OpenAI將一場原本可以2個小時講完的發(fā)布會，拆成了12天，每天講15分鐘左右。這場精心策劃的營銷盛宴，給人制造了一種“生怕錯過”的緊迫感。
然而，本以為可以吊足觀眾的胃口，但它成為了對手的靶子。在過去12天里，Google從未如此積極、密集地發(fā)布自家AI產品進展。每一次都是對OpenAI的狠狠狙擊。
在此期間，Google先是發(fā)布了自己大語言模型Gemini 2.0，在外媒評測中，其在多模態(tài)能力和處理速度上相比openai的GPT-o1已經有明顯優(yōu)勢。
接著，Google又發(fā)布了對標Sora的視頻生成模型Veo 2，在實測中被認為很多方面好于Sora。比如，Voe 2 在生成視頻的真實感和細節(jié)上更強，而Sora 在這些方面的表現相對較弱，更容易出現不自然的動作和物體；比如，Voe 2 可以讓用戶通過簡單的提示來指定更多鏡頭類型和拍攝方式，使得視頻生成過程更加靈活。
即便在第12天，OpenAI一掃此前11天的平淡，發(fā)布了新一代模型 GPT-o3，在各方面的性能上逼近AGI（通用人工智能），但用戶并不買賬。人們認為，GPT-o3依舊是“期貨”，如同曾經的sora一樣，短期內無法向用戶開放。
更早些，根據非營利組織 METR 在11月發(fā)布的一項評測，Anthropic旗下 的大模型 Claude Sonnet 3.5，在7項測試中的5項都超過了 OpenAI 的 o1-preview。
不能說OpenAI不強了，它在3個月內連續(xù)發(fā)布兩個頂尖模型GPT-o1、GPT-o3，但奈何被對手們步步逼近。
曾經斷層式領先的openai，在2年的時間里從“神”變?yōu)榱?ldquo;優(yōu)秀”，逐漸和越來越多的對手們站在了同一條起跑線上，甚至開始被超越。
12天的發(fā)布會，從萬眾期待，變?yōu)榭诒聣嫛?/p>
而在發(fā)布會之外，OpenAI的狀況更是不容樂觀。
為了盡快提高營收，OpenAI 首席商務官 Lionetti 表示，該公司一直在試圖與醫(yī)療保健、制造業(yè)和法律公司、教育等行業(yè)客戶達成合作。比如，OpenAI在今年5月發(fā)布了面向校園的 ChatGPT EDU，還招聘了美國在線教育巨頭Coursera 的前高管，擔任其教育業(yè)務負責人。
可惜，事與愿違。根據風投機構 Menlo Ventures 的數據，今年 OpenAI 在企業(yè) AI 領域的市場份額從 50% 下降至 34%，而亞馬遜支持的 Anthropic 的市場份額翻了一番，從 12% 增至 24%。
OpenAI從萬眾期待，到期望落空，再到市場份額迅速丟失，局面的急劇扭轉是怎么發(fā)生的？
沒有秘密了
就在OpenAI為期12天的漫長發(fā)布會期間，據the information報道，又有兩位核心人物從OpenAI離職。
其中一位是OpenAI 元老級成員Alec Radford，他在2016年加入，曾經參與過GPT-1 到 GPT-4o 的研發(fā)。開源文生圖大模型Stable Diffusion的創(chuàng)始人Emad Mostaque曾經如此評價Alec Radford：如果他離職了，那openai就垮定了。
伴隨著他的離職，GPT-1、GPT-2兩代模型的核心論文作者已經全部離開OpenAI。
可以說，2024年成為了這家公司發(fā)展歷史上重要的轉折年份。
在此之前，2022年12月1日，ChatGPT發(fā)布，2個月用戶數突破1億，全球互聯網行業(yè)沸騰了，共識迅速達成：這是新時代的號角。于是，科技巨頭、創(chuàng)業(yè)公司們集體追趕openai。截至2024年第一季度，全球人工智能大模型的數量已達到 1328個。其中，美國的占比最高，約 44%，中國則占 36%。
到2023年3月14日，OpenAI發(fā)布GPT-4，再次驚艷了世界，它的每一次更新迭代都在刷新著人們對AI的認知邊界，它就是AI行業(yè)的燈塔。
到了2024年，似乎一切都變了。曾經創(chuàng)建起以上光環(huán)的人，密集地在這一年離開OpenAI，包括聯合創(chuàng)始人 Ilya Sutskever 和 John Schulman、首席技術官 Mira Murati、GPT 創(chuàng)造者 Alec Radford，以及安全和產品負責人，以及剛加入7個月就在前不久離開的OpenAI 搜索主管 Shivakumar Venkataraman。
他們極少數是自己創(chuàng)業(yè)，大多數則是加入了OpenAI的競爭對手，比如谷歌、亞馬遜、anthropic、xAI、META、微軟等等。
他們優(yōu)化大模型的路徑幾乎都是基于更多的GPU、數據和頂尖人才。
密切參與硅谷頂尖人才招聘的Databricks 的 AI 副總裁Naveen Rao最近在接受訪談時表示，隨著頂尖人才頻繁地在不同組織之間流動，幾乎不再存在什么商業(yè)秘密了。
他是一位連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，在將上一家公司 MosaicML 于 2023 年以 13 億美元的價格賣給了 Databricks后，他開始負責 Databricks 的 AI 產品。數據分析公司Databricks在本月剛剛完成了硅谷歷史上最大一筆融資，100億美元。
在他看來，全球真正能夠建立新的前沿大模型的研究人員數量小于1000人，這也是為何這些頂尖人才的爭奪戰(zhàn)如此激烈的原因。極少有一個行業(yè)，頂尖人才能夠如此頻繁地跳槽，“供不應求”的局面給了他們更大的自由和權力。
Naveen Rao說，在大模型賽道，研究人員在組織中擁有的影響力是前所未有的，一個研究人員的想法可以完全改變產品，對一家公司的未來產生巨大影響。
這是科技產業(yè)發(fā)揮個人英雄主義最好的舞臺。
OpenAI核心人員的大量出走，無疑一邊將崛起的秘密和影響力帶給了對手，也一邊瓦解了OpenAI的商業(yè)壁壘。
OpenAI的下一張牌GPT-5，依舊悲觀
在OpenAI連續(xù)舉辦了12天發(fā)布會的最后一天——這個本應是“大喜”的日子，華爾街日報卻披露了一則重磅消息：GPT-5的研發(fā)進展受阻。
據報道，自2023年3月GPT-4發(fā)布以來，OpenAI一直在全力推進GPT-5的研發(fā)工作。GPT-5項目的內部代號為Orion，至今已籌備了18個月之久。
作為OpenAI的最大投資者，微軟原本希望能夠在今年年中看到新模型的問世，但這一目標并未實現。
OpenAI已經進行了至少兩輪大規(guī)模訓練，每輪訓練都需要幾個月時間處理海量的數據，而每一次訓練都會遇到新的技術難題。知情人士透露，單是六個月的訓練運行，計算成本可能已經達到約5億美元。如今，是否值得投入如此巨額的資金，已經讓人動搖。
此外，大模型訓練所需的數據一般來自于書籍、學術出版物、新聞文章、社交媒體帖子等各種渠道。經驗表明，給大模型輸入的數據越多，它的智能表現就越好。然而，參與Orion項目的研究人員表示，現有的互聯網數據已經不再足夠，他們需要更加多樣化和高質量的數據。
這一觀點與OpenAI已經離職的聯合創(chuàng)始人Ilya Sutskever的看法一致，他曾指出，互聯網上的數據接近枯竭。
有知情人士透露，OpenAI甚至開始探索所謂的“合成數據”——即由人工智能生成的數據，用以訓練Orion。然而，研究表明，人工智能生成的數據往往會導致系統(tǒng)故障或產生無意義的回答。
為了訓練大模型，行業(yè)急需新的解決方案，但什么方法才是最佳選擇，業(yè)內依然沒有達成共識。正如Ilya所言，“在過去十年的AI預測中，我?guī)缀跻恢笔菍Φ?，但現在，我完全不知道下一步會發(fā)生什么。”
盡管如此，部分業(yè)內人士認為，盡管大模型的能力發(fā)展可能面臨瓶頸，但我們不必因此而過度焦慮。如今的大模型已經遠超過去的AI技術，它們依然能夠顯著改變商業(yè)運營，甚至重塑整個行業(yè)競爭格局。
有AI投資人認為，AI的傳播熱度或許在下降，但AI領域每個月都有新的進展，大模型正在逐漸深入到不同場景和行業(yè)中，這些可能不那么容易出現在大眾視野里。
可以說，現在正是人工智能產業(yè)的黃金時代，但OpenAI面臨的挑戰(zhàn)和危機，確實比以往更多了。
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