chatgpt幕后创始人拿微软100亿美元投资

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MSOffice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 。
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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SamAltman搞的一笔巨大对冲、下的一步“大棋” 。
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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 。
chatgpt幕后创始人拿微软100亿美元投资】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 。
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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 。
Tooyoungtoosimple!
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% 。