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关于OpenAI与创业者的爱恨情仇，我们与十多位行业人士聊了聊

百家作者：大数据文摘 2023-11-09 16:34:26

大数据文摘授权转载自AI科技评论

作者：王悦

编辑：陈彩娴

「AI 领域的小公司有没有机会？还是说 OpenAI 的 dev day（开发者日）会变成中小企业的 911（另一个不能说的日子）？」

11 月 7 日早上 7:54 ，前阿里VP、AI 科学家贾扬清在朋友圈发出了这一感慨。

同一时间，除了贾扬清，全球几乎所有的 AI 科技从业者也以各种方式发布了一个 AI 话题动态，且这些动态都指向同一事件：OpenAI 在美国时间 11 月 6 日（北京时间 11 月凌晨 2 点）召开的首届 AI 开发者大会，堪称 2023 年的“AI 春晚”。

在这场短短 45 分钟的发布会上，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 公布了一系列引发热议的成果：面向开发者的 GPT 4 Turbo 整体降价、GPT Assistant API 发布、自定义 GPT、GPT Store……给 AI 行业带来了巨大的冲击。

此前，GPT 的知识库只更新到 2021 年 9 月，而全新的 GPT-4 Turbo 则学习到了 2023 年 4 月之前的互联网知识。换言之，OpenAI 的大模型在半年内学习了互联网一年半的知识，更新速度飞速。

此外，Sam Altman 称，OpenAI 聚拢的开发者数量已达到 200 万。这是一个十分惊人的数字：据粗略统计，全球程序员数据大约 2700 万，中国程序员大约 800 万，而据不久前华为数据公布，鸿蒙开发者生态发展四年才刚突破220万。相形之下，OpenAI 的开发者生态发展实在是迅猛。

大会结束后，大家纷纷将 OpenAI 比喻为苹果 OS，本质上都是「技术封闭，生态开放」。更多关于OpenAI 的生态讨论，欢迎添加作者：s1060788086，互通有无。

推特上，一条推文迅速走红，有创业者称：OpenAI 的这一系列操作「抄」了很多 Ta 的后路。一部分中间层创业者表示，「上半年好不容易搭起的戏台班子，下半年就被拆台了。」

但另一边，同样又有很多从业者对 OpenAI 引领的变革心怀乐观。贾扬清也在朋友圈中表示：「在 OpenAI 各种升级的背后，其实体现出其创新的速度在减缓，这反而正是中小 startup（创业公司）奋起直追的机会点，这点我充满信心。」

OpenAI 首届开发者大会结束后，AI 科技评论也联系了十多位密切关注大模型技术的从业者，围绕接下来大模型的趋势、生态与机遇进行了探讨。

技术内卷失去了意义

自去年 ChatGPT 推出后，国内的大模型公司进入了激烈的“基座大模型”与“行业大模型”内卷局面。但这次 OpenAI 开发者大会公布了 GPT-4 大模型的一系列成果后，更多人清醒地意识到，OpenAI 在技术上领先的优势不是一星半点。

基于这一现状，一位业内人士柳芳评价：「在 OpenAI 上的技术创新变得没有意义。」不应盲目地对标 OpenAI ，一味地盯着自身的技术短板去提高。

「中小开发者，要放弃自己继续在大模型技术本身的深入。于他们而言，研究大模型的任何技术方向都没有什么意义，不如把精力转到落地业务上来。

因为在大模型领域的任何一点儿进步，都可能被像 OpenAI 这种大平台的技术更新一下给迭代掉。」某医疗人工智能公司 CTO郭旭如是说。

对于有志于做 AGI 或者通用底座能力的大模型创业者，郭旭表示，国外的数据能力与算力基础明显要比国内好，所以要跟上他们的水准可能是一件非常难的事，不如专注在中文领域做好中文的通用大模型。

尽管目前的政策保护能使得国内的大模型厂商远离 OpenAI 这样的竞争对手，但直面它们的竞争可能只是个时间窗口，并且时间不会很长。

但另一方面，也有人认为，OpenAI 开发者大会中「技术上没有什么新的东西。」即使 OpenAI 已经从更长的上下文长度、更强的控制、模型的知识升级、多模态、模型微调定制和更高的速率限制迭代 GPT-4。

言图智能的 CEO 罗予晨认为，大会发布的语音和图像模块、数据库、API 等，国内的大模型创业公司在过去半年里都已陆续有过探索。国内厂商如果只用 OpenAI 的大模型能力，直接调用这次发布的新接口是一个比较好的选择。但若要组合多种大模型能力，可能还是要独立开发。

一位面向日本市场的AI 创业者张涛也坦言到：

「本次大会并没有什么特别惊艳的技术方面的提升的点。印象最深刻的可能就是更长、更便宜的 GPT-4 的支持以及 GPTs。尤其是GPTs，虽然之前就有插件系统，但是这次提供的 JSON 模式以及多次函数调用以及官方广而告之的商店，会为 OpenAI 拉拢一大片开发者入驻。」

如此一来，更泛化的 AI 能直接碾压很多垂直方向的创业机会，比如做各类虚拟助手、文生图的公司等，这些方向的AI 公司要面临相当严峻的市场考验。

虽然很多人抱持着没必要硬卷技术的想法，但仍然有人在认真做技术。

贾扬清就认为，在 OpenAI 升级的背后，其实体现 OpenAI 在 fundamental innovation（基础创新）上的一点窘境，没有一个 feature（功能）是没人在做的，这和一年前的 ChatGPT 大为不同，可见创新的速度在减缓，这反而正是中小 starup（创业公司）奋起直追的机会点。

大模型中间层将要被「击碎」

「千万不要基于 OpenAI 做 PaaS，否则必然会被 OpenAI 下一个版本所代替。」看过 OpenAI 开发者大会后，某云厂商的内部人士李睿感叹到。

其实可以见得， OpenAI 想要横向做生态的意图已经很明显了。

过去，业内通常认为大模型行业会是类似于云计算的三层架构，但从 OpenAI 开发者大会看来，由于其基础大模型的能力在快速发展，其技术能力边界和底层模型巨头的商业边界都尚未确定，使得大模型的中间层可能比之前预想的要「薄」，甚至不排除更多的垂直一体化可能性。

在未来，大模型行业可能会更加倾向形成数据库领域的两层架构，即“基础大模型—大模型应用”。在大模型应用的基础上，进一步形成社会运行的基础。

「我认为这一次 AI 革命的核心在于Agent（智能体），大模型只是基础设施之一，最终将以Agent的方式将专业人才的经验进行泛化和通用，而此次 OpenAI 的发布会恰恰证明了这个大趋势。」绿洲资本创始合伙人张津剑说道。

澜码 CEO 周健表示，大语言模型相当于是新的 AI 原生软件的基座，OpenAI 这次发布了GPT Store 和 Assistant API ，在很大程度上把基于开源模型做中间层的路线全给堵死了。

「其实道理很简单，OpenAI 有那么多钱，并且是开源的，加上品牌足够强、价格也有优势，那么开发者肯定都会去用他的。千万不要紧贴着开发者去做事情，中间层太薄，没有机会的。」周健分析。

基于 OpenAI 的定制化 AI 工具，应用落地的过程会变得更简单。

「之前还需要利用 LangChain 等工具链，现在看起来随着 OpenAI 面向开发者的工具进一步完善，人人可以开发 AI 应用的时代看起来不远了。」投资人周蕊告诉 AI 科技评论。

这也意味着， OpenAI 的 GPTs 让用户能够更低门槛地参与到应用创新，通过平台化思维为用户打造更多样化、更丰富的产品服务。

「但同时也需承认，OpenAI 目前提供的工具是很浅的 UI 相关的工具，并不涉及到严肃 AI 应用的核心逻辑。看起来 OpenAI 希望统一前端展现，有点像 Apple 做的事情。」Babel.cloud CEO 张海龙如是说到。

创业者还有机会吗？

OpenAI 开发者大会结束后，人们不禁思考同一问题：OpenAI 的一系列操作，是抄了创业者的后路，还是在给创业者机会。

对此，OPPO 智能交互部部长、小布助手首席架构师万玉龙博士回应到：「要相信，像 ChatGPT 这种颠覆性技术的诞生和演进，是会给更多创业者带来更多机会的。」

诚然，「更多创业者」的定义不再局限于过往大家熟知的以产品经理、工程师为主要实现者的研发团队，让更多有创意、用户思维的非 AI 领域的人也有机会参与打造 AI 产品生态，从这个视角来说，OpenAI 的生态建设是开放的。

同时，这里的「更多机会」意味着能够实现更多用老旧技术无法满足的需求，让更多场景的高效信息生产和消费变为可能。

其实，OpenAI 给开发者带来的好处，远不止这一点。以 GPT Builder 为例，这一功能直接创造了一个新的职业——不会编程的应用开发者，只要在界面中用自然语言和机器人交流就能做APP，也可以分享给其他人，甚至上传至商家应用商城，也可以拿到收入。

据业内人士古丽透露，字节的 bot studio（机器人工作室）也在做类似的事情，该功能已经小批量上线到豆包 APP。

针对 GPT Builder 能自行开发 GPT 的这一功能，周健则认为：「这一功能开发的程度还远远不够，目前阶段更加像是一个“玩具”，是很难用起来的。对于小白开发者来说会觉得很有用，但对于专业做工程化的团队来讲，所输出的产品远不能达到赚钱的程度。」

可见，OpenAI 的做法着实会给到一些创业者机会，但不可否认的是，如果之前就是只想套壳，却没有真材实料的公司，是迟早会碰到被 OpenAI 抄后路的情况的。

「现在很多中间态的创业者的后路被 OpenAI 堵死了，但是在逐步往上走的过程中， OpenAI 应该会使得更多人更容易去做新的 AI 原生应用才对。」周健说到。

在 OpenAI 上做技术增强没有意义，也许，再往下走一步，把技术和场景、业务结合起来也不失为一条不错的路。毕竟， OpenAI 不可能深入到每个行业做地推，而创业者可以。

宜远智能 CEO 吴博调侃：「OpenAI与创业者的爱恨交织，集中在to C场景（也包括小小b）。原本，OpenAI 为 C 端提供工具，但它蓄意或不经意间下场做应用，这的确让一部分 C 端应用顿时从天堂到地狱，但 C 端的世界里，本来就没有容易二字，怨不了谁。」

但同样也有行业内人士认为，OpenAI 此举并非完全抄了创业者的后路。

「OpenAI 目前最大的问题是只存在 web 端，开发者能做的事情还是会限于 web 应用。类似微信小程序，小程序并没有办法去全方位地打开终端用户的所有需求，也存在移动端网络始终存在延迟等。也可以参考最近手机厂商的操作，将端侧模型集成进操作系统。未来端云协同是很大的方向，创业者未来的机会也在于此。」投资人周蕊告诉 AI 科技评论。

然而，究其根本，从创业公司的角度来说，OpenAI 现在做的事情其实是可以被预料的，很多创业公司仅仅因为 ChatGPT 开始支持某些功能就有生存危机，也许反思自身护城河是否足够坚固。

从开发者的角度来说，有一个应用商店肯定是好事情，而且OpenAI 提供了一系列好用的封装和服务来降低创建应用的成本，整个行业都会有所裨益。

出于 OpenAI 而胜于 OpenAI

「以 OpenAI 的方式追赶 OpenAI 是一件极其困难的事情。」衔远科技创始人周伯文如是说。

从本次开发者大会中可以见得， OpenAI 所走的路线是先基于很强的基座模型，然后再往上演化。

戴科认为，其实中国不需要一个跟 OpenAI 一样的企业，也就不能从共识角度入手，而是应该在非共识的角度去寻找机会，也就是大模型的能力跟场景的深度结合。

在国内，AI 原生的机会才是真正有价值的。用 GPT-4 浅层次地链接大模型去解决To C 或To B的一些问题，都是在 OpenAI 的延长线上做的事，但其实大模型能力和场景的深度融合才是重新翻开的新一页。

除此之外，大模型的落地存在 high volume（高声量）和 high value（高价值）的区分。「 OpenAI 可能存在high volume的优势，日活、月活较高、用户体量大，但是对于国内企业来说，high value 大事情也更值得去做，看如何能结合本土实现更高价值。」周伯文补充道。

「很简单，代入目标客户或场景的需求，试着发布测试模型的能力，然后检验看看是否可行。」国内 AI 创业者徐利说。「就目前来看，应该还是开发者们自己在嗨，但其实作为客户的话，更加关注是否能切实解决问题，这才是第一性的。」

从现实状况来看，目前国内市场中仍有很多用户需求是可以和大模型匹配的。理解并把握客户特定的高价值场景和数据、为客户解决实际工作流程中的问题的产品化大模型，是初创公司可以把握的更佳机会。

但无论如何，可以说 OpenAI 勇闯无人区，为全球的 AIGC 行业「趟」出了一条路，给其他大模型厂商打样。

「OpenAI 所有的举措，无论降价、数据策略、应用生态等，都让其他家大模型厂商省去了盲目试探方向的烦恼，追得勤、咬得紧便是成功，有机会做差异化创新便是胜利。」吴博说到。