" 我当时见到他不到三分钟，就在想，啊，19 岁的比尔 · 盖茨估计也就这样了吧！"
在 YC 创始人 Paul Graham（格雷厄姆）的眼里，28 岁的 Sam Altman 与 19 岁的比尔 · 盖茨一样，名校肄业、特立独行、坚信世界可以被改变，利他主义与极致野心相交织，但 Altman 更为激进，野心甚至超过了硅谷能容纳的边界。
(资料图片仅供参考)
算起来，格雷厄姆是 Altman 第一位伯乐，2014 年，Altman 被格雷厄姆选中，担任创业孵化器 CEO。而众所周知，Altman 成立 OpenAI 后，找到了他的第二位伯乐：微软现任 CEO 纳德拉。
事实证明，Altman 确实是一匹千里马，Altman 接任 YC 孵化器 CEO 的 5 年里，开辟了多项新业务，带领 YC 总市值冲向约 1500 亿美元，投资网络覆盖 4000 多个创业园区以及 1900 多家公司。而时至今日，一直在双向极端评价中的 OpenAI，也初步交出了成绩单。
8 月 30 日，据外媒《The Information》消息，OpenAI 预计在未来 12 个月内，通过销售人工智能软件及其计算能力，将获得超过 10 亿美元的收入。
消息一出，一片哗然。
毕竟早在 3 个月前，OpenAI 还挣扎在 " 生死线 "，印度新闻媒体平台 Analytics India Magazine 的一份报告中称，OpenAI 仅运行其人工智能服务 ChatGPT 每天就要花费约 70 万美元，OpenAI 目前正处于烧钱的状态，若不加速自身商业化进程，很有可能在 2024 年底不得不申请破产。
这种推测并不是捕风捉影，公开数据显示，2022 年，OpenAI 营收约 3600 万美元，但这一年，他们花掉了 5.44 亿美元，也就说，光去年一年，就净亏 5 亿美元。
一直被喻为 " 吞金兽 " 的 OpenAI 突然开始有了规模化营收，这让所有人心生疑窦：Altman 究竟变了怎样的生钱戏法？
更重要的是，OpenAI 是大语言模型商业潜力的晴雨表，探寻 OpenAI 营收奥秘的同时，也揭开了人们期盼已久的，通用大模型商业化的 " 潘多拉魔盒 "。
对于整个行业而言，提振信心是一方面，另一方面，一旦 OpenAI 的商业模式跑通，给行业树立了新的模版，预计很快，便会再掀起一波 " 百模商业化大战 "，推着 AGI 火速进入第二阶段。
OpenAI 的商业版图
OpenAI 从推出 ChatGPT 的那一刻，就以猎人般的毒辣目光盯上了商业化。
去年 11 月 30 日，GPT-3.5 横空出世。仅两个多月后，OpenAI 便火速开启收费模式，上线 ChatGPT Plus 订阅计划。
今年 5 月以后，OpenAI 在商业之路上越走越远，频放 " 大招 "：
5 月 15 日，推出 ChatGPT iOS 应用程序。
5 月 31 日，全面开放了 GPT-4 第三方插件功能（plugins）。
6 月 21 日，被曝计划推出一个类似 "App store" 的大模型商店。
6 月 23 日，被曝计划推出 ChatGPT 版 " 个人工作助理 "。
8 月 29 日，OpenAI 发布功能完全对标 Bing Chat 的企业版 ChatGPT。
（图源：OpenAI 官网）
据 OpenAI 官网显示，目前，其产品主要分为两类：一类是以 API 为主的产品，其中包括可调用 GPT 模型、DALL · E 模型（文生图模型）；Whisper（语音识别模型）和为开发者提供的 Chat ( 对话）、Embeddings（向量化）、Analysis（分析）、Fine-tuning（微调）功能；一类是以 ChatGPT 对话机器人为核心的产品，分为个人版和企业版。
基于 OpenAI 官网资料以及对公开资料的整理，光锥智能发现 OpenAI 目前主要有两大收入支柱。
（光锥智能绘制）
首先是 ChatGPT 诞生以来，OpenAI 最依仗的按 API 调用收费模式。在该模式下用户几乎可以使用 OpenAI 所研发的多模态能力，贯穿底层大语言模型、模型部署、模型开发等过程，且价格也十分友好，每次调用只需几美分。OpenAI 官方并未具体划分使用者是个人用户还是企业，但据外媒报道，除了大量个人用户外，Jasper、Slack、Salesforce、摩根士丹利等知名企业都是其早期用户。
值得一提的是，在这个收费模式之下，OpenAI 还向其最大的 " 金主 " 微软提供了包括编码、GPT-4、文生图、ChatGPT 等多项功能，并融入进微软云服务、搜索、办公软件等多款产品中。OpenAI 能从中收益几何尚未可知，但以 Azure 云业务为例，微软使用上述 OpenAI 功能的成本与报价一致，同时，OpenAI 的所有技术还在微软的 Azure 云基础设施上免费运行。
其次是以 ChatGPT 产品为主的订阅收费制。早期 OpenAI 以免费方式获取了大量的训练数据，也凭借此，在 9 个月内，刷新 TikTok 和 Instagram 的用户增长数据，成为最快达到 1 亿用户数的应用。
为微软 " 做嫁衣 "、给用户 " 尝鲜 "，毕竟不是 OpenAI 的最终目的。想要盈利就要找到提升付费率的方式。6 月，ChatGPT 用户数越过峰值后出现下滑，OpenAI 便开始将经营思路从 C 端转向 B 端，试图 " 抢 " 金主的生意。
OpenAI 方面表示，不少大型企业对其企业级新品感兴趣，自 ChatGPT 推出以来，已经被超过 80% 的财富 500 强公司团队采用，包括 Block、Canva、雅诗兰黛、普华永道等大型企业也已提前试用了 ChatGPT 企业版的 Beta 版本。此后，OpenAI 也将针对小型机构推出 ChatGPT 商务版本，并提供更多定制化选项。
据光锥智能了解到，ChatGPT 面世以来，最令人期待的，当属企业版。在一直被诟病 " 数据隐私安全 " 之后，OpenAI 对产品做出了调整。
ChatGPT 企业版目前有 OpenAI 最先进的语言模型 GPT-4 驱动，企业用户拥有优先访问 GPT-4 的权利并取消了使用上限，执行速度相比普通 GPT-4 提高了两倍。此外，企业版允许输入更多的内容，上下文窗口扩大到 3.2 万个 Token、约 2.5 万个单词。
OpenAI 承诺，客户的提示语和其他所有数据都不会被用于模型训练，用户可以控制数据的保留时间，任何已删除的对话都会在 30 天内从 ChatGPT 的系统中被自动删除。
另外，在部署方面，企业版提供了一个全新的管理控制平台，能够批量化地管理使用人员，包括单点登录、域验证以及包含使用统计信息的仪表板等，适合大规模可扩展的部署。同时也增加了向量化工具、高级数据分析工具等全套工具链的配套使用。
以此观之，OpenAI 正在试图从以前低收费、低频率的按 Token 收费的 API 模式，转向高定价、高粘性的 2B 订阅收费和定制化解决方案收费的多样化收费模式。
越增长，会不会越亏损？
营收增长，也并不意味着 OpenAI 真正开始赚钱，毕竟 10 亿美元在 OpenAI 的投入成本中，也只能是 " 洒洒水 "。并且全面开启商业化后，随着 OpenAI 用户量和 GPT4 持续研究对算力的需求，成本会随着用户规模持续上升，不少科技公司都难以摆脱 " 营收越增长越亏损 " 的魔咒。
OpenAI 的高成本有目共睹。据光锥智能梳理，目前 OpenAI 的成本投入主要分为以下几个部分：
人才成本：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。据国外薪酬网站调查，OpenAI 软件工程师工资待遇的中位数是 92 万美金。
训练成本：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）。另据半导体咨询研究公司 SemiAnalysis 数据显示，如果 OpenAI 云计算的成本是差不多 1 美元 / 每 A100 小时的话，那么在这样的条件下，仅一次训练的成本大约是 6300 万美元，这还不包括所有的实验、失败的训练和其他成本，例如，数据收集、RLHF、人力成本等。
推理、运营成本：援引《福布斯》报道称，ChatGPT 的大型语言模型的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 "，" 事实上，ChatGPT 的推理成本每周都会超过培训成本 "。
投资：据外媒 The Information 报道，年初，OpenAI 通过微软和其他投资者支持的 1 亿美元创业基金投资了至少 16 家公司，其推出的加速器 Converge，投资了 10 家公司。光锥智能也发现，今年上半年，OpenAI 以企业名义公开投资的次数达到了 3 次，在它之前是微软、谷歌、英伟达一众老牌公司。
收购：8 月 17 日，OpenAI 宣布收购了一家名叫 Global Illumination 游戏公司，据悉这是 OpenAI 自 2015 年创立以来的首笔公开收购。
据公开资料显示，自 OpenAI 成立至今，光是被投资就收到了 150 多亿美元，用来填补高成本训练、开发大模型的 " 窟窿 "。
通往 AGI 的目的地，OpenAI 的确需要钱，但 " 烧钱 " 就像个无底洞，" 流血 " 可能也换不来增长，正是因为如此，OpenAI 才要加快商业化进程。
但有营收也不意味着扭亏为盈。方正证券曾根据公开数据，仔细计算了 ChatGPT 的相关指标，分析中指出：OpenAI 盈利的总逻辑是提高 GPT-4 付费比例，降低 GPT-3.5 成本，后者是 OpenAI 最主要的成本来源。
在 GPT-3.5 成本压缩的情况下，如果日活月活比例达到 35%，月活付费率突破 12%，或能实现盈亏平衡。对于压缩成本后的 GPT-3.5 模型和 GPT-4 模型，若月付费率每月提升 0.5% 或能扭亏。
截至 2023 年 7 月 12 日，ChatGPT 网页日访问量已基本持平，维持在五千多万。截至 2023 年 6 月 19 日，OpenAIChatGPTiOS 端美国地区前 30 日平均日活跃用户 94.6 万人。
data.ai 数据显示，截至 2023 年 6 月 19 日，ChatGPT iOS 端 5 月 21 日 -6 月 19 日美国地区平均日活用户量约 94.64 万人，累计付费用户数约为 4.13 万人。因此日活付费率（月付费用户数 / 日活跃用户）约为 4.36%（4.13 ÷ 94.64）。据 Questmobile 数据，百度 APP 日活月活用户比例为 37% 左右，因此如果 ChatGPT 日活月活比例为 37% 时，月活跃人数约为 255.78 万（94.64 ÷ 37%），此时月活付费率（月付费用户数 / 月活跃用户）约为 1.61%（4.13 ÷ 255.78）。
以上数据说明 OpenAI 的商业化仍道阻且长，未来，只有提高用户付费比率，到达一定水平，才能实现盈亏平衡，单独的营收无法说明问题。
OpenAI 与微软 " 抢食 "
商业模式跑通固然可喜，但问题也随之而来。曾经的 " 隐忧 " 直接被搬到了台前，那就是与微软之间微妙的关系。
需要明确的前提是，无论 OpenAI 与微软度过了多么甜蜜的 " 蜜月期 "，这都是两个独立运营的机构和公司，虽然相较于收购或投资的关系二者的合作更为特殊，甚至纳德拉不惜力排众议，关停部分业务为 OpenAI 建设智算中心，但一旦 OpenAI 开始独立商业化，就意味着二者要分同一块蛋糕，也就避免不了战争和厮杀。
而与直面竞争不同的是，OpenAI 与微软，关系更为紧密，也更为复杂。
2019 年，OpenAI 从非营利性过渡到混合模式，其中一个名为 OpenAI LP 负责开放人工智能研究实验室开发产品商业化。同年，微软在该伙伴关系中投入 10 亿美元，通过其 Microsoft Azure AI 超级计算技术，作为训练 GPT 模型的基础架构。而在 2022 年，这种伙伴关系进一步加强，微软向 OpenAI 投资 100 亿美元。
（OpenAI 成立的营利性主体 OpenAI LP）
据一位了解双方合作条款的人士称，在 OpenAI 偿还其第一批投资者后，微软将获得 75% 的利润，直到其主要投资得到偿还，之后将获得 49% 的利润，直到达到理论上限。同时，据知情人士向外媒爆料，从 2025 年左右开始，每年将利润分享的上限提高 20%，而不是给利润分享设置硬性上限 -- 基本上是他们的投资回报。据了解该交易的投资者说，微软可以有效地拥有该公司超过三分之一的股份。
今年 3 月至今，光锥智能也向不少企业了解到，想要使用 ChatGPT 的能力，摆在面前的是两条路：一是直接调用 OpenAI 的 API 接口，按 Token 使用数量向 OpenAI 付费；二是在 Azure 上，基于公有云算力使用 OpenAI 的服务，相较于前者，Azure 的服务更加安全，价格平齐的情况下，配套设施也更为完善，这也是微软云的销售人员一直强调的 " 差异性 "。
但通过调查来看，即便如此，仍然有一大部分企业选择直接调取 API 服务，原因之一在于简单方便，按需付费的模式对于个人开发者和中小型企业来说更为经济划算，更重要的是，调用 API 和采买云服务的逻辑完全不同，前者开发者自己就能决定，而后者则需要向上审批汇报并考虑与业务的结合。
正如前文所说，在外界眼中，双方是互补的，微软向 OpenAI 提供资金、资源和技术支持，而 OpenAI 则助力微软一跃再次成为最顶尖的科技巨头，但这样的局面，随着 2023 年 OpenAI 的逐步商业化，也发生了改变。
今年六月，根据《The Information》，微软的一份内部文件指示 Azure 的销售人员告诉客户微软能比 OpenAI 提供更多的服务；而 OpenAI 则在通过延迟授予微软产品 API 访问权限、暂缓提供最新模型等方式，进行防御。这是首次向外界展示了双方之间出现的细微裂痕。
当投入到残酷的市场化竞争中，双方的利益冲突在所难免，一段销售话术证明不了什么，背后的战略才能真正说明问题。
比如今年 3 月份，OpenAI 在抢先与 Snap 和 Instacart 等公司签约后，微软云服务间隔了一周才公布了 ChatGPT 功能的预览；GPT-4 语言模型发布后，同样是 Duolingo 和 Stripe 等公司已经直接向 OpenAI 付费之后，微软的云服务才获得了 GPT-4 的接入权。
技术掌握在 OpenAI 手里，它必须对微软共享，但共享的时间、节点以及程度，却没有具体的说明和规定，OpenAI 欲利用这种 " 时间差 "，来抢夺一部分标杆客户。
不客气地说，OpenAI 如何处理好与微软之间的关系，双方划定界限、制定标准、找寻合作方式和平衡点，一旦处理不慎，很有可能会是双方共同的危机。
不过，商业世界里，没有永远的朋友，也没有永远的敌人，只有永远的利益，在利益面前，聪明如 Altman 和纳德拉一般的 " 鬼才 "，人们更期待他们如何再创奇迹，而非落入 " 撕逼 " 的俗套里。
来源：光锥智能
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