OpenAI走在破产边缘？无所不能的ChatGPT，似乎遇到“危机”了。

　　最近一则消息，引发了AI行业的震动。8月13日，印度新闻媒体平台发布的一份研究报告称，OpenAI可能在2024年底破产！

　　有人担忧，如今大模型层出不穷，无数公司争相竞逐，连全球领头企业OpenAI都遭遇困境，辉煌一时的“ChatGPT”们会是昙花一现吗？未来还能走多远？为此，记者走访了多位AI领域专家和投资界人士。

　　亏损数亿美元

　　OpenAI会破产吗

　　据央视财经报道，由于开发聊天机器人应用程序ChatGPT，并从谷歌招聘了关键员工，OpenAI去年亏损额大约翻了一番，达到了惊人的5.4亿美元左右。这么“烧钱”搞人工智能，OpenAI会走向破产吗？记者咨询了几位AI领域专家，他们近乎一致地表示：不大可能。

　　浙江大学计算机学院教授汤思亮觉得，至少在5年之内，OpenAI不会破产。同样，中国人民大学高瓴人工智能学院教授卢志武也说，关于破产的言论，可信度并不高。但大模型光鲜的背后，人们的确开始关注成本了。他告诉记者，消息称OpenAI每日花销70万美元，但这个运维成本里面如果包含了训练和推理两部分，这个数字是完全正常的。

　　其实，OpenAI从未对外透露过运行大模型的真实成本，但其财务状况却屡次被业界“揭短”。

　　高昂的成本，已然是大模型背后的“痛点”。“微软前期投资OpenAI所花经费、后期把GPT从3.5升级到4.0，甚至当前升级到5.0做的储备成本，所需的花销远远不止运维成本。所以，每日70万美元并不准确。”国际策略研究员陈佳告诉记者。

　　多位专家表示，如果仅基于财务因素就认为OpenAI要破产、退出历史舞台，这个结论太过于草率。

　　早在2019年，OpenAI公司就获得了微软10亿美元的投资，今年微软又宣布追加投资上百亿美元。但二者的合作关系十分复杂，这笔投资微软会获得一定利润和股份，但微软与OpenAI保持了一定距离，拥有影响力但没有控制权。

　　深度科技研究院院长张孝荣认为，所谓可能破产只是一个恶意揣测，并没有确凿的证据支持。除非微软日后投资不再持续，OpenAI才可能走向破产。

　　北京社会科学院研究员王鹏也指出，就GPT本身发展而言，包括数据库、模型算法、算力，底层技术已经形成了一定的闭环，跟一些具体的行业、场景相结合，能够提供相关的服务。

　　“一家企业、一个商业模式，已经获得了行业的竞争优势，即使目前看起来很烧钱，大规模盈利遥遥无期，但短时间内它不会轻易放弃的，无论是微软还是相关投资机构，还会进一步给它支持。”王鹏分析。

　　AI的盈利模式 人类能找到吗

　　虽然破产未必成真，但报告也引发了人们对AI盈利模式的思考：砸钱搞大模型，真的值得吗？

　　随着开源大模型的兴起，AI江湖上群雄争霸，AI产品竞争也愈发“内卷”：每当OpenAI更新迭代，就有公司学习模仿；当OpenAI推出付费版本，就有公司推出0美元或接近免费的人工智能模型及其服务。

　　如今，很多公司看到了大模型的潜在商业机会，但市面上大量的人工智能公司商业模式很简单，“大多是通过提供基于人工智能技术的服务来获取收入，比如提供机器翻译、图像语音识别、智能客服等服务，他们也面临竞争激烈和价格下降的问题。”全联并购公会信用管理委员会专家安光勇告诉记者。

　　不过，作为AI界的领头羊，OpenAI没有停下商用领域的探索。就在日前，福布斯发布2023云计算100强榜单，OpenAI作为人工智能企业位列榜单第一。

　　今年1月，微软上线AzureOpenAI服务，Azure全球版企业客户可以直接调用OpenAI模型，与此同时，面向企业用户的Azure OpenAI ChatGPT服务也在全球版Azure中上线。

　　“目前看来，大模型比较靠谱的盈利模式可能是跟垂直行业结合。”汤思亮说。

　　在中国，OpenAI正不遗余力地铺开业务。目前有一批企业接入了微软的商用服务，例如地产龙头万科接入AzureOpenAI服务，中手游也宣布与微软签署协议将在云计算、大数据、模型研判等领域开展合作。

　　“从长期来看，OpenAI的盈利模式有两个维度：一是自己下场，找到行业场景落地，形成商业闭环，获得核心业务；另一种方式是找合作商，基于Linux系统、苹果系统等开发API接口，扩大影响力，获得更多的应用场景。”王鹏说。

　　对于大模型的盈利模式，张孝荣认为目前还不够明朗，尤其是对于像OpenAI这样专注于语言模型的公司来说，尽管大模型在各行各业都有巨大的潜力，但要实现可持续的盈利需要克服许多挑战，包括降低应用成本和使用门槛，“但是，大模型并非AI发展的终极未来，随着技术研发和应用领域的不断拓展，未来可能会出现新的技术路线，出现更具可持续盈利模式的模型。”

　　卢志武表示，未来大模型市场竞争将日益激烈，从另一个角度思考，连OpenAI都要考虑成本，就会发展得慢一些，留给我们追赶的机会，这对中国企业来说并不是坏事。

　　无论是危言耸听还是发出预警，关于AI大模型的未来，人类还有太多需要思考和探索的事。

　　算力受限 未来还要烧多少钱

　　自一夜爆火，拥有全球过亿用户，如今ChatGPT也在遭遇流量危机。

　　根据网站数据分析工具SimilarWeb调查显示，ChatGPT访问量增长率在过去几个月间一直在下滑，1月份的环比增长率为131.6%，2月份为62.5%，3月为55.8%，4月份大幅缩水至12.6%，到了5月仅为2.8%。

　　另外，目前OpenAI还面临非常严峻的GPU（图像处理器）限制，其创始人SamAltman曾公开表示，现在最大问题是受限于GPU短缺、算力不足，产品的速度和可靠性都跟不上。

　　虽然困难重重，但OpenAI也在不断调整方向、迭代更新，毫无疑问，这也需要天量的投入。

　　今年，微软对旗下云业务、操作系统业务和互联网算力都做了全面调整，GPT新一代大模型深植入Windows系统、浏览器和Office套件之中，而微软这些业务战略转型的成本，尚未有公开数字。

　　“微软前期为了给GPT大模型铺垫，花大力气将本是B端开发工具ChatGPT移植到了大众接受的C端，但由于大模型自身的数据安全、伦理难题以及监管真空，微软适时调整了GPT的C端应用机制，令其重归B端本心，在商业道德上重回正轨。”陈佳说，如此宏大的转型成本，国际市场上除了微软，恐怕其他人的测算都不准确。每日70万美元，可能只是九牛一毛。

　　张孝荣也分析指出，大模型烧钱是客观存在的，虽然每天约需花费70万美元这个数据暂时难以查证，但非常费钱是毫无疑问的。

　　“大模型需要大量的算力和一个顶级人才团队，构建算力需要购买昂贵的GPU芯片（最先进的芯片价格高达3-4万美元，需数万片构建算力）。而这些芯片耗电量巨大，完成一次训练需要消耗一个小镇人口的电能，运维成本很高；而OpenAI需要顶级人才团队，人力成本也相当高且长期居高不下。”张孝荣说。