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OpenAI毁了谁的饭碗？

发布于：2024-06-18 编辑：匿名来源：网络

OpenAI越来越强大，不仅抢走了谷歌等科技巨头的业务，还摧毁了企业家的饭碗。

第一次开发者大会结束后，很多开发者担心自己的项目是否会被取代。

会议之前，多家AI公司已经开始裁员，其中不乏获得巨额融资的明星项目。

与此同时，OpenAI正在加速赚钱。

它推出了ChatGPT PLUS的付费版本，并在GPT Store上推出，并成为一家日益功利的商业公司。

OpenAI去年的营收仅为数千万美元；今年将超过10亿美元。

这一切似乎正在偏离其之前作为一个以通用人工智能为首要目标的非营利组织的使命。

CEO Sam Altman 的突然解职，体现了 OpenAI 管理层与公司发展理念的分歧。

帝国尚未完整，内部已经出现了裂痕。

对于创业者来说，如何处理好自己与OpenAI的关系将是一个关键而微妙的问题。

一位AI创业者表示：要么做OpenAI不做的事，要么做OpenAI还做不到的事。

一些人开始积极改变策略，寻找适合自己的生存空间。

短暂的窗口期过后，留给一些创业者的空间似乎已经所剩无几。

1、“空壳”生意不会长久。

越来越多的GPT shell项目正在被GPT取代。

“壳”这个词在国内AI圈子里带有贬义。

很多AI公司一听到“炮轰”就摆手，生怕被牵连。

但在国外，掏钱是常态，相关创业项目层出不穷。

自GPT模型诞生以来，行业内一直存在着一个矛盾：大众日益增长的大型模型需求与技术复杂、操作难用之间存在巨大差距。

弥补这一差距的公司抓住了市场机遇，发展极其迅速。

一个典型的例子是营销文案公司Jasper，该公司成立于今年1月，18个月内估值达到15亿美元。

去年，其营收超过了OpenAI。

Jasper的模型非常简单：调用GPT-3模型的能力，利用营销数据对模型进行微调，创建一个用户界面作为模型的前端，用户通过这个界面与模型进行交互，生成各种营销文案的风格。

用户不需要知道GPT-3是什么，更不用知道其背后的复杂技术。

当时 GPT-3 的问题是它无法直接与用户对话，需要非常精确的提示词才能得到出色的答案。

Jasper将GPT-3模型商业化，做了一个好用的前端，相当于给GPT加了一层壳。

类似的产品还有很多。

那些编辑论文的、写代码的、聊天机器人、虚拟助手……今年上半年出现的很多××GPT都是空壳产品。

简单去壳的产品可以很容易地更换。

*Wave Shock 来自 ChatGPT。

去年11月底推出的ChatGPT拥有惊人的文本处理能力，两个月内就获得了2亿月活跃用户。

Jasper 等公司的产品还有其他替代品。

随后，ChatGPT的功能逐渐完善。

10月底，ChatGPT开始能够直接读取PDF文件、自动浏览网页、进行数据分析。

ChatPDF、AskYourPDF、PDF.ai 等公司的业务受到威胁。

一位人工智能创业者告诉钉教，感觉就像一个大型购物中心。

经营者在生意最大的商店旁边开设了一家类似的商店，并在各方面得到了更多的支持。

第二波影响来自 GPT Builder。

在11月份的开发者大会上，OpenAI推出了GPT，让完全不懂代码的人也可以定制自己的GPT应用。

这些应用程序可以进行网络搜索、创建图表、执行数据分析并完成各种任务。

这相当于普通人也可以“在壳里”创建GPT。

GPT 正变得无处不在。

文案生成、知识问答、虚拟助手、代码协作、文森图等垂直领域产品被无情碾压。

如果一家公司只在GPT模型之上做非常浅层的界面设计和功能集成，那么它将面临被取代的风险。

Jasper已经在7月份进行了一波裁员潮，类似的公司还有很多。

对于那些没有外壳但与ChatGPT功能重叠的产品来说，也面临着严峻的挑战。

过去六个月，AI写作助手公司Grammarly、AI自动语音识别公司Deepgram、程序员问答平台Stack Overflow均已裁员。

他们的产品早在 ChatGPT 之前就已经存在了很多年。

这些公司的产品早期很有价值，但当OpenAI推出类似产品时，它们的功能和价值很快就被稀释了。

“工具产品是最容易被替代的，尤其是像OpenAI这样掌握底层技术的公司。

复制一个流行的应用程序只是几分钟的事。

”一位AI企业家告诉《焦点》。

毁掉你与你无关。

这是OpenAI进化后的必然。

2、“中间商”的空间越来越小。

任何行业都会有中间商，人工智能也不例外。

从技术架构来看，大型AI模型大致可以分为三层：模型层、平台层、应用层。

平台层也称为工具层，是指将大模型集成到应用程序中并发挥连接作用所需的一系列工程能力。

例如，基于GPT-4的大型底层模型，要开发类似ChatGPT的应用程序，需要使用平台层的各种工具。

平台层有很多工具栈，比如开发工具链（Langchain）、模型工具链（数据标注、向量库、分布式训练等）。

链上涌现了一大批初创公司。

制作矢量数据库的公司今年获得了大量融资。

以浪链为代表的做工具链的公司很受欢迎。

这些公司存在的意义在于，大语言模型还存在很多不完善的地方，整个生态发展体系还没有形成。

开发者在生产中部署语言模型时，仅仅依靠提示词是完全不够的，需要更多的底层工具支持。

OpenAI等大型模型厂商并没有及时提供这些工具。

浪链于去年10月底上线。

它是一个开源的Python和JavaScript库，封装了大量大型语言模型应用程序开发逻辑和工具集成。

简而言之，它可以让您在回答问题时引用整个数据库，例如访问最新的数据、报告、文档和网站信息，连接各种信息源。

我们知道，ChatGPT刚推出时，无法在线搜索，数据也只更新到年份。

浪链可以打通它与外部数据的界限。

浪链本身并不开发大型模型，而是帮助开发者用好大型模型。

它就像一个重要的中间站，集成了各种常用的工具和组件，使应用程序开发变得简单。

自推出以来，深受开发者欢迎，成为重要的LLM应用开发框架。

毫无疑问，浪链解决了开发者的问题。

但当OpenAI决定更进一步时，之前的问题就不再是问题了，中层创业者的空间就被挤压了。

OpenAI最新的Assistant API是一个面向开发者的基于LLM的开发框架。

通过它，开发者可以调用包括数据分析、函数调用、图像识别、语音生成等在内的所有功能，开发难度大大降低。

“一站式开发”开始成为现实。

这让像浪链这样的中间层公司的处境就非常尴尬。

投资机构Atom Capital写道：“大量Agent框架公司将失去存在价值，开发者会因为生态便利等原因转向OpenAI官方框架。

”” 上半年，OpenAI亲自点燃了很多工具层初创公司的热情，现在已经浇灭了。

Assistant API还具有直接检索外部数据、自动优化数据、集成开发者自己的功能数据被转换成GPT知识库，换句话说，GPT可以自己对数据进行矢量化，制作矢量数据库的公司需要重新考虑他们的商业模式有多少空间。

这表明OpenAI已经是一个开始。

构建自己的应用生态系统，让开发者更方便地开发自己的应用，同时不懂代码的人也可以通过自然语言基于自己的知识库创建AI Agent。

这导致了那些以前基于LangChain框架开发的公司竞争力下降。

OpenAI会攻击一批开发Agent的公司，比如各种顾问、心理咨询、知识讲解等。

“现在这些产品其实面临很大的挑战，因为OpenAI已经把这些（技术框架）都做好了，你就可以专心做好的内容了。

” 3. OpenAI 做不到的事情因为 ChatGPT，OpenAI 成为了一家针对普通用户的产品公司，与在其平台上开展业务的公司形成了竞争关系。

但同时，它仍然是一个开发者平台，并试图成为AI原生应用的发源地。

很多人只知道聊天机器人ChatGPT，但实际上OpenAI还推出了三款产品——文本生成图像工具DALL-E、自然语言代码转换系统Codex和自动语音识别系统Whisper。

以 Codex 模型为例。

基于这种模式，微软在2016年推出了AI自动编程工具Copilot，扼杀了一批制作AI编程工具的初创公司。

如今，ChatGPT 日益强大，正在复制当年的故事。

那么，还有什么是 OpenAI 不会做或者暂时不想做的吗？第一个是同伴代理。

OpenAI已经明确表示不会在这个领域开展工作。

前首席执行官萨姆·奥尔特曼认为，类人智能体没有价值。

真正的价值是帮助人们完成他们的工作。

这就是为什么ChatGPT被很多人用来编码、写论文，而不是像“朋友”一样和它聊天。

AI陪伴是一个巨大的市场。

明星聊天应用Character.Ai令人印象深刻的用户增长和不断上升的估值充分验证了市场空间。

AI虚拟聊天社交软件Glow上线4个月就实现了近万用户。

如果OpenAI不做这个市场，其他公司就会主动去争夺，无论是基于自己的大模型，还是借助GPT模型。

路源AI联合创始人李伯杰认为：“做伴侣机器人，要有核心竞争力，不能光靠提示词，至少要有自己的微调模型、自己的管道。

” ，以及基础设施（可以降低推理成本）。

”另外，游戏暂时不在OpenAI的范围之内，很多人认为游戏将与大型AI模型深度融合，由AI驱动的NPC（游戏术语：非玩家角色）将获得数字化生命，方式。

“如果用户能够用自然语言与游戏角色进行交互，并且根据用户的喜好定制剧情，那将是一种全新的游戏体验，”MiniMax的开发者说。

Glow 获得了游戏公司 MiHoYo 的投资，被外界视为 MiHoYo 为游戏行业即将到来的变革做准备，像 MiniMax 这样拥有大规模模型研发能力和深刻理解的初创公司。

李伯杰认为，还有一类东西是OpenAI还无法创造的，比如视频输入和视频生成，基于硬件的产品比如Rewind的录音挂件，AI Pin的放置。

类似于电影《Her》中的夹克口袋，以及基于智能手机的Siri，都是OpenAI难以替代且存在数据壁垒的入口。

该场景也是OpenAI难以直接替代的。

数据作为大型AI模型的三大要素之一，将成为厂商争夺的高地。

OpenAI不可能把所有细分领域的数据都收集起来，有数据的公司也能有一席之地。