GPT企业版来了,目标是多赚钱!但OpenAI的处境却有点儿尴尬
2023-08-31 00:30:29 来源:王煜全
你好,我是王煜全,这里是王煜全要闻评论。
(资料图片)
很多人用GPT-4的时候会很郁闷,每3个小时只能对话25次,经常不够用,不过现在他们开始放开限制了,但别高兴的太早,因为这只针对企业用户。
8月29日,OpenAI宣布推出GPT Enterprise,也就是企业版的GPT,那么,这个企业版和原来的plus版有什么区别呢?
简单来说,就是打破了使用次数限制,想用多少次就用多少次,而且生成信息的速度还快了2倍,用户输入的内容也增长了4倍,还可以用企业的数据训练GPT,拓展它的知识面,并且承诺不存留企业的隐私数据。
这相当于既释放了GPT-4的性能,又让企业放心用GPT模型做自己的事儿,企业用户可以根据自己的业务需求,进行模型调优,根据不同工作需求创造不同类型的AI工具。
问题是,为什么这些增强型的功能只对企业用户开放呢? 说的直白一些,就是他们从plus用户上赚来的钱已经不够用了,准备从大企业客户身上赚大钱,或者说从To C业务转向To B业务了。
其实,他们这样做也实属无奈,据统计,OpenAI每天运行GPT的成本约70万美元,一年就是2.5亿美元,但2022财年的收入只有3000万美元,更严峻的是访问量似乎已经见顶了,6月份下降了9.7%,7月又降了9.6%。
在增量不足的情况下,就要从存量上下功夫,所以,自然就会想到购买力更强的大企业。据说,有80%的财富500强企业已经使用过GPT了,最大限度的挖掘这部分客户的价值,就成了重中之重,所以就产生了一系列的企业专享业务。
从本质上说, 企业版GPT就是为企业提供大模型技术支持,具体的应用需要企业自行定制,这也印证了我之前的判断,GPT原本就是技术平台,不是应用服务。
两个月前著名VC朱啸虎说,99%的价值都是GPT创造的,留给创业者的都是小机会,但是 企业版GPT恰恰证明了大模型的局限性,在它之外有更大的应用空间。
但是,只认识到这一点还不够,如果大家都是单纯的调用大模型的基础能力,做文字生成、图片生成等所谓的AIGC应用,很容易形成同质化竞争,就像AI写真领域,一个妙鸭相机火了,随之而来的就是很多同类产品。
要知道,大模型只是基础,如果要做AI应用创新,还需要具备AI Agent的记忆能力、分析规划能力和调用外部工具的能力。
所以, 对于OpenAI的企业用户来说,重要的不是做AIGC,而是AIGS,也就是AI生成服务,用高端化、持续化、个性化的服务锁定用户,这样才能更加长久的保持自己的竞争优势。
那么,企业版GPT对OpenAI来说意味着什么呢?
其实是明确了自己针对企业提供功能支持的定位,这在表面上看是找到了高价值用户,但却陷入了另一个尴尬境地,可以预见的是,他们与云平台的竞争会进入白热化。
尤其是,他们与微软的关系会更加微妙,原本微软就推出了面向企业的Bing Chat Enterprise,也是为企业用户提供更好的隐私保护,这就意味着,双方对企业提供服务的定位有很大的重叠。
关键在于,微软还有其他业务作为支撑,但OpenAI却要倚仗GPT来谋求发展,所以未来OpenAI与微软的关系很可能有重大变化,有可能被收购,也可能不再与微软独家合作。
不过,微软至少还算OpenAI的合作伙伴,在企业服务领域还有更多竞争者在虎视眈眈,以Llama2为代表的开源大模型可能更具威胁,因为开源模型在企业隐私保护和自由度上有着巨大的优势,完全不用担心数据泄露。
虽然,现阶段开源模型的总体性能比不上GPT-4,但是如果找到了精准的应用领域,经过个性化的技术调优之后,有可能在特定场景下拥有超越GPT-4的表现。
为了安全起见,如果找到了足够大的用户群体和极具价值的应用模式,在开源模型上自建模型对不少企业来说都是更好的选择,这样就不需要担心受制于人了。
所以,即使推出了企业版GPT,也不代表OpenAI就可以高枕无忧了。
即使回到To C领域,他们也不见得吃香,就像前面说的GPT只是技术不是服务,他们面向个人的服务定位还不清晰,看起来是个样样精通的多面手,但是真正深入到具体行业领域中,就会容易暴露出应用短板。
定位不清,加上没有持续服务能力,这才是我们当初就预测OpenAI的流量会下降的原因。
在这种尴尬的处境下,唯一的悬念是OpenAI能否找到自己的下一个核心竞争力, 比如,像Nuance那样成为语音语义互动的标准接口,也就是让自己成为应用中的核心环节;或者,聚焦更加精准化的应用,比如直接与谷歌搜索进行正面竞争,而不是借助插件来实现差强人意的搜索功能。
当然,大模型之间的竞争才刚刚开始,谁是最后的赢家还不清晰,未来我们也会持续跟踪,欢迎你在留言区留言,分享你的独到见解。
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