来源：融中财经（ID：thecapital） 作者：张淼
8月24日，有海外媒体披露，OpenAI首席执行官山姆·阿尔特曼下半年奔赴阿联酋首都阿布扎比等地寻求融资，此次融资的规模相当巨大，不低于1000亿美元。
同时，在近期也有传闻OpenAI可能要破产了，难道OpenAI这次去中东融资，真的是去找救命钱？
去年末，OpenAI推出的ChatGPT火遍了全球，甚至引发了一场AI革命，这样一家火的不能再火的公司为何会有濒临破产传闻？
近日，一家名为Analytics India Magazine的印度媒体称，OpenAI在2022年的亏损高达5.4亿美元，目前运营ChatGPT的日成本有70万美元之多，并且随着后续GPT－5开发等相关工作的进行，OpenAI的亏损可能会持续扩大。另外，OpenAI公司自我造血能力十分匮乏，目前完全是靠微软之前投资的100亿美金来运营。这家印度媒体最后给出的预测是，OpenAI有可能在2024年破产。
不过天风国际证券的分析师郭明錤却不认可这家印度媒体的观点，他近日发推时称，关于OpenAI破产的传闻可以不用理会，AI/AIGC已是明确的趋势，但产业的变化将会创造新赢家与输家。另外，值得注意的是若AI/AIGC无法创造可持续获利的商业模式，产业对AI/AIGC的投资可能会放缓，其中一个观察指标为微软未来两个季度对AI/AIGC的资本支出展望与相关业务的获利状况。
其实生成式AI自去年底火爆以来，已持续有将近10个月，行业的洗牌早就开始了，优胜劣汰很正常。至于OpenAI这么大体量的公司能否撑下去，这个问题很复杂，其盈利很难，但破产也没那么快。
ChatGPT用户数下降，OpenAI面临瓶颈
如果说ChatGPT的出现可以载入史册也不为过，人工智能技术的发展是一个线性的过程，像ChatGPT这种的“跨越式”进步很少见。因此ChatGPT去年一经推出便迅速火遍全球，甚至有专家预测AI要推动下一次工业革命。
ChatGPT也被称为“史上用户增长最快的应用”，发布之后，仅用了一周时间，用户数就突破了百万。发布两个月之后，ChatGPT的月活用户数直接突破了一个亿，成为史上最快突破1亿用户的应用。
到今年4月份，ChatGPT的访问量达到了惊人的17.6亿，超过了DuckDuckGo必应这些知名的国际搜索引擎，达到了谷歌的2%和百度的60%，此时距离其推出才过了短短5个多月。不过今年5月份，ChatGPT访问量增速开始放缓，只增长了2.8%。之前1月份到4月份的访问量增速为131.6%、62.5%、55.8%、12.6%，5月份惨淡的增速，令市场担忧。
进入6月份，ChatGPT的访问量对比5月下降了9.7%，访问者在网站上花费的时长也下降了8.5%。
7月与6月数据相比，ChatGPT的全球访问量又下降了11.2%，颓势还在持续。
至于ChatGPT的流量为何下降？有一种分析是与API的蚕食有关，ChatGPT的使命是吸引更多企业接入其API，以求获取B端利润，而不是仅仅从C端夺取客户流量；另一种分析是与生成式AI谷歌的Bard崛起有关，谷歌Bard今年5月份正式发布之后，当月访问量高达9000多万，6月访问量高达1.42亿，较前一个月增加了近5000万。有分析指出，如果Bard继续借助谷歌稳固的搜索份额发展，其快速的增长仍将持续。
另外，meta 上个月发布了最新一代的开源大语言模型 Llama 2。开源大模型因为开源可以吸引更多的市场份额与合作伙伴，这一点要优于ChatGPT。
并且meta的 Llama 2 对研究和商用都是免费，这意味着众多研究机构和AI公司无需自己耗费巨大的成本来开发一个大模型，降低了它们的研发成本。这一以来选择OpenAI的付费专有和受限版本的用户就会减少，去选择更加适应和免费使用的Llama 2。
还有，今年4月美国公司Databricks发布了开源模型Dolly 2.0，成为业内首个开源、遵循指令的大模型，它在透明且免费提供的数据集上进行了微调，该数据集也是开源的，可用于商业目的。
猎豹移动创始人、董事长傅盛在社交媒体上兴奋的表示：“大模型不再高不可攀，平民化大模型时代已经到来！像我们这样的公司会笑醒在深夜。”
大模型的开源将降低企业开发各自生成式AI的成本，这是对OpenAI很不利。
由此可见,面对激烈竞争的生成式AI市场，OpenAI想垄断市场可能性不大，未来必须跟随市场变化做出战略调整。
GPU短缺，OpenAI发展受限
OpenAI目前面临的另一个比较严峻的问题是GPU的短缺。今年5月份，OpenAI CEO山姆·阿尔特曼在伦敦与软件开发者召开的闭门会议上表示，缺少GPU使公司一些短期计划难以推进。
目前AI大模型的训练和运行主要依靠GPU来进行，而英伟达因其GPU性能最佳，几乎垄断了市场。英伟达的GPU成了各大研究机构和AI开发公司疯抢的产品，就连马斯克也囤了1万张H100，中国的各大互联网厂商也订购了50亿美元的英伟达芯片。
芯片荒也降低了OpenAI现有服务的速度和可靠性，令用户开始抱怨，使他们不愿意基于OpenAI的技术开发企业应用。
阿尔特曼表示，GPU短缺影响为GPT大语言模型的大多数客户提供更长的“语境窗口”。
语境窗口决定了在模型中输入一条提示词可以调用的数据数量，以及模型的响应时间。大多数GPT-4用户的语境窗口支持的标记数量为8,000个。OpenAI在3月宣布为其模型的精选客户提供支持32,000个标记的语境窗口，但很少有用户能够使用该功能，这归咎于GPU短缺。
同时，由于GPU的短缺，在处理文本方面，更长的 32k 上下文还不能面向更多人推出。
另外，微调API目前也受到GPU可用性的限制，它们还没有使用Adapters或LoRa等高效的调优方法，因此调优的运行和管理需要大量的计算，将来会有更好的微调支持，他们甚至可以托管一个社区贡献模型的市场，专用容量供应受GPU可用性的限制。
OpenAI也提供专用容量，为客户提供该模型的私人副本。不过要使用这项服务，客户必须愿意支付10万美元。
相关专家指出，GPU短缺危机是当前科技领域面临的严峻问题。在需求飙升和供给短缺的双重压力下，科技行业的稳定和繁荣发展受到了威胁。可以通过提高供应能力，合理分配资源，推动技术进步，建立供应链合作机制来解决。
OpenAI人才流失
OpenAI的一些高管与核心员工已经离职或准备离职去谷歌，是近期一个比较受关注的新闻。
据统计，在过去的五年时间里，有超过30名高管、工程师或其他员工离开OpenAI创业，并且总融资额达到了10亿美元。
OpenAI的GPT背后有一个51人的研究团队，他们是大语言模型的创新功臣，他们大多是世界顶级名校毕业，比如MIT、斯坦福大学、耶鲁大学、UC伯克利、哈佛大学、牛津大学等。
不过这51人已经有16人离开OpenAI，其中有8人在离职前有带走了3位OpenAI员工，共11人创立了被称为“硅谷AI四小龙”之一的Anthropic AI。这11个人中有OpenAI前研究副总裁Dario Amodei和前OpenAI安全与政策副总裁Daniela这样的知名人物。其实他们这些人主要是不满OpenAI被微软注资，成为其附庸。还有一点，当时OpenAI准备使用Azure超算，并且要将技术授权给微软，甚至还要为微软的投资活动筹资，他们认为这与OpenAI创立的初衷相悖，所以愤而离开。
目前，Anthropic的最新估值为50亿美元，离开的这些管理层和研究骨干打造了一个AI独角兽。除谷歌外，已有的投资人包括谷歌前CEO、现技术顾问Eric Schmidt、Facebook联创Dustin Moskovitz等人。
OpenAI前工程副总裁大卫栾曾参与了OpenAI GPT-2的研究和发布，他于2020年9月离开OpenAI，加入谷歌担任总监。2021年，大卫栾再次离开谷歌，开始自己创业。2022年4月，他创办了另一家“AI四小龙”公司Adept AI，该公司成立后获得Greylock等机构投资6500万元美元。目前市场推测估值在10亿元左右美元。
虽然OpenAI人才流失，有的加入了竞争对手谷歌，但之前谷歌也有不少骨干跳槽到了OpenAI，可谓你中有我，我中有你。
被称为BERT之父的Jacob Devlin在今年1月离开谷歌加入OpenAI。他研发的BERT模型，凭借出色的理解能力成为了谷歌搜索的灵魂。
另外，去年ChatGPT发布页面的致谢名单里，有谷歌前员工Barret Zoph等5个人，他们在ChatGPT发布前加入的OpenAI，在调整和准备ChatGPT中发挥了重要作用。此外，今年1月，又至少有4名谷歌大脑成员加入OpenAI。
谷歌员工Jason Wei和Hyung Won Chung也接连宣布加入OpenAI，并在社交媒体上表达喜悦之情。Jason Wei对外透露，他加入OpenAI后将继续研究大语言模型。
Barret Zoph和Jacob Menick加入OpenAI的时间更早，在去年9月。
1月24日，前谷歌研究科学家Shane Gu（顾世翔）在社交媒体平台上宣布，他加入了OpenAI，直接向ChatGPT负责人John Schulman报告。
还有，David Dohan、Alexandre Passos和Samuel Schoenholz也都加入了OpenAI。
大模型太烧钱
训练大模型所需的计算资源非常庞大，烧钱是客观存在的，因此OpenAI的运行成本特别高，仅仅运行ChatGPT每天就要花费70万美元（500万人民币）。
除了这些硬件成本，还有人才成本。训练、微调和部署大型语言模型需要高度专业的技能，而组织的员工可能不具备这些技能，雇用这些技术人才可能会很昂贵，并进一步增加整体研发成本。
相关专家指出：“大模型的运行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的芯片（英伟达先进芯片3-4万美元，需数万片）。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，运维成本相当高；而OpenAI需要顶级人才团队，人力成本也相当高，而且长期居高不下。”
成本高企，但目前OpenAI还没有暴雷的原因是微软曾经投资的100亿美元还没花完。不过随着AI竞赛越来越激烈，ChatGPT的用户规模逐渐下降，相信OpenAI的亏损可能会持续，且有扩大趋势。其提出的 2023 年预期收入 2 亿美元，2024 年预期收入 10 亿美元的目标已经很难实现。
虽然有微软的100亿美元撑腰，但坐吃山空不是办法，是在巨大的花费面前，除了继续融资，OpenAI还必须尽快实现盈利，或者上市融资续命，不过目前来看盈利和上市都比较艰难。
在盈利方面，某知名券商指出OpenAI扭亏的关键是提高GPT-4付费比例，降低GPT-3.5成本。在GPT-3.5压缩成本的情况下，12%的付费率或为盈亏线。
在OpenAI的100亿美元资金的情况下，敏感性假设分析：如果在6000万DAU、付费率逐月提升0.25%的条件下，压缩成本后的GPT-3.5模型和GPT-4总体算力成本100亿美金或许可以亏到2026年1月。
如果在6000万DAU、付费率逐月提升0.5%的条件下，压缩成本后的GPT-3.5模型和GPT-4总体算力成本100亿美元可能亏到2025年11月。
至于OpenAI是否会上市融资，OpenAI公司的CEO山姆·阿尔特曼表示，他并不感兴趣上市。他认为，当OpenAI开发出超级智能时，可能会做出一些让大多数投资者感到非常奇怪的决定。这也意味着，OpenA I 公司的战略规划和商业模式可能会对传统的上市方式产生影响。
佛罗里达大学科德尔金融学教授杰伊·r·里特接受媒体采访时说：“过去IPO的一些指标可以帮助确定一家科技公司何时可以准备上市。里特说，一般来说，科技公司在准备上市之前需要有大约1亿美元的收入，并且至少运营10年。”
盈利难，破产也不是那么容易，OpenAI目前可能只剩下继续融资这条路。当然，其还有更炸裂的故事可讲，这次阿尔特曼去中东融资对VC讲的故事不仅限于AGI通用人工智能，他描述OpenAI的目标是要实现Super intelligence（超级智能），比人类智能要更高级，例如可在一个月内攻克癌症。
如果此次中东融资能够成功，那么OpenAI十年之内都不能破产，但如何找到盈利的点，仍是最迫切的。