图片来源：由无界AI生成

撰稿丨千山

来源丨51CTO技术栈

日前，据外媒Analytics India Magazine报道，综合各项数据分析，OpenAI 目前财政状况不佳，可能在 2024 年底宣告破产。作为一手打造了ChatGPT、掀起全球大模型热的行业领头羊，OpenAI何以陷入当前处境？

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日耗70万美元，

用户数逐月下降

据报道，ChatGPT每天的运营成本为70万美元（当前约合人民币508万）。所有这些都来自微软和其他投资者的口袋，如果它不能很快盈利，这种日复一日的烧钱状态最终将难以为继。

事实上，自开发ChatGPT以来，OpenAI不但还没有盈利，今年5月其亏损还翻了一番，达到了5.4亿美元。之前微软对OpenAI的100亿美元投资可能会让该公司暂时维持下去。但如果后续没有更多资金注入，OpenAI可能不得不在2024年底之前申请破产。

根据Investopedia最近的一份报告，从OpenAI的盈利能力来看，任何人工智能领先公司，如OpenAI、Anthropic或Inflection，距离首次IPO还为时过早。此外，同一份报告还指出，要想成功IPO，至少需要10年的运营和1亿美元的收入。

还有一个不容忽视的事实是，ChatGPT的用户基数也在下降。当ChatGPT网站发现6月份的用户数量与5月份相比有所下降时，有人断言这可能是因为学生放假了。另一方面，也可能是因为自从OpenAI为用户发布了ChatGPT API后，人们开始构建自己的机器人，而不是使用原始产品。

这一下降并非偶发事件。根据SimilarWeb的数据，ChatGPT在7月的用户数量进一步下降，从6月的17亿下降到了15亿，较之6月下降了约12%。推特上有人猜测，这种下降的主要原因之一可能是大多数公司禁止他们的员工在工作中使用ChatGPT。

对于这一情形，OpenAI并非全然没有预见。他们寄希望于通过付费版本来力挽狂澜，比如人们购买API并使用基于GPT-4的聊天机器人或其他产品（如DALL-E2），但这方面的财务数据仍不明朗，至少就现状而言远未实现收支平衡。

02

原因一：

竞争对手的追逐

OpenAI的财务状况不甚乐观，与此同时，它还面临着来自诸多竞争对手的威胁。

早些时候，人们认为，在人工智能竞赛中，与OpenAI竞争最大的对手将是谷歌或Meta，但现在马斯克的X.AI出现了，不可预测性随之增加了。

嘴上说着担忧GPT-4引发社会问题的马斯克成立了人工智能初创公司X.AI，与 OpenAI 展开直接竞争。甚至有报道透露，马斯克已经从英伟达处购入了上万块 GPU，为其AI项目提供动力。

马斯克在接受福克斯采访时宣布了这项计划，并表示将创建一种被叫做“ TruthGPT”的聊天机器人，“或者说是一个最大限度地寻求真理的人工智能，可以理解宇宙的本质。我认为这可能是通往（AI）安全的最佳途径，从某种意义上说，一个关心理解宇宙的人工智能不太可能灭绝人类，因为我们是宇宙中有趣的一部分。”

显而易见，相较ChatGPT，TruthGPT标榜的理念更注重AI安全。当然瞄准这一点的远不止马斯克。

2021年，一批OpenAI 早期/核心员工的集体离职曾在业内引起不小的关注。在集体沉默了一段时间之后，一家新公司 Anthropic横空出世。

这家公司旨在解决长久以来神经网络的“黑盒子”问题，提升AI安全和可解释性，成立之初就被寄予厚望——和 OpenAI 掰腕子。这批从OpenAI出走的高手也没有辜负期待，很快推出了AI 助手Claude，人送美名“ GPT 杀手 ”。

实际上，过去5年共有超过30位高管、工程师或其他员工从OpenAI离职创业，总计融资超过10亿美元。这些出走OpenAI的人，或由于理念不合，或由于利益冲突，但无论初衷如何，都已崛起成一股不可小觑的新生力量：一边快速成长为OpenAI的强力对手，一边把来自技术尖端的技术火种洒向更辽远的边界。

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原因二：

开源大模型的威胁

在细数导致OpenAI陷入困局的缘由时，不可不提的转折是开源大模型的兴起。尤其是Meta推出LLaMA 2，并宣布了与微软的合作。将该模型免费开放给商业和研究机构使用，无疑将推进开源大模型的能力和覆盖范围的进一步扩大。

与其选择OpenAI提供的付费、专有和受限版本，为什么人们不选择易于修改的Llama 2呢？而且在某些开发者的实践中，与GPT相比，它在某些用例中也要好得多。

面对开源大模型的威胁，OpenAI也并没有保持沉默。近日，OpenAI的机器学习研究员兼对齐团队负责人Jan Leike就对开源模型的失控发出了警告。

Leike强调，如果放任这些会自行传播的开源大模型蔓延，可能会导致各种难以控制的犯罪活动的发生。届时谁将为之负责必然引发争端。在他看来，如果大模型和AI出错，并且能够抵御任何阻止它的企图，那将真正对整个社会构成威胁。

此前相关讨论中，不少专家曾总结过AI或大模型滥用可能导致的威胁和潜在威胁：比如音频/视频冒充、无人驾驶车辆作为武器、有针对性的网络钓鱼、人工智能控制系统中断和大规模勒索。

但Leike的言论却招致了不少批评，有人认为他的言论只是一种阻碍开源模型发展的策略，因为LLaMA 2正在抢走OpenAI的风头。

Hugging Face的联合创始人兼首席执行官Clement Delangue回应了Leike的帖子，指出这条推文可能被解释为利用恐惧来破坏开源实践。

Delangue指出技术“自行生存和传播”的概念存在不确定性。他接着提出了一个切中要害的问题，即创造行为本身是否构成风险，因为如果一项技术确实非常出色，它自然应该找到广泛采用的途径，而不仅仅是依赖开源。

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原因三：

GPU的短缺

除了群狼环伺的竞争对手，开源大模型的直接威胁，另一个限制OpenAI更进一步的因素是GPU的短缺。

OpenAI CEO 奥特曼曾表示，市场上GPU的短缺导致该公司无法培训进一步的模型并改进它们。尽管 OpenAI已经为“GPT-5”申请了商标，很明显，该公司希望对其进行培训，而且这一间接导致了ChatGPT输出质量的巨大下降。

可惜的是，如果OpenAI不能很快获得更多的资金，OpenAI 可能不得不在2024年底申请破产，以购买更多将于今年第二季度推出的 NVIDIA GPU，并开始训练他们的模型。届时，竞争会更加激烈，亏损会更多，用户会更少。

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结语：

未至终章，焉知生死

上文固然列举了OpenAI陷入四面楚歌的原因，但大模型之争远远未至终章，如今要为OpenAI的前景下个定论也为时尚早。

就像知名AI学者Gary Marcus在推特上对这一分析的评论：“我想说，我认为这个预测没有考虑到软件随着时间的推移会变得更加高效的可能性。也没有考虑到微软可能会向OpenAI提供更多资金以换取更多控制权。因此如果（它在）2024年破产，我会感到惊讶。不过这依然令人深省。”

其实OpenAI面临的问题，比如GPU短缺，其竞争对手同样难以难以避免。再比如，尽管开源大模型对闭源大模型的冲击非常炸裂，但闭源是否一定打不过开源呢？倒也未必。开源是大势所趋，但闭源大模型依然有其存在意义，尤其从产业化来说，闭源大模型在可靠性、长期服务能力等方面可能更有优势。至少从目前来说，GPT-3.5开源只透露了口风，具体进展还是未知，可见OpenAI也远未到穷途末路之时。未来如何，我们依旧可以保持开放的心态静观其变。

参考链接：

https://analyticsindiamag.com/openai-might-go-bankrupt-by-the-end-of-2024/

https://analyticsindiamag.com/openai-raises-alarm-over-open-source-ai-dangers/

https://zhuanlan.zhihu.com/p/645626973

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