撰稿 | 言征
OpenAI 財報發布了，年化營收達到了13億美元，平均每月營收超1億美元，但或許創始人 Sam Altman，高興不起來。
因為，大部分收入的信心還是用戶端。據現在客戶的反饋看，企業版ChatGPT高開低走，基本涼了。
事實非常殘酷，OpenAI在企業版ChatGPT方面，正在連續遭受打擊——
當初採用企業版ChatGTP的組織，正在尋找替代品。
1、早期客戶放棄ChatGPT
在ChatGPT推出一年後，其早期客戶已經開始另謀他法了。其中一些公司從競對那裡購買到更便宜的類似的AI服務，而還有一些客戶通過微軟的捆綁產品購買到 OpenAI 的軟體。
比如，名氣很大的Salesforce和Wix，他們現在就正與競爭對手的AI提供商洽談，以找到經濟實惠的替代方案。
Salesforce是最早「入坑」OpenAI的GPT-4的客戶之一，主要場景是用來自動起草電子郵件、將會議聊天內容提煉成成可管理的片段。但現在，Salesforce也在關注開源模型，並創建他們的內部Einstein GPT，據傳這對他們來說更便宜。
Salesforce人工智慧高級副總裁Jayesh坦言，目前公司來到了AI降本的起點，「我們正處於人工智慧成本降低的最開始。隨著這些AI產品的規模擴大，我們開始專注於實現成本效益，這一點只會變得更加重要。」
Wix 曾經也是OpenAI的忠實粉絲，現在也在關注這場大模型競爭，開始測試開源模型，甚至谷歌的產品以降低成本。
就連全球知名軟體公司Zoho，目光也從OpenAI產品轉移到自己開發一款成本效益更高的大模型，目前正在與NVIDIA就GPU收購併談判。
同時，另一家OpenAI旗艦客戶——摩根史坦利正在測試微軟Azure的另一項服務，探索Azure服務是否與OpenAI的服務長期匹配。
考慮替換ChatGPT的名單，還有很多，未來也會越來越多。
2、開源的企業版，也在虎視眈眈
這家由Altman領導的公司也面臨著被開源模型所超越的風險，開源模型更小、更簡單，但足以勝任許多任務。Mistral AI的新模型也優於OpenAI的多面手模型，一些企業已經開始採用它們。
例如，開發工具初創公司Dagster的創始人Pete Hunt在他的摘要技術服務中，從OpenAI的GPT-3.5模型切換到了Mistral AI的一個漂亮的開源模型，在不影響質量的情況下節省了一個捆綁包。由於開源，大大節省了成本。
甲骨文價值數十億美元的Cohere也是如此，它正在大規模無縫地在企業範圍內被採用。OpenAI的ChatGPT，在企業中很難被直接採用，而更多是存在於在Microsoft Azure OpenAI服務中。
對了，別忘了微軟和Meta 的Llama2 的合作。
3、企業版ChatGPT到底哪裡有問題？
首先，自商業版發布以來，許多組織就對ChatGPT的使用持懷疑態度。因為在發布之前，隱私保護等安全問題是前期大家的顧慮點。最為出名的一個例子是，三星員工僅僅使用ChatGPT不到20天就被明令禁止、宣稱永遠放棄ChatGPT。
而「前科」在前給潛在的客戶留下了不好的第一印象。即便後來企業版的發布，也被部分企業認為只是OpenAI迫於成本壓力之下的權宜之計，更有一種觀點認為，這只不過是微軟想通過OpenAI此舉,找出合適的企業用例並快速跟蹤生成式AI 的採用，並在此過程中修復安全缺陷，然後再鏡像一下為客戶提供服務。
說回來，人們擔心這個早期階段的企業版的方方面面：OpenAI會不會用組織的數據來訓練模型，ChatGPT企業版的定價細節以及最終如何通過這個平台賺錢。
其次，對於企業來說，當然要考慮使用成本的問題。據外媒報道，使用OpenAI語言模型的定製版本要比標準版本成本貴10倍，而GPT-4的成本是Llama 2的50倍。
如此明顯的成本差距擺在眼前，即使模型評價很高，也不得不讓企業轉尋它法：「畢竟，Llama2、Falcon 180-B 和 Mistral-7B在性能方面也正在趕上GPT-4，」近期的口碑也一路飆升。
當選項變多的時，CXO的考慮因素也變得更加審慎起來。「在選擇大模型時，沒有對與錯，這取決於用例。但與此同時，了解影響定價的因素也很重要。」人工智慧公司TrueFoundry的聯合創始人兼首席技術官 Choudhary表示。
最後，所謂的OpenAI支持者，微軟也正在「扼殺」掉企業版ChatGPT。根據微軟最近的財報，這家科技巨頭收入增長了13%，達到了565億美元，而這大部分歸因都是：Azure加速銷售了人工智慧雲，當然這一切的背後還是要歸功於OpenAI 的GPT。
當客戶通過Azure購買OpenAI時，微軟將從中分得一杯羹。此外，企業一直在考慮構建大模型的成本，同時意識到開源模型對他們來說更便宜，當然，明顯微軟也在此之列。
儘管目前還不完全清楚微軟通過人工智慧投資進行的雲銷售是否只是因為OpenAI的產品，或者它是否還包括其他開源產品。但微軟也在涉足開源領域以削減成本。例如，它還在其雲平台上提供Meta的Llama 2。開發人員發現，這些開源產品可以取代OpenAI的模型，完成要求較低的日常工作。
4、優等生OpenAI還有希望
最近，OpenAI為所有ChatGPT Plus和ChatGPT Enterprise用戶提供了DALL-E 3。但是，企業客戶仍然沒有留下深刻印象，因為他們渴望更專業的業務用例，而不是通用的。
OpenAI並不完全處於失敗的一方。其他人工智慧服務的一些客戶（AWS SageMaker、谷歌的Vertex AI等）正在尋求更多的多樣性。
例如，忠於AWS SageMaker的富達投資公司（Fidelity Investments）已經開始測試微軟的Azure OpenAI服務，以測試OpenAI的模型。但仍然有很多用例需要OpenAI直接探索，而不是通過微軟。
5、誰也不想當大冤種企業版ChatGPT正在淪為「棄子」
作為被OpenAI寄予厚望的ChatGPT Enterprise卻逐漸淪為越來越多公司的「棄子」，歸根結底是沒有建立起「不可替代性」。
首先，性價比不高。OpenAI的模型固然優秀，但我們看到，以Llama 2為代表的開源模型在性能方面正在追趕GPT-4。更不用說，在大量開源和專有模型中進行選型，必須考慮成本和性能之間的平衡。
再者，不可迴避的幻覺。ChatGPT Enterprise依然無法逃脫LLM當前共性的幻覺問題。這種「幻覺」在娛樂性質的聊天問答中可能不會產生大問題，但在企業場景中，比如處理法律和財務文件時，幻覺的產生可能會引發一系列不可控的惡果。
最後，功能缺乏專業性。雖然被冠以「企業版」之名，但事實上ChatGPT Enterprise現階段提供的功能仍然以通用功能為主，企業用戶很難找到更為專業的業務用例。這讓ChatGPT Enterprise更像一個穿著大人衣服的小孩，空有其形，缺乏其神。
由此看來，放棄ChatGPT Enterprise並不是一個很難做出的決定。在大模型野蠻生長的發展早期，沒有建立起「不可替代性」，即使是行業領頭羊，也很難讓人心甘情願買單，畢竟沒人願意做大冤種。
對於OpenAI而言，或許依然需要從微軟那裡學習如何賺錢，如何從一家科研公司變成一家商業公司。
參考連結：
https://analyticsindiamag.com/whats-up-with-chatgpt-enterprise/
https://analyticsindiamag.com/the-cost-of-using-llms-for-enterprise/