丰色 编译自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI

OpenAI获得微软100亿美元投资的消息出来后，一些人的想法有些沮丧：

一方面，摆脱了经济压力的OpenAI可能将不再那么“open”、顺而放弃“开发造福每个人的AI技术”的精神；

另一方面，大家也担心它的模型将落为MS Office中花里胡哨的插件，让过去“开放和创新的日子“也一去不复返了。

然而，事情并没有表面看起来这么简单。

来自Reddit“r/singularity”板块有这样一个长帖子，从机器学习行业幕后故事对这笔交易进行了详细分析，发现：

这可能是OpenAI掌门人Sam Altman搞的一笔巨大对冲、下的一步“大棋”。

该帖子在评论区获得了相当多网友的赞同。

具体怎么说？

风光OpenAI？光一年就亏损5亿美元

先来看看OpenAI究竟有多需要这笔巨款。

就拿最近的2022年来说，公司预计该年总收入为3600万美元。

但这一年，他们花掉了5.44亿美元。也就是说，光去年一年OpenAI就亏损了5亿多美元。

你以为这一年是个例吗？

NO。

要知道，OpenAI在旧金山拥有375名常驻员工，其中大部分都是机器学习领域的大佬，光是每年给他们开的工资就要2亿美元。

除了这笔固定开销，OpenAI需要的计算成本也相当惊人。

有数据显示，他们训练一次GPT3就花费了460万美元，相应的云资源成本差不多也是9位数（也就是上亿）。

而在微软投资100亿美元前，OpenAI在成立的七年多的时间总共收到了40亿美元的投资。

作者表示，就以2022年这5亿美元的烧钱率来看，是个人都能发现OpenAI的现金所剩无几。

但现在，眼看ChatGPT红得发紫，OpenAI岂不是要摆脱这个窘境？

这不，他们就预估2024年公司年收入可达10亿美元。

Too young too simple！

作者表示，要达到这个目标，成本只会跟着水涨船高。

机器学习公司想赚钱，有点难

表面上看起来，机器学习跟其他软件科技公司没什么不同：都是靠写代码出产品。

即使进入机器学习时代，SaaS模式成为主导，软件的运行成本不再由买方承担，逐渐推回给产品供应商――在这之中，AI的成本显然也更高一些。

主要是机器学习公司在云基础设施上的耗费太高了。

就拿模型训练来说，一次训练可能至少就需要数十万美元，但实际业务中模型的“数据漂移”又让我们不得不进行二次、三次乃至更多的重新训练。

推理步骤就不多说了，也需要大量的计算资源。

另外，AI程序相比传统软件用到的富媒体（图像、动画、音视频等）也更多，这类型的数据消耗的存储资源更大，处理起来也更麻烦（也就更昂贵）。

除了云成本，人工成本也是机器学习公司面临的一个问题。

因为在Human-in-the-loop系统中：

（1）当今大多数最先进的AI模型都涉及对大型数据集进行手动清洗和标注；

（2）认知推理较多的AI任务中，人类通常也要实时接入系统“盯着”，即使模型性能再高，人类也不太可能被完全排除在外。

于是，基于以上两个因素，就有了这样一个统计数据：

机器学习/AI公司的毛利率通常都在50%-60%之间，而其他软件公司则达到了60%-80%。

好了，我们现在明白机器学习公司搞钱不容易了，但ChatGPT这不是已经跑起来了吗，后面想赚钱还不好说嘛？

ChatGPT两种盈利模式都不好走

先来看看OpenAI能够靠什么方式用ChatGPT赚钱。

一种是进入垂直领域直接跟消费者买卖，比如将ChatGPT发展为优秀的文案写作工具。

有3条理由分分钟堵死了这条道：

首先，为了支持ChatGPT巨大的运营成本，保持竞争力，OpenAI得找到一个或多个巨大的垂直领域。

其次，如果真的这么做，意味着他们的品牌和价值观从根本上就需要重塑，这可能会导致不少“有志”员工出走。

最后，要卖产品就得建立营销团队，这会不可避免地转移公司在研究上投入的精力。

那么，看第二种方式：

继续现在的状态，靠大家通过API访问他们的模型赚钱。

这条为什么也不行？

因为如前阵子Lecun所说，ChatGPT在基础技术上根本没有啥创新，本质就是在开源的数据集上训练的大型Transformer模型――这种事情谷歌、Stability AI或HuggingFace等公司想做，一样可以。

那到时OpenAI还能分到多少羹可想而知。

这也不行，那也不行，那该怎么办？

微软带着100亿美元来了。

这笔交易意味着什么？

前面提到，OpenAI本次从微软得到的投资额，比以往7年都多。

但金额还不是这笔交易最大的亮点，主要是在股权和利润分配上：

其中股权分为三组，微软持49%，VC持49%，OpenAI基金会控制剩余的2%。

如果OpenAI开始赚钱，将分四个阶段对利润进行分配。

首先，早期投资者（Khosla Ventures和Reid Hoffman基金会）连本带利收回他们的钱；

然后，微软获得75%的利润，直到拿回130亿美元的资金（微软此前还投了30亿美元）；

接下来，微软和其余VC就可以各获得49%的利润了，直到分别拿到另外的920亿美元和1500亿美元。

最后，上面这些钱都付完之后，OpenAI将拿回100%的股份，获得公司的完全控制权。

听起来是不是有点crazy？？

但作者认为，OpenAI这是一次性解决了所有问题：拿到了一大笔资金，获得了应有尽有的算力，获得了微软销售团队的支持，可以将技术和模型集成到MS Office中去……

而微软这边，不仅可以靠OpenAI站到最前沿的AI技术上去，也可以靠这个独家合作伙伴，与AWS展开更进一步的“云战”。

可谓双赢。

但这还不是最妙的地方。

作者惊叹：OpenAI创始人Sam Altman和他的团队这是设置了一个巨大的对冲啊。

如果OpenAI后面没有什么起色，微软将为此买单。

如果它在AGI有所建树――不管是什么，价值都可能巨大，因此能很快还清所有债务，拿回公司100%的控股权。

“不管你同不同意OpenAI这个做法，都得为这个想法鼓掌。”

作者在文末再次表达了对OpenAI未来的巨大憧憬。他的观点让很多人觉得非常有意思。

不过，有读者也提出了质疑：

如果微软真的看好OpenAI的AGI，为什么只求大约10倍的回报，因为正常风险投资都希望获得100倍以上的回报。会不会等OpenAI真的发达了，微软重新谈判条款呢？

你怎么看待OpenAI这把风险对冲做法？

原文：https://old.reddit.com/r/singularity/comments/10mhzhk/what_people_are_missing_about_microsofts_10b/

从人脸识别到自动驾驶，人工智能（以下简称“AI”）几乎被融入到每一个智能设备和应用当中。谷歌、微软、苹果等科技巨头在AI领域投入了大量资源，以提高AI的商业化能力。一些创业企业也看上了AI领域的前景，OpenAI成为了其中的佼佼者，其创造的人工通用智能(AGI)在很多领域比大厂做得还好，最近流行的ChatGpt就是典型产品。

OpenAI是一家通用人工智能（AGI）的研究公司，为了确保AI能够造福全人类，OpenAI提供了一个基于AI的开发和研究框架，这也是其名字的来源（开放AI能力）。利用OpenAI的平台，客户可以快速提升开发技能并获取AI领域的专业知识，这有助于安全有效的通用人工智能（AGI）技术的发展。OpenAI开发、维护和训练了一批可用于通用活动的AI模型，包括写作、阅读、编程和图像处理等，OpenAI始终相信AGI对我们日常生活的影响将远远超过早期的AI技术。

马斯克、奥特曼和其他投资者于2015年12月宣布创建OpenAI，并承诺向该项目投入超过10亿美元。通过公布其专利和研究成果，OpenAI将与其他组织和研究人员“自由互动”。“OpenAI Gym”的公测版本于2016年4月27日发布，这是一个加强OpenAI研究领域的平台。2016年12月5日，OpenAI发布了“Universe”，这是一个用于开发和测试AI的平台，智能能力可以覆盖全球的网站、游戏和其他应用程序。

OpenAI在2019年将其状态从非营利性更改为“有上限”的营利性，所有投资的利润上限为100倍。除了与宣布向公司投资10亿美元的微软公司合作之外，该公司还向其员工发放了股票，OpenAI表示微软将成为其技术商业许可协议中的首选合作伙伴。OpenAI是一个研究组织，拥有60名工程师和研究人员，他们专注于深入研究，解决需要从根本上改进AI技术的问题。

Muse Net：Muse Net是一个深度神经网络，可以用多达10种不同的乐器和任何流派创作4分钟的音乐作品。这个程序的创建并没有考虑任何音乐知识，OpenAI使用来自古典档案和BitMidi的数据来训练模型，通过反复猜测MIDI文件中的音符进行学习。

GPT-3：由OpenAI于2020年5月29日发布，GPT-3是一个具有1750亿个属性的自回归语言模型，该模型扩展了OpenAI之前创建的基于15亿参数的GPT-2语言模型。通过采用和扩展GPT-2的特征，包括修改的初始化、预规范化和可逆标记化，GPT-3的性能优于GPT-2。由于在任务无关和少样本性能方面优于GPT-2模型，使用GPT-3训练可以有效地升级语言模型。

ChatGPT：由OpenAI于2022年11月30日发布，这是一个基于人工智能的聊天机器人，ChatGPT因其高超的类似人类的答疑能力引起了公众的广泛关注，并被认为最有可能改变人类使用搜索引擎的方式。同时，ChatGPT也展示了生成复杂Python代码的能力，并能够根据提示撰写大学水平的论文。虽然这款软件存在一些重大缺陷，比如知识库截止到2021年、回答不准确等，但是丝毫不影响它在诸多领域给我们带来的惊喜。据该公司首席执行官萨姆・奥特曼(Sam Altman)称，在推出不到一周的时间里，ChatGPT的用户数量就突破了100万。

预计到2030年，全球AI市场规模将达到15910亿美元，年复合增长率将达到36.2%。在预测期内，主要驱动力为深度学习技术的进步、基于数据开发的AI发展，以及为了在全球市场保持竞争力而实现的机器人自主特性。

市场增长的主要限制是可用的AI技术专家数量有限，其他限制包括数据隐私和AI算法的不可靠性等。随着AI技术的应用面越来越广，客户服务可以得到很大程度的提升，从制造业的运营效率提升就可以看出来。提高生产力效率的智能系统需求的增加正在推动全球AI市场的增长，更快的语音和自然语言处理等AI产业的技术进步正在对AI市场的增长产生积极影响，作为AI领域的领头羊，OpenAI的想象空间也越来越大。

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