最近,长期盘踞在人工智能(AI)舆论场中心的OpenAI烦心事有点多:先是对标谷歌搜索的搜索引擎SearchGPT在演示中翻车,紧接着又经历了新一轮高层人事地震。屋漏偏逢连夜雨,特斯拉CEO马斯克再度将OpenAI告上法庭,指控其违反了“开发AI技术以造福人类”的创始使命。还有消息称OpenAI正面临50亿美元的亏损,现金流支撑不了一年。一系列事件引发业界质疑:风光无限的OpenAI到底是怎么了?
盈利能力被质疑 作为崛起速度最快的AI初创企业之一,OpenAI的盈利能力一直是业界关注焦点。知情人士透露的未公开内部财务数据显示,OpenAI今年运营总成本可能将达85亿美元,主要分为推理成本、训练成本和人工成本三大块。其中,推理和训练成本分别高达40亿美元和30亿美元。然而根据此前已公开信息推测,OpenAI全年收入预估在35亿美元至45亿美元之间。也就是说,OpenAI今年或面临高达50亿美元的巨额亏损。
实际上,以OpenAI的发展规模与速度而言,运营成本高并不意外。众所周知,训练一个AI大模型的成本非常高。AI初创公司Anthropic首席执行官Dario Amodei指出,?目前类似GPT-4o的模型训练成本约为1亿美元,?而正在开发的AI大模型训练成本可能高达10亿美元。而且?随着技术的进步和模型规模的扩大,?训练成本呈指数级增长。Dario Amodei预测,?未来三年内,?AI大模型的训练成本将上升至100亿美元甚至1000亿美元。
除了在AI大模型上的投入,OpenAI在服务器、GPU 等硬件以及电费上的投入,都是消耗性成本。根据Digital Information World发布的最新报告,数据中心为训练AI模型产生的能耗将为常规云工作的三倍。数据显示,OpenAI训练GPT-3耗电为1.287吉瓦时,大约相当于120个美国家庭1年的用电量。而这仅仅是训练AI模型的前期电力,仅占模型实际使用时所消耗电力的40%。
与高额的投入形成鲜明对比的是OpenAI的盈利表现。在最初的“尝鲜期”过后,ChatGPT的用户访问量正在持续下降。根据数据公司Similarweb的统计,从去年5月到今年1月这8个月里,ChatGPT的总访问量有5个月的时间都在下降。今年1月ChatGPT的总访问量对比去年5月时的峰值,已经下降了11%。与此同时,ChatGPT移动端App的用户增长也在快速下滑,总用户数甚至比移动社交APP Snapchat的季度新增用户还要少。
究其原因,对于大多数普通用户来说,ChatGPT本质上仍只是一个“聊天机器人”而已,尚未找到更有价值的应用场景。猎户星空董事长傅盛分析称,对于OpenAI而言,现在这么烧钱的情况下,用户量增长就是它的核心命脉,一旦不增长,融资下笔钱的时候估值不能再上一个台阶,就会很麻烦。
为了寻找新盈利点,OpenAI开始尝试做搜索引擎,结果SearchGPT还未推出就在公开演示中翻车。“就目前看到的产品形态来讲,OpenAI的搜索产品并没有对其他搜索引擎产品形成碾压,形成SOTA(state-of-the-art,最佳表现)。发布这个产品,可能会让用户有一点增长,但不会翻倍增长。”昆仑万维董事长兼CEO方汉坦言。
此前,OpenAI还计划自研AI芯片,以解决其所依赖的AI芯片短缺以及成本高昂问题。而在芯片领域,英伟达已主导了全球95%的Al训练领域市场。业内人士判断,OpenAI开发能媲美英伟达服务器芯片的可能性很小,需要多年打磨才可能有成果。可见,无论是搜索引擎,还是芯片,想要从早已巨头林立的成熟市场中分得一杯羹谈何容易。
与微软的关系被质疑 近日,微软在最新年度报告中赫然将合作伙伴OpenAI列为其在AI产品、搜索、新闻广告等领域的竞争对手,引发广泛关注。尽管双方都声称合作关系并未改变,但业内普遍认为,这一变化标志着两家公司的关系进入新阶段。
OpenAI与微软的联盟曾一度被科技圈认为是“天作之合”。作为OpenAI最大投资方和独家云服务供应商,微软在OpenAI身上的投入已超130亿美元,为后者的技术研发提供了充足的“弹药”。而OpenAI也投桃报李地将ChatGPT嵌入微软云服务、搜索引擎以及Office全家桶等一系列核心产品与服务,帮助微软成为了这波AI浪潮的引领者。
然而,随着“蜜月期”热情消退,OpenAI与微软试探性地把触角探入了彼此的地盘,这也让二者的关系发生了一些微妙的变化。
OpenAI突然进军搜索引擎市场,让微软始料未及,也彻底点燃了这轮“战火”。OpenAI最新推出的这款名为SearchGPT的生成式AI搜索引擎原型,底座是GPT-4系列AI模型。而微软旗下的搜索引擎产品New Bing也在基于GPT-4进行AI升级。
作为互联网流量重要入口,搜索历来是兵家必争之地。尽管谷歌盘踞搜索市场龙头地位多年,微软却始终没有放弃,反而投入了大量物力、财力和人力试图把Bing推上舞台。整合了GPT-4的New Bing更是被微软寄予厚望。对于微软而言,OpenAI推出SearchGPT的行为无异于“偷塔”。不顾合作关系,直接将OpenAI列为竞争对手足以说明微软的态度。
与此同时,云服务也成了双方角力的“战场”。外媒称,与OpenAI展开合作后,微软的云服务Azure OpenAI可以直接调用OpenAI模型,包括ChatGPT、Codex以及DALL.E,其客户无需通过OpenAI就能在聊天机器人、搜索引擎等产品中使用这些AI大模型。微软的一份内部文件透露,Azure销售人员告诉客户微软能比OpenAI提供更多、更安全的服务。这种说辞确实帮助微软云服务吸引到了更多客户,比如营销软件初创公司Touchcast就因为安全性和性能保证,才选择了通过Azure接入相关的大模型服务。
OpenAI则试图通过微软云服务触达更多大客户,希望与其建立直接联系,甚至采用延迟授予微软大模型接入权限的方式来制造“时间差”,从而与客户达成合作。比如GPT-4语言模型发布后,Duolingo和Stripe等公司已经直接向OpenAI付费之后,微软的云服务才获得了GPT-4的接入权。
值得一提的是,在大模型方面,OpenAI也并非微软的唯一选择。据悉,微软正在研发一款名为MAI-1的最新AI大模型。微软员工表示,MAI-1是一款全新的大语言模型,拥有约5000亿个参数,在性能上或能与谷歌的Gemini 1.5、Anthropic的Claude 3和OpenAI的GPT-4等知名大模型相匹敌。
“与微软的复杂关系对OpenAI而言,既是生命线也是潜在的威胁。”业内专家Edward Zitron分析称,“OpenAI在很大程度上依赖于微软提供的云计算资源和资金支持,这可能影响OpenAI的独立性和自主决策能力。它需要巧妙地平衡这种关系,确保能够从微软那里获得支持,同时确保在技术共享和市场销售方面的独立性,同时减少对单一合作伙伴的依赖。”
公司稳定性被质疑 高层震荡往往会对公司运营的连续性与稳定性造成影响。ChatGPT走红以来,OpenAI已经历了两轮令人瞩目的高层人事变动。去年年底,OpenAI灵魂人物Sam Altman被董事会开除,而Altman本人半小时之前才得到通知。几小时后,OpenAI董事长、联合创始人Greg Brockman公开宣布,自己也已经辞职。后来,两位核心人物又戏剧性地加盟了微软,短短几日后再次重返OpenAI担任原职,结束了此轮风波。
而仅仅过去了半年,OpenAI再次因高层集体出走引发热议。此轮风波涉及三位核心高管,分别是总裁Greg Brockman(宣布长期休假)、联合创始人John Schulman(转投OpenAI的强力竞争对手Anthropic)以及产品副总裁Peter Deng。
值得一提的是,经历了此轮变动之后,OpenAI最开始的11位联合创始人中,只剩下Sam Altman和负责OpenAI语言和代码的Wojciech Zaremba 还留在岗位上。此外,还有多位知名度较高的安全负责人也纷纷退出了公司,其中几位公开声称公司将新产品的迭代置于安全之上。
高层震荡不断加剧了业界对这家明星AI创企运营稳定性和发展前景的担忧。而事实证明,这一担忧并非无的放矢。OpenAI最新发布的GPT-4o从产品创新性来看,并没太多实质性飞跃,模型能力和 GPT-4 没有本质区别,哪怕是和GPT的老对手Anthropic的Claude 3相比也没有拉开差距。近期更是有大量用户反映,该模型出现了“惰性”的特点,其回应速度变慢、回答问题敷衍不切题且拒绝回答中断对话等现象频现。OpenAI解释称是由于长时间未对GPT模型进行更新所致,引发诸多质疑。
有观点认为,GPT-4o的发布更多像是一种抢跑,展现一种领先的姿态,也是维持热度刺激购买需求的一种方式。也有观点认为,业内对OpenAI的期望值过高,除非GPT-5“震撼”登场,否则很难满足大家的期待。
然而,被千呼万唤的GPT-5却在不断延迟发布。OpenAI近日确认,今年的开发者大会(DevDay)期间不会发布其下一代大模型GPT-5。Altman公开表示,开发GPT-5还需要一些时间,目前OpenAI持乐观态度,但还有很多工作要做。他坦言,GPT-5相关的技术仍处于早期阶段,存在数据和算法方面的问题。
此外,在视频模型方面,Sora最近也没有新消息传出。AI搜索方面,最新推出的SearchGPT剑指谷歌、微软,却在公开演示中出现低级错误,遭受群嘲。何时能够正式上线尚未可知。一系列的迹象显示,曾经“遥遥领先”的OpenAI似乎变“慢”了。
“表面看似乎是高层震荡影响了OpenAI前进的速度,实际上OpenAI变‘慢’的核心原因在于路线选择引发的分歧。”一位在AI大厂工作多年的从业者对记者说道。一边是顶着盈利风险专注于实现AGI(通用人工智能)梦想,另一边是不惜一切代价加速商业化,OpenAI似乎想从这两条路上寻找一个平衡点。但现实远比理想残酷,留给OpenAI的时间不多了。