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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

13位AI工程师联名信的署名，来源：righttowarn官网

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。

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