AI创新战：OpenAI必须走的突破之路

时间回到 2022 年 11 月亮，此时英伟达的股价几乎减半，跌至不足。 3000 亿美金。

就在这个时候 OpenAI 发布了 ChatGPT 基于生成式人工智能的聊天机器人 AI Bot，有一段时间成了科技界的头条。这个时候， Google 创始人惊慌失措，回来紧急发布应对措施。因为在这个时候，每个人都不知道它是如何实现的。

英伟达 GPU 能加速芯片 AI 基本模型的练习，同时具有完善的 CUDA 该平台抓住了向上的“新风口”，其股价开始回升，市值逐渐恢复。

到 2024 今年，仅仅两年过去了，英伟达的市值就达到了。 3.012 亿美元，成为世界第二大市值企业。

英伟达的 GPU 芯片仍在加速生产，他们现在拥有至高无上的定价权，每个培训大模型的企业都必须接受。 Nvidia 用金汤匙喂他们的物品。

当前 H100 毛利率超过 可以说，英伟达到了85%。 AI2.0 在时代最赚钱的公司，卖不出“铁铲”的总比“挖金矿”的要先赚钱。

对于这个风口浪尖上的大模型公司来说，大家都在关注徒劳无益的支出会持续多久。目前，大型创业公司的明确目标仍在追赶甚至超越。 OpenAI，并建立更大的性能更好的模型，以获得更多的预期收益。

而 OpenAI 也一样，OpenAI 必须不断推出震撼世界的新产品，同时推出能够直接接触用户的产品，否则就会陷入困境。 Meta 和 Google 包围当中。

优势在缩小

目前很多公司都在聊天机器人 ELO 方面与 OpenAI 最新的 GPT-4 差不多，但是在前后文长度、视频模式等方面，有些公司已经领先。

前不久 Sora 和 GPT-4o 发布，不会造成像像 ChatGPT 刚刚发布时点爆的破圈讨论热潮，这是因为 ChatGPT 刚发布的时候，不知道是怎么实现的，也不知道怎么追。现在基于开源基础模型，我们可以大致判断实现的技术方案，只需要时间再现即可。

很明显，最大的科技公司只需要一定的计算能力就能与之匹敌。 OpenAI 的 GPT-4。根据传说，阿里最新发布的 Qwen-2.0 开源模型已能与开源模型相比。 GPT-4 Turbo，Meta 的 Llama 3 405B 同时还会在开源的同时匹敌。 GPT-4，Gemini 2 Ultra 已在各个方面超越 GPT-4 Turbo。

OpenAI 现在的一个优点就是他们在收集和使用数据方面一直处于领先地位，但是这种情况相信很快就会改变。所以 OpenAI 只是说人才是第一位的，没有什么是不可替代的，OpenAI 还在不断地给出百万美元的年薪。 Meta 和 Google 等待竞争者的企业挖人。

如果 OpenAI 不断推出新的技术产品，可以说其技术优势正在逐步缩小。

微软与 OpenAI 的合作关系

虽然微软宣布会这样做 OpenAI 投入超出 100 亿美元的资本支出，而且很大一部分是用来推理的，保证在自己的产品和服务中安排的。 OpenAI 模型。

因为 OpenAI 微软也没有完全注意到奇怪的结构。 OpenAI，微软自身开发模型中使用的大部分资源。

OpenAI 它是一个非营利组织，其主要目标是创造安全和惠及全人类的通用人工智能 ( AGI ) 。OpenAI 可以而且会违背允许微软浏览的要求。 OpenAI 模型协议，而微软对此没有追索权。

这是因为 OpenAI 仍然是一个完全独立的企业， OpenAI Nonprofit 管理层。微软是股东会观察员，没有投票权，没有控制权。AGI 完全排除了所有的商业和商业 IP 许可协议。对微软而言，最令人担忧的是，OpenAI 在没有任何微软投票的情况下，股东会可以随时决定他们已经实现。 AGI。

虽然说现在 OpenAI 商品可以通过微软直接通过客户，但是他们之前并没有完全背对背的合作关系，OpenAI 仍然需要找到单独的产品路线。

而且微软也在减少对 OpenAI 包括依赖，包括 Copilot 和 Bing 计划。最新发布的微软 Phi-3 该模型，采用大量来自大型模型的生成数据训练小模型，效果非常好。第二，微软也在使用 MAI-1~500B 参数 MOE 模型，使用 Inflection 预先训练团队及其数据，并结合微软自己的一些生成数据，对自己进行训练。 GPT-4 类模型。

终端设备已经成为关键

OpenAI 其实缺点很明显，它并没有像它那样拥有。 Meta 和 Google 能更直接地接触到客户的终端流量产品。

相较于 Google 的浏览器，Meta 社交软件，ChatGPT 用户数量还是比较少的，而且大部分只用过几次，不能正常使用。

大多数未来可预测的消费者将采用目前的平台来使用大语言模型，包括 Google、Instagram、WhatsApp、Facebook、iPhone/Android。

尽管 Meta 还没有找到怎样赚钱的方法，但是他们的 Meta AI（由 Llama 3 70B 给予支持)已经存在 Facebook、Instagram 和 Whatsapp 上可用。

并且已经宣布的推广范围已经扩大到包括美国在内的范围。 14 个国家 / 地区，这些国家 / 该地区的总人口是 11 一亿。大量用户已经可以使用了。 ChatGPT 更好的免费模型模型。Meta AI 正处于其增长曲线的初始阶段，实现其距离。 32.4 亿日活跃用户群的目标只有三分之一。

Google 也宣布将 AI 融入了 Workplace 促进办公工具 Gmail、Google Drive、Docs、Sheets 和 Slides 可一键使用 AI，与此同时，未来也将创造新的搜索— - 用 AI 同时组织搜索 Gemini 在广告服务中加入生成型人工智能模型，探索赚钱的方法。

所以在这一背景下，OpenAI 推出自己的手机 APP 和桌面 APP，用于直接面向用户，一方面方便用户使用，降低使用复杂的操作时间成本；另一方面可以直接面对用户，占用客户。

此外，OpenAI 还积极与苹果合作，打造新一代 siri，占据了这一巨大的终端用户群。 OpenAI 确实 iPhone 上面提供专属服务， OpenAI 最重要的终端市场将一举成功占领。

开打价格战占领客户

价格战的帷幕应该由此决定 DeepSeek-V2 由于其卓越的性能和低廉的使用成本，这款产品成功地超越了它。 Meta 的 Llama 3 70B。

DeepSeek-V2 定价策略极具竞争力。它不仅在成本效率上明显优于市场上的其他竞争模式，而且价格低廉，甚至打破了风险投资支持的推理。 API 供应商之间的价格战局势。这些供应商正在为 Meta 和 Mistral 当模型提供服务时，已面临亏损压力。

DeepSeek-V2 在这场激烈的市场竞争中，推出无疑掀起了新的波澜。

DeepSeek 声称，一个理由 8 卡 H800 GPU 组成的节点可以实现每秒超越 50，000 个解码 token 峰值吞吐量，它 API 价格是每百万 tokens 输入 1 元、导出 2 元。即使在这样的情况下，仍然可以达到高达。 70% 上述毛利率。并且 DeepSeek-V2 海外开源模型未照搬，针对 MoE、RoPE 和 Attention 他们都有新的创新。

随后，智谱 AI、大模型的字节豆包和阿里 Qwen-Long API 同时，价格也相应大幅下调。百度直接宣布 ERNIE Speed 和 ERNIE Lite 两个模型都是免费的。

OpenAI 对于非企业客户，优先选择免费优先策略。虽然有一定的频率限制，但对于非企业用户来说已经足够了。这标志着他们改变了去年的定价模式，现在开发商和公司已经进入了完全补贴消费者的时代。

通过补充客户，增加用户使用终端的次数和习惯，占领终端用户市场。对于这种没有大规模终端使用的大型公司来说，如果创新遇到瓶颈，这些拥有直接终端用户的公司可能会很快被包围。

国内价格战时间轴：

DeepSeek 发布世界上最强的开源 MoE 模型：2024-05-06，DeepSeek-V2（32K 前后文）API 定价为：每百万 tokens 输入 1 元、导出 2 元

用大模型 API 就上 bigmodel.cn！：2024-05-11，智谱 AI 的 GLM-3 Turbo API 调价为 1 元 / 百万 tokens(同价输入输出)

2024 春季火山发动机 FORCE 在原动力会议上:2024-05-15，字节 Doubao-pro-128k（128K 前后文）API 定价为：每百万 tokens 输入 5 元、导出 9 元；Doubao-lite-128k（128K 前后文）API 定价为：每百万 tokens 输入 0.8 元、导出 1 元

智谱 AI 最新推出 Batch API：支持模型和价格的2024-05-21：GLM-4 API 价格是 50 元 / 百万 tokens，GLM-3-Turbo API 价格是 0.5 元 / 百万 tokens(同价输入输出)

降价，立即生效！：2024-05-21，阿里云 Qwen-Long API 价格调整为每百万 tokens 输入 0.5 元、导出 2 元。

免费，立即生效！：2024-05-21，百度宣布 ERNIE Speed 和 ERNIE Lite 两个模型宣布免费。

战争必然会燃烧到芯片上

OpenAI 芯片是面临的最大风险。

虽然 OpenAI 关于芯片欲望的传闻已有一段时间，最近， OpenAI 对谷歌 TPU 顶级芯片人才开始大胆的偷猎行动。

OpenAI 自行制作芯片和基础设施也是迫不及待的。

另一方面，购买 Nvidia 与芯片相比，它大大降低了核算成本。目前 Google 的 TPU 建设速度特别快，而且成本也会很便宜。Meta 而且亚马逊正在不同程度地提高其内部硅片的产量，这使得它们的大型模型具有计算成本的优势。

另一方面，OpenAI 目前公司的情况比较尴尬，不能完全依赖微软的芯片和云服务。因为两者关系紧张细微，微软正在认真制定自己的产品。 AI 计划。

从长远来看，OpenAI 在节约成本方面，微软可能很难获得显著的折扣，因为微软的商业策略侧重于通过方向。 " 外界 " 为了盈利，客户租用其内部芯片和云服务。OpenAI 具有更长远的愿景，它渴望独立设计芯片和系统，以更符合制造成本的方式创建定制解决方案，从而最大限度地提高成本效率。

然而，OpenAI 对微软芯片设计缺乏必要的控制权，这可能导致微软提供的芯片及其系统不能完全满足。 OpenAI 特定需求。这一局限性可能会影响 OpenAI 灵活有效地实现其技术目标，优化成本效益。

总结

当前 AI 大型模型仍处于发展初期，大量的上升空间促使资本无限投入，但这种无限投入会持续多久？

整个行业，现在只卖芯片英伟达赚钱，其他企业都在赚对未来期望的钱。一旦 OpenAI 所产生的创新不足，也就是说， AI2.0 将进入平台期。

OpenAI 必须利用当前的优势，迅速占领终端用户，吸引自己的用户群。否则一旦衰落，Google 和 Meta 这是一家拥有大量流量的现成产品公司，将具有很大的后发优势。

因此，终端设备成为市场竞争的关键，Google 和 Meta 等待公司拥有与消费者接触的平台和商品， OpenAI 那么就需要通过推出自己的内容来推出。 APP 并且与苹果等公司合作，拓宽用户基础。消费者通过价格战和补贴将成为抢占市场份额的重要手段。

最后，芯片也许会变成 OpenAI 尽管面临最大风险。 OpenAI 对芯片和基础设施的自主研发感兴趣，但与微软的合作关系紧张，OpenAI 为了保持芯片开发与成本效率之间的平衡，需要在芯片开发之间找到平衡。 AI 领域领先水平。

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