“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*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。
算起来，格雷厄姆是Altman*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
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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*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*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*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*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。
