GPT-5難產，5年內獨立大模型公司真的會煙消云散？

?商業與生活 文｜朱曉培

校對｜大道格

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GPT-5難產，對創業者反而是好消息？

2023年圣誕節，趁著熱鬧氛圍，Open AI聯合創始人兼首席執行官Sam Altman（薩姆·奧爾特曼）在社交平臺上公布了公司的2024年發展計劃：將推出更具創造力的Chat GPT-5，以及更好的語音和視頻模型，以及開源計劃。

然而，半年多過去了，GPT-5再也沒有放出新消息。

“我覺得GPT5（今年）就是發不出來，要發早發了。我堅決不太相信一個科技公司初創公司會憋什么大招，連一個demo的視頻都愿意往外放，它有這個服務早就提供了。所以我認為大概率是不可以的。”獵豹移動董事長兼CEO傅盛說。

傅盛是在“2024釘釘AI生態大會”上，與金沙江創投主管合伙人朱嘯虎、智譜AI COO張帆等人談論大模型的發展時，拋出這一觀點的。

傅盛與朱嘯虎曾因為對大模型創業觀點的分歧，登上熱搜。但這次，他倆卻有了一致的看法：大模型的技術迭代曲線明顯放緩了。

此前的一場投資峰會上，朱嘯虎就表示，阿爾特曼在吹牛，GPT-5肯定沒有那么驚艷。甚至驚不驚艷都不重要，因為以后幾年內，大模型的升級對商業模式沒有什么大的更改了。

這一次，朱嘯虎更強調說，“大模型的能力每3個月就要翻新了，但（現在的問題是）翻新不了。”

從2023年下半年，到今年上半年，再到年底甚至明后年，GPT-5的發布一拖再拖。近日，在Aspen Ideas Festival的訪談中，奧爾特曼也表示，“我們目前持樂觀態度，但研發工作仍繁重艱巨。”

業內分析，GPT-5難產的一個重要原因是，互聯網上能獲取的數據已經應取盡取，而Open AI過往又沒有多模態領域的積累。模型的性能提升，光靠簡單粗暴地提升參數量（ScalingLaw），已經越來越難。

不過，大模型推動的AI革命還會繼續?，F有的大模型底座能力，已經足夠在一些專業領域產生高價值的落地應用。在朱嘯虎看來，大模型技術的放緩，對于做應用創業的公司來說，反而是一種利好。

以前，投資人不敢輕易投大模型應用的公司，因為怕像GPT這樣的大模型，一個大的升級，就把創業公司努力多年的功能全部覆蓋掉了，讓創業公司白干一場。但現在，如果人們能夠看得見大模型的天花板，創業公司也就能夠看清楚未來的方向。“未來一年我們非常樂觀，在應用場景上會大規模地爆發，百花齊放吧?！?/p>

02

OpenAI也轉向ToB，獨立大模型公司會消失？

傅盛指出，如果今年OpenAI沒有發布會GPT5，可能還有一個原因，就是OpenAI把很多算力和資源都用在企業級服務上，去服務大客戶。因為，OpenAI和所有的公司一樣，都要考慮賺錢的問題。

據媒體報道，4月的時候，奧爾特曼在舊金山、紐約和倫敦接待了數百名《財富》500強公司高管，他和OpenAI的其他同事，賣力的向這些高管們推銷了OpenAI供企業使用的各種人工智能服務。包括， ChatGPT Enterprise（可根據簡單的提示生成文本）、將客戶應用程序連接到其 AI 服務（稱為 API）的軟件等，并承諾客戶的數據不會被用于進一步訓練 AI 模型。

據透露，在推AI服務時，OpenAI還與自己的資金支持者微軟的產品進行了一番比對。其想賺錢的迫切心態，可見一斑。

實際上，如何賺錢，也是目前所有大模型公司都要面對的問題。

作為大模型公司的從業者，智譜COO張帆指出，大模型公司賺錢，有兩個方向。第一個，靠技術進步、算法進步、硬件進步，帶動推理成本和運營成本下降。第二個，利用邊際效應，因為訓練一個模型成本相當于一個常量，用戶使用得越多，大模型的收益率就越高，這也是智譜愿意跟釘釘一起合作的原因——希望放大它的價值。

目前來看，大模型想賺錢，ToB的確定性更強，客戶付費的意愿也更強。大模型應用能夠幫助企業帶來生產力提升，而任何技術只要能幫企業提高10%-20%的效率，他們就愿意付費。回看互聯網科技的發展史，眾多的應用，也都是先以ToB的生產力工具的方式發展起來的。

不過，朱嘯虎和傅盛依然表達了自己的擔憂。

“用戶給錢不代表經濟模型健康??！很多到海外做聊天機器人的公司，花1塊錢普遍收回2毛錢，雖然有收入，但遠遠覆蓋不了成本。”朱嘯虎說。這個成本，既有推理、算力的成本，還有獲客成本。

“我能想清楚我怎么賺錢，但我還是想不通大模型公司怎么賺錢?！备凳⒁仓毖圆恢M。獵戶星空通過為客戶提供針對性的大模型的應用，通過服務賺錢，也可以利用大模型提高自家服務機器人的溝通效率，通過賣機器人賺錢。但本身作為大模型公司的客戶，他們會每家的大模型都試一試，誰家性能好就用誰，誰家便宜就用誰，能用7B的地方就不會用30B。

今天，理性消費是整個社會的消費趨勢，不論是個人還是企業，都不愿意支付高溢價。在這樣的消費背景下，大模型公司很難靠燒錢燒出未來。就像當年的網約車、共享單車大戰，低價之下，誰都無法留住客戶。

朱嘯虎覺得，未來大模型API肯定是免費，會越來越像水和電的基礎設施服務，成為云的一部分。大模型因為本身給云廠商帶來了很多價值，云廠商反而更愿意免費去提供這種API服務。目前看來，阿里云、火山引擎等云服務廠商，也確實在推動大模型的降價。

前兩天，朱嘯虎發了個朋友圈說：5年后將沒有獨立的大模型公司存在，只有前端的應用公司和后端的云公司。結果，幾家知名投資人在下面評論說，5年都太長了，3年以后就沒有了。不過，朱嘯虎覺得，大模型公司不再卷的時候，對于做應用的創業者，反而是機會。

03

準確率仍是一個核心點

2024年初，Open AI接連放出Sora、GPT-4o時，都曾引起了行業不小的震動，甚至紛紛鼓吹OpenAI一夜改寫歷史。但事實上，幾個月過去了，人們沒有再看到用Sora生成的有力作品。GPT-4o所演示的奇跡般的功能，也沒有在現實中得到普遍應用。

理想和現實，為何會有這么大的差距？關鍵在于準確率。

“ToB里有一個很重要的要求，準確率是一個核心點?！?/strong>傅盛指出，在ToB領域，大模型無法做到模型即應用。今天，還沒有哪一個大模型能夠在各個方面能力滿足客戶需求。走進客戶的應用場景，會發現他們的需求五花八門，各種不同。對于企業來說，不是接一個接口企業就能達到提效的結果。而是需要根據客戶需求，做不同的針對性訓練。

獵戶星空在幫助某政務系統做大模型問答應用時，準確率從70%多提升到97.5%，差不多磨了四五個月的時間。這中間，他們測試了國內幾乎所有的大模型，但準確率都不行，團隊都做到快崩潰了。但是，當他們的應用調試出來后，再去做其他客戶時，準確率從70%到90%多，就只用了兩周的時間。

“今天大模型最大的問題準確率太差。所以（要做出）殺手級應用核心就是準確率。”朱嘯虎與傅盛的觀點相同。對于大部分場景來說，ChatGPT可能是哈佛、斯坦福畢業的本科生，但絕大多數場景可能一個中專生就夠了，但這個中專生需要垂直訓練過，經過直接培訓。

做大模型應用的創業者，不管中國的還是美國的，都是拿開源模型和垂直場景的數據進行優化訓練。今天大模型解決不了準確性的問題，那就用人工補齊，這反而是最適合中國創業者的事情。因為美國人工太貴了，美國的投資者和創業者都不喜歡靠人工補齊的工作。

對于中國的創業者而言，只要確保自己的這個“中專生”能夠在這個場景里做到95分甚至99分以上，就能迅速地引爆。

以AI面試為例，很多HR軟件公司直接接GPT，但同樣也不能確保準確率。相反，一家叫做近嶼智能的公司，因為準確率高，就連美團、騰訊和招商銀行這些本身就具備很強的AI能力的公司，也在用它做面試。

不過，張帆有著自己的看法。作為大模型從業者，他相信，今天業內所爭論和懷疑的一切問題，根源都是因為，模型還遠不夠大。“不要試圖彌補模型的缺陷，它會變得越來越聰明，比我們想得更快，也帶來很多全新的應用?！蔽也恢繭penAI會不會發GPT5，我相信中國市場內，一定會有企業把它的期貨（GPT5的設想）都落地，今年內。

—End—

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