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          ChatGPT再進化!OpenAI重新證明霸主地位

          作者:陳玲麗 時間:2024-08-29 來源:電子產品世界 收藏

          據科技媒體The Information報道,正計劃推出一款代號為Strawberry的人工智能產品,最早今年秋季推出,可能會作為聊天機器人的一部分 —— 有可能也會被整合到中。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/202408/462468.htm

          GPT-4自2023年3月推出后,就成為了一個改變游戲規(guī)則的大型語言模型。然而,在過去18個月中,競爭對手已基本追趕上來。在某些情況下,甚至超越了的最新模型。

          Strawberry項目被認為是爭奪AI領域霸主地位的關鍵一步,特別是旨在解決多步驟任務的智能體,具有重要意義。另外,Strawberry也將為Orion提供關鍵的合成數(shù)據(synthetic)訓練。而OpenAI的前景在一定程度上取決于其目前正在開發(fā)的、代號為Orion的新一代旗艦大模型,該模型將在去年年初推出的旗艦大模型GPT-4的基礎上有所優(yōu)化,并幫助OpenAI領先其他資金雄厚的競爭對手,爭奪對話式AI或大型語言模型的霸主地位。

          更強的推理能力

          參與這項工作的研究員稱,Strawberry“可以解決此前從未見過的數(shù)學問題,這是當前的聊天機器人無法可靠完成的任務,它還可以解決涉及編程的問題,且不局限于回答技術性問題”,讓大模型不僅能生成查詢答案,還能進行OpenAI定義的“深度研究”。

          數(shù)學是生成式AI發(fā)展的基礎,如果AI模型掌握了更高級的數(shù)學能力,將擁有更強的推理能力。不僅是OpenAI,人工智能領域的其他主要參與者也在數(shù)學推理方面取得了長足進步。例如,谷歌DeepMind最近開發(fā)了AlphaProof和AlphaGeometry 2,這是兩個用于高級數(shù)學推理的AI系統(tǒng),兩個系統(tǒng)協(xié)同工作,在2024年國際數(shù)學奧林匹克競賽中解決了六道題中的四道獲得銀牌。

          OpenAI把實現(xiàn)通用人工智能(AGI)分成了5個步驟:這樣的對話式AI是最低級別,Strawberry則屬于推理AI在第二層,之后的幾層則與自主、創(chuàng)新和組織化這些特征有關。奧特曼曾強調,今后AI發(fā)展的關鍵將圍繞推理能力展開,讓大模型能夠處理更加復雜的任務、能力更加全面,更接近人類的熟練程度。

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          OpenAI通過一種稱為蒸餾(distillation)的過程來簡化和縮小Strawberry項目,現(xiàn)在還不能確定最終產品將會是什么樣子,可能其答案會更準確,但時間上可能會更慢。如果給予更多時間“思考”,Strawberry可以回答用戶更主觀的問題,例如產品營銷策略。

          與之類似的,還有斯坦福的Quiet-STaR。就像人類會在說話或寫作前會停下來思考自己的想法一樣,Quiet-STaR可以訓練LLM去生成在復雜推理問題中采取步驟的內部“思考”,從而做出更好的決策。

          相比OpenAI在今年早些時候推出以速度見長的GPT-4o,Strawberry推理能力的上升,將會以反應速度為代價。這意味著Strawberry可能不太適合用戶期望立即得到響應的需求,但非常適合對時間不太敏感的用例?;蛟S我們可以想象,在不久的將來,用戶可以根據自身對時間的敏感程度來打開或關閉Strawberry功能。

          值得注意的是,使用Strawberry生成更高質量的訓練數(shù)據可以幫助OpenAI減少其模型產生的錯誤數(shù)量,也就是所謂的AI幻覺,以提升Orion性能。OpenAI面臨來自谷歌、Anthropic、Meta等競爭對手的激烈競爭,Strawberry的推出對OpenAI重新證明自己“行業(yè)領軍者”的地位至關重要。

          開辟更多收入機會

          預估OpenAI的2024年收入和支出情況,成本主要分成推理成本、訓練成本和人工成本三大塊,加起來在85億美元左右。

          · 推理成本:租用微軟服務器為ChatGPT及底層LLM提供動力方面的支出,據知情人士表示,截至3月,一年的推理成本將接近40億美元。日常僅僅為了維護ChatGPT的使用,大約需要70萬美元/天。

          · 訓練成本:包括支付數(shù)據費用,預計為30億美元。

          · 人力成本:雇傭了約1500名員工,而且員工人數(shù)還在迅速增加,官網上掛著160個招聘崗位,每年會花費約15億美元。

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          收入方面,根據Future Research的報告,OpenAI的年收入在34億美元左右。

          · ChatGPT Plus訂閱貢獻了其總收入的55%,約19億美元;

          · 針對大型企業(yè)客戶的ChatGPT Enterprise貢獻了21%的收入,約7.44億美元;

          · API接口服務貢獻了15%的收入,約5.1億美元。

          · 面向中小企業(yè)和團隊用戶的ChatGPT Team貢獻了8%的收入,約2.9億美元;

          · 另外,微軟差不多每年會給OpenAI 2億美元。

          目前,OpenAI的估值已經達到860億美元,業(yè)務正以驚人的速度增長:跟去年相比,今年它向企業(yè)銷售LLM和ChatGPT訂閱的收入大約增加了三倍,達到了每月2.83億美元,但公司層面依然處于凈虧損的狀態(tài)。

          據The Information報道,OpenAI正面臨50億美元的虧損,現(xiàn)金流支撐不了一年,急需進行新一輪融資。這也意味著,在ChatGPT引發(fā)人工智能浪潮的600天后,OpenAI這家有可能是用戶最多、最有前景、最燒錢的獨角獸明星企業(yè),也未能以大模型為基礎,建立起穩(wěn)固的商業(yè)模式。

          OpenAI希望通過產品的升級能帶來更多營收機會,為公司籌集更多資金。自2019年以來,OpenAI已從微軟籌集了約130億美元資金,作與微軟的合作協(xié)議將持續(xù)到2030年。但合作協(xié)議的條款可能會發(fā)生變化,包括OpenAI向微軟支付租用云服務器開發(fā)AI的費用,其中,云服務器是OpenAI最大的成本。

          在OpenAI在嘗試做GPTs、文生視頻Sora、SearchGPT探索應用的時候,其他科技巨頭,已經開始通過AI技術實現(xiàn)了盈利增長:在剛公布的谷歌Q2財報中,谷歌云業(yè)務營收首次突破100億美元,同時宣布了超過30個新的AI賦能產品;而微軟也通過轉售OpenAI的人工智能技術給其云客戶,成功構建了一個新的利潤機器,預計年收入達到數(shù)十億美元。

          隨著開源大模型能力與OpenAI閉源大模型能力的接近甚至超越,首先是給開發(fā)者更多選擇,而對于消費者來說,在不同產品之間轉換之間的遷移成本幾乎為零,對ChatGPT的付費意愿也會下降。據外媒報道的數(shù)據,今年4月份之后,OpenAI的訪問次數(shù)開始出現(xiàn)大幅下降,從巔峰時期的每月18億次的訪問數(shù)量,下降到6月份的不足3億。

          雖然OpenAI可以繼續(xù)在資本市場獲得融資,但在大量的資金投入,和仍然遙遙無期盈虧線之間,相信任何人都會躊躇得更久一些。盡管面臨種種挑戰(zhàn),OpenAI仍然具有一些潛在優(yōu)勢:ChatGPT在品牌影響力和大模型能力上已經擁有了先發(fā)優(yōu)勢,再加上與微軟、蘋果的合作,將進一步擴大ChatGPT服務的消費者群體,OpenAI的用戶、數(shù)據積累的速度和服務能力是其他大模型公司無法匹敵的。

          安全隱患備受矚目

          在OpenAI高歌猛進的同時,安全隱患的烏云從未散去。過去幾年,安全文化和流程已經退居次要地位,而閃亮的產品則成為重中之重。安全問題一直困擾著OpenAI,負責OpenAI安全團隊的成員也相繼離開了公司。

          8月6日,OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人John Schulman在X上正式宣布離職,他的離職感言文風與三個月前官宣離職的Ilya Sutskever如出一轍。比如,他們在行文中都表達“離開OpenAI是一項艱難的決定”,同時也都表達了對“AI安全對齊”研究的執(zhí)念。

          鑒于Ilya Sutskeve等幾位安全負責人的離職,以及參議員伊麗莎白·沃倫等美國政府高官對于技術安全的批評,OpenAI決定提升對政府官員的技術透明度。今年夏天,OpenAI已經向安全監(jiān)管人員展示了Strawberry模型,此次演示可能是OpenAI努力向政策制定者提高透明度的一部分。

          OpenAI以及整個AI行業(yè)所面臨的挑戰(zhàn),不僅在于技術層面的突破,還在于如何平衡創(chuàng)新與安全之間的關系。

          重新審視實現(xiàn)AGI的路徑

          GPT-4為代表的大模型展現(xiàn)了驚人的能力,但在應用層面大模型帶來的本質上還是“微改進”,帶來的效率提升有限,人們想象中的“顛覆”并沒有到來。從2023年下半年開始,大模型行業(yè)討論的重心,就已經從研發(fā)參數(shù)規(guī)模更大、性能更強的大模型,轉向尋找PMF和產品應用的落地了。

          事實上不止是OpenAI,幾乎所有的大模型創(chuàng)業(yè)公司在面臨著行業(yè)氛圍的熾熱的同時,頭頂上也都籠罩著一朵同樣的陰云 —— 如何賺錢。大模型創(chuàng)業(yè)公司沒有自洽的商業(yè)模式,要么技術沒有落地場景賺不到錢,要么賺到的錢遠遠無法覆蓋公司的研發(fā)投入。然而大家都放眼于實現(xiàn)AGI的美好未來,沉湎于當前大模型風口的熱烈。

          今年以來,國內的大模型創(chuàng)業(yè)公司也仍在快速發(fā)展,起碼頭部企業(yè)如此,比如月之暗面今年已經完成了2輪融資,融資規(guī)模超過30億元人民幣;智譜AI、零一萬物也都相繼完成數(shù)億美元融資。一方面是巨額的投入,另一方面是大模型原生場景和應用遙遙無期,資本的耐心越來越少,信心也開始緩慢動搖。

          6月初,美國多家明星大模型創(chuàng)業(yè)公司被曝深陷資金鏈斷裂的困境而不得不尋求賣身,其中不乏Adept、Character.AI以及Stability AI這種曾推出Stable Diffusion的明星企業(yè)。或許我們應該審視實現(xiàn)AGI的路徑。當開源模型的能力開始趕上閉源模型,AI的市場格局才可能會發(fā)生改變,目前為止市場上的商業(yè)模式,可能將不再成立。



          關鍵詞: ChatGPT OpenAI

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