陳永偉/文

在硅谷的歷史上，從來沒有一次發(fā)布會能像OpenAI的首次開發(fā)者大會那樣讓人徹夜難眠。

北京時(shí)間11月7日下午，一位AI領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者在X（原推特）平臺上分享了他從OpenAI開發(fā)者大會歸來后的感受：“從大會現(xiàn)場開車回到家中，已是深夜。本想好好睡上一覺恢復(fù)一下體力，但實(shí)在翻來覆去睡不著”。在9月OpenAI放出要召開開發(fā)者大會消息后，這位創(chuàng)業(yè)者就趕緊進(jìn)行了會議注冊。而當(dāng)大會召開前一周，看到山姆·阿爾特曼（SamAltman）在社交媒體上說“我們有一些很棒的新東西給你”時(shí)，他更是激動不已。然而，當(dāng)他滿懷期待地看完了整場大會后，卻驚訝地發(fā)現(xiàn)，這個(gè)所謂的“新東西”竟然是對自己公司的“死刑判決書”。——“是的，阿爾特曼沒有食言，他確實(shí)帶來了很多新東西。但這一切本應(yīng)是開發(fā)者們做的。而現(xiàn)在，他把這一切都做了，而我卻不知道自己的公司還有什么開下去的必要！”

這位創(chuàng)業(yè)者并非個(gè)例。不少開發(fā)者們甚至用“血色婚禮”來形容這場大會。在X平臺上，一張梗圖流傳甚廣，圖上記錄了一位創(chuàng)業(yè)者對阿爾特曼的控訴：“山姆·阿爾特曼毀掉了我300萬美元估值的創(chuàng)業(yè)公司，而我只得到了500美元的OpenAIAPI積分！”

這場開發(fā)者大會上究竟發(fā)生了什么，以至于讓創(chuàng)業(yè)者們?nèi)绱思w“淚奔”？OpenAI在這場大會上展示的新技術(shù)會對AI行業(yè)的發(fā)展帶來怎樣的影響？對于一般用戶、AI內(nèi)容創(chuàng)作者，以及創(chuàng)業(yè)者而言，這分別意味著什么？

那場會上，發(fā)生了什么？

大致上，OpenAI開發(fā)者大會的內(nèi)容可以概括為“一個(gè)小結(jié)”和“三個(gè)發(fā)布”。

所謂“一個(gè)小結(jié)”，即OpenAI對自己過去一年來所做工作，以及所取得成績的總結(jié)。阿爾特曼先簡單介紹了OpenAI幾款重要產(chǎn)品的現(xiàn)狀：去年11月30日發(fā)布的GPT-3.5依然運(yùn)行良好，3月發(fā)布的GPT-4是現(xiàn)在世界上最強(qiáng)大的AI模型，而其在近期發(fā)布的Dall-E3則是最先進(jìn)的圖形處理模型。隨后，阿爾特曼用PPT上的三個(gè)數(shù)字——200萬、92%和1億概括了這些產(chǎn)品在市場上取得的成績：“200萬”指的是全球有200萬開發(fā)者正在使用OpenAI的API開發(fā)各種應(yīng)用；“92%”指的是有92%的財(cái)富500強(qiáng)公司正在使用OpenAI的產(chǎn)品搭建服務(wù)；“1億”指的是現(xiàn)在ChatGPT的周活用戶數(shù)為1億。雖然這個(gè)總結(jié)環(huán)節(jié)加起來也就兩三分鐘，但其展示出的實(shí)力卻勝過了千言萬語的吹噓。

所謂“三個(gè)發(fā)布”，指的是三個(gè)新產(chǎn)品的發(fā)布。

第一個(gè)發(fā)布的新產(chǎn)品是GPT-4Turbo。相比于原來的GPT-4，GPT-4Turbo又有了很大的進(jìn)步：

一是增加了GPT可以理解的上下文長度。本來，GPT-4日?？梢岳斫獾纳舷挛拈L度僅有8k，導(dǎo)致人們在和GPT聊天時(shí)，經(jīng)常會聊得不盡興。針對這一問題，OpenAI直接將上限提高了16倍，達(dá)到了128k。也就是說，如果用戶樂意，可以一下子和GPT聊上一本三百頁左右的書那么長。

二是給予了開發(fā)者更多的控制權(quán)。GPT-4Turbo允許開發(fā)者用新發(fā)布的JSON等模式更好地控制GPT，從而得到自己更想要的回答。此外，開發(fā)者還可以調(diào)用更多函數(shù)，讓GPT的響應(yīng)與回答更加穩(wěn)定。

三是更新了知識庫。將模型應(yīng)用的知識集的截止日期從2021年9月更新到了2023年4月。也就是說，GPT終于可以和用戶交流今年的事情了。

四是加入了多模態(tài)輸入輸出。GPT-4Turbo整合了DALL-E3、TTS、WhisperV3等OpenAI目前已經(jīng)擁有的視覺和語音模型，未來可以實(shí)現(xiàn)圖生圖、語音輸入等形式，甚至還能為開發(fā)者提供多種預(yù)設(shè)的聲音選擇。

五是向活躍開發(fā)者提供了GPT-4微調(diào)的資格。對于開發(fā)細(xì)分行業(yè)的垂直AI應(yīng)用的開發(fā)者，OpenAI推出了定制化模型項(xiàng)目。這樣，他們就可以更好地訓(xùn)練針對特定領(lǐng)域的GPT-4模型。

六是放寬了Token的速率限制。OpenAI把所有GPT-4用戶的Token速率限制擴(kuò)大了一倍。并且，開發(fā)者可以根據(jù)自身需要，申請進(jìn)一步提高速率。

七是引入了“版權(quán)盾”（CopyrightShield）機(jī)制。根據(jù)OpenAI官網(wǎng)的介紹，版權(quán)盾大致理解為軟件許可協(xié)議中的一種賠償條款。有了版權(quán)盾，如果用戶因使用OpenAI的產(chǎn)品而遭遇了版權(quán)糾紛，OpenAI可以為其提供素材來源、內(nèi)容生成過程等證據(jù)來加以應(yīng)對，并可能幫助其承擔(dān)相關(guān)的侵權(quán)賠償金。

客觀地說，相對于同行，這些改進(jìn)還稱不上驚艷。以上下文的限制為例，在行業(yè)高度內(nèi)卷的壓力之下，以An－thropicClaude為代表的不少大模型都早已能實(shí)現(xiàn)數(shù)萬，甚至數(shù)十萬字的輸入輸出。針對外界吐槽很久的GPT-4“變笨”的問題，GPT-4Turbo則完全沒有給出回應(yīng)——或許，這是為了把更多的驚喜留給未來的GPT-5吧。綜合來看，GPT-4Turbo雖然不錯，但也只能算是中規(guī)中矩。

第二個(gè)發(fā)布的新產(chǎn)品是GPTs。所謂GPTs，顧名思義，就是以GPT為技術(shù)模板，衍生出的各種定制版GPT。也就是說，用戶可以根據(jù)自己的需要，用自己提供的知識集合訓(xùn)練出自己專屬的GPT。值得注意的是，用戶并不需要任何復(fù)雜的編程知識，只用自然語言就可以完成對專屬GPT的訓(xùn)練。為顯示訓(xùn)練GPT的簡便性，阿爾特曼在現(xiàn)場調(diào)出了GPT生成器（GPTBuilder），僅僅用了幾輪簡單的自然語言交互，并上傳了一份他先前對創(chuàng)業(yè)者進(jìn)行輔導(dǎo)的講稿后，一個(gè)就業(yè)咨詢專家GPT就生成了。整個(gè)過程僅僅用了不到一分鐘，GPT甚至還貼心地幫助生成了一個(gè)漂亮的Logo。

GPTs的推出讓個(gè)人訓(xùn)練AI智能體（AIagent）的成本極大地降低了?，F(xiàn)在，一個(gè)人只要有獨(dú)特的想法，就可以在不借助任何技術(shù)支持的情況下設(shè)計(jì)出各種有趣的定制GPT。為了鼓勵人們創(chuàng)作的熱情，阿爾特曼還同時(shí)介紹了GPT商店（GPTstore）。和手機(jī)上的應(yīng)用商店一樣，未來的創(chuàng)作者們可以將自己創(chuàng)作的GPT上傳到GPT商店進(jìn)行交易。

第三個(gè)發(fā)布的產(chǎn)品是AssistantsAPI。如果說GPTs是為個(gè)人用戶設(shè)計(jì)的話，AssistantsAPI就主要是針對專業(yè)開發(fā)者的。相比于個(gè)人用戶，專業(yè)開發(fā)者制作的AI智能體的功能通常會更多，但其開發(fā)過程也會相對復(fù)雜。過去，進(jìn)行類似的開發(fā)工作可能需要較大規(guī)模的專業(yè)團(tuán)隊(duì)經(jīng)過復(fù)雜的協(xié)作才能完成。而借用AssistantsAPI，開發(fā)者就可以創(chuàng)建一個(gè)具有特定指令、擁有額外知識、能調(diào)用各種模型和工具的“開發(fā)助手”，然后把開發(fā)過程中最復(fù)雜的問題交給它去做。這樣一來，開發(fā)專業(yè)AI智能體的成本也會得到大幅下降。

當(dāng)然，除了上述的“一個(gè)小結(jié)”和“三個(gè)發(fā)布”之外，這場僅有45分鐘的大會還有一些值得關(guān)注的小插曲。比如，在發(fā)布完GPT-4Turbo之后，發(fā)布GPTs之前，阿爾特曼就邀請一位重量級嘉賓——微軟的CEO薩蒂亞·納德拉（SatyaNadella）上場發(fā)表了一番簡單的講話。納德拉盛贊了OpenAI，并表示“微軟深愛著OpenAI”。雖然從表面上看，納德拉的這番表白完全是一種客套，但放在微軟和OpenAI相愛相殺的大背景下，它依然是很有信息量的。這說明至少在未來的一段時(shí)間內(nèi)，微軟和OpenAI這種微妙的伙伴關(guān)系還將延續(xù)，OpenAI暫時(shí)不會有資金和資源方面的后顧之憂。

“科技春晚”為何成為“血色婚禮”？

對于OpenAI的這場開發(fā)者大會，普通用戶和專業(yè)開發(fā)者的反應(yīng)可謂截然相反。很多普通的用戶直呼其為“魔法展示”、“科技春晚”，而專業(yè)開發(fā)者在這次大會后表現(xiàn)出的則更多是一種悲觀，甚至絕望。原因很簡單，那就是OpenAI現(xiàn)在已經(jīng)把開發(fā)AI應(yīng)用的門檻降得太低了，以至于讓他們沒有了生存空間。

在今年初ChatGPT爆火之后，AI賽道就涌入了大批的創(chuàng)業(yè)者。大致上，這些創(chuàng)業(yè)者可以分為兩類：一類是從無到有，訓(xùn)練基礎(chǔ)模型的；另一類則是調(diào)用GPT或者其他大模型能力開發(fā)產(chǎn)品的——或者用更為通俗的語言說，是做“套殼GPT”的。半年多后，第一類的創(chuàng)業(yè)者幸存下來的屈指可數(shù)。相比之下，第二類創(chuàng)業(yè)者的境況則要好得多。通過調(diào)用已有大模型的能力，他們可以輕松規(guī)避掉前期開發(fā)所需要的天量成本，只用進(jìn)行一些微調(diào)、調(diào)用一些專業(yè)數(shù)據(jù)，就可以開發(fā)出新的產(chǎn)品。更為重要的是，相比起基礎(chǔ)大模型，這些套殼的產(chǎn)品對垂直的行業(yè)和領(lǐng)域有更強(qiáng)的針對性，因而其變現(xiàn)也相對簡單。

阿爾特曼對這種套殼創(chuàng)新表現(xiàn)得十分不以為然。在今年10月的YC校友分享會上，他就曾警告過這些所謂的AI公司，OpenAI將會逐漸拓展自己的模型產(chǎn)品領(lǐng)域。在生存空間越來越有限的情況下，采用套殼模式來生產(chǎn)AI產(chǎn)品的公司有可能走向衰亡。

我曾經(jīng)和一位做GPT套殼的創(chuàng)業(yè)者聊過他對阿爾特曼警告的看法。當(dāng)時(shí)，他顯得非常地輕松和樂觀。在他看來，阿爾特曼的警告更多可能是一種虛張聲勢。理由有二：第一，開發(fā)垂類的產(chǎn)品需要很多額外的知識，對于在這些領(lǐng)域沒有積累的企業(yè)來講成本并不會低，而與此同時(shí)，垂類產(chǎn)品的市場要比通用模型更小，所以其營利空間也更有限，像OpenAI這樣的大公司很少會有興趣來做這種“蚊子腿上找肉吃”的生意。第二，即使OpenAI要自己開發(fā)垂類產(chǎn)品，也會先瞄準(zhǔn)那些市場空間相對較大、利潤相對較為充足的領(lǐng)域。這樣一個(gè)個(gè)做下來，等輪到他創(chuàng)業(yè)的這個(gè)相對冷門的領(lǐng)域，他可能都早就功成身退了。

然而，他們還是沒有算到阿爾特曼的打法。誠然，OpenAI并沒有親自下場，去具體的垂類中和他們爭搶那狹隘的市場，但僅僅在阿爾特曼發(fā)出那段“勿謂言之不預(yù)”的警告后一個(gè)月，他就發(fā)布了GPTs和AssistantsAPI。比起某個(gè)具體的垂類產(chǎn)品來說，這兩樣工具的殺傷力要遠(yuǎn)大得多。這就好像向所有的用戶都發(fā)了一份“推恩令”，讓所有有意愿進(jìn)行開發(fā)的人都可以輕易地進(jìn)行開發(fā)。如此一來，無論是在哪個(gè)領(lǐng)域，都可能產(chǎn)生大量的開發(fā)者，原來依托于某些技術(shù)力量而占據(jù)垂類市場的優(yōu)勢就會蕩然無存。

OpenAI為何痛下殺手？

很多開發(fā)者在社交媒體上抱怨OpenAI痛下殺手，但如果我們客觀分析此事，就不難發(fā)現(xiàn)這其實(shí)并非Ope－nAI的主觀所為，而只是一次無心的誤殺——就好像一只大象在行進(jìn)中順便踩死了一群螞蟻一樣。

事實(shí)上，如果站在OpenAI的角度，它現(xiàn)在根本沒有空去真正關(guān)心開發(fā)者們的存亡，因?yàn)殡m然它表面光鮮，但其實(shí)它面臨的問題也不少。

眾所周知，OpenAI是由馬斯克、阿爾特曼等人在2015年創(chuàng)辦的。最初，它的定位并不是一家商業(yè)公司，而是一家非營利的研究機(jī)構(gòu)。不久之后，馬斯克就因發(fā)展理念問題退出了董事會，OpenAI也在阿爾特曼的推動下轉(zhuǎn)型成為了一家營利公司。然而，當(dāng)時(shí)的OpenAI既沒有雄厚的資本，也沒有成型的產(chǎn)品，發(fā)展可謂舉步維艱。就在這個(gè)時(shí)候，微軟以“救世主”的形象出現(xiàn)了。它不僅向OpenAI投入了數(shù)十億美元的資金支持，還為其提供了強(qiáng)大的算力支持。正是這些財(cái)力和物力，讓OpenAI有了訓(xùn)練包括GPT在內(nèi)的大模型的能力。但作為回報(bào)，OpenAI也向微軟出讓了49%的股份、未來部分利潤的分紅，以及其技術(shù)的優(yōu)先使用權(quán)。

在外人看來，微軟和OpenAI的合作可謂是天作之合，尤其是對OpenAI來說，可以背靠微軟這棵大樹，風(fēng)光無限。然而，現(xiàn)實(shí)并非如此。微軟優(yōu)先得到了OpenAI訓(xùn)練的GPT模型之后，就將它集成到了必應(yīng)搜索、Office365等產(chǎn)品中，還將AI能力通過Azure云進(jìn)行輸出。這一波操作下來，微軟賺得盆滿缽滿，但OpenAI并沒有從中分得多少好處。而且微軟還利用它在終端市場的觸達(dá)優(yōu)勢，搶走了一大批OpenAI的客戶。比如，摩根士丹利曾經(jīng)是OpenAI的“旗艦客戶”，但最近，它已經(jīng)開始從微軟的Azure云購買部分OpenAI的模型服務(wù)。

很顯然，作為一家營利公司，Ope－nAI是很難容忍微軟的這種“挖墻腳”行徑的，即使它是自己最大的金主、表面上最堅(jiān)強(qiáng)的合作伙伴。然而，對于微軟，OpenAI其實(shí)也無可奈何。畢竟，無論是資金實(shí)力、市場知名度，還是市場觸達(dá)，現(xiàn)在的OpenAI都難以和微軟相比。更何況，微軟本身其實(shí)也有很多能力不俗的大模型。一旦OpenAI停止與其合作，微軟就可以用這些模型替代掉GPT。雖然這些模型從性能上可能不如GPT，但考慮到微軟在產(chǎn)品生態(tài)，以及用戶觸達(dá)等方面的優(yōu)勢，OpenAI可能并沒有必勝的把握。

在這樣的情況下，和微軟翻臉單干顯然不是上策，更為可取的思路是繞開微軟，建立一個(gè)屬于自己的生態(tài)以及與之對應(yīng)的商業(yè)模式?？梢钥吹剑@次OpenAI推出GPT商店，并發(fā)布GPTs和Assis－tantsAPI，就是試圖突破微軟渠道控制，奪回對自己模型控制權(quán)的一次努力。

從移動互聯(lián)網(wǎng)的經(jīng)驗(yàn)看，應(yīng)用商店可謂是非常賺錢的買賣，例如蘋果的應(yīng)用商店。不過，一個(gè)應(yīng)用商店要能夠賺錢，就必須以足夠多的用戶和開發(fā)者數(shù)量作為基礎(chǔ)。怎么才能迅速培養(yǎng)足夠多的開發(fā)者呢？最好的辦法當(dāng)然是提供更為好用的工具，從而把開發(fā)的成本盡可能地降下來。而這應(yīng)該就是GPTs和AssistantsAPI背后的產(chǎn)品邏輯。

另外一點(diǎn)不太被人們注意的是，GPT應(yīng)用商店的推出可能還有一個(gè)不足為外人道也的動機(jī)，即用另一種方法把失去的客戶從微軟手里奪回來。如前所述，現(xiàn)在的微軟正憑借其在Azure云等方面的優(yōu)勢搶占OpenAI的客戶。但這些被搶走的客戶主要是用AI來做什么呢？除了一小部分是直接自用之外，很多客戶其實(shí)是用它們來套殼做各種各樣的AI產(chǎn)品。如果有了GPT應(yīng)用商店，即使這些客戶再也不回來了，它們也有可能將自己的產(chǎn)品掛到GPT應(yīng)用商店里面進(jìn)行出售。這樣，OpenAI就依然可以在這些流失的客戶身上獲得收入。

OpenAI能復(fù)現(xiàn)“iPhone時(shí)刻”嗎？

如此看來，OpenAI目前的舉動確實(shí)是模仿蘋果而得出的一手妙招。也正因?yàn)檫@個(gè)原因，所以現(xiàn)在網(wǎng)上有不少人將OpenAI的此次開發(fā)者大會稱為AI的“iPhone時(shí)刻”。這個(gè)評價(jià)確切嗎？

如果這里的“iPhone時(shí)刻”僅僅是指OpenAI模仿了蘋果的商業(yè)策略，那這一稱呼可謂十分確切。不過，如果“iPhone時(shí)刻”指的是在此之后，它就可以像當(dāng)年的蘋果生態(tài)一樣，實(shí)現(xiàn)GPT生態(tài)的極大豐富，同時(shí)帶動OpenAI自身收入的瘋漲，那么這就可能需要進(jìn)一步的觀察和驗(yàn)證。

在解釋這一點(diǎn)時(shí)，我們需要重新復(fù)盤一下“蘋果稅”模式成功的關(guān)鍵。在我看來，“蘋果稅”模式之所以能成功，重要的原因有兩點(diǎn)：

第一點(diǎn)是對渠道的絕對壟斷。蘋果的iOS系統(tǒng)是封閉的，蘋果應(yīng)用商店是應(yīng)用進(jìn)入系統(tǒng)的唯一渠道。因此，iOS上的開發(fā)者只要想用應(yīng)用來賺錢，“蘋果稅”就是難以逃避的。而如果對渠道的絕對壟斷這一點(diǎn)條件不滿足，那么“蘋果稅”就很難得到保證。

這一點(diǎn)，我們對比一下安卓就知道。大多數(shù)讀者可能只聽過“蘋果稅”，沒聽過“安卓稅”，但其實(shí)安卓也是會對從GooglePlay商店上架的應(yīng)用收費(fèi)的，并且其抽成比率要比蘋果更高，只不過是針對游戲等少量的應(yīng)用。如果排除掉iOS系統(tǒng)中不交“稅”或享受免“稅”的應(yīng)用，蘋果真正能收到“稅”的其實(shí)也只是游戲等少數(shù)的應(yīng)用。而考慮到安卓系統(tǒng)中的應(yīng)用總量要比蘋果高得多，“安卓稅”的潛在“稅基”可能并不會比“蘋果稅”少。但是，現(xiàn)實(shí)的抽成結(jié)果呢？谷歌得自應(yīng)用商店的收入不到蘋果的一半。最重要的原因就是，在安卓這樣的開放系統(tǒng)下，開發(fā)者可以很容易地繞開GooglePlay發(fā)布自己的產(chǎn)品，并繞開安卓內(nèi)置的支付渠道進(jìn)行應(yīng)用內(nèi)購買。這樣，“安卓稅”的收入當(dāng)然就難以和“蘋果稅”匹敵了。

第二點(diǎn)就是讓開發(fā)者確實(shí)可以賺到錢。根據(jù)蘋果方面公布的數(shù)據(jù)，僅2022年，蘋果商店就為開發(fā)者創(chuàng)造了1.1萬億美元的銷售額，這個(gè)數(shù)字是十分可觀的。

蘋果之所以能做到這一點(diǎn)，很重要的是它處理好了生態(tài)中的競爭烈度。

經(jīng)濟(jì)學(xué)家菲利普·阿吉翁在《創(chuàng)造性破壞的力量》（ThePowerofCreativeDestruction）一書中討論過創(chuàng)新和競爭的關(guān)系。他指出，只有當(dāng)創(chuàng)新者可以從創(chuàng)新行為得到一定的回報(bào)，即“創(chuàng)新租”（innovationrent）時(shí)，他才有創(chuàng)新的動力，而這要求在創(chuàng)新后的一段時(shí)間內(nèi)，他可以取得一定的壟斷權(quán)。

對比阿吉翁的上述理論可知，蘋果在構(gòu)筑生態(tài)時(shí)，其實(shí)是非常好地拿捏了競爭的分寸。一方面，它提供了很好的開發(fā)和運(yùn)行生態(tài)，從而讓足夠的開發(fā)者可以進(jìn)入到生態(tài)當(dāng)中。另一方面，蘋果依然對開發(fā)者設(shè)置了適度的門檻。比如，它專門為開發(fā)者提供了為其系統(tǒng)編寫應(yīng)用的專業(yè)語言swift。當(dāng)使用這一語言為蘋果生態(tài)開發(fā)應(yīng)用時(shí)，可以比用傳統(tǒng)的編程語言具有更高的效率，但它依然需要一定的學(xué)習(xí)門檻，并且由于其是蘋果開發(fā)專用，因而還可以培養(yǎng)開發(fā)者對蘋果生態(tài)的忠誠度。此外，當(dāng)應(yīng)用上架蘋果商店時(shí)，還需要經(jīng)過審核。通過這些手段，蘋果就可以對生態(tài)中的競爭烈度進(jìn)行很好的調(diào)控，從而保證上架蘋果商店的開發(fā)者們確實(shí)可以從中賺到錢。

通過簡單的對比，我們就不難發(fā)現(xiàn)，至少在目前，OpenAI并不具備以上兩個(gè)類似蘋果的成功條件。

一方面，它對于AI應(yīng)用分發(fā)渠道的控制其實(shí)并沒有那么有力。雖然從理論上講，GPT應(yīng)用商店可能會在未來成為開發(fā)者們分發(fā)其產(chǎn)品的一個(gè)重要渠道，但它顯然不可能是唯一的渠道。

另一方面，它可能也很難保證開發(fā)者營利的能力。恰恰相反，正如我們前面看到的，它的GPTs和AssistantsAPI正在“毀掉”開發(fā)者們。如果開發(fā)者們自己都難以賺到錢，又從何指望它們可以繳納“OpenAI稅”呢？

從這個(gè)角度看，現(xiàn)在就說本月的開發(fā)者大會是又一個(gè)“iPhone時(shí)刻”，將成為OpenAI營利能力的轉(zhuǎn)折點(diǎn)似乎還為時(shí)過早。

AI創(chuàng)業(yè)者們何去何從？

那么，當(dāng)OpenAI用滅霸的響指一下子毀掉了大批AI創(chuàng)業(yè)者的夢想之后，廣大AI創(chuàng)業(yè)者又應(yīng)該何去何從呢？在我看來，現(xiàn)在的當(dāng)務(wù)之急還是應(yīng)該要重新梳理創(chuàng)業(yè)的邏輯。

在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)和具體產(chǎn)業(yè)的關(guān)系曾有一個(gè)爭論：究竟應(yīng)該是“互聯(lián)網(wǎng)+行業(yè)”，還應(yīng)該是“行業(yè)+互聯(lián)網(wǎng)”——其中，前者是以互聯(lián)網(wǎng)邏輯為主，將它應(yīng)用到具體的行業(yè)，而后者則是以行業(yè)邏輯出發(fā)，在此基礎(chǔ)上應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)來進(jìn)行賦能。從后來的結(jié)果看，雖然兩種思路都有成功的案例，但相比之下，后一種思路的韌性似乎更強(qiáng)一些。這一個(gè)現(xiàn)象是非常有啟發(fā)性的。

自從ChatGPT帶動了生成式AI爆火之后，很多行業(yè)已經(jīng)開始將AI應(yīng)用到了自己的業(yè)務(wù)中。但是，目前它們更多只應(yīng)用在一些相對邊緣的業(yè)務(wù)，如客服、文書的處理等。相比之下，AI對核心業(yè)務(wù)的改造和影響依然有限。也就是說，目前的AI應(yīng)用大致上側(cè)重于“AI+行業(yè)”，而“行業(yè)+AI”則很不足。

為什么會這樣呢？其關(guān)鍵就在于AI的開發(fā)者其實(shí)很難深入到某個(gè)行業(yè)內(nèi)部，了解這些行業(yè)的運(yùn)行邏輯。與此同時(shí)，行業(yè)中的企業(yè)出于保密的需要，也不愿意將自己的內(nèi)部信息和數(shù)據(jù)，以及具體的使用需求提供出來訓(xùn)練AI。

很顯然，對于各個(gè)行業(yè)來說，“行業(yè)+AI”都有巨大的需求，因此如果可以鉆研一下這一塊需求，或許可以找到很多商機(jī)。

具體來說，針對企業(yè)私有云的AI智能體的提供就可能是一個(gè)熱點(diǎn)。雖然企業(yè)可能希望在核心業(yè)務(wù)應(yīng)用AI，但一方面，出于泄密的擔(dān)憂，它們可能不愿意和ChatGPT或其他公有云上的AI交互；另一方面，它們可能還有一些基于行業(yè)的特殊交互需求。因此，簡單的套殼GPT并不能適應(yīng)它們的需求，它們需要的AI依然需要專門提供。

除了深入行業(yè)之外，AI產(chǎn)生的問題也可能產(chǎn)生巨大的商機(jī)。例如，當(dāng)生成式AI越來越普及后，如何判斷內(nèi)容的真?zhèn)尉统蔀榱艘粋€(gè)問題；又如，隨著AI的普及，數(shù)據(jù)的互動會越來越頻繁，這樣數(shù)據(jù)安全也會面臨更多的挑戰(zhàn)……我想，只要可以破解這些問題中的任何一個(gè)，都可能得到非常巨大的回報(bào)。

當(dāng)然，如果沒有能力做上述的任何一件事，也沒關(guān)系。大不了安安心心做GPTs，然后在GPT商店上交易。雖然這看起來沒啥技術(shù)含量，但如果可以做出特色，可能依然能賺錢。