#商业化

【扯白】【当我们在讨论OpenAI的问题的时候,我们在讨论什么】(一下文字均为本人手写) OpenAI在最近三年,一直处于舆论的中心,媒体的头条 无论是ChatGPT的横空出世,极短时间用户突破1M; 模型不断迭代,能力不断提升,促进整个AI行业的兴起 还是Altman被董事会踢出局又被请回去,llay出走,“内斗”曝光 无论是Altman和马斯克的利益纠葛最后变成个人恩怨,要对簿公堂 还是OpenAI和微软之间说不清,道不明的产权,版权,股权纠纷,渐行渐远 无论是英伟达捐献的第一台高速计算机,还是到现在OpenAI疯狂“圈钱”必须在商业化的路上一路狂奔,锁定生态圈和合作对手,拼命一搏 ....... 客观来说,OpenAI其实没有做错什么,商业就是这么残酷;而Altman本人也绝不是科技理想主义者(就像llay,辛顿);他就是一个创业者,一个商业奇才,一个资本主义世界里典型的封面人物而已 所以,我们在讨论OpenAI的问题的时候,我们在讨论什么?就像此前我说我们讨论中美贸易战的时候我们在讨论什么? 我们的讨论始终是有边界的,有框架,而绝非一边倒的 那个边界就是:我们在观察一个组织,一个产品,一项颠覆世界的科技应用的时候,我们必须要清晰地认识到:其社会影响力和商业价值是不能划等号的 而技术和市场的领先者,是不是最后的商业上的胜利者,也是需要去跟踪观察,不能直接给答案的 一切的线性外推,都可能导向极大的谬误 ................... ChatGTP在2022年底的出来,是人类AI技术应用的拐点;在这个拐点之前,人类对人工智能的探究已经持续了70年,并经历过2次“寒冬”;ChatGPT的出来并不只是OpenAI的功劳,如果没有2012年辛顿,llay和Alex师徒三人对基于神经网络的DL的发明,如果没有Google的Transformers的发明......人类的ChatGPT时刻不会到来 而Sam Altman最大的功能就是在没有钱的情况下,网罗到了当时全球最厉害的AI大脑llay,建立了非赢利的组织OpenAI,并成功从一众企业家比如马斯克那里获得了巨额的捐赠;还利用亚马逊的云服务进行计算支持..... OpenAI成立到如今不过10年,ChatGPT推出3年,全球用户已经超过8亿人,营收今年超过130亿美金,估值5000亿美金;其模型的基准测试水平依然还是全球领先;而且Altman刚刚解决了OpenAI组织架构上的巨大Bug,成功转型为可赢利商业实体,扫清了IPO和赢利最大化的障碍,为OpenAI的员工和股东谋得了真实的福利(想想Altman被董事会“扫地出门”,是员工们把他捞回去的) 如果,就以此刻作为“业绩评估”时点,OpenAI和Altman都是巨大的成功 .................. 但是,世界就是滚滚向前,不会为谁停留脚步 OpenAI和Altman进入自己创造的不断自我强化的世界,会不会产生“弗兰肯斯坦式反噬”?我们不得而知 现在的情况是什么? 所有,是的几乎是所有巨头都在参与AI的投资和建设:与基础设施数据中心相关的都在拼命砸资本CapEx狂飙;希望改进工作流提升效率的公司在内部不断加强IT支出,人,系统,数据。。。。。; 自己不想投入的,还是需要去进行采购和外包,垂直应用软件支出也在加速...... 另外一方面,公司裁员也在加速,以大公司,入门级员工最为突出......为什么?因为最喜欢囤积人才的大公司觉得自己不用囤了,AI时代的到来,初级员工的职能完全被AI替代,老员工的能力和效能可以指数级增长...... 投资狂飙,芯片短缺,高端制造产能不足,产业工人结构性失调,劳动岗位下降,年轻人焦虑急速上升(导致普通家庭焦虑急速上升)...... 大家想想,AI来了,你是高兴兴奋多,还是焦虑紧张多?开始的兴奋,最终被一种巨大的对未知的恐惧裹挟: 到底还有多少是我不知道的?我是不是又被抛在了时代和科技革命的后面?哪个AI工具好用,我得赶紧学会, 不会就死啦...... 以OpenAI为首的这轮AI科技革命的弄潮儿们也有深深的恐惧:我的竞争对手们到底又搞出了哪些新玩意儿,加班加班加班,再不加班就死了,中国人来了,他们到处都是,完蛋了。。。。。 在这场玩得越来越大的竞赛中,连黄仁勋也会“焦虑”,虽然他才是最大赢家,但毕竟市值5万亿,高处不胜寒,增长在哪里?能不能再次打开中国市场的大门? 而资本市场的焦虑是,这样的投资狂潮,有多少能够产生真正的终端产品和应用,提升全要素生产率,提升GDP增长水平提升经济产出?? ............. OpenAI已经进入了一个以它现有的财务实力,无法支撑的游戏;当股权换算力的边界已经再也无法突破的时候,它就只能诉诸于债务融资,还有什么比政府低息的担保融资更划算的呢? 可以利用政府背书,可以不断扩大影响力,可以“裹挟”,然后做到Too Big to fail 这不是一个伦理或道德问题,这就是一个纯商业的问题 纯商业的问题,就需要用商业的尺度去衡量,小心求证,谨慎观察,计算概率和赔率,下注还是撤退?这是我们讨论的边界
Y11
1个月前
听了Zilliz创始人Charles的分享,我有几点收获笔记跟大家分享: 五年前我们开始做向量数据库时,这还算是个相对前沿的技术方向。 直到2023年随着RAG技术的成熟,这个领域才真正具备了商业化的可能性。 这让我想到,有些技术的价值需要时间来验证,过早商业化往往会遇到很多问题。 作为基础设施软件领域的创业者,我们早期也面临着商业化困难的挑战。 坚持投入了五年时间,团队累计投入了约300人年,才慢慢看到曙光。 基础设施产品的特性决定了它需要长期的打磨和积累,急功近利很容易半途而废。 对于创始团队而言,我认为建立一套产品成熟度的检查清单非常重要,同时还要密切关注市场趋势的变化。 在条件不成熟时,千万不要为了商业化而盲目行动,那样不仅浪费资源,还可能错失真正的机会。 当决定商业化时,我建议组建新的专业团队。 原来负责社区运营的同事虽然在社区建设方面有优势,但他们的思维方式和能力模型可能与商业化需求存在差异。 我们要做的是发挥他们的优势,而不是试图让他们同时满足多个角色的要求。 "慢就是快"这句话在基础设施领域尤其适用。 我们要建立长期主义的心态,不要被短期利益诱惑。如果一开始就抱着赚快钱的心态,很容易在困难面前退缩。基础设施产品需要时间来建立壁垒,需要持续投入才能看到回报。 和2C产品不同,基础设施技术产品的市场规模评估应该从全球视角出发,不需要局限于某个单一市场。我们要考虑的是技术本身的普适性和应用场景的广度,而不仅仅是眼前的区域市场。 从全球视角看,这一波AI革命的发展速度确实远超以往。国内的科技公司应该坚定地投入进去,这不仅是一次技术迭代,更像是移动互联网浪潮那样的时代机遇。我们需要保持学习和创新的热情,抓住这个难得的发展窗口。 这些经验对所有科技创业者都有启发:坚持长期价值、尊重技术规律、保持开放视野,这些或许就是成功的关键。
ginobefun
2个月前
观察最近 GPT-5 这个事,我觉得背后其实是一个很经典的选择题,就是「探索」和「利用」的矛盾。 任何一个新技术,发展到一定阶段,都会走到这个岔路口。 你想想,从 GPT-3 一路到 GPT-4 的时候,OpenAI 的感觉一直是在「探索」。大家都在追着 AGI 的梦,想看看 AI 的极限到底在哪,使劲把这个饼画得更大。 但到了 GPT-5,风向明显变了。他们开始「利用」已经挖到的宝藏了。重点不再是搞出什么惊天动地的新东西,而是怎么把成本降下来,怎么让模型更稳定,怎么让现有的场景更好用,怎么让用户离不开它。说白了,就是到了把饼分给大家吃,并且要牢牢占住市场的阶段。 这个转变其实也很好理解。当你的产品有了 10 亿月活用户,心态肯定就完全不同了。ChatGPT 不再是实验室里那个可以随便试错的酷炫玩具,它成了一个巨大的商业实体,要对用户、对市场、对收入负责。这时候,大家最需要的已经不是一个更聪明但可能更难控制的天才,而是一个更可靠、更便宜、更好用的助手。 说到底,我觉得这两种追求在根本上是有点矛盾的。你可以把它想象成一个关于熵的问题。 要做一个能服务几十亿人的大规模产品,你追求的一定是可控,它必须是稳定的、可预测的。这次 GPT-5 提到的幻觉减少、效率变高,还有 Router 系统,本质上都是在给 AI 祛魅,让它变得更有序。这就像是在驯服一头野兽,把那些乱七八糟、不听话的部分都修剪掉,让它变得更好用。当然,代价可能就是,之前 GPT-4o 那种很有灵性的人味儿就淡了。 但是,如果你想搞出真正的通用人工智能,却恰恰需要拥抱一定程度的熵增。你需要允许它在一个巨大的、充满可能性的空间里自由地去闯,去犯错,去建立一些我们意想不到的连接。那种真正的、能自主思考的 Agent 能力,很可能就诞生在这样的混沌之中。 所以,聊了这么多,评价 GPT-5 的核心其实是OpenAI 他们在当前时期各种挑战下选了一条更稳妥、更确定的路,把手里这张王牌的价值发挥到极致,把已经拥有的智能,最大化地变成产品和市场优势。