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OpenAI砸了谁的饭碗?
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2023-11-22 OpenAI砸了谁的饭碗?

来源:图虫
对于创业者而言,如何处理它们和OpenAI之间的关系,将是一个关键而微妙的问题。

本文转载自:定焦One,作者:黎明。猎云网已获授权。


OpenAI越变越强,不仅抢走谷歌等科技巨头的生意,还在砸掉创业者的饭碗。

首届开发者大会之后,很多开发者担忧,自己的项目是否会被替代。而在开会之前,已经有好几家AI公司启动裁员,其中不乏曾拿过巨额融资的明星项目。

与此同时,OpenAI正在加速赚钱。它推出付费版ChatGPT PLUS,上线GPT Store,变成一家越来越功利的商业公司。去年OpenAI的收入只有数千万美元,今年将超过10亿美元。

这一切看起来都和它曾经作为一家非盈利机构,将通用人工智能作为*目标的使命渐行渐远。CEO山姆·阿尔特曼突然被罢免,反映的是OpenAI管理层在公司发展理念上的分歧。帝国尚未建成,内部已经出现裂缝。

对于创业者而言,如何处理它们和OpenAI之间的关系,将是一个关键而微妙的问题。

一位AI创业者说:要么做OpenAI不做的东西,要么做OpenAI暂时还做不出来的东西。有人开始主动改变策略,以找到适合自己的生存空间。

短暂的窗口期过后,留给部分创业者的空间,似乎不多了。

1、“套壳”的生意,做不长了

越来越多的GPT套壳项目,正在被GPT替代。

“套壳”这个词,在国内的AI圈子里是贬义。很多AI公司一听到“套壳”,就连连摆手,生怕扯上关系。但在国外,套壳很正常,相关的创业项目层出不穷。

自从GPT模型诞生之日起,行业里就存在一个矛盾:大众日益增长的对大模型的需求,与复杂的技术和难用的操作之间,有巨大的鸿沟。

填平这条鸿沟的公司,抢占了市场先机,一度发展极其迅猛。

典型的如营销文案生成公司Jasper,2021年1月成立,18个月就估值15亿美金,去年收入超过OpenAI。

Jasper的模式很简单:调用GPT-3模型的能力,用营销数据对模型进行精调,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交互,生成各种风格的营销文案。用户不需要知道GPT-3是什么,更不必了解背后的复杂技术。

当时的GPT-3存在的问题是,无法直接与用户对话,需要很精准的提示词才能获得优秀的回答。Jasper将GPT-3模型实现了产品化,做了一个很好上手的前端,相当于给GPT套了个壳。

类似的产品有很多。改作文的、写代码的、聊天机器人、虚拟助手……今年上半年很多冒出来的××GPT,都是套壳产品。

单纯套壳的产品,很容易被替代。

*波冲击来自ChatGPT。去年11月底推出的ChatGPT,文本处理能力非常惊艳,两个月收获两亿月活用户。Jasper等公司的产品有了替代品。

随后ChatGPT的功能逐步完善。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AI创业者对「定焦」说,这种感觉,就像一个大型商场,运营方在生意*的店铺边上,开出了同类店铺,在各方面得到更多支持。

第二波冲击来自GPT Builder。在11月的开发者大会上,OpenAI推出GPTs,让完全不懂代码的人,也能定制自己的GPT应用,这些应用可以进行网络搜索、制作图表、做数据分析,完成各种任务。

这相当于,普通人也能“套壳”创建GPT了。

GPT变得无处不在。文案生成、知识问答、虚拟助手、代码协作、文生图等垂直领域的产品,被无情碾压。

如果一家公司只是在GPT模型之上做很浅层次的界面设计和功能融合,那它将面临被替代的风险。Jasper已经在7月进行了一波裁员,类似的公司还有很多。

对于那些没有套壳,但跟ChatGPT的能力有重合的产品,同样面临严峻挑战。

过去半年,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,都进行了裁员。而他们的产品在ChatGPT之前多年就已存在。

这些公司的产品早期很有价值,但当OpenAI推出类似产品,它们的功能和价值迅速被稀释。

“工具类的产品,是最容易被替代的,尤其对于OpenAI这类掌握底层技术的公司,复制一个爆款应用就是分分钟的事情。”一位AI创业者对「定焦」说。

消灭你,与你无关。这是OpenAI进化之后的必然。

2、“中间商”的空间,越来越小

任何行业都会存在中间商,AI也不例外。

从技术架构上看,AI大模型大致可分为三层:模型层、平台层、应用层。

平台层也叫工具层,是指要将大模型融合到应用,中间所需的一系列工程能力,起到衔接的作用。比如基于GPT-4这个底层大模型,要开发出类似ChatGPT的应用,就要借助平台层的各种工具。

平台层有很多工具栈,如开发工具链(Langchain)、模型工具链(做数据标注、向量数据库、分布式训练等)。链条上涌现出大量创业公司,做向量数据库的公司今年融资密集,以LangChain为代表的做工具链的公司热度很高。

这些公司存在的意义在于,大语言模型还有很多地方不完善,整个生态的开发体系尚未成型,开发者在对语言模型进行生产部署时,单纯靠提示词完全不够,需要更多底层工具支持。OpenAI等大模型厂商,又没有及时提供这些工具。

LangChain在去年10月底推出,它是一个封装了大量大语言模型应用开发逻辑和工具集成的开源Python和JavaScript库。简言之,它可以让在回答问题时参考整个数据库,比如访问最新的数据、报告、文档和网站信息,将各种信息源连接起来。

我们知道,ChatGPT刚上线时无法联网搜索,数据只更新到2021年。LangChain可以打通它和外部数据的界限。

LangChain本身不开发大模型,而是帮助开发者用好大模型。它就像一个重要的中间站,集成了各种常用的工具和组件,让开发应用变得简单。自从上线后,它受到开发者热捧,成为一个重要的LLM应用开发框架。

毫无疑问,LangChain解决了开发者的难题。但当OpenAI决定更进一步,曾经的难题不再是问题,中间层创业者的空间就被挤压了。

OpenAI最新发布的Assistant API,是面向开发者推出的一个基于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、图片识别、语音生成等所有功能。开发难度被大大降低了。“一站式开发”开始变成现实。

这让LangChain这类做中间层的公司,位置一下变得很尴尬。

投资机构Atom Capital撰文称:“大量Agent框架公司将失去存在价值,开发者会因为生态便利性等原因转移到OpenAI的官方框架之下。”

上半年,OpenAI亲手点燃了众多工具层初创公司的热情,现在,它又亲手浇灭了它。

Assistant API还有一个功能是可以直接检索外部数据,自动对数据进行优化,将开发者自己的数据转换成GPT的知识库。也就是说,GPT能自己做数据的向量化,那些做向量数据库的公司,得重新考虑一下自己的商业模式还有多大空间。

这只是开始。GPT Store的推出,说明OpenAI已经在着手搭建自己的应用生态。它让开发者更便捷地开发自己的应用,同时让不懂代码的人也能通过自然语言创建基于自有知识库的AI Agent。

英诺天使基金管理合伙人王晟对「定焦」分析,这导致那些过去基于LangChain的框架做开发的公司,变得没有特别大的竞争力了,OpenAI会打击一批开发Agent的公司,比如各种咨询顾问、心理疏导、知识讲解等等。“现在这些产品其实都面临极大挑战,因为OpenAI已经把这些(技术框架)全都做好了,你就专心做好内容就行了。”

3、OpenAI不会做的事

因为ChatGPT,OpenAI变成一家面向普通用户的产品公司,和在它的平台上做生意的公司形成竞争关系。但同时,它依然是一个面向开发者的平台,并试图成为AI原生应用的诞生地。

很多人只知道聊天机器人ChatGPT,但其实OpenAI还曾推出过三款产品——文字生成图像工具DALL-E、自然语言转代码系统Codex、自动语音识别系统Whisper。以Codex模型为例,微软基于这个模型在2021年推出了AI自动编程工具Copilot,将一群做AI编程工具的创业公司拍死在沙滩上。

今天ChatGPT日益强大,正在复制当年的故事。那么,还有什么东西是OpenAI不会做,或暂时不想做的吗?

首先是陪伴类Agent。OpenAI明确表示过不会朝这方面发力,前CEO山姆·阿尔特曼认为类人的Agent没有价值,真正有价值的是辅助人完成工作。

这也是为什么ChatGPT被很多人拿来编代码、写论文,而不是把它当成“朋友”瞎聊。

AI陪伴是一个巨大的市场。名人聊天应用Character.Ai亮眼的用户增长,以及不断提升的估值,充分验证了市场空间。AI虚拟聊天社交软件Glow,创造了上线4个月用户接近500万的成绩。

这块市场如果OpenAI不做,会有其他公司主动争夺,无论它们是基于自有大模型,还是借助GPT模型。

Logenic AI联合创始人李博杰认为:“做陪伴类bot需要有核心竞争力,一定不能只靠提示词,至少要有自己的微调模型,有自己的pipeline(管线),以及能降推理成本的infra(基础设施)。”

另外,游戏暂时不在OpenAI的视野范围内。很多人认为游戏会与AI大模型深度融合,由AI驱动的NPC(游戏术语:非玩家角色)将获得数字生命,游戏业的玩法会被改变。

“如果用户可以跟游戏人物用自然语言交互,剧情也是根据用户的喜好定制出来的,将是一种全新的游戏体验。”李博杰说。

Glow的开发商MiniMax,拿到了游戏公司米哈游的投资,这被外界视为米哈游在为即将到来的游戏业变革做准备。MiniMax这类具备大模型研发能力,同时又对应用场景有深刻认知的创业公司,会有独特优势。

李博杰认为,还有一类是OpenAI暂时还做不出来的东西。比如视频输入和视频生成,Rewind的录音吊坠、类似电影《Her》里面放在上衣口袋里的AI Pin这种依托硬件的产品,依托智能手机的Siri等是OpenAI难以取代的入口,有数据壁垒的场景也是OpenAI很难直接取代的。

数据作为AI大模型的三大要素之一,会成为厂商们争夺的高地。OpenAI不可能采集所有细分领域的数据,拥有数据的公司也能拥有一席之地。

另外,在某种程度上,OpenAI降低了普通人参与AI领域创业门槛。GPTs的出现,直接创造了一个新的职业——不懂代码的开发者。人们不需要写代码,只需要有想法,有洞察,懂市场,就能创建自己的产品。

“GPT Store面向的很有可能不是开发者,而是创造者,这是一种深度赋能、去中介化的策略,我认为这是趋势。”有人评价。

王晟认为,今天的OpenAI就像当年的苹果一样,代表了一种趋势。OpenAI的开发者大会之后,行业已经从卷大模型,转向卷大模型应用。“这标志着卷大模型的周期可能已经过去了,接下来大家要创新,去开发应用。”

在应用层创业,OpenAI不可能所有领域都做。“就像苹果一样,音乐、视频等重要应用,以及一些小工具自己做,其他的交给生态。”

综合来看,OpenAI消灭了一些机会,同时也创造了新的需求。那些对API公司高度依赖的应用层公司,没有竞争壁垒的平台层公司,未来会面临较大挑战。

*的应对之方,就是不断迭代,始终适应这急速变化的AI浪潮。

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