰、何昕晔

编辑:王杰夫

2023年是生成式AI元年。

从2023年年初ChatGPT爆红开始,AI浪潮就坚定地沿着既定路线席卷而来,每家技术公司都不得不面对这个冲击。有意思的是,一些公司哪怕早早就开始准备,依旧被冲得人仰马翻;但也有些公司幸运地找到了同伴来共同迎击;还有些公司则压根判断错了浪潮的方向。最终的应对结果是一家公司商业特性的集中反映,包括文化、战略、组织架构、管理层的视野等要素。

在生成式AI元年的末尾,《新皮层》从大模型(大型语言模型,Large Language Model)、云计算、芯片、终端这4个竞争最激烈的领域,选择了11家有代表性的中美技术巨头,用晴天、多云、阴天、暴风雪这4种不同的天气来标记它们当前在生成式AI方面的竞争态势,并且通过回溯它们应对AI浪潮方式,分析形成这个态势的原因。

有两点需要对读者提醒,其一,这个气象分类只是依据这些公司在生成式AI这个领域的表现决定的,不排除一家公司在AI领域阴霾密布却在另一个领域大放光彩;其二,我们相信生成式AI的竞争才刚刚开始,就像6月的天气一样变化莫测,一家公司由晴转阴可能只需要很短的时间,反之亦然。




01 百度——想借AI翻身

百度这家曾在移动互联网时代失意的技术巨头,在经历了长达10年的低谷期后,似乎终于等来了下一个风口。目前它最赚钱的业务还是搜索广告,但百度云的快速增长,以及生成式AI对其未来增长的巨大拉动力,都让百度再次有机会在生成式AI时代取得领先。

2023年3月,百度推出文心大模型及聊天机器人「文心一言」,并在8月成为中国国内首批通过备案审批的大模型产品,在BAT(百度、阿里巴巴、腾讯)中占得先机。10月,百度又效仿微软,将生成式AI的能力一次性加载到其搜索引擎、百度文库、百度网盘、百度地图等用户熟知的产品中

经过几轮普及,至少在大众熟悉程度上文心大模型相较于其他国产模型已经具有一定优势。在不久前的西丽湖论坛上,李彦宏称文心大模型的调用量「超过其他200家大模型之和」,文心一言的用户数也已经达到7000万。这些对于将云计算视作「第二曲线」的百度来说,是再好不过的消息。

其实百度云在中国云计算市场的份额一直不算高,大幅落后于阿里云、华为云等竞争对手,在这个比拼规模和价格的市场里百度并不占优势。生成式AI带来了弯道超车的机会,云厂商清楚更优质的大模型将成为差异化竞争的重点,这也是微软豪掷130亿美元锁定OpenAI的GPT模型的优先使用权的原因。

这些年李彦宏几乎将所有赌注都押在了AI上,他经常在公开场合提起百度的研发占收入的20%,以此展示其决心,如此高额的研发投入也使百度不得不在很长一段时间里远离聚光灯,当阿里巴巴和腾讯在不同领域迎接拼多多、抖音等新一代互联网公司的挑战时,百度成了局外人。现在,它要证明自己才是「时间的朋友」。



02 微软——押对盟友

微软无疑是2023年生成式AI浪潮的大赢家。2023年,微软成功地用「智能副驾」(Copilot)将「生成式AI」这个陌生词汇包装起来,并通过将Copilot应用到Windows、Office、Xbox等旗下的众多产品中,最终重塑了大众对AI的认知——一个友好的日常AI助手。

而这一切背后有一个关键原因——它是OpenAI最大的外部投资者。早在2019年,微软就首次投资OpenAI,一出手便是10亿美元;2021年,微软再次投资20亿美元;2023年1月ChatGPT爆火后,微软眼疾手快地又追加了100亿美元的投资,并且成功锁定了与OpenAI的战略伙伴关系——微软Azure云成为OpenAI的独家云供应商,微软还享有OpenAI大模型的优先使用权和独家销售权。

一方面,微软快速将生成式AI添加到旗下各个产品中。2023年2月,微软上线了搭载ChatGPT的搜索引擎新版Bing,添加AI功能后,Bing的页面访问量增加了15.8%。9月,微软又将AI带到Windows 11操作系统与Office办公「全家桶」里,帮助用户完成控制电脑、撰写邮件、整理表格等等工作。

另一方面,微软通过云服务把大模型卖给其他公司,Azure云业务在2023年三季度同比增长了29%,其中约有3%的增长得益于销售AI服务

微软的成功在于通过各种业务、各种产品,最大限度地放大GPT大模型的能力,这些业务和产品是OpenAI并不拥有的,但也是OpenAI希望拥有的——山姆·阿尔特曼(Sam Altman)领导下的OpenAI不甘心只做一个技术提供者,还希望参与到大模型商业应用的竞争中,与这样一个合作伙伴狭路相逢是微软一度的隐忧之一。为此微软一直在准备Plan B,不仅在Meta发布开源大语言模型Llama 2时与之合作,同时还在自研一个规模比较小,成本也比较低的模型phi-1。

不过年底OpenAI突然爆发的人事风波或许会带来一些新变化。由于商业上过于激进,忽视了AI的安全问题,CEO阿尔特曼被董事会罢免。虽然最终阿尔特曼在员工和投资人的支持下还是重新回归了OpenAI,但这番变动加强了微软在OpenAI的话语权,使其最终在OpenAI董事会获得一个席位。进入2024年不久,微软市值就超过苹果,进入3万亿美元市值俱乐部



03 英伟达——垄断基础设施AI芯片

除了微软,生成式AI浪潮的另一个大赢家是芯片公司英伟达。自年初以来,英伟达股价累计上涨222%,5月更是成为全球第一家市值突破万亿美元的芯片公司。当所有公司的眼睛都盯着AI金矿时,卖铲子的成了第一个暴富的人。更何况英伟达不仅卖铲子,而且只有它的铲子才能挖出金矿。

这一切都得益于AI芯片的热销。训练和推理大模型都需要庞大的并行算力支持,目前最适合并行计算的芯片是英伟达的图形处理器(GPU),这个最初用于显示3D图形而开发出来的产品如今成了AI研发的基础设施,训练一个ChatGPT那样的模型至少需要1万枚英伟达A100芯片。

英伟达在研发A100与H100两款AI芯片时可能也从没想过有一天它们会被大众如此熟知。市场研究公司Omdia的数据显示,人工智能芯片市场超过70%的销售额由英伟达创造,尤其在驱动ChatGPT等大语言模型的AI芯片方面,英伟达的市场份额已经超过90%。

当然,为了应对芯片垄断、降低成本,微软、Google、亚马逊等对AI芯片需求量极大的云厂商也在抓紧推进自研芯片,试图在一定程度上降低对英伟达的依赖。与此同时,为了避免被这些云厂商架空,英伟达也在向下游的云计算领域扩展,它不仅推出了自己的云服务DGX Cloud,还投资了CoreWeave和Lambda Labs等云服务初创公司



04 华为——软硬一体的生成式AI

关于生成式AI时代的硬件到底长什么样,不少公司给出了自己的答案,Meta推出了沉浸感十足的虚拟现实(VR)头盔Quest,创业公司Humane则推出了完全没有电子屏幕的小巧硬件Pin。虽然关于未来AI设备的想象五花八门,但作为如今日常生活中最普及也最强大的电子设备,智能手机短期内依然是生成式AI的最佳物理载体。

2023年9月初,华为Mate 60系列悄然上市却备受瞩目,即使华为特意隐去了芯片信息,后续各种分析确认,新机型搭载的麒麟9000S就是一款具有7nm制程性能的5G芯片。自2020年因被美国制裁失去台积电代工之后,华为终于阶段性突破了对其芯片制程的封锁。

这家智能手机出货量曾经排名全球第二的公司再次展现出恐怖的市场号召力。国庆期间,华为超过苹果,时隔3年再次成为全国手机销量最高的品牌。天风国际证券分析师郭明琪预计,2023年华为手机出货量将同比增长65%至3800万台。

而且,与苹果在生成式AI上步伐缓慢不同,华为在2023年7月就推出了盘古大模型3.0,并且基于盘古大模型构建了手机端的AI助手「小艺」,支持语音、文字、图片、文档等多种形式的输入,可以响应摘要总结、信息检索、多语种翻译等需求。

2023年10月底,华为又推出AI芯片昇腾910B,性能据说达到英伟达A100芯片的算力水平,在美国限制AI芯片向中国出口的大背景下,昇腾芯片至少为中国技术公司提供了一个备选方案。

随着生成式AI时代的到来,每家技术公司都迫切地想知道什么样的硬件和交互方式才是最适配的。不过有一点可以确定,这样的设备不太可能由一个像富士康那样的公司凭空「组装」出来,能够开发它的公司需要具备从芯片设计到操作系统、从AI研发到用户洞察的多项能力。

而凭借Mate 60系列成功回归的华为,是最接近这个答案的公司之一。




01 Google——起个大早,赶了晚集

作为在2012年那拨深度学习AI浪潮中大放异彩,又在2017年提出Transformer架构为大模型奠定基础的公司,Google在2023年年初生成式AI浪潮来临时曾被寄予厚望。

相较于微软,Google拥有出色的AI团队与技术累积,相较于OpenAI,它又有应用场景和客户资源,看起来赶上微软与OpenAI的联盟只是时间问题。然而结果令人大跌眼镜,一年时间过去后,Google并没能缩小与竞争对手的差距,无论是技术上,还是商业化进展上。

2023年4月,在AI竞争的白热化阶段,Google宣布将旗下两个AI团队Google Brain和DeepMind合并,成立名为Google DeepMind的新部门,希望可以汇集研发力量。但从结果来看,Google发布产品的步调总是比对手慢一拍。

2023年3月,其对标ChatGPT的聊天机器人Bard才正式推出,比对手晚了4个多月。9月,升级版Bard发布,开始支持插件,但早在2023年5月,ChatGPT Plus的用户就用上了这项功能。目前,Bard在长文本对话等重要能力方面不如ChatGPT,甚至和初创公司Anthropic旗下的产品Claude相比也逊色不少。Similarweb的数据显示,2023年9月Bard的访问量为2.2亿次,而ChatGPT为15亿次。同样在2023年9月,OpenAI发布了公众期待已久的多模态模型GPT-4V(V即Vision),它能够分析用户输入的图像,还能用语音对话,而Google的多模态模型Gemini直到12月才发布,并且,其对标GPT-4的最强大版本Gemini Ultra迄今没有上市。

2023年10月24日,微软与Alphabet(Google母公司)在同一天发布了第三季度财报,微软盘后股价一度跳升6%,Alphabet股价则大跌9.5%,创2020年3月以来最大跌幅。造成这种分化的直接原因就是双方在云计算业务上的表现。

生成式AI被认为是云业务的game changer,正如上述所说,微软Azure云的营收在2023年3季度成功扭转增速下滑的趋势,同比增长29%,其中约3%的增长来自生成式AI产品。反观Google的云业务营收增速持续下滑,第三季度仅为22%,与微软的差距进一步扩大。留给Google的时间不多了。



02 Meta——开源模型造福行业,但没能造福自家业务

与Google一样,Meta(Facebook母公司)也是最早大力投入AI研发的技术公司之一。早在2013年,CEO马克·扎克伯格就把AI视作Meta的未来战略之一,他前后花费数十亿美元,邀请包括图灵奖获得者杨立昆(Yann LeCun)在内的数百名顶级AI研究人员加入,并组建了人工智能研究院(The Fundamental AI Research,FAIR)。

在2023年的生成式AI浪潮中,Meta在2023年2月和7月分别开源了大模型Llama、Llama2,由此衍生出庞大的「羊驼家族」(以Llama为基础构建的第三方模型),改变了大模型行业的生态。但Meta没能像微软、百度那样借助生成式AI强化核心业务,更不用提从中获得什么商业回报了。

扎克伯格当然不是做慈善的,导致这个结果的一个显见的原因是Meta的AI研发团队内耗严重。FAIR作为Meta负责AI研究的核心部门,内部却有两个团队同时在研发大模型,2022年5月,北美的团队率先对外公布并开源了大模型OPT,而在巴黎的另一组人正在开发大模型Llama,于是双方开始在内部争夺算力资源,最终导致两个团队都出现了离职潮。2023年2月,FAIR终于将两个团队整合在一起——Meta却又成立了一个专攻生成式AI应用落地的团队。不出所料,这两个团队再次为算力资源争抢起来,Meta自己似乎也没搞清楚AI业务到底该让哪个团队负责。

2013年,扎克伯格在组建FAIR时承诺过它将是一个学术研究机构。然而随着扎克伯格对于将生成式AI融入公司产品并创造营收的期待愈发迫切,FAIR过往纯粹专注AI研究的战略不得不做出调整,2023年8月,FAIR旗下一个创建蛋白质结构数据库的研究团队被解散。更多的资源开始向专攻生成式AI应用落地的团队倾斜。

这一系列的团队动荡反映出一个更根本的问题:Meta在AI业务上缺少清晰的路线规划。至少在2023年很长一段时间内,其生成式AI的研究与应用落地是完全割裂的。

直到2023年9月底,在Meta年度开发者大会上,扎克伯格才首次推出对标ChatGPT的聊天机器人Meta AI。此外它还一口气推出了28个性格不同的机器人并创建了它们各自的Facebook、Instagram页面,以此来提高平台活跃度。后者很容易令人联想到另一款当红的AI社交应用Character.AI,截至2023年9月它在美国拥有月活跃用户420万,仅次于ChatGPT。Character.AI最吸引人的功能是借助定制化的大模型向用户提供与虚拟名人和动漫角色聊天的服务——一个听起来本该由「社交之王」Meta满足的需求。



03 亚马逊——专注满足客户当前需求,导致在生成式AI上反应迟钝

2023年,亚马逊继续执行降本增效的战略。经过3轮大裁员,裁撤了近4万人后,亚马逊在2023年第二季度实现扭亏,重新赢得市场认可。2023年亚马逊的股价已经上涨67%,2022年则是下降了49%。然而,即便它是2023年涨幅最大的科技股之一,它的未来并不像股价走势那样乐观,股价上涨主要得益于成本降低带来的利润增长,而非新业务营收上的突飞猛进。

2023年前三个季度,云科技部门在亚马逊的收入构成中只占到16%,却贡献了约74%的营业利润。事实上云科技业务一直是亚马逊的现金奶牛,也是其万亿美元市值的主要支柱。但在构建基于生成式AI的云服务上,亚马逊落后于竞争对手微软与Google,考虑到这几个季度亚马逊云科技的增速已经放缓,且在生成式AI这个可能的竞争变量上反应迟钝,亚马逊云科技接下来的增长被蒙上了一层阴霾。

一方面,亚马逊在自研大模型上进展不快,现有产品也无法与竞争对手抗衡。2023年4月,亚马逊发布自研大模型Titan和模型托管服务Bedrock,但这些产品真正可用时已经是9月。而从用户反馈来看,大模型Titan的效果落后于微软与Google的竞争产品。当然,亚马逊已经意识到这一点,有传言称它将在2023年底推出下一代大模型奥林匹斯(Olympus),参数规模达到2万亿,对标OpenAI和Google最好的大模型。不过该模型迄今仍未推出。

另一方面,亚马逊云科技此前积累的规模和成本优势在生成式AI时代可能无法继续影响客户的购买决策。通过规模化地购买服务器、摊薄成本,向客户提供更有竞争力的云服务,曾经是亚马逊的杀手锏。但在生成式AI时代,各种模型生成文字、图片或视频都需要大量算力来完成推理,服务的边际成本随规模下降的程度有限。生成式AI服务也不像传统云计算服务那样已经成为标准品,不同模型的能力有着显著差别,客户会为更优质的AI买单,哪怕其价格更昂贵。



04 苹果——一直在追赶

2023年11月3日,苹果发布2023财年第四财季业绩报告。截至9月底,公司的季度总营收为895亿美元,同比下滑0.7%,自2001年以来首次营收连续4个季度同比下降。拳头产品iPhone的营收依然在增长,但其他所有硬件产品线的营收都在下跌,iPad同比下跌10.2%,无线耳机、智能手表和智能音箱等产品同比下跌3.4%,Mac电脑更是同比骤降33.8%。

至少从财报上看,2023年的苹果成了一家更加依赖iPhone的公司。Vision Pro的发布会还是令人激动,它证明苹果依然拥有这个星球上独一份的「软硬结合」的产品力,但无法随身携带的特性以及接近2.5万元人民币的定价,意味着短期内它都只是一个昂贵的玩具。

iPhone的地位也面临新的威胁,短期来看,最大的影响因素就是华为手机的归来。

与其他国产手机品牌的主要市场集中在3000元价位不同,华为手机在2020年被制裁前,一度在高端手机市场与苹果分庭抗礼,而这几年iPhone市场份额的增长很大程度上就得益于华为手机业务的收缩。随着Mate 60系列大卖,据称华为计划在2024年将其手机出货量提高一倍,达到6000万至7000万部。投资公司Oppenheimer Holdings的分析师称,这将导致2024年iPhone的出货量减少1000万部。

另一个对iPhone可能更长期也更深刻的影响是,智能手机角色的转变。

2023年11月10日,山姆·阿尔特曼投资的初创公司Humane正式推出旗下首款AI硬件产品Pin。用户可以通过敲击、手势和语音命令来控制Pin,实现拍摄照片、播放音乐、询问问题等功能。包括创始人夫妇在内,Humane的团队主要来自苹果。

Pin对iPhone几乎构成不了威胁,但它代表了一种潜在的趋势。随着生成式AI的能力迅速增强,人们与智能手机交互的方式可能发生巨大改变,我们不再只能通过手指发出命令,也不再单方面接收电子屏幕上显示的各种信息。想象一下,一台可以随时像朋友那样跟你交流,甚至通过摄像头和麦克风看你所看听你所听的AI设备,会给智能手机行业带来多大的变革。

然而作为智能手机行业少有的能够打通从芯片到操作系统,实现「软硬一体化」的公司,苹果在这拨AI浪潮中被远远甩在后面,直到ChatGPT推出一年后的现在,它甚至仍没有任何可以对标的产品。和可以与之探讨哲学的ChatGPT相比,2011年推出的Siri简直就像个老古董,至今只能回答「今天天气怎么样」这种初级问题。

还好苹果意识到了这一点,下半年来已经有3位高级副总裁参与到一个庞大的AI追赶计划中,2024年它还打算召开一场独立的AI主题发布会




01英特尔——CPU退位,GPU称王

英特尔2023年第一财季创下公司历史上最大亏损,单季亏损达28亿美元。之后两个季度情况虽有好转,和2022年同期相比营收总量仍有明显下滑。如今英特尔的总市值已被老对手AMD稳稳超过,根本原因就在于它引以为傲的中央处理器(CPU)不再是算力竞争的焦点。

在过去,CPU是核心处理器,GPU是协处理器。打个比方,前者可以看作1个能算微积分的研究生,后者相当于100个只会加减乘除的高中生。在1992年至2017年的25年间,英特尔是营收最高的芯片生产商,对于它来说,曾经GPU只是一个很小众的业务,除了图形设计师和游戏玩家,很难想象有什么工作需要那么多「高中生」来处理。

然而AI这门技术,它的算法公式虽然复杂,但落实到运算上就是简单粗暴的乘法累加,只不过它需要成千上万个节点同时计算,以模拟人类的神经元。于是GPU成了AI算力的基础设施,在大型的AI服务器中,CPU反而越来越像协处理器,GPU实现了对CPU的反向整合。

在过去这些年中,英特尔并非没有意识到GPU的潜力,但它还是远远低估了AI的发展速度,更没有料到突然爆发的大模型技术动辄千亿甚至万亿级别的训练参数进一步将对AI算力的需求拉到一个恐怖的高度。

英特尔的麻烦不仅在服务器芯片领域,在消费级芯片领域它也称得上四面楚歌。相比于英特尔「祖传」的x86架构,基于ARM架构开发的芯片体积小、能耗低、效率高,更适合AI时代。

苹果基于ARM架构开发的M系列芯片,通过采用「统一内存架构」技术,让电脑在本地运行生成式AI(需要占用大量内存)时更有优势,这对于希望把Copilot添加到各种设备里的微软格外有诱惑力。有消息称,这个英特尔曾经的盟友正在邀请英伟达、AMD和高通等芯片公司,基于ARM架构开发可以运行Windows系统的个人电脑芯片。



02 阿里巴巴——云业务剧烈动荡

自2023年3月启动「1+6+N」组织架构变革后,阿里巴巴就进入了公司有史以来变化最剧烈的时期,其中负责大模型业务的阿里云又是最为动荡的业务单元。

原本,阿里云智能集团被视为成熟子公司要在一年半左右的时间里实现独立上市。但管理层高估了阿里云业务的成熟度,又低估了独立上市的难度。2023年3月,张勇兼任分拆出来的阿里云智能集团CEO;不到6个月他就卸任了,改由吴泳铭兼任阿里云CEO,吴泳铭是阿里巴巴集团CEO。有传言称张勇是主动辞职的,原因是不懂技术。2023年11月16日,阿里巴巴发布最新季度财报,宣布云智能集团的拆分不再推进,原因是美国扩大芯片出口管制给集团的前景带来不确定性。当季阿里云的收入增速在阿里巴巴各个业务板块中垫底,仅同比增长2%。

其实,阿里云的增长速度曲线的变化与亚马逊云科技有几分相似,都在近四五年间快速下滑,落至低位徘徊。这是因为两家公司选择了相似的路线,主攻基础设施即服务(IaaS)+平台即服务(PaaS),换句话说就是选择做重资产的生意,通过规模效应实现盈利。过去,大量公司都有针对传统业务做数字化转型的需求,这也是阿里云成长最快的时期,随着互联网渗透率见顶,这类需求的增长自然也逐步放缓。在生成式AI迅速发展的背景下,客户更关注的是模型算法的先进性、生成内容的质量和处理速度。阿里云积累的规模优势在竞争中不再有效,云厂商们回到了同一起跑线。

2023年11月23日,阿里云宣布了新的组织架构调整,符合CEO吴泳铭提出的「AI驱动、公共云优先」。前者指的是阿里云的目标是为客户提供稳定高效的AI基础设施,后者指的是阿里云减少项目制销售订单,加大对核心产品公共云的投入。




01 OpenAI——仰望天空,脚踩泥地

OpenAI是这个榜单里唯一一家非上市公司,却是榜单里最重要的公司,正是它在2022年11月底发布的ChatGPT,成功开启了这一拨AI浪潮。这款聊天机器人在成为历史上用户数增长最快应用的同时,也成功调动了每家技术公司的人才、资金、技术和战略注意力,进而塑造了2023年技术公司竞争的轴线——如何研发出更强大的生成式AI。

截至年末,OpenAI在2023年上半年推出的GPT-4依然保有这个星球上性能最强大的大模型的头衔,并且通过付费订阅、企业定制、模型商店(GPT Store)等变现方式取得了亮眼的商业化成果。内部流出的消息称,OpenAI 2023年的营收预计达到13亿美元,同比增长超4500%。

然而,本应成为最大赢家的OpenAI在年底上演了可能是技术圈有史以来最荒诞的剧情。2023年11月17日,OpenAI CEO山姆·阿尔特曼在没有明确理由的情况下突然被董事会罢免。阿尔特曼自2018年担任CEO以来,不仅押注大模型为主要技术路线,还改组公司结构、引入投资人,让OpenAI从一家边缘化的纯研究机构逐渐成长为生成式AI浪潮中估值近千亿美元的核心公司。很多人将阿尔特曼之于OpenAI比作乔布斯之于苹果,阿尔特曼被罢免则是当初乔布斯离开苹果的剧情重现。

出人意料的是,在董事会决议中投出决定性一票的人是OpenAI首席科学家伊利亚·苏茨克维(Ilya Sutskever),他认为阿尔特曼过于激进的商业化最终会导致AI失去控制、毁灭人类。

但也有人对阿尔特曼表示支持。当地时间2023年11月20日,微软CEO萨蒂亚·纳德拉表示阿尔特曼会加入微软,并领导一个独立的AI研发团队。从震惊中反应过来的OpenAI员工迅速发起联名信,要求董事会下台并恢复阿尔特曼的职位,否则将集体辞职加入微软。投资人也纷纷向董事会施压。最终,在此事发生5天后,阿尔特曼重返OpenAI,继续担任CEO,这场「政变」就此落下帷幕

一切似乎回到了原点,但苏茨克维忧虑的事并没有得到解决。

成立之初的OpenAI曾充满理想主义色彩,定位是非营利,专注于构建「安全、有益的通用人工智能(AGI)」,公司章程里甚至提到,如果有另一家公司似乎接近了AGI的边缘,它将退出并终止研究。从这个角度看,苏茨克维才是坚守OpenAI创始理想的那个人。

对于山姆·阿尔特曼来说,回归OpenAI后,真正的难题才刚刚开始,接下来他需要更慎重地平衡原则与利润、安全与效率、理想与现实的关系。(注:本文发表于《第一财经》杂志2023年12月刊,关注苹果和Meta最新财报可关注:智能晚报|苹果中国区业务下滑,库克确认今年要发布AI产品;Meta上季度利润翻两倍;字节跳动也推出了「GPT Store」…




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