此刻，ChatGPT的火熱程度已經(jīng)無需多言。11月30日上線，上線一周獲得百萬注冊用戶，成為史上最快到百萬用戶的產(chǎn)品；1月23日，微軟確認了對ChatGPT母公司OpenAI的新一輪數(shù)十億美元投資；2月4日，ChatGPT版搜索引擎曾悄然上線，但幾分鐘又后迅速下線；2月6日，谷歌預告其智能對話機器人Bard即將上線；然而今天，北京時間2月8日，微軟緊急推出由OpenAI提供技術支持的最新版Bing（中文名“必應”）搜索引擎和Edge瀏覽器。火從產(chǎn)品本身，燒到了各個領域，從硅谷點燃了全球。從Google指數(shù)上看，ChatGPT在全球的熱度指數(shù)激增；從創(chuàng)投圈來看，2023年開年以來，賽道內(nèi)初創(chuàng)公司受投資者持續(xù)追捧。1月，有消息稱前OpenAI員工創(chuàng)辦的Anthropic即將獲得3億美元投資，而這一投資者在本月被證實是谷歌；前谷歌員工創(chuàng)辦的Character.AI也在當月稱已與多個投資方就本輪融資進行討論；在中國的農(nóng)歷年后，每一個投資人都開始尋找中國的ChatGPT。毋庸置疑，背后最大贏家是ChatGPT的母公司OpenAI，以及“再生父母”微軟。而二者的關系也可以追溯到更早。一個問題浮出水面：為什么會是ChatGPT？為什么是OpenAI？畢竟，志在實現(xiàn)通用人工智能目標的公司可不止OpenAI一家，ChatGPT也并不是近年來唯一一個掀起AI熱潮的對話機器人。2016年，微軟在Twitter上發(fā)布了Tay，2022年8月，Meta推出了BlenderBot 3，但均由于聊天對話存在偏見、種族歧視、反猶語言等問題而飽受詬病。Tay上線后不到24小時就匆匆下架。谷歌也早在2021年5月就公布了LaMDA，但遲遲未作為產(chǎn)品發(fā)布。
本文，36氪試圖回答一些問題：ChatGPT何以免去AI對話固有的道德、法律非議？為什么OpenAI能夠成為破局者？手握海量數(shù)據(jù)和大量計算資源的科技巨頭如谷歌、Meta敗陣而歸，AIGC賽道創(chuàng)業(yè)公司不勝枚舉，OpenAI為何能夠拔得頭籌？微軟持續(xù)多次豪擲百億，野心到底是什么？
錢和所有AI技術的關系都是必要不充分條件：錢不一定能砸出AI突破性進展，但是沒錢一定做不出來。
這條對OpenAI一樣使用。對AI研發(fā)企業(yè)而言，無論是NLP模型的開發(fā)和訓練，以及后續(xù)AI服務提供所需擔負的算力成本和運營成本，還是需要向頂尖科研人員支付的薪酬都是高昂的。
AI實現(xiàn)路徑條條不同，OpenAI又選擇了一條更燒錢的技術路徑——通過增加數(shù)據(jù)量、提高算力來提升模型性能。僅2022年，OpenAI就花費了約5.44億美元，而收入僅為3600 萬美元。
這樣的“賬”顯然不是一般創(chuàng)業(yè)公司所負擔得了。但好在，從創(chuàng)立那天開始，OpenAI就不缺錢。
2015年OpenAI 成立之初，與創(chuàng)始團隊背景同樣矚目的是眾星云集的投資者名單和高達10億美元的啟動資金，這其中包括Elon Musk 、Peter Thiel 和PayPal校友、LinkedIn聯(lián)合創(chuàng)始人Reid Hoffman 等多位硅谷重量級人物的資金支持。2016年，Y Combinator又追加了12萬美元的種子前輪投資。
相比之下，Google 2014年收購DeepMind僅花費了4億美元。
OpenAI 管理層并不滿足于此。為滿足呈指數(shù)級增長的計算資源需求，這些資金或許遠遠不夠：以GPT-3為例，2020年，大型語言模型GPT-3的發(fā)布使OpenAI在AIGC領域初露頭角。聊天機器人ChatGPT正是在此模型基礎上構建的。相較于2019年2月發(fā)布的GPT-2，GPT-3的模型能力得到了顯著提升，易用性、安全性有了明顯改進，在文案寫作和總結、翻譯、對話等任務中的表現(xiàn)都更加優(yōu)異。也正因此，GPT-3成為了OpenAI首個開放商用測試的語言模型。GPT-3和GPT-2的最大區(qū)別在于模型規(guī)模更大——GPT-2擁有15億參數(shù)，GPT-3則擁有1750億參數(shù)，模型訓練使用的數(shù)據(jù)量高達0.4萬億token。然而，和模型規(guī)模、訓練數(shù)據(jù)量一樣增長的，是GPT-3的模型訓練成本。有數(shù)據(jù)顯示，GPT-3的單次訓練成本高達460萬美元。
OpenAI瘋狂碼算力的燒錢速度的確超乎想象。根據(jù)2020年發(fā)表于MIT Technology Review上的一篇針對OpenAI的采訪報道，OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人Greg Brockman稱，公司早在2017年就意識到保持非營利組織在財務上是不可持續(xù)的。
為滿足日益增長的資金需求，2019年3月，成立四年后的OpenAI 設立OpenAI LP，從非盈利公司轉(zhuǎn)型為有限盈利公司，并緊接著在7月宣布了微軟的10億美元注資。此外，OpenAI 同年還獲得了來自Khosla Ventures、Reid Hoffman Foundation、Matthew Brown Companies的投資。
在2023年微軟確認追加數(shù)十億美元投資前，OpenAI 已完成六次融資。GPT-3、DALL·E 2圖像生成器、ChatGPT這三個關鍵產(chǎn)出正是在OpenAI完成組織變革和一系列吸金動作后陸續(xù)推出的。
看到這里，或許有人會疑惑，既然AI燒錢人盡皆知，為什么連谷歌收購DeepMind都只花了4億，而OpenAI卻能以“十億”為單位不停拿錢？
種種夸張吸金動作背后，答案指向一個天才——Sam Altman。
2019年3月，Sam Altman接管OpenAI LP，改變了OpenAI的融資策略，進一步給了OpenAI燒錢的底氣。Sam Altman的獨特經(jīng)歷賦予了他敏銳的商業(yè)嗅覺和出色的融資能力，使其成為了接管OpenAI LP的不二人選。
盡管Sam Altman也是技術出身，但他并不單純關注技術進步，而是在注重效率和產(chǎn)出的同時，更加看中能夠通過技術進步實現(xiàn)的價值創(chuàng)造。
Altman的天才屬性自小就有體現(xiàn)。從8歲起就開始學習編程，在預科畢業(yè)進入斯坦福大學學習計算機科學兩年后，Altman和同學輟學創(chuàng)辦了Loopt——一款用于共享實時位置的應用程序。然而，影響其后續(xù)職業(yè)走向的并非Loopt本身，而是作為Loopt投資方之一的Y Combinator。
依靠從Loopt挖到的第一桶金，Altman轉(zhuǎn)而投身于風投事業(yè)，于2012年創(chuàng)辦了Hydrazine Capital，將籌得的大部分資金投向了Y Combinator投資的公司。
2014年，年僅28歲的Altman接任Paul Graham的Y Combinator總裁一職，并于次年登榜《福布斯》30歲以下風險投資人TOP 30榜單。在任期間，Altman致力于為理工科創(chuàng)業(yè)公司提供機遇，關注能夠在實現(xiàn)技術突破后獲得巨大潛在回報的深科技領域，包括核聚變、量子計算。
據(jù)他所說，通用人工智能，也是其中之一。Sam Altman認為，AI將引領新一代技術革命，而通用人工智能是需要讓所有人都能享受到技術革命帶來的紅利。在2022年9月Greymatter的一集播客中, Greylock合伙人、領英創(chuàng)始人Reid Hoffman與Altman圍繞下一代AI技術展開了探討。Altman稱“AI是一個可以孵化出無數(shù)工具，推動各行各業(yè)前進的基礎平臺?！?/span>
也就是說，Altman認為在底層人工智能技術的加持下，將會產(chǎn)生更多的，基于特定行業(yè)的具體應用場景，幫助行業(yè)實現(xiàn)技術變革。這也意味著，最后可以獲得最大收益的是能夠率先搭建技術領先的基礎AI模型，并先發(fā)制人，以開放API的形式，吸引各行業(yè)企業(yè)基于基礎模型開發(fā)具體AI應用的企業(yè)。
憑借自身對AI行業(yè)的獨特理解，以及從業(yè)多年對科技創(chuàng)投圈興奮點的把控，Sam Altman顯然向硅谷完美講述了他所認為的OpenAI的高估值故事，并在組織變革的關鍵時點成功將微軟拉入局中，為這一估值故事背書。
事實上，在Sam Altman成為OpenAI LP掌舵人后，OpenAI 的發(fā)展策略——先發(fā)制人以獲取先動優(yōu)勢，也正是參照Altman對行業(yè)未來的設想進行的。
一方面，正如Sam Altman所說，OpenAI的戰(zhàn)略選擇是“先做最有信心能成功的事情，然后分出10%的資源進行成功確定性更低的探索工作”。通過迅速推出市場可感知的AI技術進步，并展現(xiàn)出商業(yè)化前景的產(chǎn)品：AI圖像生成工具DALL·E 2、AI聊天機器人ChatGPT，OpenAI在聲量上已經(jīng)秒殺一眾科技巨頭。在DALL·E 2正式開放注冊后，用戶數(shù)高達 150 多萬，這一數(shù)字在一個月后翻了一倍。而ChatGPT的月活用戶數(shù)更是在上線后兩個月就突破了一億。ChatGPT的病毒式增長也為OpenAI提供了有助于模型優(yōu)化的大量用戶數(shù)據(jù)。
另一方面，盡管圍繞OpenAI是否仍然“Open”的爭論仍未停息，但是早在推出GPT-3的時候，OpenAI就開啟了小規(guī)模的商業(yè)測試，并逐步開放API接口。據(jù)路透社報道，迄今為止，已有多家企業(yè)，甚至競爭對手在OpenAI上構建應用程序，其中一些企業(yè)已借此實現(xiàn)了用戶數(shù)量和營業(yè)收入的增長。文案生成平臺Jasper就是其中之一。根據(jù)TechCrunch報道，據(jù)Jasper CEO Dave Rogenmoser 稱，截至2022年10月，Jasper用戶數(shù)量已超7萬，在推出后一年內(nèi)就創(chuàng)造了約4500萬美元的收入，并預計將會在2022 年底實現(xiàn)收入翻番。
無疑，Sam Altman在商業(yè)上的極強天賦，為OpenAI贏得了時間、資源和錢，而時間、資源、錢，又逐漸量變積累，在ChatGPT推出之時爆發(fā)。微軟成為最大贏家前，也曾陪OpenAI走過漫漫長夜1月，微軟確認三度投資OpenAI，金額數(shù)十億美元；2月8日，微軟整合ChatGPT產(chǎn)品至其搜索引擎產(chǎn)品Bing當中。
不少人認為，現(xiàn)在微軟已經(jīng)成為ChatGPT背后的最大贏家：
從投資角度，在收回投資之前，微軟將獲得OpenAI 75%的利潤分成，之后微軟將持有OpenAI 49%的股份，OpenAI一旦開始盈利，在返還First close partners（FCP）后，75%的盈利將回報給微軟；
從商業(yè)競爭角度，此前多年谷歌一直占有全球90%搜索引擎的份額，而微軟此次和Bing聯(lián)動，或?qū)⒏淖兓ヂ?lián)網(wǎng)商業(yè)格局。
而當我們把視線收回到2019年，微軟第一次給OpenAI 10億美元時，或許并沒有想到自己將成為最大贏家。
微軟和OpenAI的前世今生起源已久。迄今為止，微軟已經(jīng)完成了分別于2019年、2021年對OpenAI承諾的兩筆投資。今年1月宣布的第三筆數(shù)十億美元投資意味著微軟和OpenAI的進一步深度綁定。
如今看來，資金投入僅是微軟和OpenAI合作的第一層；微軟押注OpenAI也絕非謀求未來利潤回報這么簡單。
一方面，OpenAI亟需算力投入和商業(yè)化背書。為拉動微軟入局，Sam Altman做了不少努力。在接管OpenAI LP后，Altman多次飛往西雅圖與微軟CEO Satya Nadella進行交談。
另一方面，微軟2016年推出Tay聊天機器人受挫后，在AI技術商業(yè)化應用方面日漸式微，在基礎研究層面也尚無具備廣泛影響力的產(chǎn)出，亟需尋求技術突破，以重獲AI競爭力。
2019年微軟首次注資OpenAI后，雙方開始在微軟的Azure云計算服務上合作開發(fā)人工智能超級計算技術。同時，OpenAI逐漸將云計算服務從谷歌云遷移到Azure。有報道指出，OpenAI每年在微軟云服務上模型訓練花費約為7000萬美元，構成了微軟向OpenAI投資的重要部分。
有了微軟云的加持，OpenAI碼算力的能力和底氣日漸增長，第一個突破性成果GPT-3隨之于2020年問世。同年，微軟買斷了GPT-3基礎技術的獨家許可，并獲得了技術集成的優(yōu)先授權，將GPT-3用于Office、搜索引擎Bing和設計應用程序Microsoft design等產(chǎn)品中，以優(yōu)化現(xiàn)有工具，改進產(chǎn)品功能。
2021年微軟再次投資，雙方合作關系正式進入第二階段，從合作探索期進入蜜月期。一方面，作為OpenAI的獨家云提供商，在Azure中集中部署OpenAI開發(fā)的GPT、DALLE、Codex等各類工具。這也形成了OpenAI最早的收入來源——通過Azure向企業(yè)提供付費API和AI工具。
與此同時，擁有OpenAI新技術商業(yè)化授權，微軟開始將OpenAI工具與自有產(chǎn)品進行深度集成，并推出相應產(chǎn)品。例如，2021年6月基于Codex，微軟聯(lián)合OpenAI、GitHub 推出了AI代碼補全工具GitHub Copilot。該產(chǎn)品于次年6月正式上線，以月付費10 美元或年付費100美元的形式提供服務。
2022年，微軟開始通過Edge瀏覽器和Bing搜索引擎在部分國家和地區(qū)提供基于AI圖像生成工具DALLE開發(fā)的Image creator新功能。同年10月，微軟宣布將推出視覺設計工具Microsoft designer。
而今年公布的微軟對OpenAI的第三次出手，徹底拉開了AI軍備競賽的帷幕，也標志著OpenAI新技術商業(yè)化進入了新的階段。
從現(xiàn)有結果來看，通過指數(shù)級增長的計算資源投入，來實現(xiàn)技術持續(xù)改進，以量變推動質(zhì)變，這一以快制勝的路徑是OpenAI在這一階段作出的正確選擇。
對微軟而言，不管OpenAI未來是否會在達成承諾的投資回報后拿回經(jīng)營主動權，至少目前看來，微軟已經(jīng)靠“借力打力”在AI領域扳回一城。
先做、砸錢、大廠資源一樣不落，Google為什么步步被壓？誠如上文所言，在OpenAI造夢途中，和Sam Altman的掌舵同樣不可或缺的，自然是以“首選商業(yè)合作伙伴”身份入局的微軟。也是因此，全世界關注者都無法不將“OpenAI x 微軟”與“DeepMind x 谷歌”這兩對“CP”做對比，而雙方也更是如此，不少人推測，商業(yè)軍備戰(zhàn)已經(jīng)拉開序幕。在OpenAI與微軟的“步步緊逼”之下，Google早已一改ChatGPT剛發(fā)布時事不關己的態(tài)度：2022年底，從發(fā)布“紅色警報”，召開AI戰(zhàn)略會議，到指導研發(fā)團隊的工作重心向AI產(chǎn)品開發(fā)和發(fā)布傾斜，再到被曝出已退出一線多年的兩位創(chuàng)始人緊急回歸參與戰(zhàn)術制定，Google顯然已經(jīng)在戰(zhàn)略層面上重視OpenAI和微軟對公司核心業(yè)務和市場地位的威脅。戰(zhàn)略緊急調(diào)整，反映到行動上，更值得玩味：今年1月，被Google收購的DeepMind宣布ChatGPT競品Sparrow內(nèi)測版將于本年度上線。英國金融時報2月3日報道，Google已經(jīng)向投資前OpenAI員工創(chuàng)辦的初創(chuàng)企業(yè)Anthropic投資3億美元；同時，在微軟將推出內(nèi)嵌ChatGPT的新版搜索引擎Bing這一消息滿天飛的情況下，Google緊急宣布將于2月8日召開AI與搜索發(fā)布會。此外，就在2月6日——發(fā)布會即將舉行的兩天前，Google CEO Sundar Pichai提前透露，基于LaMDA開發(fā)的AI對話服務Bard將和輕量版本的LaMDA一同發(fā)布。LaMDA是Google 2021年5月推出的，專攻對話生成的大型語言模型。此時，距離LaMDA的首次發(fā)布，已經(jīng)過去了近兩年。LaMDA發(fā)布時間早于ChatGPT一年多，介于OpenAI 推出GPT-3和InstructGPT的時間點之間。InstructGPT是OpenAI 基于GPT-3微調(diào)得出的優(yōu)化模型，在模型訓練中加入了人類評價和反饋數(shù)據(jù)來實現(xiàn)強化學習，以產(chǎn)出更簡潔易懂的自然語言文本。LaMDA能夠調(diào)用的參數(shù)量與GPT-3旗鼓相當。和ChatGPT一樣，LaMDA可以為用戶提出的問題提供更自然、更合理的回答。同時，相較于ChatGPT，LaMDA還具備實時調(diào)用外部知識源的能力，這一特征也將賦予Bard優(yōu)于ChatGPT的時效性價值。由于ChatGPT模型訓練未涵蓋2021年之后的數(shù)據(jù)，其目前無法提供這樣的基于實時信息的回答。事實上，仔細梳理OpenAI和Google 在大型語言模型研發(fā)方面的成果線，不難發(fā)現(xiàn)，近年來雙方一直呈現(xiàn)勢均力敵的扭打態(tài)勢。甚至在大型語言模型領域，Google才是那個更早一步有所作為的一方。
Google與OpenAI大型語言模型研發(fā)大事記
2017年6月，Google推出了能調(diào)用6500萬參數(shù)的Transformer模型，并將模型首次用于理解人類語言，開創(chuàng)了自然語言處理的新篇章。OpenAI的自然語言模型GPT系列以及DeepMind推出的能夠預測蛋白質(zhì)3D結構的AlphaFold，都是在Transformer模型的基礎上構建的。如此看來，從技術、資金實力，以及研究團隊層面來看，Google都并不遜于OpenAI。既然如此，是什么延緩了Google開放LaMDA，推出AI聊天機器人的步伐，以至于陷入了OpenAI反客為主的被動境地？究其原因，Google在研發(fā)和成果應用兩個層面做出了與OpenAI截然不同的決策：賽馬、創(chuàng)新 VS 小步快跑、專一。造成這一決策差異的，是兩家公司本身的特征，包括公司固有的組織形式和現(xiàn)有市場地位等。在研發(fā)層面，盡管在2018年到2021年間，雙方都注重通過增加模型規(guī)模來實現(xiàn)性能提升，但Google內(nèi)部研發(fā)團隊采用賽馬制，也就是同時有多個進行類似研究的團隊。因此，Google對Transformer模型變體的研究以及相關垂直領域工具的研發(fā)是多線并行的，即從不同方向進行探索。這也使得雖然Google研究產(chǎn)出較多，創(chuàng)新性較高，采用的具體技術路線差異較大，但是缺乏聚焦，以至于一些研究成果僅僅停留在學術層面，而未能進行下一步應用。而OpenAI選擇了小步快跑的專一路線，即OpenAI專注于在GPT系列上實現(xiàn)模型性能的迭代提升，以及基于GPT系列的垂直領域工具研發(fā)。OpenAI于2016年確立了兩個主要目標：制造通用機器人和使用自然語言的聊天機器人。但是，從GPT-1發(fā)布之后，OpenAI逐漸將所有重心轉(zhuǎn)向大型語言模型的研發(fā)上。有了研究聚焦，在一定程度上加速了研發(fā)和技術商業(yè)化進程。在成果應用層面，創(chuàng)業(yè)公司的步子反而邁得會更大，與微軟結盟后，OpenAI采取了更加激進的新技術商業(yè)化策略，進一步將大量精力投入到能夠迅速實現(xiàn)商業(yè)化應用的新技術研發(fā)和新產(chǎn)品開發(fā)方面。這也是OpenAI員工出走的原因：在模型尚不完善的情況下，就急于進行商業(yè)化落地。而有趣的是，部分Google員工出走的原因恰恰又是Google在新技術商業(yè)化方面過于保守。保守的原因之一是風險規(guī)避，包括由于生成內(nèi)容可能產(chǎn)生種族偏見、性別歧視等有害內(nèi)容的道德風險，用于訓練的數(shù)據(jù)可能涉及的版權、引用溯源等法律風險，以及由于生成內(nèi)容包含虛假信息而損害用戶對公司信任度的風險。考慮到上述潛在風險，Google一直對AI聊天機器人、AI圖像生成工具等產(chǎn)品及相關模型的開放持謹慎態(tài)度。背靠Google的DeepMind也是如此。以至于，LaMDA和Sparrow兩個大型語言模型，以及Imagen、Parti、Muse這三個文本-圖像生成模型遲遲未上線。但光腳不怕穿鞋，一直以來都是如此。同樣的風險OpenAI自然也會面臨，但OpenAI的做法似乎表明其并不介意承擔此類風險。當然，可能一部分原因是，OpenAI確實在一定程度上保留了技術開源的初心，但也需承認，相較于Google，缺錢燒的OpenAI更需要快速實現(xiàn)新技術商業(yè)化。商業(yè)落地后的種種事實也表明，種族偏見、缺乏真實性等問題以及藝術工作者、教育機構的批判并不會妨礙OpenAI加速新技術商業(yè)化的決策。2021年開始，OpenAI陸續(xù)推出了DALL-E、Codex、ChatGPT這一系列基于GPT-3新的垂直領域應用，并試圖通過直接提供相應工具或授權微軟將其集成于現(xiàn)有產(chǎn)品中的方式來賺取收入。保守的第二個原因則更隱晦，對于核心業(yè)務和市場地位較為穩(wěn)定的Google而言，需要更審慎地評估新技術商業(yè)化應用實際能夠為公司創(chuàng)造的價值。除了涉及新技術商業(yè)化本身的成本收益權衡，Google還需要考量其可能對現(xiàn)有核心業(yè)務的影響，比如新產(chǎn)品的推出是否會蠶食搜索引擎市場，進而影響Google的主要收入來源——背靠搜索引擎的廣告業(yè)務。因此，Google近年來主要將新技術用于現(xiàn)有產(chǎn)品的功能改進和優(yōu)化。事實證明，在瞬息萬變的商業(yè)戰(zhàn)場，沒人會替你的保守買單。Google真正急眼的原因，是看到ChatGPT迅速吸引用戶的能力——ChatGPT上線僅5天用戶量就突破100萬。截止今年一月底，ChatGPT月活用戶已經(jīng)突破1億。這樣的能力，在OpenAI決定向Google核心業(yè)務和市場地位發(fā)起挑戰(zhàn)后，可能會對Google造成不可預料的負面影響。這樣一來，Google需要作出的權衡反而更加簡單明了：相較于新技術商業(yè)化由于潛在風險、蠶食現(xiàn)有業(yè)務可能造成的經(jīng)濟損失，如果不這樣做，是否將面臨更大的，不可挽回的經(jīng)濟損失。Google的戰(zhàn)略回應已經(jīng)說明，此刻，在它看來，將新技術商業(yè)化可能對其核心業(yè)務造成的不良影響，遠不及OpenAI和微軟具有挑釁意味的競爭行為可能對其造成的毀滅性打擊。至于Google能否迎頭趕上，以及一系列戰(zhàn)略回應將對其核心業(yè)務、商業(yè)模式帶來何種影響，還有待時間考證。根據(jù)微軟和Google爭先召開發(fā)布會這一行為來看，我們或許將很快得到這些問題的答案。
過去幾年的糾纏或緊或松，關系亦敵亦友，但現(xiàn)在，微軟和谷歌都等不及了。就在今日凌晨，搶先Google一步召開的記者上，微軟正式宣布將推出新的由AI驅(qū)動的Bing搜索引擎主頁。果然不出意料，微軟CEO Satya Nadella 在邀請函中提到的“分享一些令人興奮計劃的部分進度”是指基于GPT更新的Bing。 根據(jù)CNBC報道，該主頁將附帶有擴展聊天框，能夠ChatGPT一樣回答用戶問題，不僅僅是事實問題，還能為用戶定制旅行線路，提供旅行建議，估算旅行成本。該主頁將和Edge瀏覽器在今日同時發(fā)布有限預覽版。即對現(xiàn)階段用戶的搜索數(shù)量設置了一定限制。完整版有望在未來幾周內(nèi)向數(shù)百萬人開放。此外，微軟還計劃推出移動版Bing。 不難推測，有了類似ChatGPT聊天功能的加持，至少在短時間內(nèi)新版Bing的訪問量應該不會太低。但是，至于微軟如何以及能否借此增加用戶粘性，以實現(xiàn)更高的搜索引擎市場份額還是一個未知數(shù)。一是由于ChatGPT尚不支持獲取實時數(shù)據(jù)，因此回答缺乏時效性，新版的Bing應該也尚無此特征；二是由于搜索引擎作為一款常用工具，相比于功能的多樣化，信息的準確度可能更加重要。這也是有觀點認為ChatGPT對Google搜索引擎業(yè)務的影響并不大的主要原因。另外，新功能的接入給微軟帶來的收益能否覆蓋云計算成本的增加也值得推敲。這個問題的答案不僅關乎OpenAI的高估值故事是否能夠站得住腳，也是OpenAI和微軟能否真正引發(fā)搜索引擎革命的關鍵。根據(jù)目前數(shù)據(jù)，OpenAI的商業(yè)化之路或許并不輕松。據(jù)Fortune報道，有消息稱OpenAI 2022年收入僅約 3500 萬美元，目前仍處于嚴重虧損狀態(tài)，但OpenAI預計其將于2023年、2024 年分別實現(xiàn)2億美元、10 億美元營收。近期OpenAI和微軟一系列“加強綁定”或是OpenAI 對商業(yè)化的逐步嘗試。- 1月，OpenAI開始圍繞付費版本ChatGPT Professional開展市場測試，并于2月1日正式推出ChatGPT Plus，定價為月訂閱費20美元。付費用戶可以獲得更快的響應速度，并優(yōu)先嘗試新功能。目前該服務僅限于美國本地用戶使用，預計后續(xù)將面向其他國家和地區(qū)提供。
- 微軟也于2月1日發(fā)布了基于ChatGPT的高端版Teams消息服務，用以簡化會議，包括自動生成會議記錄、推薦任務，創(chuàng)建會議模版等。每月費用為10美元。
- 2月4日，ChatGPT版搜索引擎悄然上線，但幾分鐘又后迅速下線。而就在今日凌晨（當?shù)貢r間2月7日下午），微軟在緊急召開的記者會上宣布和ChatGPT具有類似功能的新版Bing引擎將于當日上線。
但無論如何，微軟已經(jīng)先人一步。而靠著天才創(chuàng)始人、背靠微軟、膽大心細的OpenAI，能否打破種種桎梏，變成下一個時代的“微軟”，我們拭目以待。
