关于 OpenAI 与创业者的爱恨情仇,我们与 10+ 行业人士聊了聊

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「AI 领域的小公司有没有机会?还是说 OpenAI 的 dev day(开发者日)会变成中小企业的 911(另一个不能说的日子)?」

11 月 7 日早上 7:54 ,前阿里VP、AI 科学家贾扬清在朋友圈发出了这一感慨。

同一时间,除了贾扬清,全球几乎所有的 AI 科技从业者也以各种方式发布了一个 AI 话题动态,且这些动态都指向同一事件:OpenAI 在美国时间 11 月 6 日(北京时间 11 月凌晨 2 点)召开的首届 AI 开发者大会,堪称 2023 年的“AI 春晚”。

在这场短短 45 分钟的发布会上,OpenAI 首席执行官 Sam Altman 公布了一系列引发热议的成果:面向开发者的 GPT 4 Turbo 整体降价、GPT Assistant API 发布、自定义 GPT、GPT Store……给 AI 行业带来了巨大的冲击。

此前,GPT 的知识库只更新到 2021 年 9 月,而全新的 GPT-4 Turbo 则学习到了 2023 年 4 月之前的互联网知识。换言之,OpenAI 的大模型在半年内学习了互联网一年半的知识,更新速度飞速。

此外,Sam Altman 称,OpenAI 聚拢的开发者数量已达到 200 万。这是一个十分惊人的数字:据粗略统计,全球程序员数据大约 2700 万,中国程序员大约 800 万,而据不久前华为数据公布,鸿蒙开发者生态发展四年才刚突破220万。相形之下,OpenAI 的开发者生态发展实在是迅猛。

大会结束后,大家纷纷将 OpenAI 比喻为苹果 OS,本质上都是「技术封闭,生态开放」。更多关于OpenAI 的生态讨论,欢迎添加作者:s1060788086,互通有无。

推特上,一条推文迅速走红,有创业者称:OpenAI 的这一系列操作「抄」了很多 Ta 的后路。一部分中间层创业者表示,「上半年好不容易搭起的戏台班子,下半年就被拆台了。」

但另一边,同样又有很多从业者对 OpenAI 引领的变革心怀乐观。贾扬清也在朋友圈中表示:「在 OpenAI 各种升级的背后,其实体现出其创新的速度在减缓,这反而正是中小 startup(创业公司)奋起直追的机会点,这点我充满信心。」

OpenAI 首届开发者大会结束后,雷峰网 (公众号:雷峰网) 也联系了十多位密切关注大模型技术的从业者,围绕接下来大模型的趋势、生态与机遇进行了探讨。

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一、技术内卷失去了意义

自去年 ChatGPT 推出后,国内的大模型公司进入了激烈的“基座大模型”与“行业大模型”内卷局面。但这次 OpenAI 开发者大会公布了 GPT-4 大模型的一系列成果后,更多人清醒地意识到,OpenAI 在技术上领先的优势不是一星半点。

基于这一现状,一位业内人士柳芳评价:「在 OpenAI 上的技术创新变得没有意义。」不应盲目地对标 OpenAI ,一味地盯着自身的技术短板去提高。

「中小开发者,要放弃自己继续在大模型技术本身的深入。于他们而言,研究大模型的任何技术方向都没有什么意义,不如把精力转到落地业务上来。因为在大模型领域的任何一点儿进步,都可能被像 OpenAI 这种大平台的技术更新一下给迭代掉。」某医疗人工智能公司 CTO郭旭如是说。

对于有志于做 AGI 或者通用底座能力的大模型创业者,郭旭表示,国外的数据能力与算力基础明显要比国内好,所以要跟上他们的水准可能是一件非常难的事,不如专注在中文领域做好中文的通用大模型。

尽管目前的政策保护能使得国内的大模型厂商远离 OpenAI 这样的竞争对手,但直面它们的竞争可能只是个时间窗口,并且时间不会很长。

但另一方面,也有人认为,OpenAI 开发者大会中「技术上没有什么新的东西。」即使 OpenAI 已经从更长的上下文长度、更强的控制、模型的知识升级、多模态、模型微调定制和更高的速率限制迭代 GPT-4。

言图智能的 CEO 罗予晨认为,大会发布的语音和图像模块、数据库、API 等,国内的大模型创业公司在过去半年里都已陆续有过探索。国内厂商如果只用 OpenAI 的大模型能力,直接调用这次发布的新接口是一个比较好的选择。但若要组合多种大模型能力,可能还是要独立开发。

一位面向日本市场的AI 创业者张涛也坦言到:

「本次大会并没有什么特别惊艳的技术方面的提升的点。印象最深刻的可能就是更长、更便宜的 GPT-4 的支持以及 GPTs。尤其是GPTs,虽然之前就有插件系统,但是这次提供的 JSON 模式以及多次函数调用以及官方广而告之的商店,会为 OpenAI 拉拢一大片开发者入驻。」 

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如此一来,更泛化的 AI 能直接碾压很多垂直方向的创业机会,比如做各类虚拟助手、文生图的公司等,这些方向的AI 公司要面临相当严峻的市场考验。

虽然很多人抱持着没必要硬卷技术的想法,但仍然有人在认真做技术。

贾扬清就认为,在 OpenAI 升级的背后,其实体现 OpenAI 在 fundamental innovation(基础创新)上的一点窘境,没有一个 feature(功能)是没人在做的,这和一年前的 ChatGPT 大为不同,可见创新的速度在减缓,这反而正是中小 starup(创业公司)奋起直追的机会点。

二、大模型中间层将要被「击碎」

「千万不要基于 OpenAI 做 PaaS,否则必然会被 OpenAI 下一个版本所代替。」看过 OpenAI 开发者大会后,某云厂商的内部人士李睿向雷峰网感叹到。

其实可以见得, OpenAI 想要横向做生态的意图已经很明显了。

过去,业内通常认为大模型行业会是类似于云计算的三层架构,但从 OpenAI 开发者大会看来,由于其基础大模型的能力在快速发展,其技术能力边界和底层模型巨头的商业边界都尚未确定,使得大模型的中间层可能比之前预想的要「薄」,甚至不排除更多的垂直一体化可能性。

在未来,大模型行业可能会更加倾向形成数据库领域的两层架构,即“基础大模型—大模型应用”。在大模型应用的基础上,进一步形成社会运行的基础。

「我认为这一次 AI 革命的核心在于Agent(智能体),大模型只是基础设施之一,最终将以Agent的方式将专业人才的经验进行泛化和通用,而此次 OpenAI 的发布会恰恰证明了这个大趋势。」绿洲资本创始合伙人张津剑说道。

澜码 CEO 周健表示,大语言模型相当于是新的 AI 原生软件的基座,OpenAI 这次发布了GPT Store 和 Assistant API ,在很大程度上把基于开源模型做中间层的路线全给堵死了。

「其实道理很简单,OpenAI 有那么多钱,并且是开源的,加上品牌足够强、价格也有优势,那么开发者肯定都会去用他的。千万不要紧贴着开发者去做事情,中间层太薄,没有机会的。」周健分析。

基于 OpenAI 的定制化 AI 工具,应用落地的过程会变得更简单。

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「之前还需要利用 LangChain 等工具链,现在看起来随着 OpenAI  面向开发者的工具进一步完善,人人可以开发 AI 应用的时代看起来不远了。」投资人周蕊告诉 雷峰网。

这也意味着, OpenAI 的 GPTs 让用户能够更低门槛地参与到应用创新,通过平台化思维为用户打造更多样化、更丰富的产品服务。

「但同时也需承认,OpenAI 目前提供的工具是很浅的 UI 相关的工具,并不涉及到严肃 AI 应用的核心逻辑。看起来 OpenAI 希望统一前端展现,有点像 Apple 做的事情。」Babel.cloud CEO 张海龙如是说到。

三、创业者还有机会吗?

OpenAI 开发者大会结束后,人们不禁思考同一问题:OpenAI 的一系列操作,是抄了创业者的后路,还是在给创业者机会。

对此,OPPO 智能交互部部长、小布助手首席架构师万玉龙博士回应到:「要相信,像 ChatGPT 这种颠覆性技术的诞生和演进,是会给更多创业者带来更多机会的。」

诚然,「更多创业者」的定义不再局限于过往大家熟知的以产品经理、工程师为主要实现者的研发团队,让更多有创意、用户思维的非 AI 领域的人也有机会参与打造 AI 产品生态,从这个视角来说,OpenAI 的生态建设是开放的。

同时,这里的「更多机会」意味着能够实现更多用老旧技术无法满足的需求,让更多场景的高效信息生产和消费变为可能。

其实,OpenAI 给开发者带来的好处,远不止这一点。以 GPT Builder 为例,这一功能直接创造了一个新的职业——不会编程的应用开发者,只要在界面中用自然语言和机器人交流就能做APP,也可以分享给其他人,甚至上传至商家应用商城,也可以拿到收入。

据业内人士古丽透露,字节的 bot studio(机器人工作室)也在做类似的事情,该功能已经小批量上线到豆包 APP。

针对 GPT Builder 能自行开发 GPT 的这一功能,周健则认为:「这一功能开发的程度还远远不够,目前阶段更加像是一个“玩具”,是很难用起来的。对于小白开发者来说会觉得很有用,但对于专业做工程化的团队来讲,所输出的产品远不能达到赚钱的程度。」

可见,OpenAI 的做法着实会给到一些创业者机会,但不可否认的是,如果之前就是只想套壳,却没有真材实料的公司,是迟早会碰到被 OpenAI 抄后路的情况的。

「现在很多中间态的创业者的后路被 OpenAI 堵死了,但是在逐步往上走的过程中, OpenAI 应该会使得更多人更容易去做新的 AI 原生应用才对。」周健说到。

在 OpenAI 上做技术增强没有意义,也许,再往下走一步,把技术和场景、业务结合起来也不失为一条不错的路。毕竟, OpenAI 不可能深入到每个行业做地推,而创业者可以。

宜远智能 CEO 吴博调侃:「OpenAI与创业者的爱恨交织,集中在to C场景(也包括小小b)。原本,OpenAI 为 C 端提供工具,但它蓄意或不经意间下场做应用,这的确让一部分 C 端应用顿时从天堂到地狱,但 C 端的世界里,本来就没有容易二字,怨不了谁。」

但同样也有行业内人士认为,OpenAI 此举并非完全抄了创业者的后路。

「OpenAI 目前最大的问题是只存在 web 端,开发者能做的事情还是会限于 web 应用。类似微信小程序,小程序并没有办法去全方位地打开终端用户的所有需求,也存在移动端网络始终存在延迟等。也可以参考最近手机厂商的操作,将端侧模型集成进操作系统。未来端云协同是很大的方向,创业者未来的机会也在于此。」投资人周蕊告诉 AI 科技评论。

然而,究其根本,从创业公司的角度来说,OpenAI 现在做的事情其实是可以被预料的,很多创业公司仅仅因为 ChatGPT 开始支持某些功能就有生存危机,也许反思自身护城河是否足够坚固;

从开发者的角度来说,有一个应用商店肯定是好事情,而且OpenAI 提供了一系列好用的封装和服务来降低创建应用的成本,整个行业都会有所裨益。

四、出于 OpenAI 而胜于 OpenAI

「以 OpenAI 的方式追赶 OpenAI 是一件极其困难的事情。」衔远科技创始人周伯文如是说。

从本次开发者大会中可以见得, OpenAI 所走的路线是先基于很强的基座模型,然后再往上演化。

戴科认为,其实中国不需要一个跟 OpenAI 一样的企业,也就不能从共识角度入手,而是应该在非共识的角度去寻找机会,也就是大模型的能力跟场景的深度结合。

在国内,AI 原生的机会才是真正有价值的。用 GPT-4 浅层次地链接大模型去解决To C 或To B的一些问题,都是在 OpenAI 的延长线上做的事,但其实大模型能力和场景的深度融合才是重新翻开的新一页。

除此之外,大模型的落地存在 high volume(高声量)和 high value(高价值)的区分。「 OpenAI 可能存在high volume的优势,日活、月活较高、用户体量大,但是对于国内企业来说,high value 大事情也更值得去做,看如何能结合本土实现更高价值。」周伯文补充道。

「很简单,代入目标客户或场景的需求,试着发布测试模型的能力,然后检验看看是否可行。」国内 AI 创业者徐利说。「就目前来看,应该还是开发者们自己在嗨,但其实作为客户的话,更加关注是否能切实解决问题,这才是第一性的。」

从现实状况来看,目前国内市场中仍有很多用户需求是可以和大模型匹配的。理解并把握客户特定的高价值场景和数据、为客户解决实际工作流程中的问题的产品化大模型,是初创公司可以把握的更佳机会。

但无论如何,可以说 OpenAI 勇闯无人区,为全球的 AIGC 行业「趟」出了一条路,给其他大模型厂商打样。

「OpenAI 所有的举措,无论降价、数据策略、应用生态等,都让其他家大模型厂商省去了盲目试探方向的烦恼,追得勤、咬得紧便是成功,有机会做差异化创新便是胜利。」吴博说到。

此外,虽然本次大会上公布了 GPT-4 降价,但根据 AI 科技评论的走访,绝大多数受访者均认为,对国内大模型厂商并不会产生太大影响。AI 创业者丁鑫表示,之前能用 OpenAI 的不会考虑国内厂商,之前不能用的,之后也不会用,OpenAI 暂时还不能合规地进入中国市场。

与此同时,OpenAI 也在全球行业内遥遥领先,全球开发者难望其项背。吴博特别说到,要更加用力追赶 OpenAI 、投入要更成规模才行,预期整个大模型厂商领域,汰弱留强或者差异分化的局面会加速。」

为了能真正追赶上 OpenAI ,中国的创业者正尝试用各种方式去探索通一条路径,无论这条何时才能跑通,都值得一直跑下去。

本文作者王悦:s1060788086,长期关注 AIGC 落地应用、大模型和数字人领域,欢迎添加微信交流。


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