微软bing新版引擎 微软bing研发团队
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作者 | 沈筱、王与桐
36 氪获悉,微软 ( MSFT.US ) 于美东时间 2 月 7 日(北京时间 2 月 8 日)宣布推出由 OpenAI 提供技术支持的最新版 Bing(中文名 " 必应 ")搜索引擎和 Edge 浏览器。新版 Bing 运行在比 ChatGPT 更先进的 OpenAI 语言模型上,但并不是之前坊间相传的 GPT4 模型。这次,主要有两个功能上的升级。
一是 Bing 搜索上的 " 问答搜索 " 功能,它被直接嵌入搜索引擎中。新版 Edge 浏览器添加了该版本的 Bing,可以聊天、编写文本、汇总网页并以对话方式响应查询,改变了以往的搜索模式――以往是关键词适配,现在是新版 Bing 将搜罗整个网络的结果,从中找出并总结正在寻找的答案。
二是用户在 Bing 上可以随时随地切换到人工智能聊天模式,直接让人工智能回答问题,几乎可以询问任何内容,而机器人会在几秒钟内发送回复。
新版 Edge 浏览器添加了该版本的 Bing,一个简单的快捷方式可以访问两个新功能,以聊天、编写文本、汇总网页并以对话方式响应查询。
来源:微软 Edge 聊天界面
而恰巧在 2 月 7 日,谷歌母公司 Alphabet 首席执行官桑达尔 ・ 皮查伊在一篇博客文章中表示,谷歌正在开放一项名为 Bard 的对话式人工智能服务项目。据皮查伊所述,这一工具软件将于今日提供给一组 " 值得信赖的测试者 ",并在未来几周内公开发布。他还表示,谷歌计划在其搜索引擎增加人工智能功能。
而谷歌刚刚预告完,第二天微软就抢先推出搜索引擎智能对话产品,似乎是在于谷歌针锋相对。
据悉,谷歌的搜索引擎几乎占据了 90% 的市场份额,并且在很长一段时间内处于垄断地位。微软和 OpenAI 此举,不仅仅是想要在商业层面获得搜索引擎份额这么简单,或许甚至将打破多年来搜索引擎的固定形态,将重塑软件形态。
01 在 ChatGPT 闻名世界前,微软也曾陪跑漫漫长夜
随着 ChatGPT 成为人尽皆知的 " 爆款 ",微软或许成为最大赢家:从投资角度,在收回投资之前,微软将获得 OpenAI 75% 的利润分成,之后微软将持有 OpenAI 49% 的股份,OpenAI 一旦开始盈利,在返还 First close partners(FCP)后,75% 的盈利将回报给微软;从商业竞争角度,微软此次和 Bing 联动,或将改变互联网商业格局。
而微软或许早早就在准备这一天到来,2019 年 3 月,成立四年后的 OpenAI 设立 OpenAI LP,从非盈利公司转型为有限盈利公司,并紧接着在 7 月宣布了微软的 10 亿美元注资。此外,OpenAI 同年还获得了来自 Khosla Ventures、Reid Hoffman Foundation、Matthew Brown Companies 的投资。
在 2023 年微软确认追加数十亿美元投资前,OpenAI 已完成六次融资。GPT-3、DALL ・ E 2 图像生成器、ChatGPT 这三个关键产出正是在 OpenAI 完成组织变革和一系列吸金动作后陆续推出的。
而当我们把视线收回到 2019 年,微软第一次给 OpenAI 10 亿美元时,或许并没有想到自己将成为最大赢家。
在 2019 年 3 月,Sam Altman 接管 OpenAI LP,改变了 OpenAI 的融资策略,而这一时间节点和事件,也成为微软和 OpenAI 的缘分起源。
凭借自身对 AI 行业的独特理解,以及从业多年对科技创投圈兴奋点的把控,Sam Altman 显然向硅谷完美讲述了他所认为的 OpenAI 的高估值故事,并在组织变革的关键时点成功将微软拉入局中,为这一估值故事背书。
如今看来,资金投入仅是微软和 OpenAI 合作的第一层;微软押注 OpenAI 也绝非谋求未来利润回报这么简单。
一方面,OpenAI 亟需算力投入和商业化背书。为拉动微软入局,Sam Altman 做了不少努力。在接管 OpenAI LP 后,Altman 多次飞往西雅图与微软 CEO Satya Nadella 进行交谈。
对 OpenAI 来说,来自微软的钱,以及以算力形式得到的 " 投资 ",是通向 AI 之路的刚需。
钱和所有 AI 技术的关系都是必要不充分条件:钱不一定能砸出 AI 突破性进展,但是没钱一定做不出来对 AI 研发企业而言,无论是 NLP 模型的开发和训练,以及后续 AI 服务提供所需担负的算力成本和运营成本,还是需要向顶尖科研人员支付的薪酬都是高昂的。
OpenAI 又选择了一条更烧钱的技术路径――通过增加数据量、提高算力来提升模型性能。仅 2022 年,OpenAI 就花费了约 5.44 亿美元,而收入仅为 3600 万美元。
另一方面,微软也需要 OpenAI。微软 2015 年推出 Tay 聊天机器人 24 小时就匆匆下线后,微软十分受挫,在 AI 技术商业化应用方面日渐式微,在基础研究层面也尚无具备广泛影响力的产出。而 AI 能力,尤其是大模型 AI,对于每一个大厂来说都是防御性质的刚需领域,缺席意味着掉队。微软自然不甘直接放弃,亟需借助外力寻求技术突破,以重获 AI 竞争力。
2019 年微软首次注资 OpenAI 后,双方开始在微软的 Azure 云计算服务上合作开发人工智能超级计算技术。同时,OpenAI 逐渐将云计算服务从谷歌云迁移到 Azure。有报道指出,OpenAI 每年在微软云服务上模型训练花费约为 7000 万美元,构成了微软向 OpenAI 投资的重要部分。
有了微软云的加持,OpenAI 码算力的能力和底气日渐增长,第一个突破性成果 GPT-3 随之于 2020 年问世。而正是因为 GPT-3 的出现,又加剧了 OpenAI 对微软算力和资金的依赖:以 GPT-3 为例,2020 年,大型语言模型 GPT-3 的发布使 OpenAI 在 AIGC 领域初露头角。聊天机器人 ChatGPT 正是在此模型基础上构建的。相较于 2019 年 2 月发布的 GPT-2,GPT-3 的模型能力得到了显著提升,易用性、安全性有了明显改进,在文案写作和总结、翻译、对话等任务中的表现都更加优异。也正因此,GPT-3 成为了 OpenAI 首个开放商用测试的语言模型。GPT-3 和 GPT-2 的最大区别在于模型规模更大―― GPT-2 拥有 15 亿参数,GPT-3 则拥有 1750 亿参数,模型训练使用的数据量高达 0.4 万亿 token。然而,和模型规模、训练数据量一样增长的,是 GPT-3 的模型训练成本。有数据显示,GPT-3 的单次训练成本高达 460 万美元。
也是在 2020 年,微软买断了 GPT-3 基础技术的独家许可,并获得了技术集成的优先授权,将 GPT-3 用于 Office、搜索引擎 Bing 和设计应用程序 Microsoft design 等产品中,以优化现有工具,改进产品功能。
2021 年微软再次投资,双方合作关系正式进入第二阶段,从合作探索期进入蜜月期。一方面,作为 OpenAI 的独家云提供商,在 Azure 中集中部署 OpenAI 开发的 GPT、DALLE、Codex 等各类工具。这也形成了 OpenAI 最早的收入来源――通过 Azure 向企业提供付费 API 和 AI 工具。
与此同时,拥有 OpenAI 新技术商业化授权,微软开始将 OpenAI 工具与自有产品进行深度集成,并推出相应产品。例如,2021 年 6 月基于 Codex,微软联合 OpenAI、GitHub 推出了 AI 代码补全工具 GitHub Copilot。该产品于次年 6 月正式上线,以月付费 10 美元或年付费 100 美元的形式提供服务。
2022 年,微软开始通过 Edge 浏览器和 Bing 搜索引擎在部分国家和地区提供基于 AI 图像生成工具 DALLE 开发的 Image creator 新功能。同年 10 月,微软宣布将推出视觉设计工具 Microsoft designer。
02 商业化,不得不考虑
2023 年初,微软对 OpenAI 的第三次出手,彻底拉开了 AI 军备竞赛的帷幕,也标志着 OpenAI 新技术商业化进入了新的阶段。
而在北京时间 2 月 8 日微软宣布将 ChatGPT 整合进其搜索引擎,则是向全世界官宣结盟。
但商业化问题依旧值得思考。市场或许是有的,但是微软如何以及能否借此增加用户粘性,以实现更高的搜索引擎市场份额,目前还尚不得知。
一是由于 ChatGPT 尚不支持获取实时数据,因此回答缺乏时效性,新版的 Bing 应该也尚无此特征;二是由于搜索引擎作为一款常用工具,相比于功能的多样化,信息的准确度可能更加重要。这也是有观点认为 ChatGPT 对 Google 搜索引擎业务的影响并不大的主要原因。
另外,新功能的接入给微软带来的收益能否覆盖云计算成本的增加也值得推敲。这个问题的答案不仅关乎 OpenAI 的高估值故事是否能够站得住脚,也是 OpenAI 和微软能否真正引发搜索引擎革命的关键。
已有数据来看,OpenAI 的商业化之路或许并不轻松。据 Fortune 报道,有消息称 OpenAI 2022 年收入仅约 3500 万美元,目前仍处于严重亏损状态,但 OpenAI 预计其将于 2023 年、2024 年分别实现 2 亿美元、10 亿美元营收。
近期 OpenAI 和微软一系列 " 加强绑定 " 或是 OpenAI 对商业化的逐步尝试。
1 月,OpenAI 开始围绕付费版本 ChatGPT Professional 开展市场测试,并于 2 月 1 日正式推出 ChatGPT Plus,定价为月订阅费 20 美元。付费用户可以获得更快的响应速度,并优先尝试新功能。目前该服务仅限于美国本地用户使用,预计后续将面向其他国家和地区提供。
微软也于 2 月 1 日发布了基于 ChatGPT 的高端版 Teams 消息服务,用以简化会议,包括自动生成会议记录、推荐任务,创建会议模版等。每月费用为 10 美元。
2 月 4 日,ChatGPT 版搜索引擎悄然上线,但几分钟又后迅速下线。而就在今日凌晨(当地时间 2 月 7 日下午),微软在紧急召开的记者会上宣布和 ChatGPT 具有类似功能的新版 Bing 引擎将于当日上线。
从现有结果来看,通过指数级增长的计算资源投入,来实现技术持续改进,以量变推动质变,这一以快制胜的路径是 OpenAI 在这一阶段作出的正确选择。
对微软而言,不管 OpenAI 未来是否会在达成承诺的投资回报后拿回经营主动权,至少目前看来,微软已经靠 " 借力打力 " 在 AI 领域扳回一城。
微软将推出bing应用 微软的bing搜索引擎对中国开放吗
微软将发布,微软上新时间,微软诞生时间,现在的微软作者 | 沈筱、王与桐
36氪获悉,微软(MSFT.US)于美东时间2月7日(北京时间2月8日)宣布推出由OpenAI提供技术支持的最新版Bing(中文名“必应”)搜索引擎和Edge浏览器。新版Bing运行在比ChatGPT更先进的OpenAI语言模型上,但并不是之前坊间相传的GPT4模型。这次,主要有两个功能上的升级。
一是Bing搜索上的“问答搜索”功能,它被直接嵌入搜索引擎中。新版Edge浏览器添加了该版本的Bing,可以聊天、编写文本、汇总网页并以对话方式响应查询,改变了以往的搜索模式――以往是关键词适配,现在是新版Bing将搜罗整个网络的结果,从中找出并总结正在寻找的答案。
二是用户在Bing上可以随时随地切换到人工智能聊天模式,直接让人工智能回答问题,几乎可以询问任何内容,而机器人会在几秒钟内发送回复。
新版Edge浏览器添加了该版本的Bing,一个简单的快捷方式可以访问两个新功能,以聊天、编写文本、汇总网页并以对话方式响应查询。
来源:微软Edge聊天界面
而恰巧在2月7日,谷歌母公司Alphabet首席执行官桑达尔・皮查伊在一篇博客文章中表示,谷歌正在开放一项名为Bard的对话式人工智能服务项目。据皮查伊所述,这一工具软件将于今日提供给一组“值得信赖的测试者”,并在未来几周内公开发布。他还表示,谷歌计划在其搜索引擎增加人工智能功能。
而谷歌刚刚预告完,第二天微软就抢先推出搜索引擎智能对话产品,似乎是在于谷歌针锋相对。
据悉,谷歌的搜索引擎几乎占据了90%的市场份额,并且在很长一段时间内处于垄断地位。微软和OpenAI此举,不仅仅是想要在商业层面获得搜索引擎份额这么简单,或许甚至将打破多年来搜索引擎的固定形态,将重塑软件形态。
01 在ChatGPT闻名世界前,微软也曾陪跑漫漫长夜
随着ChatGPT成为人尽皆知的“爆款”,微软或许成为最大赢家:从投资角度,在收回投资之前,微软将获得OpenAI 75%的利润分成,之后微软将持有OpenAI 49%的股份,OpenAI一旦开始盈利,在返还First close partners(FCP)后,75%的盈利将回报给微软;从商业竞争角度,微软此次和Bing联动,或将改变互联网商业格局。
而微软或许早早就在准备这一天到来,2019年3月,成立四年后的OpenAI 设立OpenAI LP,从非盈利公司转型为有限盈利公司,并紧接着在7月宣布了微软的10亿美元注资。此外,OpenAI 同年还获得了来自Khosla Ventures、Reid Hoffman Foundation、Matthew Brown Companies的投资。
在2023年微软确认追加数十亿美元投资前,OpenAI 已完成六次融资。GPT-3、DALL・E 2图像生成器、ChatGPT这三个关键产出正是在OpenAI完成组织变革和一系列吸金动作后陆续推出的。
而当我们把视线收回到2019年,微软第一次给OpenAI 10亿美元时,或许并没有想到自己将成为最大赢家。
在2019年3月,Sam Altman接管OpenAI LP,改变了OpenAI的融资策略,而这一时间节点和事件,也成为微软和OpenAI的缘分起源。
凭借自身对AI行业的独特理解,以及从业多年对科技创投圈兴奋点的把控,Sam Altman显然向硅谷完美讲述了他所认为的OpenAI的高估值故事,并在组织变革的关键时点成功将微软拉入局中,为这一估值故事背书。
如今看来,资金投入仅是微软和OpenAI合作的第一层;微软押注OpenAI也绝非谋求未来利润回报这么简单。
一方面,OpenAI亟需算力投入和商业化背书。为拉动微软入局,Sam Altman做了不少努力。在接管OpenAI LP后,Altman多次飞往西雅图与微软CEO Satya Nadella进行交谈。
对OpenAI来说,来自微软的钱,以及以算力形式得到的“投资”,是通向AI之路的刚需。
钱和所有AI技术的关系都是必要不充分条件:钱不一定能砸出AI突破性进展,但是没钱一定做不出来对AI研发企业而言,无论是NLP模型的开发和训练,以及后续AI服务提供所需担负的算力成本和运营成本,还是需要向顶尖科研人员支付的薪酬都是高昂的。
OpenAI又选择了一条更烧钱的技术路径――通过增加数据量、提高算力来提升模型性能。仅2022年,OpenAI就花费了约5.44亿美元,而收入仅为3600 万美元。
另一方面,微软也需要OpenAI。微软2015年推出Tay聊天机器人24小时就匆匆下线后,微软十分受挫,在AI技术商业化应用方面日渐式微,在基础研究层面也尚无具备广泛影响力的产出。而AI能力,尤其是大模型AI,对于每一个大厂来说都是防御性质的刚需领域,缺席意味着掉队。微软自然不甘直接放弃,亟需借助外力寻求技术突破,以重获AI竞争力。
2019年微软首次注资OpenAI后,双方开始在微软的Azure云计算服务上合作开发人工智能超级计算技术。同时,OpenAI逐渐将云计算服务从谷歌云迁移到Azure。有报道指出,OpenAI每年在微软云服务上模型训练花费约为7000万美元,构成了微软向OpenAI投资的重要部分。
有了微软云的加持,OpenAI码算力的能力和底气日渐增长,第一个突破性成果GPT-3随之于2020年问世。而正是因为GPT-3的出现,又加剧了OpenAI对微软算力和资金的依赖:以GPT-3为例,2020年,大型语言模型GPT-3的发布使OpenAI在AIGC领域初露头角。聊天机器人ChatGPT正是在此模型基础上构建的。相较于2019年2月发布的GPT-2,GPT-3的模型能力得到了显著提升,易用性、安全性有了明显改进,在文案写作和总结、翻译、对话等任务中的表现都更加优异。也正因此,GPT-3成为了OpenAI首个开放商用测试的语言模型。GPT-3和GPT-2的最大区别在于模型规模更大――GPT-2拥有15亿参数,GPT-3则拥有1750亿参数,模型训练使用的数据量高达0.4万亿token。然而,和模型规模、训练数据量一样增长的,是GPT-3的模型训练成本。有数据显示,GPT-3的单次训练成本高达460万美元。
也是在2020年,微软买断了GPT-3基础技术的独家许可,并获得了技术集成的优先授权,将GPT-3用于Office、搜索引擎Bing和设计应用程序Microsoft design等产品中,以优化现有工具,改进产品功能。
2021年微软再次投资,双方合作关系正式进入第二阶段,从合作探索期进入蜜月期。一方面,作为OpenAI的独家云提供商,在Azure中集中部署OpenAI开发的GPT、DALLE、Codex等各类工具。这也形成了OpenAI最早的收入来源――通过Azure向企业提供付费API和AI工具。
与此同时,拥有OpenAI新技术商业化授权,微软开始将OpenAI工具与自有产品进行深度集成,并推出相应产品。例如,2021年6月基于Codex,微软联合OpenAI、GitHub 推出了AI代码补全工具GitHub Copilot。该产品于次年6月正式上线,以月付费10 美元或年付费100美元的形式提供服务。
2022年,微软开始通过Edge浏览器和Bing搜索引擎在部分国家和地区提供基于AI图像生成工具DALLE开发的Image creator新功能。同年10月,微软宣布将推出视觉设计工具Microsoft designer。
02 商业化,不得不考虑
2023年初,微软对OpenAI的第三次出手,彻底拉开了AI军备竞赛的帷幕,也标志着OpenAI新技术商业化进入了新的阶段。
而在北京时间2月8日微软宣布将ChatGPT整合进其搜索引擎,则是向全世界官宣结盟。
但商业化问题依旧值得思考。市场或许是有的,但是微软如何以及能否借此增加用户粘性,以实现更高的搜索引擎市场份额,目前还尚不得知。
一是由于ChatGPT尚不支持获取实时数据,因此回答缺乏时效性,新版的Bing应该也尚无此特征;二是由于搜索引擎作为一款常用工具,相比于功能的多样化,信息的准确度可能更加重要。这也是有观点认为ChatGPT对Google搜索引擎业务的影响并不大的主要原因。
另外,新功能的接入给微软带来的收益能否覆盖云计算成本的增加也值得推敲。这个问题的答案不仅关乎OpenAI的高估值故事是否能够站得住脚,也是OpenAI和微软能否真正引发搜索引擎革命的关键。
已有数据来看,OpenAI的商业化之路或许并不轻松。据Fortune报道,有消息称OpenAI 2022年收入仅约 3500 万美元,目前仍处于严重亏损状态,但OpenAI预计其将于2023年、2024 年分别实现2亿美元、10 亿美元营收。
近期OpenAI和微软一系列“加强绑定”或是OpenAI 对商业化的逐步尝试。
- 1月,OpenAI开始围绕付费版本ChatGPT Professional开展市场测试,并于2月1日正式推出ChatGPT Plus,定价为月订阅费20美元。付费用户可以获得更快的响应速度,并优先尝试新功能。目前该服务仅限于美国本地用户使用,预计后续将面向其他国家和地区提供。
- 微软也于2月1日发布了基于ChatGPT的高端版Teams消息服务,用以简化会议,包括自动生成会议记录、推荐任务,创建会议模版等。每月费用为10美元。
- 2月4日,ChatGPT版搜索引擎悄然上线,但几分钟又后迅速下线。而就在今日凌晨(当地时间2月7日下午),微软在紧急召开的记者会上宣布和ChatGPT具有类似功能的新版Bing引擎将于当日上线。
从现有结果来看,通过指数级增长的计算资源投入,来实现技术持续改进,以量变推动质变,这一以快制胜的路径是OpenAI在这一阶段作出的正确选择。
对微软而言,不管OpenAI未来是否会在达成承诺的投资回报后拿回经营主动权,至少目前看来,微软已经靠“借力打力”在AI领域扳回一城。
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一是Bing搜索上的“问答搜索”功能,它被直接嵌入搜索引擎中。新版Edge浏览器添加了该版本的Bing,可以聊天、编写文本、汇总网页并以对话方式响应查询,改变了以往的搜索模式――以往是关键词适配,现在是新版Bing将搜罗整个网络的结果,从中找出并总结正在寻找的答案。
二是用户在Bing上可以随时随地切换到人工智能聊天模式,直接让人工智能回答问题,几乎可以询问任何内容,而机器人会在几秒钟内发送回复。
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来源:微软Edge聊天界面
而恰巧在2月7日,谷歌母公司Alphabet首席执行官桑达尔・皮查伊在一篇博客文章中表示,谷歌正在开放一项名为Bard的对话式人工智能服务项目。据皮查伊所述,这一工具软件将于今日提供给一组“值得信赖的测试者”,并在未来几周内公开发布。他还表示,谷歌计划在其搜索引擎增加人工智能功能。
而谷歌刚刚预告完,第二天微软就抢先推出搜索引擎智能对话产品,似乎是在于谷歌针锋相对。
据悉,谷歌的搜索引擎几乎占据了90%的市场份额,并且在很长一段时间内处于垄断地位。微软和OpenAI此举,不仅仅是想要在商业层面获得搜索引擎份额这么简单,或许甚至将打破多年来搜索引擎的固定形态,将重塑软件形态。
01 在ChatGPT闻名世界前,微软也曾陪跑漫漫长夜
随着ChatGPT成为人尽皆知的“爆款”,微软或许成为最大赢家:从投资角度,在收回投资之前,微软将获得OpenAI 75%的利润分成,之后微软将持有OpenAI 49%的股份,OpenAI一旦开始盈利,在返还First close partners(FCP)后,75%的盈利将回报给微软;从商业竞争角度,微软此次和Bing联动,或将改变互联网商业格局。?
而微软或许早早就在准备这一天到来,2019年3月,成立四年后的OpenAI 设立OpenAI LP,从非盈利公司转型为有限盈利公司,并紧接着在7月宣布了微软的10亿美元注资。此外,OpenAI 同年还获得了来自Khosla Ventures、Reid Hoffman Foundation、Matthew Brown Companies的投资。
在2023年微软确认追加数十亿美元投资前,OpenAI 已完成六次融资。GPT-3、DALL・E 2图像生成器、ChatGPT这三个关键产出正是在OpenAI完成组织变革和一系列吸金动作后陆续推出的。
而当我们把视线收回到2019年,微软第一次给OpenAI 10亿美元时,或许并没有想到自己将成为最大赢家。
在2019年3月,Sam Altman接管OpenAI LP,改变了OpenAI的融资策略,而这一时间节点和事件,也成为微软和OpenAI的缘分起源。
凭借自身对AI行业的独特理解,以及从业多年对科技创投圈兴奋点的把控,Sam Altman显然向硅谷完美讲述了他所认为的OpenAI的高估值故事,并在组织变革的关键时点成功将微软拉入局中,为这一估值故事背书。
如今看来,资金投入仅是微软和OpenAI合作的第一层;微软押注OpenAI也绝非谋求未来利润回报这么简单。
一方面,OpenAI亟需算力投入和商业化背书。为拉动微软入局,Sam Altman做了不少努力。在接管OpenAI LP后,Altman多次飞往西雅图与微软CEO Satya Nadella进行交谈。
对OpenAI来说,来自微软的钱,以及以算力形式得到的“投资”,是通向AI之路的刚需。
钱和所有AI技术的关系都是必要不充分条件:钱不一定能砸出AI突破性进展,但是没钱一定做不出来对AI研发企业而言,无论是NLP模型的开发和训练,以及后续AI服务提供所需担负的算力成本和运营成本,还是需要向顶尖科研人员支付的薪酬都是高昂的。
OpenAI又选择了一条更烧钱的技术路径――通过增加数据量、提高算力来提升模型性能。仅2022年,OpenAI就花费了约5.44亿美元,而收入仅为3600 万美元。
另一方面,微软也需要OpenAI。微软2015年推出Tay聊天机器人24小时就匆匆下线后,微软十分受挫,在AI技术商业化应用方面日渐式微,在基础研究层面也尚无具备广泛影响力的产出。而AI能力,尤其是大模型AI,对于每一个大厂来说都是防御性质的刚需领域,缺席意味着掉队。微软自然不甘直接放弃,亟需借助外力寻求技术突破,以重获AI竞争力。
2019年微软首次注资OpenAI后,双方开始在微软的Azure云计算服务上合作开发人工智能超级计算技术。同时,OpenAI逐渐将云计算服务从谷歌云迁移到Azure。有报道指出,OpenAI每年在微软云服务上模型训练花费约为7000万美元,构成了微软向OpenAI投资的重要部分。
有了微软云的加持,OpenAI码算力的能力和底气日渐增长,第一个突破性成果GPT-3随之于2020年问世。而正是因为GPT-3的出现,又加剧了OpenAI对微软算力和资金的依赖:以GPT-3为例,2020年,大型语言模型GPT-3的发布使OpenAI在AIGC领域初露头角。聊天机器人ChatGPT正是在此模型基础上构建的。相较于2019年2月发布的GPT-2,GPT-3的模型能力得到了显著提升,易用性、安全性有了明显改进,在文案写作和总结、翻译、对话等任务中的表现都更加优异。也正因此,GPT-3成为了OpenAI首个开放商用测试的语言模型。GPT-3和GPT-2的最大区别在于模型规模更大――GPT-2拥有15亿参数,GPT-3则拥有1750亿参数,模型训练使用的数据量高达0.4万亿token。然而,和模型规模、训练数据量一样增长的,是GPT-3的模型训练成本。有数据显示,GPT-3的单次训练成本高达460万美元。
也是在2020年,微软买断了GPT-3基础技术的独家许可,并获得了技术集成的优先授权,将GPT-3用于Office、搜索引擎Bing和设计应用程序Microsoft design等产品中,以优化现有工具,改进产品功能。
2021年微软再次投资,双方合作关系正式进入第二阶段,从合作探索期进入蜜月期。一方面,作为OpenAI的独家云提供商,在Azure中集中部署OpenAI开发的GPT、DALLE、Codex等各类工具。这也形成了OpenAI最早的收入来源――通过Azure向企业提供付费API和AI工具。
与此同时,拥有OpenAI新技术商业化授权,微软开始将OpenAI工具与自有产品进行深度集成,并推出相应产品。例如,2021年6月基于Codex,微软联合OpenAI、GitHub 推出了AI代码补全工具GitHub Copilot。该产品于次年6月正式上线,以月付费10 美元或年付费100美元的形式提供服务。
2022年,微软开始通过Edge浏览器和Bing搜索引擎在部分国家和地区提供基于AI图像生成工具DALLE开发的Image creator新功能。同年10月,微软宣布将推出视觉设计工具Microsoft designer。
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2023年初,微软对OpenAI的第三次出手,彻底拉开了AI军备竞赛的帷幕,也标志着OpenAI新技术商业化进入了新的阶段。
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一是由于ChatGPT尚不支持获取实时数据,因此回答缺乏时效性,新版的Bing应该也尚无此特征;二是由于搜索引擎作为一款常用工具,相比于功能的多样化,信息的准确度可能更加重要。这也是有观点认为ChatGPT对Google搜索引擎业务的影响并不大的主要原因。
另外,新功能的接入给微软带来的收益能否覆盖云计算成本的增加也值得推敲。这个问题的答案不仅关乎OpenAI的高估值故事是否能够站得住脚,也是OpenAI和微软能否真正引发搜索引擎革命的关键。
已有数据来看,OpenAI的商业化之路或许并不轻松。据Fortune报道,有消息称OpenAI 2022年收入仅约 3500 万美元,目前仍处于严重亏损状态,但OpenAI预计其将于2023年、2024 年分别实现2亿美元、10 亿美元营收。
近期OpenAI和微软一系列“加强绑定”或是OpenAI 对商业化的逐步尝试。
1月,OpenAI开始围绕付费版本ChatGPT Professional开展市场测试,并于2月1日正式推出ChatGPT Plus,定价为月订阅费20美元。付费用户可以获得更快的响应速度,并优先尝试新功能。目前该服务仅限于美国本地用户使用,预计后续将面向其他国家和地区提供。微软也于2月1日发布了基于ChatGPT的高端版Teams消息服务,用以简化会议,包括自动生成会议记录、推荐任务,创建会议模版等。每月费用为10美元。2月4日,ChatGPT版搜索引擎悄然上线,但几分钟又后迅速下线。而就在今日凌晨(当地时间2月7日下午),微软在紧急召开的记者会上宣布和ChatGPT具有类似功能的新版Bing引擎将于当日上线。
从现有结果来看,通过指数级增长的计算资源投入,来实现技术持续改进,以量变推动质变,这一以快制胜的路径是OpenAI在这一阶段作出的正确选择。
对微软而言,不管OpenAI未来是否会在达成承诺的投资回报后拿回经营主动权,至少目前看来,微软已经靠“借力打力”在AI领域扳回一城。