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惊动全球的大型延续剧“奥特曼去哪儿”划上了句号，但OpenAI的烦心事并没有竣事。

Sam Altman能在短时间内官回复职，离不开微软忙前忙后。今年以来，微软一直在辅助好兄弟做大做强。不仅追加投资了100亿美金，还大规模挪用了微软研究院的人力，要求放下手头的基础科研项目，全力将GPT-4等基础大模子落地成产物，用OpenAI武装到牙齿[1]。

但许多人不知道的是，今年9月，微软研究院卖力人Peter Lee曾接到过一个隐秘项目——打造OpenAI的替换品。

*个“去OpenAI化”的，正是微软的*大模子应用Bing Chat。

据The Information爆料，微软正实验将原本集成在Bing当中的OpenAI大模子，逐步替换成自研版本。11月的Ignite开发者大会上，微软宣布Bing Chat更名为Copilot，现在市场定位与ChatGPT颇为相似——很难不让人多想。

全新的Copilot

不外，微软的初衷并不是OpenAI的手艺能力有瑕疵，也不是预见到了OpenAI治理层的分歧，真实缘故原由有点让人啼笑皆非：

由于OpenAI的手艺能力太强了。

开着兰博基尼送外卖

促使微软自研大模子的契机，是OpenAI的一次失败[3]。

ChatGPT惊动全球之际，OpenAI的盘算机科学家们正在忙于一个代号为Arrakis的项目，希望对标GPT-4打造一个希罕模子（sparse model）。

这是一种特殊的超大模子：处置义务时，模子只有特定部门会被激活。例如当用户需要天生一段摘要时，模子会自动激活最适合该事情的部门，不必每次都调动整个大模子。

相较于传统的大模子，希罕模子拥有更快的响应速率和更高的准确性。更主要的是它可以大大降低推理的成本。

翻译成人话就是，杀鸡再也不用牛刀了——而这正是微软所看重的。

谷歌对希罕模子优势的总结

舆论聊到大模子成本时，总爱谈论7、8位数的训练成本，以及天文数字的GPU开支。但对大多数科技公司而言，模子训练和数据中央建设只是一次性的资源开支，一咬牙并非接受不了。相比之下，一样平常运行所需的昂贵推理成本，才是阻止科技公司进一步深入的*道门槛。

由于在通常情形下，大模子并不像互联网那般具备显著的规模效应。

用户的每一个查询都需要举行新的推理盘算。这意味着使用产物的用户越多、越重度，科技公司的算力成本也会指数级上升。

此前，微软基于GPT-4刷新了大模子应用GitHub Copilot，用于辅助程序员写代码，收费10美元/月。

据《华尔街日报》的爆料，由于昂贵的推理成本，GitHub Copilot人均每月亏20美金，重度用户甚至可以给微软带来每个月80美金的损失[5]。

GitHub Copilot

大模子应用的入不足出，才是推动微软自研大模子的主要缘故原由。

OpenAI的大模子在手艺上依旧遥遥*，耐久位于各大榜单的首位，但价值是昂贵的使用成本。

有AI研究员做过一笔测算，理论上GPT-3.5的API价钱，险些是开源模子Llama 2-70B推理成本的3-4倍，更别提周全升级后的GPT-4了[6]。

然而除了代码天生、解决庞大数学难题等少数场景，大部门事情着实完全可以交由参数较小的版本和开源模子。

初创公司Summarize.tech就是个活生生的案例。它的营业是提供总结音视频内容的工具，拥有约20万月活用户，早期曾使用GPT-3.5来支持其服务。

厥后，该企业试着将底层大模子替换成开源的Mistral-7B-Instruct，发现用户并没有感知到差异，但每月的推理成本却从2000美元降低至不到1000美元[7]。

也就是说，OpenAI为客户无差异提供动力强劲的兰博基尼，但大部门客户的营业着实是送外卖——这组成了OpenAI的“遥遥*难题”。

以是不光是微软，连Salesforce、Wix等OpenAI的早期大客户，也已经替换成更廉价的手艺方案。

降低推理成本，让“开奥迪比雅迪更廉价”，成为了OpenAI必须要解决的课题，这才有了前文提到的希罕模子项目Arrakis。

事实上，不光是OpenAI，谷歌也在从事相关研究，而且已经取得了希望。8月的Hot Chips大会上，谷歌首席科学家、原谷歌大脑卖力人杰夫·迪恩更在演讲中提到，希罕化会是未来十年最主要的趋势之一[8]。

杰夫·迪恩还揭晓过希罕模子的论文

正是遥遥*带来的高成本让微软琢磨起了“自力重生”的可能性，OpenAI着实也注重到了这个问题：

11月6日的开发者大会上，OpenAI推出了GPT-4 Turbo，一口吻降价1/3，已低于Claude 2——即*竞争对手Anthropic开发的闭源大模子。

OpenAI的“兰博基尼”虽然还不够廉价，至少比其他小轿车实惠了不少。

惋惜11天之后，一场足以载入科技史的闹剧，正使得这一起劲大打折扣。据外媒爆料，在奥特曼与OpenAI董事谈判判回归的谁人周末，已有跨越100个客户联系了友商Anthropic[10]。

商业化的悖论

即便没有这场内乱，OpenAI的客户流失危急可能依然存在。

这要从OpenAI的模子与产物设计思绪讲起：

不久前，OpenAI往开发者社群中投入了GPTs这颗重磅炸弹。用户可以行使自然语言来定制差异功效的谈天机械人。停止至奥特曼复职当天，用户已上传了19000个功效迥异的GPTs谈天机械人，平均日产1000 ，活跃水平堪比一个大型社区[11]。

功效迥异的GPTs

众所周知，GPT模子并不开源，而且尚有“遥遥*难题”。但对小我私人开发者和小型企业来说，OpenAI具备两个开源模子所无法匹敌的优势：

其一是开箱即用的低开发门槛。在外洋论坛上，一些行使OpenAI基础模子搞开发的小型团队，会将自家产物形容为“wrappers（包装纸）”。由于GPT模子强悍的通用能力，他们有时只需要替模子开发一个UI，再找到适用场景，就能拿到订单。

开发者若是需要进一步微调模子，OpenAI同样提供了一项名为的LoRA（低秩自顺应）的轻量级模子微调手艺。

简朴来说，LoRA的大致原理是先将大模子“拆散”，再面向指定义务做顺应性训练，进而提升大模子在该义务下的能力。LoRA主要着眼于调整模子内部结构，并不需要太多行业数据举行微调。

但在定制开源模子时，开发者有时会使用全量微调。虽然在特定义务上显示更好，但全量微调需要更新预训练大模子的每一个参数，对数据量要求极高。

相比之下，OpenAI模式显然对通俗开发者加倍友好。

LoRA原理示意图

其次，前文曾提到大模子并不具备规模效应，但这句话着实有一个条件——即盘算请求足够的情形下。

测试显示，每批次发送给服务器的盘算请求越少，对算力的行使效率会降低，进而会导致单次盘算的平均成本直线上升[6]。

滴滴「崩溃」不止一夜

OpenAI可以一次性将所有客户的数百万个盘算请求一起捆绑发送，但小我私人开发者和中小企业却很难做到这一点，由于并没有那么多活跃用户。

简朴来说就像送快递，同样从上海到北京，OpenAI客户多，可以一次送100件；其他模子就凑不出这么多了。

咨询公司Omdia的剖析师曾评价称，OpenAI从规模效应中的赚钱，远远跨越大多数在AWS或Azure上托管小型开源模子的初创企业[14]。

以是，虽然“ChatGPT一更新就祛除一群小公司”的征象客观存在，但照样有不少开发者愿意赌一把。

PDF.ai的首创人Damon Chen就是直接受害者，PDF.ai的主要功效是让模子阅读PDF文件，效果10月尾ChatGPT也更新了这项能力。但Damon Chen却异常淡然：“我们的使命不是成为另一家独角兽，几百万美金的年收入已经足够了”。

但对于金玉满堂的大公司来说，OpenAI的这些优势全都成了劣势。

好比，OpenAI在轻量级开发上颇有优势，但随着企业不停深入场景，需要进一步定制时，很快会又一次面临“遥遥*难题”：

由于GPT-4过于庞大且重大，深度定制需要花费*200万美金和数月的开发时间。相比之下，全量微调开源模子的成本多为数十万美元上下，两者显著不是一个量级。

另外，微软、Salesforce等大客户自己的盘算请求就够多了，基本不需要和别人一起拼单降成本，这让OpenAI在成本端优势全无。即即是初创企业，随着用户不停增添，使用OpenAI模子的性价比也会降低。

前文提到拥有20万月活的初创公司Summarize.tech，就乐成行使开源的Mistral-7B-Instruct降本50%以上。

要知道7B参数的小型开源模子还可以运行在“老骨董”级的英伟达V100上——该GPU公布于2017年，甚至没进美国芯片出口管制名单的高眼。

Summarize.tech

从商业角度看，能够支持公司营收的恰恰是财大气粗的大公司，若何捉住那些“野心不止数年收入百万美金”的客户，已是OpenAI必须面临的命题。

闪点事宜

让OpenAI“面临商业化问题”听上去似乎有些新鲜，究竟直到2023年头，跟赚钱相关的议题还远不在OpenAI的日程表上，更别提搞什么开发者大会了。

今年3月，OpenAI总裁布罗克曼（Greg Brockman）——也就是上周和奥特曼一起被开除的年迈——接受了一次采访。他坦诚地说道，OpenAI并没有真正思量过构建通用的工具或者垂直领域的大模子应用。虽然实验过，但这并不相符OpenAI的DNA，他们的心也不在那里[17]。

延续四天半的闹剧之后，Brockman也再度回归

这里的DNA，着实指的是一种纯粹理想主义、珍爱人类免受超级智能威胁的科学家文化。究竟OpenAI的立身之本很洪水平上确立在2015年马斯克与奥特曼的“配合宣言”——AI更平安的蹊径将掌控在不受利润念头污染的研究机构手中”[18]。

理想主义大旗的招呼下，OpenAI乐成招募到了以伊利亚(Ilya Sutskever)为首的*科学家团队——只管那时奥特曼提供应他们的薪资还不足谷歌一半。

让OpenAI最先转变的一个要害因素，恰恰是ChatGPT的公布。

最初，OpenAI向导并没有将ChatGPT视作一款商业化的产物，而是将其称为一次“低调的研究预览”，目的是网络通俗人与人工智能交互的数据，为日后GPT-4的开发提供助力。换句话说，ChatGPT能火成这样，是OpenAI没有想到的。

出乎意料的爆红改变了一切，也促使奥特曼和布罗克曼转向了加速主义。

所谓加速主义，可以简朴明晰为对AGI的商业化抱有无限热情，准备大干快上跑步进入第四次工业革命。与之对应的则是平安主义，主张用郑重的态度来生长AI，时刻权衡AI对人类的威胁。

一位匿名OpenAI员工在接受《大西洋月刊》采访时说道，“ChatGPT之后，收入和利润都有了明确的路径。你再也无法为‘理想主义研究实验室’的身份做辩护了。那里有客户正等着服务[20]。”

ChatGPT也催生了“科技界*的兄弟友谊”

这种转变让OpenAI最先踏入一个生疏的领域——延续将研发功效转换成受迎接的产物。

对一家曾以理想主义标榜的象牙塔来说，这项事情显然有些过于“接地气”了。好比手艺*伊利亚就是个盘算机科学家而非产物司理，之前在谷歌也多卖力理论研究，产物落地的职责在杰夫·迪恩向导的谷歌大脑团队身上。

在ChatGPT公布前，OpenAI更像是几个财富自由的科学家和工程师组成的小作坊，但时过境迁，他们酿成了一个正儿八经的商业机构。

已往一年，OpenAI新增了数百位新雇员，用于加速商业化。凭证The Information的报道，OpenAI的员工总数很可能已经跨越700人。就算不思量赚钱，也得有方式应对运营成本——究竟科学家也要还房贷啊。

短暂又凶猛的“奥特曼去哪儿”事宜并没有解决这个问题，反而让它变得愈发尖锐：OpenAI到底是个什么组织？

在CNBC的一次采访里，马斯克曾这样形容由他亲手开办、厥后又将他扫地出门的公司：“我们确立了一个组织来拯救亚马逊雨林，但厥后它却做起了木料生意，砍伐了森林将其出售[18]。”

这种矛盾使得OpenAI困于遥遥*，也催生了这场惊呆所有人下巴的闹剧。

今年早些时刻，连线杂志的记者曾跟访了奥特曼一段时间，时代也曾频频提及这个问题，但奥特曼每次都坚称，“我们的使命没有改变”。但当信仰平安主义的伊利亚滑跪，以及奥特曼回归，显然OpenAI已经做出了它的选择。

参考资料

[1] How Microsoft is Trying to Lessen Its Addiction to OpenAI as AI Costs Soar，The Information

[2] Microsoft rebrands Bing Chat to Copilot, to better compete with ChatGPT，The Verge

[3] OpenAI Dropped Work on New ‘Arrakis’ AI Model in Rare Setback，The Information

[4] GPT-4 Architecture, Infrastructure, Training Dataset, Costs, Vision, MoE，SemiAnalysis

[5] Big Tech Struggles to Turn AI Hype Into Profits，The Wall Street Journal

[6]Why GPT-3.5 is (mostly) cheaper than Llama 2，Aman

[7]OpenAI’s Corporate Sales Come Under Pressure From Microsoft as AI Customers Eye Cheaper Options，The Information

[8] THE NEXT 100X FOR AI HARDWARE PERFORMANCE WILL BE HARDER，Next Platform

[9] OpenAI’s ‘Extinction Event’ For Other AI Startups，The Information

[10] OpenAI’s Customers Consider Defecting to Anthropic, Microsoft, Google，The Information

[11] GPTs Hunter

[12] What it Takes to Make Open-Source AI Cheaper Than OpenAI，The Information

[13]图解大模子微调系列之：大模子低秩适配器LoRA（原理篇），猛猿

[14] Open Source vs. Closed Models: The True Cost of Running AI，AI Business

[15] Why a New OpenAI Product Costs $2 Million，The Information

[16] “血色婚礼”后，天生式AI仍在*幕，我思锅我在

[17] OpenAI President on Musk Criticism: ‘We Made a Mistake’，The Information

[18] What OpenAI Really Wants，Wired

[19] 深度学习革命，凯德·梅茨

[20] Inside the Chaos at OpenAI，The Atlantic