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OpenAI的历史(下)

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发表于 2025-3-15 09:18 | 显示全部楼层 |阅读模式
作者:微信文章


在我对 OpenAI 的深入研究的第 1 部分中,我谈到了 OpenAI 的重要性。在第 2 部分中,我谈到了它们的重要性和复杂性。在第 3 部分中,我将补充一点:它们的重要性和复杂性既有趣又复杂!

投资之所以如此有趣,是因为它是一种思想实验。我们可以思考未来,做出相应的投资,并(希望)从中获利。

对于像 OpenAI 这样的公司来说,这个思想实验非常有趣。

现在,如果你想让我对 OpenAI 做出明确的预测,那你就错了。回想一下查理叔叔关于概率思维的名言:

“如果你不掌握这种基本但略显不自然的基本概率数学,那么你就会像一个参加踢屁股比赛的独腿人一样度过漫长的一生。你给其他人带来了巨大的优势。像 [沃伦] 巴菲特这样的人的优势之一是,他会自动用决策树和排列组合的基本数学来思考,这些年来我一直与他共事。”

因此,我不会写“OpenAI 的未来”一文。我会写“OpenAI 的概率未来”一文。为此,我必须列出 OpenAI 的未来最依赖的变量(我可能会遗漏其中许多变量;毕竟,这些只是我的想法)。

这些问题(应该被视为频谱)是:

1. 成本结构:OpenAI 追求垂直整合和确保成本结构改进将取得多大成功?

2. 商业模式:OpenAI 如何从他们的模型中获利,这些模型的商品化程度如何?

3. 市场:AI应用市场的最终状态如何(规模、市场份额、盈利能力)?

4. 产品:如何将模型的智能转化为代理的行为?

5. 估值:您如何估值 OpenAI?

这些变量中的第一个是垂直整合:
1. 成本结构:要么全部拥有,要么死去!


(当然,他们不会拼命尝试;他们已经筹集了数百亿美元,无论如何也要试图将其全部拥有!)

流入人工智能的资金比历史上任何处于早期阶段的行业都要多(过去 4 年,风险投资资金估计为 4500 亿美元,而互联网泡沫时期为 2560 亿美元)。

这意味着,该行业的资本竞争对手比历史上任何其他行业都要多。

在这样的环境下建立竞争优势极具挑战性;为了实现这一目标,OpenAI 正在 AI 堆栈的上下游进行垂直整合。

正如我们在Stargate和OpenAI 的芯片努力中所看到的那样,向下移动会为他们带来成本优势和在硬件层面竞争所需的控制权。

他们的大多数竞争对手在定制硬件(谷歌、亚马逊、Meta)或数据中心(xAI 和超大规模企业)方面都占有优势。OpenAI 不能承受在竞争中失利的后果,因为他们对硬件的控制力不够。

然而,OpenAI 可以在没有自己的数据中心或硬件的情况下生存下来。以他们的应用为主导?这是当务之急,也是实现可持续经济的道路。
2. 商业模式:如何创造可持续的经济?


在可预见的未来,数十亿美元将流入直接竞争对手(参见:Anthropic 、xAI和SSI (可能是直接竞争对手))。

除此之外,有史以来最大、最赚钱的科技公司正在进行一场与 OpenAI 的生存竞赛。

如果这还不够的话,DeepSeek 还向您展示了如何创建一个训练成本更低、运行成本更低且质量几乎相同的模型。

其中一些竞争对手还将开源他们的模型,以最便宜的推理提供商的价格免费提供模型。

由于这些变量,在模型层面与 API 竞争不会产生可持续的商业模式,至少在可预见的未来不会。

这意味着你需要建立软件护城河,比如转换成本和企业关系。实现这一点的方法是在应用层。
3. 市场:十年后人工智能应用市场会是什么样子?


如果OpenAI确实是一家垂直整合的AI公司,并且其大部分利润将从应用层获取,那么这或许就是最重要的问题:长期来看AI应用市场有多大,以及该市场的价值将在哪里累积?

如果用人工智能应用市场可能取代的知识工作量来衡量,那么这个市场……大得令人难以置信。然而,商品价格趋向于其边际生产成本。这意味着硬件成本 + 能源成本 + 人工智能研究人员成本 + 你在应用层可以保护的任何利润。

更好的看待这个问题的方式是问:人工智能能够解决什么问题?

答案是有很多,而且市场规模非常大,可能达到数千亿美元。

它的规模将足够大,如果 OpenAI 能够执行并捍卫其竞争优势,它的规模将比现在大得多。

在 AI 应用市场动态方面,OpenAI 似乎看到了利用其代理主导通用工作流程的潜力(请参阅 Deep Research AI 的销售工作流程演示。)

如果他们成功了,他们将拥有大部分传递给人工智能的一般工作流程。

在医疗保健、金融和法律等市场中,可能会出现垂直重点解决方案来处理这些市场的特定集成、法规和工作流程(就像软件市场的发展方式一样!)

现在,如果 OpenAI 真的成功了,他们也将成为这些垂直公司的基石;他们可能会通过独家访问其前沿模型来做到这一点,类似于奢侈手袋市场。

市场时机又如何呢?

阿玛拉定律指出:“我们倾向于高估一项技术的短期效应,而低估其长期效应。”

很明显,目前的知识工作形式将在十年后发生巨大变化。一年后会发生巨大变化吗?谁知道呢。
4. 产品:OpenAI 已经聚合了信息;现在,他们如何聚合行动?


迄今为止,人工智能的价值在于其聚合信息的能力。而人工智能未来的发展则在于其采取行动的能力。

OpenAI 几个月前就知道了这一点,并发布了具有这一愿景的插件。公司可以预先定义 ChatGPT 访问的工作流程和身份验证。它应该可以发挥作用。

但事实并非如此。我的假设是生态系统还没有准备好。

插件可能无法发挥作用,因为基础设施(API、集成、身份验证)尚未到位,导致 ChatGPT 无法有效访问网站。

Operator虽然效率较低,但可以绕过这一点。现在逻辑更简单了:

如果 api == 1,则使用 api。

如果 api == 0,则绕过它并使用 Operator。

采取行动的下一步是推理:权衡做出决策所需的各种变量(想想计划旅行时的所有微观决策)。OpenAI 开发了它!

OpenAI 现已开发了 Operator、推理模型和代理。

OpenAI 的未来是智能,但 ChatGPT 的未来是行动。

这是实现1000 亿美元收入的愿景。它不是聊天机器人,而是通用助手;最终成为通用知识工作者。
5. 估值:您如何估值 OpenAI?


这个问题很有趣,因为投资者在投资 OpenAI 时可能会权衡很多变量:

1. OpenAI 是人工智能领域的明显幂律赢家;正如我们在过去的周期中所看到的那样,很大一部分价值都归于幂律赢家。

2. 人工智能的机会正如炒作所暗示的那样大,而 OpenAI 就是这一机会的指数。

3. 某种形式的 AGI 即将到来,当它到来时,你想要占有一席之地。

4. 获取 OpenAI 提供的信息会让您在其他市场中占据优势,这是值得的。

5. 1570 亿美元的估值相当于今年收入的约 39 倍。预计明年的收入约为 120 亿美元(谁知道最终实际收入是多少),因此这接近 13 倍的预期收入。这在公开市场上很昂贵,但并不疯狂。(如果 3000 亿美元的融资结束,那么这些估值指标将翻倍,这在一定程度上淡化了这一点)。

实际上,决策过程可能是这些变量的组合。

我知道的是:对于快速增长的公司来说,最终状态比任何中间指标都重要得多。你可以根据你先入为主的偏见来证明你想要的任何估值。如果你相信人工智能的长期价值,你就可以证明今天的估值是合理的。

我猜想许多 OpenAI 投资者都是这样想的。

我会给你留下一句话,“如果你不愿意持有一只股票 10 年,那么就别想持有它 10 分钟。”

在这种时候,值得读两遍。
我对 OpenAI 的最终想法(目前):


我希望这篇文章就像是我对这家公司的看法的带有时间戳的日记。也许 OpenAI 十年后会成为一家价值数万亿美元的公司。也许它会停滞多年,因为它“增长到估值水平”,而 AI 价值会赶上预期。

也许这是对早期市场主导地位假设的一个警示故事(我对这个结果最为怀疑)。

由于幂律,技术必然会创造出标志性的公司。快速成长的巨头推动着技术的发展,拥有世界上最大的品牌。

IBM。英特尔。苹果。微软。Nvidia。亚马逊。谷歌。SpaceX。特斯拉。谷歌。Meta。

OpenAI 已跻身此类公司之列。它是快速增长市场中的早期主导者,其所推出的技术也备受瞩目。

我们有幸亲眼见证它的早期阶段。

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