8月30日，外媒《The Information》称，OpenAI预计在未来一年内，将通过销售AI软件和计算能力，获得超过10亿美元的收入。

消息一出，一片哗然。要知道在3个月前，OpenAI在大众的认知中，还是“吞金兽挣扎在生死线”的人设。

印度新闻媒体Analytics India Magazine报告称，OpenAI仅运行ChatGPT每天就要花费约70万美元，目前OpenAI处于烧钱状态，如不加速自身商业化进程，很有可能在2024年年底被迫申请破产。

这倒不是捕风捉影，据公开数据显示，2022年OpenAI营收约3600万美元，却花掉了5.44亿美元，一年净亏5亿美元。

作为大语言模型的领头羊，OpenAI的商业化潜力一直为人们所关注。年营收10亿美元的消息一出，整个行业都重振了信心。如果OpenAI的商业模式跑通，毫无疑问将再次上演“百模商业化大战”，AGI的发展也将进入第二阶段——这对整个AI行业来说，怎么看都是个好消息。

❏ 01

OpenAI的商业版图

从ChatGPT正式面向大众那一刻起，OpenAI从未停止过商业化尝试。

去年11月末，GPT-3.5问世，2个月后OpenAI开启收费模式，上线了ChatGPT Plus订阅计划。

今年5月以来，OpenAI在商业化之路上更是大招不断：5月中推出ChatGPT iOS应用程序；5月末全面开放GPT-4第三方插件功能；6月被曝计划推出类似于App Store的大模型商店，并计划推出ChatGPT版“个人工作助理”；8月正式发布对标Bing Chat的企业版ChatGPT…

根据OpenAI官网显示，目前其产品主要分为两类：

• 以API为主的可调用GPT模型、DALL·E模型、Whisper模型和为开发者提供的Chat（对话）、Embeddings（向量化）、Analysis（分析）、Fine-tuning（微调）功能；

• 以ChatGPT对话机器人为核心的产品，分为免费版、Plus版和企业版。

API调用收费模式是OpenAI依仗的盈利来源，该模式下用户几乎可以使用OpenAI所研发的多模态能力，且性价比较高，每次调用仅需集美分。目前OpenAI官方并未具体划分使用者是个人还是企业，因此除了大量个人用户外，据外媒报道Jasper、Slack、Saleforce、摩根士丹利等企业都是其早期用户。

作为OpenAI的“金主爸爸”，微软将编码、GPT-4、文生图、ChatGPT等多项功能融入到了微软云服务、搜索、办公软件等产品中。其中Azure云业务中，微软使用上述OpenAI功能的成本和报价一致，OpenAI能从中获益几何尚未可知。

其次，OpenAI的另一项收益是ChatGPT产品订阅收费。早期OpenAI依靠免费使用，在9个月内迅速获得了1亿用户。后续的订阅收费为OpenAI带来了一定利润，但6月份开始ChatGPT用户数达到峰值，出现了下滑。

因此OpenAI开始尝试从C端向B端转变，推出了企业版ChatGPT——这也是在跟“金主”微软抢生意。OpenAI方面表示，不少大型企业对其企业版感兴趣，包括Block、Canva、雅诗兰黛、普华永道在内的多个大型企业已经提前使用了ChatGPT企业版Beta版本。

自ChatGPT推出以来，已经被超过80%的500强企业采用，但其数据隐私安全问题一直被诟病。企业版ChatGPT或许能就此让OpenAI翻身，成为主要的盈利渠道也未可知。

❏ 02

增长，能止住亏损吗？

营收增长，并不意味着OpenAI在赚钱。10亿美元在这只吞金兽面前，也只能是杯水车薪。毕竟在全面开启商业化之后，随着OpenAI用户量和GPT-4持续增长的算力需求，成本也会随之上升，OpenAI会不会陷入不少科技公司都难以摆脱的“营收越增长，亏损越多”的局面，目前还是未知数。

这种质疑并非空穴来风，OpenAI的成本之高有目共睹：

首先是人才成本。OpenAI在旧金山有375名常驻员工，虽然团队不算大，但大部分是机器学习领域的大佬，每年光开工资就需要2亿美元——要知道，据薪酬网站的调查，OpenAI软件工程师薪资待遇的中位数便高达92万美元。

其次是训练成本。据数据显示，OpenAI训练一次GPT-3的花费就达到460万美元，相应的云资源成本也差不多上亿。完成所有训练，再加上训练失败和数据收集、RLHF等其他成本，这个花费可不低。

此外，根据《福布斯》的报道显示，ChatGPT的大型语言模型运营费用或推理成本“在部署任何合理规模的模型时都远远超过训练成本”，“ChatGPT的推理成本每周都会超过培训成本”。

另外，今年上半年OpenAI以企业名义公开投资次数达到了3次，8月中旬宣布收购了一家名为Global Illumination的游戏公司。

按公开资料统计，OpenAI成立至今收到了150亿美元的投资，这笔钱未必能够填补一直以来高成本训练和开发大模型的“窟窿”。

对于“烧钱”就像无底洞，“流血”换不来增长的OpenAI来说，加快商业化进程是通往AGI目的地的必修功课。

但无论OpenAI能否成功，结果都是必然的，AGI时代即将甚至已经到来。对于绝大部分企业来说，拥抱AGI则是通往未来的必修功课。

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