原文來源：光錐智能
作者：郝鑫劉雨琦
圖片來源：由無界AI 生成
“我當時見到他不到三分鐘，就在想，啊，19歲的比爾·蓋茨估計也就這樣了吧”
在YC創始人Paul Graham（格雷厄姆）的眼裡，28歲的Sam Altman與19歲的比爾·蓋茨一樣，名校肄業、特立獨行、堅信世界可以被改變，利他主義與極致野心相交織，但Altman更為激進，野心甚至超過了矽谷能容納的邊界。
算起來，格雷厄姆是Altman第一位伯樂，2014年，Altman被格雷厄姆選中，擔任創業孵化器CEO。而眾所周知，Altman成立OpenAI後，找到了他的第二位伯樂：微軟現任CEO納德拉。
事實證明，Altman確實是一匹千里馬，Altman接任YC孵化器CEO的5年裡，開闢了多項新業務，帶領YC總市值沖向約1500億美元，投資網絡覆蓋4000多個創業園區以及1900多家公司。而時至今日，一直在雙向極端評價中的OpenAI，也初步交出了成績單。
8月30日，據外媒《The Information》消息，OpenAI 預計在未來12 個月內，通過銷售人工智能軟件及其計算能力，將獲得超過10 億美元的收入。
消息一出，一片嘩然。
畢竟早在3個月前，OpenAI還掙扎在“生死線”，印度新聞媒體平台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，OpenAI目前正處於燒錢的狀態，若不加速自身商業化進程，很有可能在2024年底不得不申請破產。
這種推測並不是捕風捉影，公開數據顯示，2022年，OpenAI營收約3600萬美元，但這一年，他們花掉了5.44億美元，也就說，光去年一年，就淨虧5億美元。
一直被喻為“吞金獸”的OpenAI突然開始有了規模化營收，這讓所有人心生疑竇：Altman究竟變了怎樣的生錢戲法？
更重要的是，OpenAI是大語言模型商業潛力的晴雨表，探尋OpenAI營收奧秘的同時，也揭開了人們期盼已久的，通用大模型商業化的“潘多拉魔盒”。
對於整個行業而言，提振信心是一方面，另一方面，一旦OpenAI的商業模式跑通，給行業樹立了新的模版，預計很快，便會再掀起一波“百模商業化大戰” ，推著AGI火速進入第二階段。
OpenAI的商業版圖
OpenAI從推出ChatGPT的那一刻，就以獵人般的毒辣目光盯上了商業化。
去年11月30日，GPT-3.5橫空出世。僅兩個多月後，OpenAI便火速開啟收費模式，上線ChatGPT Plus訂閱計劃。
今年5月以後，OpenAI在商業之路上越走越遠，頻放“大招”：
5月15日，推出ChatGPT iOS應用程序。 5月31日，全面開放了GPT-4第三方插件功能（plugins）。 6 月21 日，被曝計劃推出一個類似“App store”的大模型商店。 6 月23 日，被曝計劃推出ChatGPT版“個人工作助理”。 8月29日，OpenAI發布功能完全對標Bing Chat的企業版ChatGPT。
（圖源：OpenAI官網）
據OpenAI官網顯示，目前，其產品主要分為兩類：一類是以API為主的產品，其中包括可調用GPT模型、DALL·E模型（文生圖模型）；Whisper（語音識別模型）和為開發者提供的Chat(對話）、Embeddings（向量化）、Analysis（分析）、Fine-tuning（微調）功能；一類是以ChatGPT對話機器人為核心的產品，分為個人版和企業版。
基於OpenAI官網資料以及對公開資料的整理，光錐智能發現OpenAI目前主要有兩大收入支柱。
（光錐智能繪製）
首先是ChatGPT誕生以來，OpenAI最依仗的按API調用收費模式。在該模式下用戶幾乎可以使用OpenAI所研發的多模態能力，貫穿底層大語言模型、模型部署、模型開發等過程，且價格也十分友好，每次調用只需幾美分。 OpenAI官方並未具體劃分使用者是個人用戶還是企業，但據外媒報導，除了大量個人用戶外，Jasper、Slack、Salesforce、摩根士丹利等知名企業都是其早期用戶。
值得一提的是，在這個收費模式之下，OpenAI還向其最大的“金主”微軟提供了包括編碼、GPT-4、文生圖、ChatGPT等多項功能，並融入進微軟雲服務、搜索、辦公軟件等多款產品中。 OpenAI能從中收益幾何尚未可知，但以Azure雲業務為例，微軟使用上述OpenAI功能的成本與報價一致，同時，OpenAI的所有技術還在微軟的Azure雲基礎設施上免費運行。
其次是以ChatGPT產品為主的訂閱收費制。早期OpenAI以免費方式獲取了大量的訓練數據，也憑藉此，在9個月內，刷新TikTok和Instagram的用戶增長數據，成為最快達到1億用戶數的應用。
為微軟“做嫁衣”、給用戶“嚐鮮”，畢竟不是OpenAI的最終目的。想要盈利就要找到提升付費率的方式。 6月，ChatGPT用戶數越過峰值後出現下滑，OpenAI便開始將經營思路從C端轉向B端，試圖“搶”金主的生意。
OpenAI方面表示，不少大型企業對其企業級新品感興趣，自ChatGPT推出以來，已經被超過80%的財富500強公司團隊採用，包括Block、Canva、雅詩蘭黛、普華永道等大型企業也已提前試用了ChatGPT企業版的Beta版本。此後，OpenAI也將針對小型機構推出ChatGPT商務版本，並提供更多定制化選項。
據光錐智能了解到，ChatGPT面世以來，最令人期待的，當屬企業版。在一直被詬病“數據隱私安全”之後，OpenAI對產品做出了調整。
ChatGPT企業版目前有OpenAI最先進的語言模型GPT-4驅動，企業用戶擁有優先訪問GPT-4的權利並取消了使用上限，執行速度相比普通GPT-4提高了兩倍。此外，企業版允許輸入更多的內容，上下文窗口擴大到3.2萬個Token、約2.5萬個單詞。
OpenAI承諾，客戶的提示語和其他所有數據都不會被用於模型訓練，用戶可以控制數據的保留時間，任何已刪除的對話都會在30 天內從ChatGPT的系統中被自動刪除。
另外，在部署方面，企業版提供了一個全新的管理控制平台，能夠批量化地管理使用人員，包括單點登錄、域驗證以及包含使用統計信息的儀表板等，適合大規模可擴展的部署。同時也增加了向量化工具、高級數據分析工具等全套工具鏈的配套使用。
以此觀之，OpenAI正在試圖從以前低收費、低頻率的按Token收費的API模式，轉向高定價、高粘性的2B訂閱收費和定制化解決方案收費的多樣化收費模式。
越增長，會不會越虧損？
營收增長，也並不意味著OpenAI真正開始賺錢，畢竟10億美元在OpenAI的投入成本中，也只能是“灑灑水”。並且全面開啟商業化後，隨著OpenAI用戶量和GPT4持續研究對算力的需求，成本會隨著用戶規模持續上漲，不少科技公司都難以擺脫“營收越增長越虧損”的魔咒。
OpenAI的高成本有目共睹。據光錐智能梳理，目前OpenAI的成本投入主要分為以下幾個部分：
人才成本：OpenAI在舊金山擁有375名常駐員工，其中大部分都是機器學習領域的大佬，光是每年給他們開的工資就要2億美元。據國外薪酬網站調查，OpenAI軟件工程師工資待遇的中位數是92萬美金。訓練成本：有數據顯示，他們訓練一次GPT3就花費了460萬美元，相應的雲資源成本差不多也是9位數（也就是上億）。另據半導體諮詢研究公司SemiAnalysis數據顯示，如果OpenAI雲計算的成本是差不多1美元/每A100小時的話，那麼在這樣的條件下，僅一次訓練的成本大約是6300萬美元，這還不包括所有的實驗、失敗的訓練和其他成本，例如，數據收集、RLHF、人力成本等。推理、運營成本：援引《福布斯》報導稱，ChatGPT的大型語言模型的運營費用或推理成本“在部署任何合理規模的模型時都遠遠超過訓練成本”，“事實上，ChatGPT的推理成本每週都會超過培訓成本”。投資：據外媒The Information報導，年初，OpenAI通過微軟和其他投資者支持的1億美元創業基金投資了至少16家公司，其推出的加速器Converge，投資了10家公司。光錐智能也發現，今年上半年，OpenAI以企業名義公開投資的次數達到了3次，在它之前是微軟、谷歌、英偉達一眾老牌公司。收購：8月17日，OpenAI宣布收購了一家名叫Global Illumination遊戲公司，據悉這是OpenAI自2015年創立以來的首筆公開收購。
據公開資料顯示，自OpenAI成立至今，光是被投資就收到了150多億美元，用來填補高成本訓練、開發大模型的“窟窿”。
通往AGI的目的地，OpenAI的確需要錢，但“燒錢”就像個無底洞，“流血”可能也換不來增長，正是因為如此，OpenAI才要加快商業化進程。
但有營收也不意味著扭虧為盈。方正證券曾根據公開數據，仔細計算了ChatGPT的相關指標，分析中指出：OpenAI盈利的總邏輯是提高GPT-4付費比例，降低GPT-3.5成本，後者是OpenAI最主要的成本來源。
在GPT-3.5成本壓縮的情況下，如果日活月活比例達到35%，月活付費率突破12%，或能實現盈虧平衡。對於壓縮成本後的GPT-3.5模型和GPT-4模型，若月付費率每月提升0.5%或能扭虧。
截至2023年7月12日，ChatGPT網頁日訪問量已基本持平，維持在五千多萬。截至2023年6月19日，OpenAIChatGPTiOS端美國地區前30日平均日活躍用戶94.6萬人。
data.ai數據顯示，截至2023年6月19日，ChatGPT iOS端5月21日-6月19日美國地區平均日活用戶量約94.64萬人，累計付費用戶數約為4.13萬人。因此日活付費率（月付費用戶數/日活躍用戶）約為4.36%（4.13÷94.64）。據Questmobile數據，百度APP日活月活用戶比例為37%左右，因此如果ChatGPT日活月活比例為37%時，月活躍人數約為255.78萬（94.64÷37%），此時月活付費率（月付費用戶數/月活躍用戶）約為1.61%（4.13÷255.78）。
以上數據說明OpenAI的商業化仍道阻且長，未來，只有提高用戶付費比率，到達一定水平，才能實現盈虧平衡，單獨的營收無法說明問題。
OpenAI與微軟“搶食”
商業模式跑通固然可喜，但問題也隨之而來。曾經的“隱憂”直接被搬到了台前，那就是與微軟之間微妙的關係。
需要明確的前提是，無論OpenAI與微軟度過了多麼甜蜜的“蜜月期”，這都是兩個獨立運營的機構和公司，雖然相較於收購或投資的關係二者的合作更為特殊，甚至納德拉不惜力排眾議，關停部分業務為OpenAI建設智算中心，但一旦OpenAI開始獨立商業化，就意味著二者要分同一塊蛋糕，也就避免不了戰爭和廝殺。
而與直面競爭不同的是，OpenAI與微軟，關係更為緊密，也更為複雜。
2019年，OpenAI從非營利性過渡到混合模式，其中一個名為OpenAI LP負責開放人工智能研究實驗室開發產品商業化。同年，微軟在該夥伴關係中投入10億美元，通過其Microsoft Azure AI超級計算技術，作為訓練GPT模型的基礎架構。而在2022年，這種夥伴關係進一步加強，微軟向OpenAI投資100億美元。
（OpenAI 成立的營利性主體OpenAI LP）
據一位了解雙方合作條款的人士稱，在OpenAI償還其第一批投資者後，微軟將獲得75%的利潤，直到其主要投資得到償還，之後將獲得49%的利潤，直到達到理論上限。同時，據知情人士向外媒爆料，從2025年左右開始，每年將利潤分享的上限提高20%，而不是給利潤分享設置硬性上限–基本上是他們的投資回報。據了解該交易的投資者說，微軟可以有效地擁有該公司超過三分之一的股份。
今年3月至今，光錐智能也向不少企業了解到，想要使用ChatGPT的能力，擺在面前的是兩條路：一是直接調用OpenAI的API接口，按Token使用數量向OpenAI付費；二是在Azure上，基於公有云算力使用OpenAI的服務，相較於前者，Azure的服務更加安全，價格平齊的情況下，配套設施也更為完善，這也是微軟雲的銷售人員一直強調的“差異性”。
但通過調查來看，即便如此，仍然有一大部分企業選擇直接調取API服務，原因之一在於簡單方便，按需付費的模式對於個人開發者和中小型企業來說更為經濟划算，更重要的是，調用API和採買雲服務的邏輯完全不同，前者開發者自己就能決定，而後者則需要向上審批匯報並考慮與業務的結合。
正如前文所說，在外界眼中，雙方是互補的，微軟向OpenAI提供資金、資源和技術支持，而OpenAI則助力微軟一躍再次成為最頂尖的科技巨頭，但這樣的局面，隨著2023年OpenAI的逐步商業化，也發生了改變。
今年六月，根據《The Information》，微軟的一份內部文件指示Azure的銷售人員告訴客戶微軟能比OpenAI提供更多的服務；而OpenAI則在通過延遲授予微軟產品API訪問權限、暫緩提供最新模型等方式，進行防禦。這是首次向外界展示了雙方之間出現的細微裂痕。
當投入到殘酷的市場化競爭中，雙方的利益衝突在所難免，一段銷售話術證明不了什麼，背後的戰略才能真正說明問題。
比如今年3月份，OpenAI在搶先與Snap和Instacart等公司簽約後，微軟雲服務間隔了一周才公佈了ChatGPT功能的預覽；GPT-4語言模型發布後，同樣是Duolingo和Stripe等公司已經直接向OpenAI付費之後，微軟的雲服務才獲得了GPT-4的接入權。
技術掌握在OpenAI手裡，它必須對微軟共享，但共享的時間、節點以及程度，卻沒有具體的說明和規定，OpenAI欲利用這種“時間差”，來搶奪一部分標杆客戶。
不客氣地說，OpenAI如何處理好與微軟之間的關係，雙方劃定界限、制定標準、找尋合作方式和平衡點，一旦處理不慎，很有可能會是雙方共同的危機。
不過，商業世界裡，沒有永遠的朋友，也沒有永遠的敵人，只有永遠的利益，在利益面前，聰明如Altman和納德拉一般的“鬼才”，人們更期待他們如何再創奇蹟，而非落入“撕逼”的俗套裡。
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