苹果“打”奥特曼：AI是“人”还是“狗”？

英伟达股价自今年6月创出历史高点以来，反复波动。英伟达股票于当地时间10月14日上涨2.43%，达到138.07美元，一举超过2024年6月18日的收盘价，创下新高。但是第二天，随着美股三大指数的集体收跌，英伟达的股价也遭受了沉重的损失，一夜之间市值蒸发了1587.1亿美元。10月16日，英伟达股价再次上涨3.13%。

市场担心英伟达新产品投产可能会延迟，这是英伟达股价走势的主要原因之一。

B200新产品 GPU采用全新的Blackwell架构，可实现万亿参数级大语言模型。（LLM）建筑、成本和能耗比以前提高了25倍。据报道，今年8月，Blackwell芯片因设计缺陷而推迟上市，英伟达股价在盘前交易中下跌约13%。由于Blackwell芯片投产成功，投资者对英伟达股价的担忧大大缓解，随后公司股价较8月份低点大幅上涨52%以上。

但是，股价暴涨使投资者在兴奋的同时，也感到紧张，非常关注英伟达的上涨势头能否持续。英伟达的前景取决于B200的销量，更取决于各大科技公司能否持续增加AI的资本支出，但根本动力在于AI是否得到大规模应用。

从风向来看，学术界对AI的赞誉很高。如果媒体还在和AI机器人聊天，希望AI预算诺贝尔获得者的话，诺贝尔奖评审小组就会走得更远。2024年，诺贝尔奖物理学奖和化学奖跨行颁发给人工智能领域的科学家。虽然有不可接受的从业者惊呼诺贝尔奖的选择是“背叛传统科学”，但AI确实大大提高了相关学科的科研效率。

AI在学术界的应用已经走在行业甚至消费市场的前列。这种势头不断深入行业，“点燃”整个消费市场，是包括英伟达最大客户之一OpenAI在内的所有AI从业者最期待的未来。

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OpenAI作为一家爆发AI浪潮的公司，自然也获得了最大的红利。

当地时间10月3日，OpenAI在官网宣布最新融资额达66亿美元，公司估值达到1570亿美元，成为历史上估值最高的创业公司之一。OpenAI官方表示:“新的资金将使我们能够在AI前沿研究领域的领先水平翻倍，提高我们的计算能力，并继续构建工具来帮助我们处理棘手的问题。”

本轮融资以繁荣资本为主，其他投资者包括微软、英伟达、富达、阿联酋政府背景的MGX等。然而，之前流传的苹果并不在其中。

据媒体报道，奥尔特曼在谈判过程中明确表示，希望参与的投资者只在AI领域投资OpenAI公司，尤其是马斯克旗下的xAI，而不是同步投资OpenAI的竞争对手。

由于AI技术的特点，AI模型的烧钱能力使得处于漩涡中的奥尔特曼再也无法以“非营利”为前提来规划公司的前景。 随着投资规模的不断扩大，OpenAI的特性也在发生变化。

根据多方消息来源，本轮融资资金将通过可转换票据提供。能否转换为股份，取决于OpenAI后续能否转换为盈利公司。目前，投资者的利润上限是100倍。如果OpenAI在两年内没有重组为盈利公司，投资者可以要求返还资金。OpenAI一旦取消非营利董事会的控制权，将首次给予CEO奥特曼股份。

“非营利”标签成立之初，给OpenAi带来了无数的光晕，吸引了一大批理想的专业人士。当一切都回到现实，高调的OpenAI必然会遭受自我攻击。获得今年诺贝尔物理学奖的“AI教父”辛顿此前曾公开“diss"OpenAI说，随着时间的推移，事实证明，奥特曼更关心的是利润而不是安全。

事实上，OpenAI离盈利还有很长的路要走。

根据国外媒体公布的消息，OpenAI的成本主要分为三大板块:推理成本、Ai培训成本和人工成本，即租用微软服务器为ChatGPT和底层LLM增加动力。光是ChatGPT每天维护就要花费70万美元左右，每年60%到80%的费用用于模型培训或运行。

好消息是：目前，每个月大约有3.5亿人使用OpenAI的大型服务，ChatGPT的付费订阅用户约为1000万。据内部统计，8月份，OpenAI的收入约为3亿美元，创下新高。

坏消息是:OpenAI的整体收支仍处于严重不稳定状态，今年的收入将达到37亿美元，亏损将达到50亿美元。OpenAI估计，由于AI模型会计成本在短期内仍将大幅上升，2026财年亏损可达140亿美元，是本财年亏损的三倍，公司将在2029财年实现盈利。

OpenAI作为行业龙头，距离支出平衡还有很长的路要走，这也预示着AI大赛将是一场长期持续的“烧钱游戏”。

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对OpenAI本身来说，眼前最大的烦恼不是“为爱情发电”的公众形象崩溃，而是核心团队崩溃。

随着OpenAI越来越重视商品的商业实施，在奥尔特曼再次收回公司控制权的一年里，OpenAI的员工人数从770人增加到1700人，首席财务官和首席产品官正式担任，具有美国军事背景的高管进入股东大会...变化使内部矛盾和变化越来越激烈。

奥尔特曼必须吸引不同类型的人才，建立不同类型的公司，这与以产品为导向的文化和科研文化有很大不同。

由于成立之初的非营利特征，奥尔特曼更多的是用志同道合的理想来吸引同行，但这导致创业团队更接近合作特征。很难说奥尔特曼打造了自己坚定的关键盟友和下属。

从今年开始，OpenAI的“灵魂人物”、IlyaSutskever首席科学官宣布离职，在AI安全领域自主创业，并迅速获得资本加持。John，公司创始人 Jan负责Schulman和超级对齐团队。 Leike离职并加入竞争对手Anthropic。Jan 在离开公司后，Leike甚至在社交平台上写道：“我和OpenAI领导在公司的核心优先事项上有很长的不同，最终达到了一个临界点。”

九月底，公司首席技术官，曾在2023年混乱期担任临时CEO的Mira Murati也宣布辞职。他坦言：“我离开是为了腾出时间和空间去探索自己。”在演讲中，Murati也可能开始自己的事业。

在OpenAI成立之初，除了奥尔特曼，只有语言和代码生成团队负责人Zaremba仍然在公司工作，创始人Greg 尽管Brockman没有正式宣布辞职，但是所谓的“长期休假”状态也和离职差不多。

据消息人士透露，经过多次人事调整，OpenAI的组织结构越来越扁平化，奥尔特曼在R&D拥有比以前更直接的控制权，如研发、研究、商品和人员。随着公司的商业化转型，他不得不根据一家1000亿美元公司首席执行官的需求，改变自己的思维，制定计划。

企业内部动荡也减缓了OpenAI的创新速度，不能维持商品在行业内的领先优势。

二月份，OpenAI发布的AI文生视频大模型Sora在网络上掀起了AI制作视频的热潮。但是，Sora很快就陷入了停滞状态，正式版本无望上线。Pika功能相似、Luma、Stability等同行竞争产品如雨后春笋般涌现，迅速抢占市场。

更加令人震惊的是，在OpenAI正式宣布新一轮融资的第二天，Sora团队负责人Tim Brooks宣布辞职加入谷歌DeepMind。

据外媒报道，Sora团队意识到，在提高视频生成速度的过程中，存在着重大而无法突破的技术问题。与Sora相比，谷歌视频生成模型Veo有更多的应用空间，比如整合到搜索引擎和YouTube中，这可能会促进Tim。 Brooks下定决心要离开。

其实这也是很多AI公司甚至科技厂商在文生视频模型上投入相对谨慎的原因。与文生相比，文生视频需要突破的技术问题太多，应用价值不明，OpenAI的谨慎也不是没有道理的。

由于Brooks离职时间和融资时间之间的距离太近，很难阻止外界猜测OpenAI专门与Brooks沟通相关事宜，以稳定军心。

ChatGPT的流行使得OpenAI在过去两年中受到了太多的关注，创始团队也面临着太多的诱惑和挑战——每个巨人都在向他们抛出橄榄枝，每个人都有另一种大声的向往。

OpenAI本身在一定程度上为自己培养了大量的竞争者。

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这些运筹帷幄的竞争对手是将AI产业推向新的繁荣，还是更快地戳破AI产业的大泡沫，是一个值得思考的问题。

说“AI产业的发展是泡沫”一定是一个不客观的谎言。AI的进步有目共睹，已经成为许多农民工不可或缺的辅助工具。

但是AI行业有人为制造的泡沫也是毫无争议的事实。自ChatGPT爆红以来，资本市场对AI的青睐几乎是疯狂的。据不完全统计，2024年仅在美国市场就有39家AI企业筹集了超过1亿美元。根据Startup Alliance发布的报告显示，全球前100家独角兽企业中，AI技术产品、服务和解决方案共有21家企业主营业务，总估值达5691亿美元。

AI企业的估值远高于整个行业的平均水平，许多初创企业甚至没有产品，估值达到十亿美元。

AIGC是近年来为数不多的让人眼前一亮的技术之一，在移动互联网带来的红利逐渐进入增长瓶颈期后，金融市场热衷于追求新技术，探索想象空间，给予“梦盈率”的估值。

虽然AI确实在改变大众生活，但是这种改变到底有多大，或者说是否与“梦盈率”相匹配就是另一回事。

由于AI摆脱了“人工智障”的刻板印象，呈现出接近人的思维逻辑和情感表达，ChatGPT产生的结果令用户感到震惊，但也只是“接近”，并非“相同”。

OpenAI、一直声称谷歌等大型语言模型（LLMs）具有先进的“推理”能力。然而，苹果的六名工程师最近做了一项新的研究，表明这些模型在面对常规标准问题的变化时，极其脆弱和不可靠，因为它们的数学“推理”能力。研究发现，LLMs使用的概率匹配模式，缺乏对底层概念的理解，这是真正可靠的数学推理能力所需要的。“目前的LLMs无法做出真正的逻辑判断，而是试图复制他们在训练数据中看到的推理步骤，”苹果的研究人员说。”

如果LLMs不是基于数学逻辑甚至逻辑来推理，而是基于数据训练来“最优解”语境的概率分布，那么它就类似于“巴甫洛夫的狗”，只会根据之前的概率来“条件发射”，显然不能称之为真正的智能。

此外，在这个注重效率的时代，内容输出者和创意工作者是AIGC技术应用最频繁的客户。一个描述扩展到一张图片，一张图片扩展到一个视频...AI可以让低成本、大量输出可行，这也是AI内容在社交平台上“病毒传播”的关键因素之一。

这些广泛传播的内容会增加平台的流量，让平台从“流量-广告”中获得更多的实现。但是，AIGC技术对于除了内容-营销-网络广告行业以外的行业有什么作用，LLMs可能需要进化得更好。

尤其是疯狂购买A100的科技巨头对AI的资本支出。、H100甚至抢购B200，与其说完全看到了AI的前景，不如说账户上的高现金会吸引联邦税务局的注意力，干脆投资AIR&D，建设一个巨大的算率中心，挖掘AI工程师等等。简而言之，所有这些费用都会在一波股票上涨时回来。

如今，在科技行业，如果不粘AI，就会被市场和金融市场抛弃。即使像苹果一样，研究人员也不同意LLMs的“智能”，但公司管理层也必须声称重视AI。

在高投入下，数据中心的高成本使得现有的订阅服务收入显得不够。大多数AI独角兽的商业模式在概念上很难站起来，很多企业都在放缓AI培训的速度。据媒体报道，英伟达H100 GPU租赁价格从最高点一小时8美元下降到一小时2美元，计算率从“供不应求”向“供大于求”转变。

从实验室到市场，AI行业不仅要想办法让LLMs不仅计算概率，还要真正做出逻辑判断。同时，它不仅要提高消费者的支付意愿，还要促进行业的变革。这些都不是短期内可以做到的。

所以，如果金融市场在技术、企业收入等方面走得太远，过于乐观，那么自然会迎来一波估值重构。

所有新技术、新产业都必须经历这个阶段。

本文来自微信微信官方账号 "FunTalk是最好的话"（ID：iFuntalker），作者：何伊然，36氪经授权发布。

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