不賺錢，靠夢想，嫖技術：ChatGPT的成功密碼？

最近，ChatGPT一直在人海中狂飆。

這股熱情，就像我加入的ChatGPT微信羣裏調戲AI的99+消息一樣熾熱。

甚至是《財富》雜誌也給予了高度的評價：

在一代人的時間中總有一種產品的出現，它將從工程系昏暗的地下室、書呆子們臭氣熏天的青少年卧室和愛好者們孤獨的洞穴中彈射出來，變成了你的祖母Edna都知道如何使用的東西。

在這樣下去，離ChatGPT被神化，“血肉苦弱，機械飛昇”的造神運動就不遠了。

不過，專家那邊卻格外冷靜，比如圖靈獎得主LeCun就一捧冷水倒下：ChatGPT不是什麼革命性的東西，只是組合得很好。

而ChatGPT內部的訓練師Trinkle也明確表示了：ChatGPT想象力的根源在於神經網絡的一些隨機性，而不是有一個東西叫創造力。只要你設置一個參數，然後這個參數如果越大，然後它的隨機性就越高。大概就是説，AI最引起爭議的性格和創造力，本質是用統計學來實現模擬人類對話的魔法。所以，雖然我們在為ChatGPT精妙的回答點贊，但是其實呢，是為人類歷史上偉大的靈魂致敬。

因為這些回答，其實早就藏在互聯網的歷史數據中了。

這麼一來，專家們“技術上沒什麼了不起”的評價，和咱們吹爆的用户體驗，讓我止不住的好奇。

所以，這一次，差評君想聊聊，推出了這款現象級應用的公司OpenAI究竟是碰巧做了一次成功的營銷，還是實打實的技術革命。一切都要從ChatGPT的母公司OpenAI説起。

這個世界上偉大的發明，大多來源於兩個渠道：多金大公司的研發部門和富集了靈感的名校實驗室。

2015年12月成立的OpenAI更像前者，當然更加豪華。

OpenAI 的成立公告裏，除了列出一眾頂級研究人員以外，還有一份堪稱全明星陣容的投資人名單，包括做汽車造火箭的 Elon Musk，LinkedIn 聯合創始人 Reid Hoffman，PayPal 聯合創始人 Peter Thiel，還有 Y Combinator 當時的總裁 Sam Altman。（以及他們的10億美金捐贈）能讓這羣“在財富上格外自由的人物”聚集在一起的，只有一個目標，理想。

OpenAI 的目標非常遠大，他們要做 AGI。

AGI 只比 AI 多了一個字母，但它倆是“科技”和“科幻”的區別。AGI 是 Artificial General Intelligence，直譯是通用人工智能，專指 AI 領域的巔峯技術。AI 的目標是在某個功能上超越人類，類似於計算機；但是 AGI 的目標全方位吊打人類，簡稱超人。

漫威粉都很清楚，這種超級生物的出現，對人類，可不是什麼好事。

畢竟現實不是故事，可能會出現毀滅世界的超級反派，但是有沒有美國隊長，就不好説了。

所以在成立宣言裏，OpenAI 就想要做這麼一個“ 美國隊長 ”式的角色，他們不僅追求實現這樣一個通用人工智能，還要確保它是安全的、對全人類有益的。

而在當時，OpenAI 的假想敵，可能就是在人工智能領域積累最多的谷歌了。

歷史告訴我們：實現這個遠大的目標，最大的阻力是人太善變，或者説不夠堅持。為此， OpenAI 採取了一個很“科學”的組織形式---非營利公司，不談錢只談理想。

而且 OpenAI 這種純粹的理念，甚至比絕大多數非盈利的環保組織還要更近一步。

在公司章程裏，OpenAI 還專門給出了一個放棄競爭條款，當有人比 OpenAI 更接近實現強人工智能的時候，OpenAI 會從競爭轉向合作，用自己的資源和經驗幫助對方實現目標。

相當於活菩薩。

不得不説，這種“ 高尚 ”到了極致的公司章程帶給了公司聞所未聞的自律，但也要求 OpenAI 在非盈利的同時，還要保持技術領先。（顯然，結局可能不會太好）而且按照這個設定如果不出意外的話，這個公司就會一直默默無聞地鑽研技術去了。事實上，在公司成立的前幾年，在輿論方面 OpenAI 在圈子裏基本就是一個路人。

甚至到了 2016 年，谷歌的 AlphaGo 都擊敗頂級圍棋選手李世石，在全世界範圍掀起了 AI 熱潮了。

而 OpenAI 的當時為數不多的亮點，也就 2017 年下半年單挑打贏了刀塔頂級選手，而且還是蹭 Dota 2 國際邀請賽的熱度，

而且僅限 1v1 中路父子局，

而且兩邊還都只能選影魔這一個英雄。

這哪是 OpenAI 的勝利，這分明是限定條件的勝利嘛（誇張的説法）。當然，大家也能理解，OpenAI 可能選擇了一個卧薪嚐膽數十年，然後憋出一個改變世界的大招的戰術路線。其實也挺令人嚮往的。

但是計劃趕不上變化，突然之間，原來説好的 10 億美元的創業基金跳票了。2017 年底李開復表示，OpenAI 在成立時籌集的 10 億美元只是個目標數字，並不是直接一整筆就打到賬上了，所以説 OpenAI 的實際資金並沒有看上去那麼充裕。（具體差了多少可能要去問馬斯克了）

而指望OpenAI額外去融資好像也不簡單。

尤其像 OpenAI 這種純粹到極致的非盈利公司，還在章程裏赫然寫着“ 如果比不過別人就退出競爭，給對手幫忙 ”的條款。這基本就給後續的融資“判了死刑”了。這麼一來， OpenAI 和其他公司的差距就被大大拉開了。最明顯的就是員工薪酬。在16 年前後的美國，頂級 AI 研究員的年薪多在 500 萬美元以上，甚至達到千萬級，而且其中還有很大一部分是股票期權獎勵。比如，李開復老師在《李開復：我在硅谷看到的最前沿科技趨勢》一文中就提到：

而 OpenAI 這種非營利公司不僅股權給不出來的，（畢竟，不能盈利的公司股權也不值啥錢）工資都不能達到平均標準。比如，2016 年 3 月，著名的對抗生成算法（也就是GAN ）的提出人 Ian Goodfellow 加入了OpenAI的時候，80 萬美元的工資就直接創了業內同級別大佬的最低水平。

退一步説，即使員工的薪酬是可以用理想來滿足的，但是 OpenAI 搞研究的錢都快燒不起了。就拿前面提到的谷歌的明星 AI 企業 DeepMind來説吧，2016 年虧損了 1.54 億美元，2017 年虧損了 3.41 億美元，這還是扣掉了收入之後的虧損數字。

畢竟，這時候 DeepMind 甚至已經在為谷歌和醫療衞生系統提供服務，賺外快補貼家用了。

同樣是 2016 年，OpenAI 卻只花了 1100 萬美元，其中 700 萬是員工工資，實驗項目加起來經費不超過 400 萬美元。

大概只是 DeepMind 訓練 AlphaGo 一個項目的資金的 1/10，這誰頂得住啊。

於是 OpenAI 的一些科研人員就開始打退堂鼓了。

一來糖衣炮彈，確實庸俗但有效。

二來科研經費不足還談啥理想。

理想現實都不給力，那“ 實現 AGI ”的目標純純是“ 畫餅 ”了。所以 2017 年前後 OpenAI 的很多位明星學者都是來了又走。

就連前面提到的 Ian Goodfellow，從谷歌跳槽到 OpenAI 待了不到一年又回去了。

最離譜的是 2017 年 6 月，Andrej Karpathy，斯坦福大學李飛飛教授的博士生不僅沒有留下還被馬斯克挖走，去特斯拉做了 AI 負責人。

有沒有一種可能，連公認的瘋子馬斯克都不太看好這種商業模式了。（後來馬斯克就離開了董事會）畢竟沒有前景的項目，還執着那就是傻子了。

不過，在這種艱難的時候，咱還是得相信光。OpenAI 豪華的背景板終於發力了。前面説到的奧特曼，站了起來。雖然之前，他已經是創始人了，但其實整天忙着副業。

這時候，他辭掉其他職位，在 OpenAI 裏幹起了他最拿手的活-融資。

19 年 3 月，OpenAI 成立了一家叫做 OpenAI LP 的有限合夥公司，受原來的非營利的 OpenAI 的董事會控制。

但是新成立的 OpenAI 採用了一種很罕見的“ 收益上限 ”模式，投資人的投資可以獲得回報，但是上限鎖在 100 倍，而且越往後加入的投資人倍數限定就越低。（就目前的情況而言，相當於直接把OpenAI無期限租給了微軟）

直到未來收益超出上限（微軟目前的上限大約是 1500 億美元），股權將會轉讓給 OpenAI 所有。

一針見血地將一羣科學瘋子，變成了風投圈的“心頭肉”。於是，OpenAI LP 成立剛剛三個月，微軟聞風而動。因為早在2016 年，微軟就是 OpenAI 模型訓練的雲服務供應商，自然對 OpenAI 的研究實力和技術動向心知肚明。

OpenAI LP 成立之後，微軟幾乎是第一時間就投了 10 億美元。（雖然有一半是微軟雲服務的代金券）於是，在微軟的資金幫助下，ChatGPT 似乎只是做了一件很簡單的事，就成功了。

他們選擇了市場上最可能實現 agi 的技術路線做一個產品，然後證明了這個產品的商業價值。

甚至，其中不少技術路線都是來源於谷歌，比如：

它最核心的技術是 Google 在 2017 年提出的 Transformer 模型架構（開源），讓大規模並行處理海量數據成為可能。

而備受關注的 “人類反饋強化學習”（RLHF）訓練方式，也是出自 DeepMind，它能讓模型從人類對機器不同的結果反饋（讚揚或批評）中，不斷學習、改進輸出結果。圖源：飛哥説 AI ▼

但這並不能否定 OpenAI 的價值，就像 iPhone 發佈前，多點觸控的技術也已誕生多年，歷史上任何一個產生巨大影響力的產品出現前，它背後技術要素大都齊全。

雖然谷歌是一個理論的拓荒者，但是負責整合的 OpenAI 一樣偉大，甚至 OpenAI 在行業的指導意義可能比蘋果還要更勝一籌。

ChatGPT 遠未達到這個路徑的極限。隨着算力成本的降低，模型參數的增加，OpenAI 為同行業指引了一條離人類越來越近的改造路線。

而其方法在圈子內也不是什麼隱秘，直接讓苦苦掙扎的同行們看到了光。

更深刻的是，微軟和 OpenAI 合作的成功證明了：大型公司和科學研究機構合作，創造更大價值的可能性。

正如 OpenAI 的 ceo 奧特曼在去年初在社交媒體上發的一個帖子：

我非常感興趣的一種大學替代方案是：找出全球最聰明、最有進取心的 18 歲年輕人，給他們 10 年以上的薪水和資源，讓他們做自己想做的任何項目，配上聰明的同齡人——換他們未來收入裏的幾個百分點。

這種模式激發了商業的創新在科學領域發光發熱。

ChatGPT 只是 AI 發展史上的一個節點，它很重要；但是 OpenAI 更揭示一種在頂尖科技上提高生產力的模式：在科研精神和商業變現之間尋找平衡。

不得不説，科學的邊界被拓寬了。

撰文：及格編輯：江江、面線封面：煥妍

圖文、資料來源：3 年血虧 10 億美元，Google DeepMind 出了什麼問題？圖靈獎得主LeCun評ChatGPT不算創新,被網友罵檸檬精ChatGPT背後的明星企業OpenAI：一段涉及微軟與馬斯克的投資往事 | 金融科技火雞追上雄鷹，OpenAI 的成功為何難以複製丨TECH TUESDAY60天月活破億，ChatGPT之父：26歲財務自由，29歲聯合馬斯克創辦OpenAI，價值290億美元OpenAI是如何勝過谷歌的？ChatGPT發展簡史ChatGPT誕生記：先撈錢，再談理想｜OpenAI翻身史飛哥説 AI：OpenAI 何以掀翻 Google 佈局多年的AI大棋？