OpenAI砸了誰的飯碗？
OpenAI越變越強，不僅搶走谷歌等科技巨頭的生意，還在砸掉創業者的飯碗。
首屆開發者大會之後，很多開發者擔憂，自己的項目是否會被替代。而在開會之前，已經有好幾家AI公司啓動裁員，其中不乏曾拿過鉅額融資的明星項目。
與此同時，OpenAI正在加速賺錢。它推出付費版ChatGPT PLUS，上線GPT Store，變成一家越來越功利的商業公司。去年OpenAI的收入只有數千萬美元，今年將超過10億美元。
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這一切看起來都和它曾經作爲一家非盈利機構，將通用人工智能作爲終極目標的使命漸行漸遠。CEO山姆·阿爾特曼突然被罷免，反映的是OpenAI管理層在公司發展理念上的分歧。帝國尚未建成，內部已經出現裂縫。
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對於創業者而言，如何處理它們和OpenAI之間的關係，將是一個關鍵而微妙的問題。
一位AI創業者說：要麼做OpenAI不做的東西，要麼做OpenAI暫時還做不出來的東西。有人開始主動改變策略，以找到適合自己的生存空間。
短暫的窗口期過後，留給部分創業者的空間，似乎不多了。
“套殼”的生意，做不長了
中华一班
越來越多的GPT套殼項目，正在被GPT替代。
“套殼”這個詞，在國內的AI圈子裡是貶義。很多AI公司一聽到“套殼”，就連連擺手，生怕扯上關係。但在國外，套殼很正常，相關的創業項目層出不窮。
自從GPT模型誕生之日起，行業裡就存在一個矛盾：大衆日益增長的對大模型的需求，與複雜的技術和難用的操作之間，有巨大的鴻溝。
填平這條鴻溝的公司，搶佔了市場先機，一度發展極其迅猛。
典型的如營銷文案生成公司Jasper，2021年1月成立，18個月就估值15億美金，去年收入超過OpenAI。
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Jasper的模式很簡單：調用GPT-3模型的能力，用營銷數據對模型進行精調，創建一個用戶界面作爲模型的前端，用戶通過這個界面與模型交互，生成各種風格的營銷文案。用戶不需要知道GPT-3是什麼，更不必瞭解背後的複雜技術。
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當時的GPT-3存在的問題是，無法直接與用戶對話，需要很精準的提示詞才能獲得優秀的回答。Jasper將GPT-3模型實現了產品化，做了一個很好上手的前端，相當於給GPT套了個殼。
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類似的產品有很多。改作文的、寫代碼的、聊天機器人、虛擬助手……今年上半年很多冒出來的××GPT，都是套殼產品。
單純套殼的產品，很容易被替代。
第一波衝擊來自ChatGPT。去年11月底推出的ChatGPT，文本處理能力非常驚豔，兩個月收穫兩億月活用戶。Jasper等公司的產品有了替代品。
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隨後ChatGPT的功能逐步完善。10月底，ChatGPT開始能夠直接讀取PDF文件，自動瀏覽網頁，進行數據分析，ChatPDF、AskYourPDF、PDF.ai等公司的業務受到威脅。
一位AI創業者對「定焦」說，這種感覺，就像一個大型商場，運營方在生意最好的店鋪邊上，開出了同類店鋪，在各方面得到更多支持。
第二波衝擊來自GPT Builder。在11月的開發者大會上，OpenAI推出GPTs，讓完全不懂代碼的人，也能定製自己的GPT應用，這些應用可以進行網絡搜索、製作圖表、做數據分析，完成各種任務。
這相當於，普通人也能“套殼”創建GPT了。
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GPT變得無處不在。文案生成、知識問答、虛擬助手、代碼協作、文生圖等垂直領域的產品，被無情碾壓。
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如果一家公司只是在GPT模型之上做很淺層次的界面設計和功能融合，那它將面臨被替代的風險。Jasper已經在7月進行了一波裁員，類似的公司還有很多。
對於那些沒有套殼，但跟ChatGPT的能力有重合的產品，同樣面臨嚴峻挑戰。
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過去半年，AI寫作助手公司Grammarly、AI自動語音識別公司Deepgram、程序員問答平臺Stack Overflow，都進行了裁員。而他們的產品在ChatGPT之前多年就已存在。
這些公司的產品早期很有價值，但當OpenAI推出類似產品，它們的功能和價值迅速被稀釋。
“工具類的產品，是最容易被替代的，尤其對於OpenAI這類掌握底層技術的公司，複製一個爆款應用就是分分鐘的事情。”一位AI創業者對「定焦」說。
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消滅你，與你無關。這是OpenAI進化之後的必然。
“中間商”的空間，越來越小
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任何行業都會存在中間商，AI也不例外。
從技術架構上看，AI大模型大致可分爲三層：模型層、平臺層、應用層。
平臺層也叫工具層，是指要將大模型融合到應用，中間所需的一系列工程能力，起到銜接的作用。比如基於GPT-4這個底層大模型，要開發出類似ChatGPT的應用，就要藉助平臺層的各種工具。
平臺層有很多工具棧，如開發工具鏈（Langchain）、模型工具鏈（做數據標註、向量數據庫、分佈式訓練等）。鏈條上涌現出大量創業公司，做向量數據庫的公司今年融資密集，以LangChain爲代表的做工具鏈的公司熱度很高。
這些公司存在的意義在於，大語言模型還有很多地方不完善，整個生態的開發體系尚未成型，開發者在對語言模型進行生產部署時，單純靠提示詞完全不夠，需要更多底層工具支持。OpenAI等大模型廠商，又沒有及時提供這些工具。
LangChain在去年10月底推出，它是一個封裝了大量大語言模型應用開發邏輯和工具集成的開源Python和JavaScript庫。簡言之，它可以讓在回答問題時參考整個數據庫，比如訪問最新的數據、報告、文檔和網站信息，將各種信息源連接起來。
我們知道，ChatGPT剛上線時無法聯網搜索，數據只更新到2021年。LangChain可以打通它和外部數據的界限。
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LangChain本身不開發大模型，而是幫助開發者用好大模型。它就像一個重要的中間站，集成了各種常用的工具和組件，讓開發應用變得簡單。自從上線後，它受到開發者熱捧，成爲一個重要的LLM應用開發框架。
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毫無疑問，LangChain解決了開發者的難題。但當OpenAI決定更進一步，曾經的難題不再是問題，中間層創業者的空間就被擠壓了。
OpenAI最新發布的Assistant API，是面向開發者推出的一個基於LLM的開發框架。通過它，開發者可以調用包括數據分析、函數調用、圖片識別、語音生成等所有功能。開發難度被大大降低了。“一站式開發”開始變成現實。
這讓LangChain這類做中間層的公司，位置一下變得很尷尬。
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投資機構Atom Capital撰文稱：“大量Agent框架公司將失去存在價值，開發者會因爲生態便利性等原因轉移到OpenAI的官方框架之下。”
上半年，OpenAI親手點燃了衆多工具層初創公司的熱情，現在，它又親手澆滅了它。
Assistant API還有一個功能是可以直接檢索外部數據，自動對數據進行優化，將開發者自己的數據轉換成GPT的知識庫。也就是說，GPT能自己做數據的向量化，那些做向量數據庫的公司，得重新考慮一下自己的商業模式還有多大空間。
這只是開始。GPT Store的推出，說明OpenAI已經在着手搭建自己的應用生態。它讓開發者更便捷地開發自己的應用，同時讓不懂代碼的人也能通過自然語言創建基於自有知識庫的AI Agent。
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英諾天使基金管理合夥人王晟對「定焦」分析，這導致那些過去基於LangChain的框架做開發的公司，變得沒有特別大的競爭力了，OpenAI會打擊一批開發Agent的公司，比如各種諮詢顧問、心理疏導、知識講解等等。“現在這些產品其實都面臨極大挑戰，因爲OpenAI已經把這些（技術框架）全都做好了，你就專心做好內容就行了。”
OpenAI不會做的事
因爲ChatGPT，OpenAI變成一家面向普通用戶的產品公司，和在它的平臺上做生意的公司形成競爭關係。但同時，它依然是一個面向開發者的平臺，並試圖成爲AI原生應用的誕生地。
很多人只知道聊天機器人ChatGPT，但其實OpenAI還曾推出過三款產品——文字生成圖像工具DALL-E、自然語言轉代碼系統Codex、自動語音識別系統Whisper。以Codex模型爲例，微軟基於這個模型在2021年推出了AI自動編程工具Copilot，將一羣做AI編程工具的創業公司拍死在沙灘上。
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今天ChatGPT日益強大，正在複製當年的故事。那麼，還有什麼東西是OpenAI不會做，或暫時不想做的嗎？
首先是陪伴類Agent。OpenAI明確表示過不會朝這方面發力，前CEO山姆·阿爾特曼認爲類人的Agent沒有價值，真正有價值的是輔助人完成工作。
這也是爲什麼ChatGPT被很多人拿來編代碼、寫論文，而不是把它當成“朋友”瞎聊。
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AI陪伴是一個巨大的市場。名人聊天應用Character.Ai亮眼的用戶增長，以及不斷提升的估值，充分驗證了市場空間。AI虛擬聊天社交軟件Glow，創造了上線4個月用戶接近500萬的成績。
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這塊市場如果OpenAI不做，會有其他公司主動爭奪，無論它們是基於自有大模型，還是藉助GPT模型。
Logenic AI聯合創始人李博傑認爲：“做陪伴類bot需要有核心競爭力，一定不能只靠提示詞，至少要有自己的微調模型，有自己的pipeline（管線），以及能降推理成本的infra（基礎設施）。”
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另外，遊戲暫時不在OpenAI的視野範圍內。很多人認爲遊戲會與AI大模型深度融合，由AI驅動的NPC（遊戲術語：非玩家角色）將獲得數字生命，遊戲業的玩法會被改變。
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“如果用戶可以跟遊戲人物用自然語言交互，劇情也是根據用戶的喜好定製出來的，將是一種全新的遊戲體驗。”李博傑說。
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Glow的開發商MiniMax，拿到了遊戲公司米哈遊的投資，這被外界視爲米哈遊在爲即將到來的遊戲業變革做準備。MiniMax這類具備大模型研發能力，同時又對應用場景有深刻認知的創業公司，會有獨特優勢。
李博傑認爲，還有一類是OpenAI暫時還做不出來的東西。比如視頻輸入和視頻生成，Rewind的錄音吊墜、類似電影《Her》裡面放在上衣口袋裡的AI Pin這種依託硬件的產品，依託智能手機的Siri等是OpenAI難以取代的入口，有數據壁壘的場景也是OpenAI很難直接取代的。
數據作爲AI大模型的三大要素之一，會成爲廠商們爭奪的高地。OpenAI不可能採集所有細分領域的數據，擁有數據的公司也能擁有一席之地。
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另外，在某種程度上，OpenAI降低了普通人蔘與AI領域創業門檻。GPTs的出現，直接創造了一個新的職業——不懂代碼的開發者。人們不需要寫代碼，只需要有想法，有洞察，懂市場，就能創建自己的產品。
“GPT Store面向的很有可能不是開發者，而是創造者，這是一種深度賦能、去中介化的策略，我認爲這是趨勢。”有人評價。
王晟認爲，今天的OpenAI就像當年的蘋果一樣，代表了一種趨勢。OpenAI的開發者大會之後，行業已經從卷大模型，轉向卷大模型應用。“這標誌着卷大模型的週期可能已經過去了，接下來大家要創新，去開發應用。”
在應用層創業，OpenAI不可能所有領域都做。“就像蘋果一樣，音樂、視頻等重要應用，以及一些小工具自己做，其他的交給生態。”
綜合來看，OpenAI消滅了一些機會，同時也創造了新的需求。那些對API公司高度依賴的應用層公司，沒有競爭壁壘的平臺層公司，未來會面臨較大挑戰。
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唯一的應對之方，就是不斷迭代，始終適應這急速變化的AI浪潮。
