ChatGPT开始在商业化发力，2.0时代不比技术比赚钱？

^{作 者 | 大海}

 

11月7日，OpenAI公司的首席执行官萨姆·奥特曼在开发者大会上宣布了一个重大消息：他们的聊天机器人ChatGPT的活跃用户已经达到了1亿。自从今年3月份该公司通过API发布ChatGPT和Whisper模型以来，他们已经拥有超过200万名开发者，其中包括92%的财富500强企业。这一成就再次证明了ChatGPT在吸引用户方面的强大能力。

 

几乎就在同时，马斯克旗下团队xAI首次推出AI大模型产品Grok。在发布该产品之前，马斯克在X上发帖称，Grok在某些方面是最好的。马斯克称，Grok的一个主要优势在于它可以从X平台上获取最新信息，这是它与其他AI竞争对手的一个区别。目前，Grok处于测试阶段，不久之后将提供给X的付费用户。

 

而苹果公司也不甘落后，最近宣布了一项重大投资，旨在研发自己的生成式人工智能技术，并有望在明年年底前推出。这项技术预计将随iOS18一起推出，苹果正在研究一系列使用生成式AI的新功能。除了苹果公司，三星也在寻找合作伙伴，以在其Galaxy品牌设备中实现生成式AI。据X Revegnuson X的消息，三星已接洽微软和谷歌，以在Galaxy设备上实施OpenAI的ChatGPT和Bard。

 

为何所有的科技巨头都在此时加入大模型混战？

 

 

01   为何开放ChatGPT自定义？

 

OpenAI公司在开发者大会上宣布了一项重大更新：开放ChatGPT的自定义功能。这一决策意味着任何人都可以根据自己的需求和偏好，对ChatGPT进行定制和扩展。这一功能的开放将极大地促进人工智能领域的创新与发展，提高人工智能技术的实用性和灵活性。

 

ChatGPT的自定义功能非常强大，用户可以根据自己的需求和偏好，对ChatGPT进行定制和扩展。例如，用户可以修改ChatGPT的回答风格、增加新的词汇、调整回答的语气和语调等。此外，用户还可以利用ChatGPT的开放性，开发出全新的应用场景和功能，如智能客服、智能家居等。

 

最重要的一点OpenAI并没有解释清楚。ChatGPT自定义功能为商业化落地提供了更多可能性。ChatGPT的自定义功能使得用户可以根据自己的需求和偏好，对模型进行定制和扩展。这种灵活性使得ChatGPT可以更好地满足不同领域和场景的需求，为商业化落地提供了可能性。

 

例如，在智能客服领域，企业可以根据自己的业务需求和客户群体特点，利用ChatGPT的自定义功能开发出更加精准、高效的客服系统。这种系统可以大大提高客户满意度和忠诚度，同时降低企业的运营成本。

 

在智能家居领域，ChatGPT的自定义功能可以使得家庭设备更加智能化和自动化。用户可以根据自己的生活习惯和需求，利用ChatGPT开发出智能家居控制系统，实现家居设备的远程控制、定时控制等功能。

 

更重要的是，ChatGPT的自定义功能不仅可以满足用户的不同需求，还可以提高用户体验。通过自定义ChatGPT的回答风格、语气和语调等，用户可以使得回答更加自然、流畅、符合自己的语言习惯和风格。这种个性化的体验可以大大提高用户的使用黏性和满意度，为商业化落地提供了更好的用户基础。

 

ChatGPT的自定义功能将带来巨大的商业价值。通过开放自定义功能，OpenAI公司可以吸引更多的用户和开发者使用ChatGPT，扩大其影响力和市场份额。其次，通过提供更加精准、高效的智能客服系统和智能家居控制系统等应用场景，企业可以大大提高自身的服务质量和竞争力，获取更多的商业机会。

 

此外，ChatGPT的自定义功能还可以为第三方开发者带来商业机会。他们可以利用ChatGPT开发出各种不同的应用场景和工具，如智能写作工具、智能教育系统等，实现商业价值的最大化。

 

在这个时间点，OpenAI全力奔赴商业化的主要原因是，目前市场环境不好，逼迫OpenAI作出一些变化，OpenAI期望寻求商业上的突破。

 

这从OpenAI现在已经不再公布日活就可以得到印证，2023年年初的时候，ChatGPT日活在1亿到10亿之间，而现ChatGPT周活才1亿，按这样估算，平均日活可能只在2000万-3000万。用户数据下滑倒逼OpenAI不得不做出改变。

 

而且ChatGPT收费后一直在降价，价格已经降到原来的1/3，按照常理来看，如果商业化顺利的话肯定不会降价，而只会加价，只有用户越来越少才会降价。这一点商业规律可以参照苹果的iPhone15。

 

综合来看，其实OpenAI在大模型的商业化领域并没有做什么事，OpenAI现在推进的商业化唯一跟国内科技企业不一样的，就是把API接口输入的文字增加了（增加到128k的文件），换算成文字的话大概是几万字，国内的大模型目前还做不到。此外，OpenAI力推的GPTs其实非常类似文心一言早就在推的插件，还有OpenAI的ancient API功能，实际上国内的大模型（比如文心一言）在后台微调后也能实现，可以说，在商业化上，OpenAI一直在向中国友商看齐。

 

02   商业化落地哪家强？

 

虽然国际上的科技巨头都在大模型领域高歌猛进，但是商业化落地对一些企业来说，可能仍是镜中花水中月。

 

商业化落地的领先者要最先排除掉马斯克的Grok，因为目前该大模型仍停留在“PPT阶段”，外界对Grok的认知仅停留在马斯克的宣传资料中，所以最先商业化落地的可以排除掉Grok。

 

第二个要排除掉的是三星，因为三星目前并没有自研任何大模型项目，三星期望应用在自家智能手机上的大模型应用，要看微软和谷歌哪家愿意伸出橄榄枝，如果这两家的大模型商业化路径没有跑通，很大概率是不会优先给三方合作商提供相应服务的。

 

目前来看，微软、谷歌和苹果这三家巨头都在积极布局大模型领域，并取得了一定的成果，然而，大模型的商业化落地仍然面临诸多挑战。

 

 

 

微软在大模型领域有着深厚的积累，早在2014年就推出了深度学习平台Azure。近年来，微软在学术界和产业界积极合作，在大模型研究方面取得了不少成果。例如，微软与卡内基梅隆大学合作开发了Transformer模型，该模型已成为NLP领域的重要基础。此外，让微软一飞冲天的莫过于收购了OpenAI公司，还推出了基于GPT-3模型的Azure OpenAI服务，实际上已经在为企业提供高性能、高可扩展性的NLP解决方案。

 

在商业化落地方面，微软已经将大模型应用于多个领域。例如，微软与沃尔玛合作开发了基于GPT-3模型的智能客服系统，帮助客户解决购物问题。此外，微软还推出了Microsoft 365应用套件，将GPT-3模型应用于邮件、文档、日历等日常办公场景。这些应用场景的落地为大模型的商业化提供了有力的支持。

 

我们再来看看谷歌。谷歌作为全球最大的搜索引擎之一，在大模型领域也有着不俗的表现。谷歌开发了Transformer模型和Bard系列模型，在NLP领域取得了突破性进展。此外，谷歌还推出了基于大模型的Google Cloud Platform和Google Workspace等服务，为企业提供智能办公解决方案。

 

在商业化落地方面，谷歌已经将大模型应用于搜索引擎、广告、云计算等多个领域。例如，谷歌利用Bard模型优化搜索引擎，提高搜索结果的准确性和相关性。此外，谷歌还利用大模型技术推出了一系列广告产品，如AdWords和AdSense，帮助企业精准定位目标客户。这些应用场景的落地为大模型的商业化提供了良好的铺垫。

 

苹果公司在人工智能领域的投入目前来看比不过微软和谷歌，但在大模型领域也有着一定的优势。苹果公司拥有庞大的用户数据和强大的硬件性能，为大模型的训练和应用提供了良好的基础。此外，苹果还拥有全球领先的移动操作系统iOS和macOS，为应用大模型的智能设备提供了广阔的市场空间。

 

在商业化落地方面，苹果已经将大模型应用于多个产品和服务。例如，苹果的Siri智能助手是基于深度学习技术的语音识别和自然语言处理系统。此外，苹果还利用大模型技术推出了Face ID和Face Time等安全通信服务，保护用户的隐私和安全。这些应用场景的落地为大模型的商业化提供了可行的实践经验。

 

微软、谷歌和苹果在大模型商业化落地方面都有一定的成果。微软凭借强大的技术实力和广泛的合作伙伴，率先实现了大模型的商业化落地；谷歌则借助其在搜索引擎和广告领域的优势，将大模型技术广泛应用于各类产品和服务；苹果则凭借其强大的硬件性能和操作系统优势，为大模型的训练和应用提供了良好的平台，并在智能助手、安全通信等领域实现了商业化落地。

 

随着技术的不断进步和市场需求的不断变化，大模型的商业化落地将面临更多的机遇和挑战。比如面临新的、更复杂的应用场景和商业模式，不管哪家企业最先实现大模型的广泛应用和商业化落地，对全球消费者和用户来说，都是能改变生活的科技创举。