OpenAI正在殺死創業公司？_GPT

誰也無法想到，在這一輪AIGC浪潮中，一些AI公司還沒來得及顛覆行業，自己卻快被顛覆了。

7月12日，美國AIGC獨角獸Jasper聯合創始人Dave Rogenmoser在職場社交網站LinkedIn發布公告，“鑒于行業的巨大變化，為了集中精力并調整資源，團隊將開啟裁員”。Jasper的產品主管Jeremy Crane也在本月初離職，任職不到一年。

這家成立于2021年的獨角獸在去年10月剛剛完成價值1.25億美元的融資，是AIGC領域成長最快的公司之一。

同樣傳出裁員消息的還有無代碼AI營銷平臺Mutiny，曾獲得紅杉資本、老虎全球基金的投資。前員工在LinkedIn發帖稱，Mutiny上月底裁員約30%。

AIGC的人才爭奪戰仿佛還在昨日。這兩家獲得巨頭青睞，發展勢頭正盛的公司為何在此時裁員？

答案與ChatGPT有關。2022年11月30日，OpenAI發布ChatGPT，在推出僅兩個月后，其月活用戶就已經突破1億人，給這些在大語言模型（LLM）基礎上開發應用的初創公司帶來了沉重一擊。

金沙江創業投資基金主管合伙人朱嘯虎就曾表示，“ChatGPT太強大了，對創業公司很不友好”。

從歷史的脈絡來看，在技術發生重大變革的時期，初創公司往往是機會的掌握者。在當下的生成式AI浪潮中，相較于需要大量投入的大模型，創業者在應用層有更多的創業機會。但是當大模型公司開始推出自己的應用，應用層的初創公司該怎么應對與前者的關系，又該如何構建屬于自己的護城河？

近期著名創業孵化器Y Combinator在一場討論中，直接提出了靈魂拷問：“OpenAI會殺死所有創業公司嗎（Will OpenAI Kill All Startups）？”

這個問題的答案不僅決定了中小創業公司的命運，也關乎著更大的、也更重要的AI生態系統的構建。

特朗普NFT系列最高成交價0.84ETH 24小時交易額居OpenSea首位:金色財經報道，OpenSea數據顯示，當前美國前總統特朗普發行的首個NFT系列Trump Digital Trading Cards地板價突破0.6ETH，今日成交價一度達0.84ETH，該系列NFT24小時交易額達2991ETH，居OpenSea首位，24小時增加80%。該系列NFT總交易額達4778ETH，共計15,825個持有地址。[2022/12/18 21:52:11]

ChatGPT之前，Jasper無疑是AIGC領域最受矚目的明星獨角獸。

2020年，OpenAI發布GPT-3——ChatGPT底層大模型的上一個版本，在人工智能領域引起了不小的震動。Jasper創始人Dave Rogenmoser敏銳地察覺到了GPT-3所蘊藏的商機，憑借著上一次創業項目的投資人Y Combinator的關系，Jasper在2020年12月就獲得了GPT-3訪問權限。

GPT-3早期具有學習成本高、調用不便等問題，不能同用戶直接對話。Jasper在GPT-3的基礎上進行高精度的前端提示和交互界面設計，再利用團隊營銷經驗對模型精調。Jasper提供AI生成文本功能，并為營銷人員提供定制化模板，自動生成博客文章、新聞稿件、廣告文案等文本內容，在媒體工作者、營銷人員中大受歡迎。

2021年Jasper一經推出便迅速獲得成功。同年10月，Jasper就獲得了8500萬美元的A輪融資。2022年Jasper年營收預計達到6000萬美元，成立僅18個月后就達到了15億美元的估值。

“他們得到了一個巨大的機會。”Coatue資本的聯合創始人兼高級董事總經理Thomas Laffont說，“Jasper 處于領先地位，產品與市場明顯契合。他們還敲定了一批擁有各種專業知識的優秀投資者。”

Binance Labs戰略投資Open Leverage:6月21日消息，Binance Labs宣布戰略投資Open Leverage。據悉，Open Leverage是一種無需許可的借貸和保證金交易協議，部署在以太坊和BNB鏈上，使交易者能夠在 DEX 上做多/做空任何交易對。[2022/6/21 4:43:13]

然而，ChatGPT的橫空出世，改變了這一切。

GPT-3是Jasper的業務支柱。在GPT開發早期，Jasper和OpenAI是良好的合作伙伴，一方給技術，一方給反饋，雙方各取所需。但核心技術在對方手中，Jasper終究是基于GPT的二次開發。對于沒有自研大模型的Jasper來說，不管取得的成績多么輝煌，這場交易注定是危險的。

“當Altman已經成為AI開放海洋中的鯨時，Rogenmoser更像是一條?魚（remora），這是一種附著在鯨類動物身上并以殘骸為食的鰭狀魚。OpenAI需要像Jasper這樣的合作伙伴來支付賬單，但對后者的需要程度，遠不如Jasper對OpenAI的依賴。”The Information作者Arielle Pardes評價道。

ChatGPT的推出就將這種風險展露無遺。經過兩年的迭代和RLHF技術支持，ChatGPT不僅能夠聽懂用戶指令，而且可以利用自然語言與用戶直接對話。

簡單來說，大語言模型和用戶之間不再需要“中間商”促成交易了。

同時，ChatGPT的免費發布也讓Jasper面臨更大的窘境。盡管Sam Altman已經強調“不會試圖與我們的合作伙伴競爭” ，但當用戶可以免費獲得ChatGPT 時，誰會為Jasper每月支付49美元？

受到ChatGPT沖擊的不止是Jasper一家公司，所有做文本相關產品的公司，都會面臨類似的風險。

OpenSea（Polygon）12月NFT銷量接近200萬枚:1月6日，據DuneAnalytics數據顯示，OpenSea（Polygon）12月NFT銷量接近200萬枚，創歷史新高，比OpenSea（ETH）的12月NFT銷量（122萬枚）高出約64%。[2022/1/6 8:30:27]

比如，Grammarly是一家估值超百億美元的AI寫作助手公司。ChatGPT發布之后不久，很多用戶就意識到，ChatGPT強大的文本生成功能，或將覆蓋Grammarly引以為傲的核心競爭力——優秀的拼寫、語法審校能力。再加上懸殊的價格差距，Grammarly不再是一個高性價比的選擇。

“這么多年我一直用Grammarly幫我修改英文，但ChatGPT實在是太厲害了，比Grammarly實在好太多了。ChatGPT知道我在講什么，但是Grammarly并不知道。”一位留學生這樣說。

OctoML公司首席執行官Luis Ceze也表示“如果像Grammarly這樣的公司不盡快找到自己獨特的競爭模式，那么他們很快就會被其他整合了LLM的文本界面所取代”。

為了應對生成式AI的沖擊，今年4月Grammarly也推出大語言模型工具GrammarlyGO，已經開放了快速生成文稿、修改文本長度、回復郵件等功能。

Grammarly首席執行官Rahul Roy-Chowdhury也表示“Grammarly正在超越修改和更正文本的傳統業務，轉向撰寫內容”。

很難有明確的數據說明，現在究竟有多少基于GPT系列或其他大模型開發的產品。和Jasper一樣，這些產品背后的一些初創公司也岌岌可危。

其中大多數直接調用大模型的公司往往沒有過于復雜的商業邏輯——用戶輸入信息，調用微調后的大模型進行處理，向用戶輸出信息，很快就完成了一個閉環。印證到Jesper上便是，用戶輸入需求，接著處理出一篇文章完成輸出。

億萬富翁Leon Cooperman：比特幣沒有很大的意義:9月13日消息，億萬富翁及對沖基金Omega Advisors創始人Leon Cooperman近日在接受CNBC采訪時表示，比特幣“沒有很大的意義”，并警告潛在的加密貨幣購買者對比特幣“要非常小心”。他說，對他而言，黃金將是一個比比特幣更好的儲值場所。此外，Cooperman表示，美國政府最終會反對比特幣。（福布斯）[2021/9/13 23:21:46]

大模型公司在進行模型迭代或推出類似產品時，很有可能輕易地覆蓋甚至超越了這些產品的功能和價值。因為，在本質上它們只是大模型的“套殼產品”。

硅谷知名風投機構A16Z描繪了目前生成式AI技術棧的圖景，相較于自身擁有模型的應用，沒有模型的應用需要緊緊依靠大模型公司的支撐。“Jasper們”和OpenAI的競爭，本質上是應用層與模型層的競爭。

出門問問創始人李志飛曾在朋友圈表示，“ChatGPT的發布把很多淺層用戶從Jasper那里吸走了”。

生成式AI技術棧（圖片來源：A16Z）

在發展初期，依靠大模型供應商是應用層公司起步甚至發展業務的好辦法。但在初具規模之后，如何處理模型與應用之間的關系，成為了生成式AI應用公司不得不面臨的重大問題。

一種看法是，模型即服務（Model as a Service），這足以讓一個小型的開發團隊快速迭代，并隨著技術的進步及時更換模型供應商。Jasper確實也這么做了，除了OpenAI的模型之外，Jasper在其產品中還納入了其他開源模型，例如GPT-J、GPT-NeoX、T5和BLOOM。

另一種看法是，對專有的產品數據進行重新訓練，自研大模型。李志飛也提到，“面對專業用戶，Jasper原本存在一種可能的路徑，那就是自建大模型、開發出獨特的滿足專業用戶的產品feature，從而留住專業用戶”。

動態 | 道德供應鏈管理區塊鏈初創公司OpenSC獲得400萬美元種子基金:波士頓咨詢集團和世界環保組織World Wide Fund的合資公司OpenSC今天宣布從投資者Christian Wenger處獲得了400萬美元的種子基金。 據悉，OpenSC使用區塊鏈技術跟蹤存在道德違規行為的商品。該公司首席執行官Markus Mutz表示，該資金將用于進一步開發基于區塊鏈的供應鏈。[2019/9/17]

但同時他也認為，這并不是一條樂觀的道路。自研大模型對團隊的資金和人才有更高的要求，初創公司很難具備科技巨頭的財力、物力、人力。況且，在美國以OpenAI為代表的幾家頭部大模型公司已經逐漸占據主導地位，部分開源大模型也基本完成了生態建設。

這也是為什么，做AIGC應用領域的創業公司這么多，大模型卻還是巨頭們的游戲。

越來越多的開發者正在提出同一個擔憂，如果繼續使用OpenAI的API進行應用層開發，OpenAI最終是不是可能會發布和他們競爭的產品？

除了聊天機器人ChatGPT，OpenAI還曾發布過三款產品，文字生成圖像工具DALL-E、自然語言轉代碼系統Codex、自動語音識別系統Whisper：

2021年1月，DALL·E發布，可以從自然語言的文本描述中生成圖像。一年后，有更高性能的二代DALL·E 2亮相，目前已面向所有人開放。

Codex是AI代碼補全工具Github Copilot的技術支撐，可以實現將簡單的英語指令轉化為十幾種流行的編碼語言，于2021年8月通過OpenAI的API發布。

Whisper是一種自動語音識別系統，可以實現99種語言的識別和轉錄。OpenAI在2022年9月開源了Whisper，并在2023年3月與ChatGPT API一起發布了Whisper的API版本。

不過，現在可以確定的是，OpenAI已經暫停了推出更多產品的步伐。

在今年5月，OpenAI聯合創始人兼CEO Sam Altman在Humanloop CEO組織的閉門討論中表示，OpenAI不會在ChatGPT之外發布更多的產品。

Sam Altman表示，歷史上偉大的平臺公司都有一個殺手級應用。ChatGPT的愿景是成為一個超級智能的工作助手，而許多其他GPT的用例OpenAI將不會觸及。

在Y Combinator組織的名為“OpenAI將殺死所有創業公司？”的討論中，Y Combinator董事總經理Michael Seibel認為，“OpenAI和Anthropic等公司實際上是在努力構建AGI，他們不是在努力構建AI驅動的CRM（客戶關系管理系統）或更好的搜索之類的東西”。

OpenAI和人工智能對初創公司的影響有待觀察，但歷史表明，每一次技術產生重大變革的時期，技術革新通常會給初創企業帶來更大的機會，而不是壓制。

瀏覽器時代，網景的發布阻止不了之后微軟IE、Google的發展；移動互聯網時代，iPhone的誕生揭開了Meta、Uber等一眾移動應用廠商崛起的序幕。

目前來看，ChatGPT所沖擊的只是基于GPT二次開發的“套殼產品”，OpenAI帶來的AI技術變革，將催生出新的令人驚嘆的初創公司。

據不完全統計，ChatGPT爆火后的七個月內，全球大模型數量已多達數百個，僅中國就至少有80個。今天，基礎大模型已經初步形成互聯網大廠、AI科技公司、明星初創公司、學界科研機構等多方勢力“百模大戰”的格局。

大量的資金、人才、技術涌入了基礎大模型，而對于應用層的討論聲音要小很多。大模型是基礎設施，需要通過應用才能和用戶產生關系。這是一個更大的生態。

百度創始人、董事長兼首席執行官李彥宏認為生成式AI將催生新產品、新業態，會有很多創業和投資，大模型時代最大的機會在于應用層。他曾表示，“在應用層，將會出現全新的、十倍于現在微信和抖音的創業機遇”。

AI應用層的變革主要分為兩類，一種是常見的基于大模型做既有產品的升級，代表公司為微軟、Salesforce、阿里巴巴等科技巨頭，以及大量的中小軟件公司。

微軟已經將OpenAI的大模型能力，引入其全系產品中，包括New Bing搜索引擎、Microsoft 365 Copilot、Windows Copilot，國內阿里巴巴旗下的釘釘，也基于旗下通義千問模型進行了改造。

傳統SaaS公司正在快速接入AI。在細分行業領域，AI產品多應用在銷售、咨詢、管理等產業場景中，幫助企業打造競爭壁壘。以全球排名第一的CRM廠商Salesforce為例，Salesforce堅持AI+數據+CRM戰略，在2023年推出兩個AI產品EinsteinGPT、SlackGPT。

另外一種，則是基于AI大模型的原生應用，但目前尚未爆發。

以最近爆火的Agent為例，Agent作為人與LLM的中介，可能會挑戰原有平臺的分發機制，用戶不再依賴平臺使用軟件，而是直接與Agent互動獲取服務，過去SaaS也可能會變成AaaS（Agent as a Service）。新的產品邏輯將進一步降低用戶使用技術的門檻，并滲透到新的使用場景。

無論是既有的互聯網產品還是正在成長的AI原生應用，在大模型時代都有可能經歷新一輪洗牌。金山辦公技術總監熊龍飛告訴「甲子光年」：“關鍵在于，要構建自己的技術壁壘。”

過去的積累與面向未來的投入都很重要。比如，金山辦公除了大模型的功能模塊之外，還積累了35年的文檔處理底層技術，以及從2017年開始投入研發的AI能力。此外，為了結合大模型，金山辦公還特地開發了向量化系統、提示詞管理器、各類AI能力和大模型的外掛系統等基礎技術。

應用層公司的核心壁壘不僅僅在于模型能力，產品設計、數據管理、服務網絡等方面同樣重要。

以Grammarly為例，有用戶告訴「甲子光年」，“Grammarly主要應用場景有鍵盤輸入法、瀏覽器插件和各個終端應用。ChatGPT在論文寫作或者滿分作文上興許能用到，但日常溝通還是Grammarly更方便” 。

隨著模型能力的發展，算力價值在應用層可能被抹平，數據才是長期的壁壘所在。真格基金管理合伙人戴雨森在之前的一次演講中表示，“當數據的質量和數量增加時，模型的性能和效果會提升，同時也會增加用戶壁壘”。以微信為例，最早期的微信其實沒有壁壘，后來通過與眾多用戶之間的特有關系形成了網絡效應，從而產生壁壘。

在大模型可以覆蓋的通用場景之外，創業者在垂直領域積累深厚獨特的行業數據，或者做冷門領域的先行者，或許更有可能獲得成功。

新一輪的AI浪潮無異于大浪淘沙，只有擁有核心本領才能立于不敗之地。

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