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OpenAI 深陷危机漩涡
发布时间：2024年12月23日 17:22:35 最新 人已围观
简介OpenAI 将原本 2 小时的发布会拆成 12 天每天 15 分钟，精心策划制造紧迫感，但其算盘失算。...
OpenAI 的算盘落了空。
OpenAI 将原本可以在 2 小时内讲完的发布会，拆分成了 12 天，每天只讲 15 分钟左右。这场精心策划的营销盛宴，试图给人制造一种“生怕错过”的紧迫感。
然而，本想吊足观众胃口，结果却成了对手的靶子。在过去的 12 天里，Google 从未如此积极、密集地发布自家 AI 产品进展，每一次都对 OpenAI 进行了狠狠狙击。
在此期间，Google 先是发布了自家的大语言模型 Gemini 2.0，在外媒评测中，其在多模态能力和处理速度上相比 OpenAI 的 GPT-o1 已经具有明显优势。
接着，Google 又发布了对标 Sora 的视频生成模型 Veo 2，在实测中被认为在很多方面优于 Sora。例如，Voe 2 在生成视频的真实感和细节方面更强，而 Sora 在这些方面的表现相对较弱，更容易出现不自然的动作和物体；再如，Voe 2 可以让用户通过简单的提示来指定更多镜头类型和拍摄方式，使视频生成过程更加灵活。
即便在第 12 天，OpenAI 一扫此前 11 天的平淡，发布了新一代模型 GPT-o3，在各方面性能上逼近 AGI（通用人工智能），但用户并不买账。人们认为，GPT-o3 依旧是“期货”，如同曾经的 Sora 一样，短期内无法向用户开放。
更早之前，根据非营利组织 METR 在 11 月发布的一项评测，Anthropic 旗下的大模型 Claude Sonnet 3.5，在 7 项测试中的 5 项都超过了 OpenAI 的 o1-preview。
不能说 OpenAI 不强了，它在 3 个月内连续发布了两个顶尖模型 GPT-o1 和 GPT-o3，但奈何被对手们步步紧逼。
曾经遥遥领先的 OpenAI，在 2 年的时间里从“神”变成了“优秀”，逐渐和越来越多的对手站在了同一起跑线上，甚至开始被超越。
12 天的发布会，从万众期待变成了口碑下坠。
而在发布会之外，OpenAI 的状况更是不容乐观。
为了尽快提高营收，OpenAI 首席商务官 Lionetti 表示，该公司一直在试图与医疗保健、制造业和法律公司、教育等行业客户达成合作。比如，OpenAI 在今年 5 月发布了面向校园的 ChatGPT EDU，还招聘了美国在线教育巨头 Coursera 的前高管，担任其教育业务负责人。
可惜，事与愿违。根据风投机构 Menlo Ventures 的数据，今年 OpenAI 在企业 AI 领域的市场份额从 50%下降至 34%，而亚马逊支持的 Anthropic 的市场份额翻了一番，从 12%增至 24%。
OpenAI 从万众期待到期望落空，再到市场份额迅速丢失，局面的急剧扭转是怎么发生的呢？
秘密不再
就在 OpenAI 为期 12 天的漫长发布会期间，据 the information 报道，又有两位核心人物从 OpenAI 离职。
其中一位是 OpenAI 的元老级成员 Alec Radford，他于 2016 年加入，曾参与过 GPT-1 到 GPT-4o 的研发。开源文生图大模型 Stable Diffusion 的创始人 Emad Mostaque 曾这样评价 Alec Radford：如果他离职了，那 OpenAI 就垮定了。
随着他的离职，GPT-1、GPT-2 两代模型的核心论文作者已经全部离开 OpenAI。
可以说，2024 年成了这家公司发展历史上的重要转折年。
在此之前，2022 年 12 月 1 日，ChatGPT 发布，2 个月用户数突破 1 亿，全球互联网行业沸腾了，共识迅速达成：这是新时代的号角。于是，科技巨头、创业公司们纷纷追赶 OpenAI。截至 2024 年第一季度，全球人工智能大模型的数量已达 1328 个。其中，美国占比最高，约为 44%，中国则占 36%。
到 2023 年 3 月 14 日，OpenAI 发布 GPT-4，再次惊艳世界，它的每一次更新迭代都在刷新着人们对 AI 的认知边界，它就是 AI 行业的灯塔。
到了 2024 年，一切似乎都变了。曾经创造出上述光环的人，在这一年密集地离开了 OpenAI，包括联合创始人 Ilya Sutskever 和 John Schulman、首席技术官 Mira Murati、GPT 创造者 Alec Radford，以及安全和产品负责人，还有刚加入 7 个月就在前不久离开的 OpenAI 搜索主管 Shivakumar Venkataraman。
他们中极少数人选择自己创业，大多数则加入了 OpenAI 的竞争对手，如谷歌、亚马逊、anthropic、xAI、META、微软等。
他们优化大模型的路径几乎都是基于更多的 GPU、数据和顶尖人才。
密切参与硅谷顶尖人才招聘的 Databricks 的 AI 副总裁 Naveen Rao 最近在接受访谈时表示，随着顶尖人才频繁地在不同组织之间流动，几乎不再有什么商业秘密可言。
他是一位连续创业者，在将上一家公司 MosaicML 以 13 亿美元的价格卖给 Databricks 后，开始负责 Databricks 的 AI 产品。数据分析公司 Databricks 在本月刚刚完成了硅谷历史上最大的一笔融资，金额达 100 亿美元。
在他看来，全球真正能够建立新的前沿大模型的研究人员数量不足 1000 人，这也是这些顶尖人才争夺战如此激烈的原因。极少有一个行业，顶尖人才能够如此频繁地跳槽，“供不应求”的局面给了他们更大的自由和权力。
Naveen Rao 说，在大模型赛道，研究人员在组织中的影响力是前所未有的，一个研究人员的想法可以完全改变产品，对一家公司的未来产生巨大影响。
这是科技产业发挥个人英雄主义的最佳舞台。
OpenAI 核心人员的大量出走，无疑一边将崛起的秘密和影响力带给了对手，一边也瓦解了 OpenAI 的商业壁垒。
OpenAI 的下一张牌 GPT-5，前景依然悲观
在 OpenAI 连续举办了 12 天发布会的最后一天——这本应是“大喜”的日子，华尔街日报却披露了一则重磅消息：GPT-5 的研发进展受阻。
据报道，自 2023 年 3 月 GPT-4 发布以来，OpenAI 一直在全力推进 GPT-5 的研发工作。GPT-5 项目的内部代号为 Orion，至今已筹备了 18 个月之久。
作为 OpenAI 的最大投资者，微软原本希望能在今年年中看到新模型问世，但这一目标并未实现。
OpenAI 已经进行了至少两轮大规模训练，每轮训练都需要几个月时间处理海量数据，而每一次训练都会遇到新的技术难题。知情人士透露，仅六个月的训练运行，计算成本可能就已达到约 5 亿美元。如今，是否值得投入如此巨额资金，已令人动摇。
此外，大模型训练所需的数据一般来自书籍、学术出版物、新闻文章、社交媒体帖子等各种渠道。经验表明，给大模型输入的数据越多，其智能表现就越好。然而，参与 Orion 项目的研究人员表示，现有的互联网数据已不再足够，他们需要更加多样化和高质量的数据。
这一观点与 OpenAI 已离职的联合创始人 Ilya Sutskever 的看法一致，他曾指出，互联网上的数据已接近枯竭。
有知情人士透露，OpenAI 甚至开始探索所谓的“合成数据”——即由人工智能生成的数据，用以训练 Orion。然而，研究表明，人工智能生成的数据往往会导致系统故障或产生无意义的回答。
为了训练大模型，行业急需新的解决方案，但什么方法才是最佳选择，业内尚未达成共识。正如 Ilya 所言，“在过去十年
