AI商業(yè)化仍在困擾大模型企業(yè)。
作為全球AI先驅的OpenAI也還在探路階段,選擇改換策略,部分轉向開源路線;同期的對手Meta,甚至陷入了“作弊刷分”爭議。
在商業(yè)化現(xiàn)實面前,技術理想主義要崩塌了嗎?除了API收費,還有什么商業(yè)路徑?開源會不會影響賺錢的速度?
看似繁榮背后,暗流涌動。頭部玩家正在用開源擴大生態(tài),爭搶話語權,初創(chuàng)企業(yè)的盈利更是飄渺,B端目標群體持幣待購,C端消費者的付費意識還在培養(yǎng)階段。
一位不愿具名的資深AI行業(yè)研究人士告訴21世紀經(jīng)濟報道記者,OpenAI新增400億美元融資達到3000億美元估值后,AI行業(yè)或許正式進入“超級資本主義”階段,技術理想主義的生存空間正在變窄?!安贿^,還沒到塵埃落定的時候,DeepSeek殺出重圍,證明技術仍有突破空間,但不要過分期待,畢竟這樣有錢又有追求的團隊少之又少。”
昂貴的代價
大模型競賽已演變?yōu)橘Y本黑洞。斯坦福大學《2024年AI指數(shù)報告》顯示,GPT-4的訓練成本約為7800萬美元。即便目前規(guī)模效應降低了大模型的訓練成本,這依然是一門昂貴的生意。
殘酷的是,技術迭代正在加速折舊周期,OpenAI的GPT系列模型在不到5年的時間內(nèi)迭代了四代產(chǎn)品,但從GPT-3到GPT-4僅歷時3個多月。中國DeepSeek大模型的爆火,又將“前輩”們拍在了沙灘上,舊模型的商業(yè)價值明顯下降。
成本壓力直接傳導至商業(yè)模式。目前AI大模型主流盈利手段仍集中在API調用收費,但這部分收入遠遠無法打平成本。
OpenAI的做法是外部輸血。2025年3月31日,OpenAI正式宣布完成新一輪400億美元融資,投后估值突破3000億美元。這也是全球初創(chuàng)公司有史以來規(guī)模最大的融資之一。
根據(jù)機構統(tǒng)計,OpenAI目前已經(jīng)成為全球估值最高的非上市公司之一,僅次于估值3500億美元的SpaceX。
不得不承認,OpenAI能在“AI泡沫“的質疑下拿到巨額融資,與其明星光環(huán)緊密相關。全球范圍內(nèi),OpenAI的用戶量依然最多,據(jù)其披露,截至2025年2月,每周使用ChatGPT的活躍用戶已超過4億,相比去年12月報告的3億又有新增長。
但另一邊,Meta Llama4刷分事件,則折射了速度壓倒質量的代價。
2025年4月,Meta發(fā)布Llama 4系列模型,宣稱其混合專家架構(MoE)在多模態(tài)任務上突破技術邊界。但隨后就有自稱Meta AI研究院成員的網(wǎng)友指控,團隊在訓練后期將MMLU、BIG-bench等12個基準測試的驗證集數(shù)據(jù)混入訓練集,人為提升評測分數(shù),稱“Llama 4實際性能遠未達到開源頂尖水平”。
該員工還爆料,這種做法是為了應對Meta CEO扎克伯格“4月交付Llama 4”的硬性要求。
多位AI研究人員還認為,Meta在LM Arena測試中使用的版本與廣泛提供給開發(fā)者的版本不一致。測試版本經(jīng)過了專門的優(yōu)化調整,以適應LM Arena的測試環(huán)境和評分標準。
“開源鼻祖”的Meta被商業(yè)指標反噬的事件,背后正是激進的商業(yè)策略在作怪。追趕OpenAI的迭代速度和對消費者認知度的希冀,正在影響業(yè)務動作。
OpenAI的探索
當?shù)貢r間4月9日,關于OpenAI走向營利的爭議有了新進展。OpenAI對馬斯克提起反訴,指控馬斯克存在騷擾行為,并要求聯(lián)邦法官阻止馬斯克對OpenAI采取任何進一步的非法和不公平行動,其中包括通過媒體進行攻擊和惡意宣傳。
此前,馬斯克曾對OpenAI及其CEO塞姆·奧特曼提起訴訟,指控OpenAI最初邀請馬斯克資助一個致力于造福人類的非營利AI研究機構,但如今卻專注于盈利。
奧特曼曾在采訪中坦誠表示,訓練AI大模型的成本超出預期,為了讓公司持續(xù)運營,他們不得不想辦法增加營收,轉向營利組織也是其中一種探索。他透露,OpenAI正在考慮改變其治理架構,可能將其轉變?yōu)橐患覡I利性企業(yè),這種轉變可以為公司帶來更多的資金支持,以實現(xiàn)其長期發(fā)展目標。
在OpenAI完成的最新一輪融資中,也有關于轉向營利組織的信息。據(jù)報道,OpenAI計劃在年底前完成公司重組,使其營利性部門獨立于目前管理它的非營利組織。
同時,奧特曼承認“閉源路線站在了歷史錯誤的一方”,以及嘗試開源,也是OpenAI的一個重要變化。近期,OpenAI宣布正在構建一個更加開放的生成式AI模型,打算在未來幾個月內(nèi)發(fā)布自GPT-2以來的首個“開源”語言模型。
不過,前述研究人士指出,OpenAI并非“無私妥協(xié)”,開源會吸引更多開發(fā)群體加入OpenAI的生態(tài),“先接觸OpenAI,有了既定認知和依賴之后,定制化需求還是能夠轉化為商業(yè)收入?!?/p>
該人士分析稱,就像目前OpenAI一些基礎功能也是免費的,但當用戶有更高訴求時,比如速度、數(shù)量、質量,或者高階功能,依然會為此付費。
也有業(yè)內(nèi)觀點認為,OpenAI的開源底層邏輯是構建“分層生態(tài)”。在基礎層,通過開放部分模型權重,比如架構設計、預訓練參數(shù)等,吸引開發(fā)者基于此開發(fā)垂直應用。同時在應用層,保持實時數(shù)據(jù)接口,比如聯(lián)網(wǎng)搜索、多模態(tài)交互的控制權。開發(fā)者若想實現(xiàn)商業(yè)級應用,仍需購買API密鑰?!癘penAI或許正在把AI打造成下一個Android系統(tǒng),但應用商店的控制權更集中?!睒I(yè)內(nèi)人士指出。
當奧特曼坦言“訓練成本超出預期”,當扎克伯格被速度焦慮逼向數(shù)據(jù)作弊,AI商業(yè)化確實是一道必答題。
接受21世紀經(jīng)濟報道記者采訪的業(yè)內(nèi)人士指出,解題思路在于,從模型到服務。
未來,行業(yè)需要從參數(shù)崇拜轉向場景深耕,醫(yī)療、教育、制造等垂直領域的數(shù)據(jù)壁壘,遠比通用模型的指標更有商業(yè)價值。
這也是其他AI創(chuàng)企突破OpenAI射程的有效路徑,放棄“對標GPT”的執(zhí)念,從“賣模型”轉向“賣結果”,附加服務價值,真正去為業(yè)務流程提效。