作者｜冬梅、核子可樂
作為讓人工智慧（AI）真正家喻戶曉的傳奇企業，OpenAI 可能面臨著新的嚴峻考驗。根據《Analytics India Magazine》報道，如果 Sam Altman 執掌的這家公司繼續以目前的速度燒錢，那麼最快到 2024 年底就可能宣告破產。
《Analytics India Magazine》指出，單是運行 AI 服務 ChatGPT 一項，每天就要花掉 OpenAI 公司近 70 萬美元。儘管 Altman 一直努力推動 GPT-3.5 和 GPT-4 轉為收益，但 OpenAI 仍遠未能達到收支平衡，至於走向盈利更是天方夜譚。
自去年發布之後，ChatGPT 已經成為有史以來增長最快的 AI 平台之一。但最近幾個月，初期令人欣喜若狂的業績數字已經停止增長，進一步削弱了該公司創造可觀收入的期望。
當 ChatGPT6 月份的用戶數量較 5 月份有所下降時，有人猜測可能是因為學生放假，檢索信息動作有所停滯才導致的下降。另一方面，也可能是因為自從該公司為用戶發布 ChatGPT API 以來，人們開始構建自己的機器人，而不是使用原來的產品。
根據外媒 SimilarWeb 介紹，與今年 6 月的 17 億用戶相比，ChatGPT 在 7 月的用戶數量環比下降 12%、目前為 15 億。
開源大模型的興起，
讓 OpenAI 處境更加艱難
X（原 Twitter）上的一位用戶表示，ChatGPT 無法產生收入的一大原因就是 API（應用程式編程接口）正蠶食其利潤。雖然很多企業禁止員工使用 ChatGPT 處理工作，但人們正使用 API 在不同的工作流程中運用大語言模型（LLM）。而所謂 API，代表的正是讓一款程序向其他程序提供服務的結構化方式。
OpenAI 認為用戶數量下降只是因為人們開始使用 API 來構建自己的產品，但外界很多人卻不這麼認為。
外界不少聲音認為，OpenAI 產品受歡迎程度下降是從開源大模型模型的興起開始的。Meta 的 Llama 2 與微軟合作，允許人們將該模型用於商業目的。
那麼，人們為什麼不選擇易於修改的 Llama 2，而去選擇 OpenAI 提供的付費、專有和受限版本呢？可以說，與 GPT 相比，Llama 2 在某些用例中也要好得多。人工智慧開發人員 Santiago 表示，「我已經與兩家初創公司進行了交談，他們正在從專有模型遷移到 Llama 2。」
另外，值得注意的是，儘管執行長 Sam Altman 並不擁有 OpenAI 的股權，但該公司很久以前就從非營利組織轉變為盈利組織。儘管 Altman 可能並不關心利潤，但作為一家盈利公司 OpenAI 不得不關心利潤率。
目前尚無可行的上市路線
報道還補充稱，對於 OpenAI、Anthropic 或者 Inflection 等任何領先的 AI 廠商來說，通過首輪公開募股（IPO）從股市上尋求資金注入仍然為時過早。Investopedia 發布的報道指出，任何成功的 IPO 都至少需要保持 10 年運營、再加上 1 億美元的收入作為前提。
OpenAI 之所以眼下還沒有「爆雷」，主要得益於微軟慷慨拿出的 100 億美元投資。然而，考慮到用戶規模的直線下降，該公司提出的 2023 年預計收入 2 億美元、2024 年預計收入 10 億美元的目標已經變得過於樂觀，甚至可以斷言其虧損態勢只會進一步惡化。而且自從推出 ChatGPT 聊天機器人以來，OpenAI 的財政狀況其實越來越差，今年 5 月的虧損額已經翻番達 5.4 億美元。
目前市場上缺乏充足的企業級 GPU（圖形處理單元）供應，大國之間的技術戰也加劇了 OpenAI 面臨的困境。Altman 曾多次提到，GPU 資源的稀缺已經在阻礙該公司訓練更多新模型。
但 OpenAI 也並非就「無藥可救」。OpenAI 向付費版本的轉變可能為他們帶來了大量的金錢。預期收入的預測可能來自購買 API 和使用基於 GPT-4 的聊天機器人或其他產品（例如 DALL-E2）的人們。但這方面的財務數據仍然模糊。
即便如此，如果這家以大模型為重點的公司進行首次公開募股，它可能會被更大的公司收購。至於員工，雖然很多人可能會離開 OpenAI 去加入競爭對手，但該公司仍在以豐厚的薪水招聘人員，甚至將辦事處擴展到了倫敦。
大模型太燒錢了！
眾所周知，訓練大模型所需的計算資源是非常巨大的，並且在大型模型上運行推理的計算成本也會很高。大模型需要專門的硬體和軟體才能有效運行。企業可能需要投資昂貴的基礎設施來處理大型語言模型的處理要求。有專家估計，GPT3 的培訓成本可能在 400 萬美元到 1000 萬美元之間，甚至更多。
訓練人工智慧模型需要大量數據，並且標記這些數據可能既耗時又昂貴。此外，獲取數據的成本也越來越高。例如，一項研究發現，為機器學習創建高質量數據集的成本從每項任務 1 美元到 100 美元不等，具體取決於任務的複雜性和所需的專業知識水平。史丹福大學的另一項研究發現，為深度學習標記單個圖像數據集的成本可能高達每張圖像 3.50 美元。OpenAI 的 GPT-3 訓練數據集大小為 45 TB。這些數字表明，訓練人工智慧模型的成本（包括數據採集和標記）是一項重大投資。
更重要的是，想要訓練一款大模型，需要付出的成本並不僅限於硬體和數據。訓練、微調和部署大型語言模型需要高度專業的技能，而組織的員工可能不具備這些技能。雇用這樣的人可能會很昂貴，並進一步增加整體研發成本。此外，近年來，對人工智慧和機器學習專業人才的需求大幅上升，導致市場上此類人才短缺。結果就是雇用和留住這些人才的成本大幅增加。根據 LinkedIn 的一份報告，人工智慧專家職位是最熱門的新興職位之一，在美國每年的平均基本工資為 13.6 萬美元。同一份報告還發現，過去四年對人工智慧專家的需求每年增長 74%。
據微軟第二季度財報顯示，微軟在今年該季度的資本支出（主要用於購買硬體和軟體）超過了 107 億美元，較去年同期相比增長了 23％，是公司歷史上最高的季度資本支出。
微軟財務長 Amy Hood 告訴投資者，這個數字在接下來的四個季度中會進一步攀升。此外，谷歌財務長 Ruth Porat 也釋放出了同樣的信號，Porat 稱公司的資本支出將在 2023 年下半年和 2024 年增加，主要是用於購買伺服器和 AI 研發上。
財力雄厚如微軟、谷歌，也被大模型「削掉了一層皮」，更別提 OpenAI 了。
GPU 短缺更是讓 OpenAI 雪上加霜。Altman 曾表示，市場上 GPU 的短缺導致該公司無法訓練進一步的模型並對其進行改進。現在該公司已經在「 GPT-5 」上申請了商標，很明顯該公司想要對其進行培訓。這反過來又導致 ChatGPT 輸出質量的大幅下降。
因此，如果 OpenAI 不能很快獲得更多資金，該公司可能不得不在 2024 年底之前申請破產。到那時我們將面對的局面可能是：大模型市場競爭越來越激烈，損失越來越大，用戶越來越少，訴訟越來越多，大模型質量越來越差。
參考連結：
https://www.wionews.com/science/openai-may-go-bankrupt-by-end-of-2024-costs-700k-to-operate-chatgpt-daily-report-625016
https://analyticsindiamag.com/openai-might-go-bankrupt-by-the-end-of-2024/
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