AI创新战：OpenAI必须走的突破之路

作者:Pulsar? planet?

2022年11月, Weida的股票价格跌至3 000亿美元以下。

也就是当OpenAI发布 聊天GPT聊天机器人时, 一个基于人造智能的AI Bot, 成为科学界的头条, 而当时甚至连谷歌的创始人 都陷入恐慌,又回来发布紧急反应战略, 因为当我们不知道它是如何完成的。

GPU芯片可以加速对AI基模式的培训,并有一个完善的CUDA平台,该平台捕捉“新风”向上发展,开始恢复其股票价格并逐渐恢复其市场价值。

到2024年,就在两年前,英国韦达的市场价值为3 012万亿美元,成为全球市场上第二大公司。

Yveta的GPU芯片仍在加速生产,现在它们拥有最高的定价能力,而培训大型模型的公司必须接受Nvidia用金勺喂养它们的东西。

H100目前毛利人的税率超过85%,可以说AAI 2.0时代最有利可图的公司在金矿开采之前从未出售过铲子。

对于这个处于风端端的大模范公司来说,每个人都担心无利可图的支出会持续多久。 今天的大模范创业公司的明确目标是追赶甚至超越OpenAI, 建立一个业绩更好的大模范以产生更多预期效益。

与OpenAI的情况一样,OpenAI必须不断推出新的世界震撼产品,以及可以直接接触用户的产品,否则它将困在Meta和Google的包围之中。

优势正在缩小。

在聊天机器人ELO方面,许多公司目前不同于OpenAI公司最新的GPT-4,而有些公司已经在上下文长度和视频模式等某些领域领先。

最近释放的Sora和GPT-4o并没有引起像查特GPT被释放时引爆的那种循环讨论,因为当查特GPT被释放时,我们不知道它是如何实现的,也不知道如何赶上。 现在,根据开放源码模型,我们可以从广义上判断实现它的技术选择,但只需要时间才能恢复。

显然,最大的技术公司只要有足够的计算能力,就能与OpenAI的GPT-4相匹配。 据报道,Ali最新的开放源码模型Quen-2.0可以与GPT-4 Turbo相比,Meta的Llama 3405B也将与GPT-4相比,而Gemini 2 Ultra以各种方式超过了GPT-4 Turbo。

OpenAI公司现在的一个优势是,他们在收集和使用数据方面一直处于领先地位,但相信这将很快改变。 因此,OpenAI公司说,人才第一,别无不可替代,而OpenAI公司每年从Meta和Google等竞争公司中花费数百万美元。

如果开放会计师协会不连续不断地引进新技术产品,可以说其技术优势正在缩小。

微软与OpenAI公司的伙伴关系

虽然微软公司宣布它将投资100多亿美元用于OpenAI的资本支出,但其中很大一部分用于推理将OpenAI模式用于其产品和服务。

由于OpenAI结构怪异,微软没有完全投入OpenAI,其大部分资源用于微软自己开发的模式。

OpenAI是一个非营利组织,其主要目的是创造一个有利于全人类的安全的通用人工智能(AGI ) 。 OpenAI可以而且将违反允许微软进入OpenAI模式的协议,而微软对此没有追索权。

这是因为OpenAI仍然是一家完全独立的公司,由OpenAI非营利公司经营。 Microsoft是无表决权的董事会观察员,没有控制权。 AGI明确排除了所有商业和知识产权许可协议。

虽然开放国际公司的产品现在可以通过微软进入消费者手中,但以前并没有完全倒退,开放国际公司仍然需要寻找独立的产品路线。

微软还正在减少对OpenAI(包括副驾驶和Bing计划)的依赖。微软最近推出的Phi-3模型使用大型模型的大量合成数据,对小型模型进行了培训,并取得了极佳的成果。 其次,微软正在使用MAI-1-500B参数MOE模型,使用Inflection训练前小组及其数据集,并结合微软自己的一些合成数据来培训自己的GPS-4模型。

最终产品变成了国王

OpenAI的缺点非常明显,它没有像Meta和Google这样的产品能够更直接地接触到消费者最终流入量。

与Google的浏览器Meta的聊天软件相比, ChatGPT的用户数量相对较少,

多数可预见的预期消费者将通过现有平台使用大型语言模式,包括谷歌、Instagram、WhessApp、Facebook、iPhone/Android。

　　

虽然Meta尚未找到赚钱的途径, 他们的Meta AI(Llama 3,70B支持)可在脸书、Instagram和Whatsapp上查阅。

所宣布的推广范围已经扩大到14个国家/地区,包括美国,人口总数为11亿。 许多用户能够使用比查特高科技自由模式更好的模型。 梅塔AI处于增长曲线的早期阶段,只占每天32.4亿活跃用户目标的三分之一。

Google还宣布将人工智能纳入工作场所办公室工具, 允许Gmail、Google驱动器、Docs、工作表和幻灯片在一个钥匙上使用人工智能,

在这方面,OpenAI公司推出了自己的移动电话APP和桌面APP,直接针对用户,一方面方便用户使用,减少使用复杂操作的时间成本,另一方面针对用户并占有用户。

此外,OpenAI正在积极与苹果合作,以建设新一代的Mermi,这是一个巨大的终端用户群体。 如果OpenAI是真正的iPhone的独家服务供应商,那么OpenAI将成功地接管最重要的终端市场。

价格竞争利用了用户的优势。

在价格战之前,DeepSeek-V2号产品应使用,该产品表现优异,运作成本低,在Meta成功超过Llama 3,70B。

DeepSeek-V2定价战略极具竞争力,不仅在相对于市场上其他竞争模式的成本效益方面是如此,而且在低价格方面也是如此,甚至打破了风险投资支持的理论性API提供者之间的价格战争。 这些提供者在服务于Meta和Mistral模式时已经面临损失压力。

" DeepSeek-V2 " 的发起无疑在这一激烈的市场上创造了新的竞争浪潮。

DeepSeek声称,由8张H800GPU牌组成的节点每秒可达到超过5万个解码标牌的最高量,其API价格为每百万个标牌1美元,产出为2美元。 即使在这种情况下,毛利人的收费率仍高达70%。 DeepSeek-V2也无法在国外复制开放源码模型,为教育部、ROPE和注意力部带来了新的创新。

大脑频谱AI、字节豆袋模型和Ali Quen-Long API随后大幅下调价格。

OpenAI已经将非企业用户的免费战略列为优先事项,这些战略虽然频率有限,但足以满足非企业用户的需要。 这标志着其定价模式在过去一年中发生了重大转变,开发商和企业现在进入了向消费者提供全额补贴的时代。

为了通过补贴消费者来增加用户对终端使用频率和习惯的使用,并抓住终端用户市场。 对于这些不使用大规模终端使用的大型模型公司来说,如果创新遇到瓶颈,那些拥有直接终端用户的公司可以迅速对其进行传播。

国内价格时间表:

DeepSeek释放了最强大的全球教育部模式:2024-005-06,DeepSeek-V2(32K背景)API定价:每百万元一美元象征性物和2美元产出

大型模型Cn! : 2024-05- 11, GLM-3 Turbo API 价格调整为知识频谱AI 每百万美元(产出等价)

2024 FORCE 基本动力学会议,火山发动机:2024-05-15, bytes Doubao-Pro-128k (结合128K) API定价:9项产出每百万美元5美元; Doubao-Lite-128k (结合128K) API定价:1美元产出每百万美元0.8

最近推出的Batch API:2024-05-21,支持模式和价格:GLM-4 API,每百万面值50美元;GLM-3-Turbo API,每百万面值50美元(产出等价)

下调价格,立即生效! 2024-05-21,Alien Quen-Long API价格调整为每百万面值0.5至2元。

免费, 立即生效! : 2024-05- 21, 100%宣布两种模型: ERNIE 速度和 EERNIE Lite 。

战争将燃烧到芯片上

OpenAI最大的风险是芯片

虽然OpenAI的芯片野心已经传闻一段时间了,

OpenAI不得不自己制造芯片和基础设施。

一方面,与购买Nvidia芯片相比,它大幅降低了计算成本。 目前的谷歌TPU建设速度很快,成本非常低。

另一方面,OpenAI公司目前处于尴尬的境地,不能完全依赖微软芯片和云服务,因为两者之间的关系密切而微妙,微软公司正在认真制定自己的AI计划。

从长远角度看,OpenAI可能发现很难从微软公司获得节省成本的重大好处,因为微软公司的业务战略通过向“外部”用户租赁内部芯片和云服务往往有利可图。 OpenAI公司对自我设计芯片和系统有更深远的愿景,以更接近制造成本的方式创建定制解决方案,从而实现成本效益最大化。

然而,OpenAI对微软芯片的设计缺乏必要的控制,这可能导致微软提供的芯片及其系统不能充分满足OpenAI的具体需要。 这一限制可能会影响OpenAI实现其技术目标和优化成本效益的灵活性和效率。

摘要摘要摘要

目前的大型AI模式仍处于早期发展阶段,空间的大幅扩大允许无限资本投入,但这种无限投入将持续多久?

在整个行业中,只有卖薯片的英国韦达(British Weida)目前挣钱,而其他公司则能赚到预期的未来收入。 一旦OpenAI的创新不足,这意味着AI2.0将进入平台周期。

开放会计师协会必须利用当前的优势,迅速接管终端用户并吸收自己的用户群体。 否则,谷歌和梅塔等已经有大量流动的现成公司将拥有巨大的后效优势。

因此,最终产品成为市场竞争的关键,谷歌和梅塔等公司拥有与消费者直接接触的平台和产品,而OpenAI则需要通过引入自己的APP和与苹果等公司合作来扩大用户基础。 消费者将成为通过价格战争和补贴获取其在市场份额的重要工具。

最后,芯片可能是OpenAI的最大风险。 虽然OpenAI打算自主开发芯片和基础设施,但与微软关系紧张,而OpenAI需要在芯片开发与成本效益之间取得平衡,以保持其在AI中的领先地位。

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