美国观察|OpenAI估值逾千亿美元,硅谷AI“军备竞赛”何时了?

作者:王瑞 发布时间:2024-09-23 来源:复旦中美友好互信合作计划+收藏本文

作为AI浪潮的弄潮儿,OpenAI在短短半个月内接连抛出重磅消息:


先是传出新一轮融资,估值高达千亿美元。当地时间2024年8月28日,《华尔街日报》报道,OpenAI正在进行新一轮数十亿美元的融资,将由美国风投机构Thrive Capital领投10亿美元,本轮融资使OpenAI的估值超过1000亿美元。微软、英伟达、苹果等著名科技公司或将参与OpenAI本轮融资计划。OpenAI已此前的11轮融资中筹集了135亿美元,除了2023年1月微软对OpenAI的 100亿美元投资,这是迄今为止该公司获得的最大一笔外部融资。


紧接着在短短半个月后的9月11日,《纽约时报》报道称“该公司似乎已经飞速超越了这一目标”,并且“据知情人士透露,OpenAI正在谈判筹集约65亿美元,该交易将使该公司估值约为1500亿美元”。正当公众思考OpenAI短短半个月内上涨的融资计划目的为何时,OpenAI再次丢出一个科技界的大新闻——当地时间9月12日OpenAI上线了“o1-preview” 和“o1-mini”两个新模型。


这半个月来有关OpenAI的大新闻引发了诸多思考:OpenAI的估值为何能如此迅速攀升?巨额融资的背后,OpenAI究竟面临着怎样的资金压力?众多科技巨头为何争相入局?大模型技术的发展是否已经触及天花板?AI的未来应用场景和商业模式将走向何方?本文将深入探讨这些问题,探寻AI狂潮背后的真相。


01

理想与现实的交锋:
OpenAI发展史





OpenAI最为舆论关注的,一个是围绕引领AI新纪元的ChatGPT的种种信息,而另一个则是对其戏剧性的内部管理层的讨论。最为人熟知的是去年11月17日,创始人兼CEO的奥特曼(Sam Altman)被董事会辞退后一天内再次回归的那场“政变”。这次人事变动实则是由于内部理想派和现实派的分歧引发的,同样也源于AI产业中的“安全”与“盈利”这对结构性矛盾。


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始于理想:OpenAI的诞生


OpenAI的创立可以追溯到2015年,一群科技界的领军人物,包括马斯克(Elon Musk)、奥特曼(Sam Altman)、布罗克曼(Greg Brockman)等人,共同出资10亿美元,成立了这家非营利性人工智能研究机构。他们的初衷是“确保通用人工智能 (AGI) 造福全人类”。在成立之初,OpenAI采取了一种开放、透明的运作模式。他们积极发表研究成果,开源了许多AI模型和工具,鼓励全球的研究者和开发者共同参与AI技术的探索。这种开放的模式,使得OpenAI在AI社区赢得了广泛的认可和尊重,也为其后来的发展奠定了基础。


然而OpenAI的运作模式也面临着挑战,高昂的研发成本、激烈的市场竞争,以及对AI技术安全性和伦理问题的担忧,都迫使OpenAI重新思考自己的定位和发展路径。2019年,OpenAI进行了重组,从非营利组织转变为“利润上限(caped-profit)”公司,以确保公司在能够筹集资本的同时保持其作为非营利性机构的使命、运营和监督。OpenAI的转型,促使了马斯克的离开,也为后续关于“是否偏离了最初使命”的分歧埋下伏笔。以CEO奥特曼为代表的“现实派”主张积极融资,加速商业化,以确保OpenAI在激烈的AI竞争中保持领先地位。而以布罗克曼等人为代表的“理想派”则担心过度商业化会偏离OpenAI最初的使命。这种内部的分歧,也加剧了OpenAI对资金的持续渴求。一方面,“现实派”需要大量资金来支撑其雄心勃勃的商业化计划;另一方面,“理想派”也需要资金来继续他们的研究,以确保AI技术的发展不会被商业利益所绑架。

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OpenAI联合创始人Greg Brockman在被公司董事会下台几天后与员工合照。

来源:Greg Brockman的X账号。


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终于现实:向商业化的转变


居高不下的研发成本与增长缓慢的收入越来越成为OpenAI需要持续融资的基本动力。如果说2019年的重组刚开始是以有限的商业化来完成“对理想的资助”,那么后来OpenAI持续性的大规模融资则使其表现出完全商业化的倾向。这一转变既是资金需求的结果,也源于技术商业化潜力的觉醒。


微软无疑是OpenAI商业化道路上的强大助力,2019年微软就曾向其投资10亿美元。2022年11月,ChatGPT的全球爆火让OpenAI在公众视野中迅速走红,同时也吸引了大量资本的关注。借此机会,微软于2023年1月宣布向OpenAI再投资100亿美元,巩固了其作为最大投资者的地位。通过这次合作,OpenAI不仅获得了足够的资金支持,还将其技术深度整合进微软的Azure云服务平台,为全球各类企业和开发者提供高效、可扩展的AI工具和解决方案。


这种合作极大推动了OpenAI核心技术的大规模商业化应用。特别是在自然语言处理、智能客服和自动化工作流等领域,GPT模型的商用价值得到了广泛的应用。例如,多家公司已经使用OpenAI的模型来开发自动化的客户支持系统,优化运营流程,并通过人工智能推动内容创作和营销。这些成功的应用不仅帮助OpenAI在行业中站稳脚跟,也进一步加速了其技术的市场化步伐。


这也使得“理想”与“现实”的矛盾越来越具像化,最终在2023年底的“政变”风波中爆发。这场戏剧性事件源于董事会对CEO山姆·奥特曼的解雇,但在员工强烈反对及外界压力下,奥特曼迅速回归公司。奥特曼回归后对OpenAI的控制权得到强化,也预示着商业化路径在OpenAI发展中占据了上风,为后续OpenAI的一系列转变埋下伏笔,而公司商业化最为直接的影响是:


首先,元老级员工因理念不合而纷纷离职,成为日后AI产业竞争中的重要力量。比如,曾在OpenAI负责技术安全工作的 Dario Amodei 和 Daniela Amodei兄妹于2020年底离职创办Anthropic,目标是“构建不仅强大和智能,而且符合人类价值观的人工智能系统”。目前Anthropic已获得超过10亿美元融资。OpenAI联合创始人兼首席科学家Ilya Sutskever离职后2024年5月创办Safe Superintelligence(SSI),旨在构建“安全”的AI模型,SSI也获得10亿美元融资。目前,OpenAI原AGI安全团队中近一半的员工已经离职。


其次,OpenAI在技术安全性方面的态度也变得更加灵活。2024年1月,OpenAI悄悄编辑了其旧有政策,将禁止“武器开发”和“军事和战争”的条款替换为禁止使用OpenAI“伤害自己或他人”。而且,尽管OpenAI仍保留着安全团队,但有报道称其在公司内部的影响力有所下降。一些安全专家表示,OpenAI在追求商业化的过程中,可能忽视了AI的潜在风险,导致安全团队的意见被边缘化。

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Ilya Sutskever的新人工智能公司从投资者那里筹集了10亿美元。来源:AMIR COHEN/路透社。


02

“现实”获胜之后:
资本与技术齐飞



商业主义终究在OpenAI的运作中占据上风,在2024年9月的一次公司会议上,奥特曼甚至亲口告诉员工“公司复杂的非营利组织结构会发生变化”。尽管这与奥特曼个人的领导风格,以及资本对AI的渗透不无关系,但最重要的原因是:大模型的训练十分“烧钱”。多轮融资后,OpenAI仍旧可能在今年面临着50亿美元的亏损。


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巨额融资背后的资金压力


高度依赖计算资源进行训练的大模型的无疑是“吞金巨兽”。大模型训练所需的算力主要依赖于高性能GPU或TPU设备,而这些设备的运行不仅耗费大量电力,还需要持续的大规模硬件投资。据估计,GPT-4模型在训练期间需要消耗数百台高性能计算设备,耗电量相当于一个中型城市的年用电量。谷歌DeepMind的AlphaFold项目也面临类似挑战,其单次模型训练的计算成本高达数百万美元。另外,OpenAI的服务器和数据存储成本也在不断上升。根据分析,OpenAI每年仅在基础设施方面的支出就高达数亿美元。为了维持对大规模模型的不断更新和优化,OpenAI不得不依赖资本市场的大额融资来弥补资金缺口。


AI产业的人才竞争越发激烈的情况下,OpenAI不得不投入更多资金来留住人才。DeepMind等竞争对手正不断加大对人才的吸引力度,并且前OpenAI高管离职创业的现象并不少见。OpenAI需要提供具有竞争力的薪资待遇,以及为优越的研发环境才能留住人才。据The Information报道,OpenAI每年要为大约1500名员工支付15亿美元的劳动力成本。为应对谷歌、Meta、Anthropic等AI竞争对手的强大吸引力,OpenAI不断提高员工的薪资待遇,并提供丰厚的福利包和股权激励计划。尤其是对顶尖的AI研究人员和工程师,年薪动辄达到数百万美元。这类人才的稀缺性使得OpenAI不得不在人才争夺战中投入大量资金,形成了长期的高成本运作模式。


OpenAI的商业化扩展也是其融资需求的主要驱动力之一。尽管公司通过API服务、企业解决方案和与微软等科技巨头的合作实现了一部分收入,但相比于其庞大的运营开支,这些收入远不足以支撑公司的长远发展。OpenAI通过与企业合作来推动其技术落地,特别是在自然语言处理、智能客服和企业自动化领域。此外,从ChatGPT 4开始OpenAI推出了付费订阅服务,并希望可以同时从B端和C端获取收入。然而,商业扩张也带来了巨大的资金需求。OpenAI为了在更多行业中落地其技术,必须投入大量资源进行市场推广、合作伙伴关系的建立和技术适应性开发。


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Open AI的技术进化


当然,“烧钱”也的确为OpenAI带来了技术的突破和升级。在ChatGPT 3.5引得世人惊艳至极,ChatGPT 4的发布则标志着自然语言处理技术进入了一个新高度。GPT 4具备了更强的语言生成能力,能处理更复杂的上下文,理解更加细致的语义,生成的文本更加自然流畅。2024年2月发布的模型Sora,则是OpenAI针对多模态交互所开发的新一代模型,它不仅具备强大的自然语言处理能力,还能够处理包括文本、图像、音频等多种形式的数据。今年真正令人惊艳的是ChatGPT的o1模型,这个推理能力号称堪比博士生的模型,被认为是继AI领域的又一个“wow”时刻。如果说ChatGPT 3以后的模型使AI打通了通用常识,那么o1模型则标志着AI在复杂推理和逻辑能力上的进化。


但也有不少负面评论对OpenAI的发展提出质疑。首先,AI模型的训练成本过高引发了对其可持续性的质疑。这种“烧钱”模式可能不可持续,特别是在长期资金压力下,OpenAI可能会面临融资枯竭的风险。其次,OpenAI模型的商业化应用并未完全达到外界的期望。许多企业仍对大规模部署这些AI技术持保留态度,部分原因是技术本身在某些场景下的适应性不够,以及高昂的部署成本使得中小型企业难以承受。尤其是在与谷歌、Meta等大企业的竞争中,OpenAI的市场份额还未稳固。此外,技术安全性问题依然存在。随着o1等高推理能力的模型发布,伦理和安全问题变得更加复杂。


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开局者却非主场者:
硅谷AI“军备竞赛”升级


尽管OpenAI是当前大热的人工智能赛道的开局者,但随着政府、资本、企业等越来越多参与者的入场,这场AI竞赛已不存在绝对的主导,而是多方参与的一场博弈。2022年底ChatGPT的大热可以说引发了一场硅谷AI“军备竞赛”。


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AI主赛道竞争激烈:“百舸争流,不进则退”


OpenAI的成功激发谷歌、Meta、亚马逊等硅谷巨头,以及Cohere、Adept AI和Inflection AI等初创公司的快速入场,纷纷推出自己的大模型产品,试图在AI领域分一杯羹。


2023年,谷歌推出Bard模型正式加入AI竞争。谷歌旗下的DeepMind也一直是OpenAI的直接竞争对手。凭借其在AI研究中的深厚积累和资源优势,谷歌不断加大对AI的投资。2024年第二季度财报显示,谷歌的AI投资已初见成效,其中AI解决方案为云客户产生了数十亿美元的收入,并被超过200万开发者使用。


而由前OpenAI高管达里奥·阿莫代(Dario Amodei)和丹妮拉·阿莫代(Daniela Amodei)创立的Anthropic,则凭借着数十亿美元融资成为OpenAI的有力竞争对手。2024年3月,亚马逊也宣布已完成对 Anthropic 高达40亿美元的投资。谷歌紧随在2023年亚马逊宣布投资后,承诺向Anthropic追加投资20亿美元。


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资本狂热:AI神话将走向何方?


在人工智能的热潮中,资本市场对AI的追逐呈现出一种狂热态势。然而,随着市场的逐渐成熟和投资者的日益理性,人们开始更加关注AI技术的实际应用和商业回报。尽管如此,AI领域的投资依然火热,但市场对于投资回报的期待也越来越高。


美国时间9月6日,美股大型科技股普跌,英伟达、谷歌跌超4%,亚马逊、Meta跌超3%,而下跌的部分原因是:高盛分析师因为采用了未将“新域名访问量纳入统计”的数据,宣告ChatGPT“访问量跳水”。尽管是个“乌龙”时间,但也表现出投资者对于AI项目的盈利能力和市场表现的审慎态度。


但这并不表示市场对AI产业开始降温,当地时间9月17日,全球规模最大资产管理集团之一的贝莱德公司和微软宣布达成合作,签署了名为“全球人工智能基础设施投资伙伴关系”(Global AI Infrastructure Investment Partnership,简称GAIIP)的合作计划,将吸引包括债务融资在内的300亿美元私募股权投资。


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关于“安全”理想的抗议和质疑仍然存在


2024年6月4日,包括OpenAI、谷歌DeepMind的前任及现任员工共计13位AI领域工程师共同签署了一封联名信,信中表明AI的风险包括“进一步加剧现有的不平等、操纵和误导信息,以及失去对自主人工智能系统的控制,可能导致人类灭绝”,他们共同呼吁政府对AI企业进行有效监管。


这封联名信并非孤立事件,它反映了AI行业内部长期存在的价值冲突。一方面,企业需要快速创新和扩大市场份额,以吸引更多投资者和保持竞争优势;另一方面,技术开发人员和伦理学家们则对AI的不可控性和长期影响感到担忧。这种内部张力不仅体现在技术人员的抗议上,也引发了社会各界对AI监管力度的呼声日益增强。

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13位AI工程师联名信的署名,来源:righttowarn官网


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监管、竞赛与发展:
政府对AI产业的参与


全球各国政府逐渐意识到人工智能对社会、经济及国家安全的影响,开始积极探索和推动相关的监管政策与法律框架。各国政府在AI产业发展中的角色十分多面:既是技术安全的监管者,也是国家利益的维护者,更是国内发展的助力者。


政府作为AI技术的监管者,旨在确保技术发展不会引发社会问题或伦理风险。欧盟的《人工智能法案》是全球首个系统性AI监管框架,它对高风险AI应用进行严格监管,确保技术不会侵犯个人隐私或歧视弱势群体。中国的《生成式人工智能服务管理暂行办法》则规范AI生成内容,确保技术在合法范围内发展。此外,美国联邦贸易委员会(FTC)也开始介入AI市场,防止企业滥用AI技术对用户造成伤害。


而在全球AI竞赛中,中美两国成为了最具竞争力的参与者,美国凭借其强大的科技基础和企业生态,引领全球AI创新。同时,美国还利用出口管制等手段,限制中国获取关键技术,试图遏制中国在这一领域的崛起。与此同时,中国通过政策支持和庞大的市场需求,在AI领域迅速崛起。中国的AI公司,如百度、阿里巴巴和华为等,在自动驾驶、自然语言处理、智能城市等领域取得了显著进展。尽管美国通过芯片禁令等措施对中国企业施压,但中国正在加速自主研发,减少对外部技术的依赖。


政府在推动本土AI产业发展上也发挥着重要作用。中国政府凭借其制度优势,一直是以政策推动产业发展的佼佼者。中国政府在“十三五”规划中明确将人工智能列为战略性新兴产业,通过政策引导和资金支持,促进了AI技术的研发和产业化应用。在“十四五”规划中,进一步强调了人工智能在经济发展中的关键作用。在此框架下,北京作为国家新一代人工智能创新发展试验区,通过政策创新和资源整合,集聚了大量AI企业和研发机构。同时,上海市政府设立的人工智能产业投资基金,规模达100亿元人民币,为AI领域的创新项目和初创企业提供了强有力的资金支持。然而,主张自由主义的美国政府在民主党主政之下对AI产业越来越呈现出“大政府”治理倾向。当地时间9月12日,英伟达CEO黄仁勋、OpenAI的CEO山姆·奥特曼(Sam Altman)、谷歌总裁露丝·波拉特(Ruth Porat)、微软总裁布拉德·史密斯(Brad Smith)、Anthropic的CEO达里奥·阿莫代(Dario Amodei)和亚马逊云服务CEO马特·加曼(Matt Garman)等科技企业高管聚集白宫参与会谈。会后,白宫宣称将成立“AI数据中心基础设施工作组”, 该工作组将由国家经济委员会、国家安全委员会和白宫副幕僚长办公室领导。同时,美国能源部将创建一个“AI数据中心参与团队”,利用各种项目来支持AI数据中心的发展。


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美国白宫关于人工智能基础设施建设的官方声明

来源:白宫官网