8月24日，有海外媒体披露，OpenAI首席执行官山姆·阿尔特曼下半年奔赴阿联酋首都阿布扎比等地寻求融资，此次融资的规模相当巨大，不低于1000亿美元。

  同时，在近期也有传闻OpenAI可能要破产了，难道OpenAI这次去中东融资，真的是去找救命钱？

  去年末，OpenAI推出的ChatGPT火遍了全球，甚至引发了一场AI革命，这样一家火的不能再火的公司为何会有濒临破产传闻？

  近日，一家名为Analytics India Magazine的印度媒体称，OpenAI在2022年的亏损高达5.4亿美元，目前运营ChatGPT的日成本有70万美元之多，并且随着后续GPT－5开发等相关工作的进行，OpenAI的亏损可能会持续扩大。另外，OpenAI公司自我造血能力十分匮乏，目前完全是靠微软之前投资的100亿美金来运营。这家印度媒体最后给出的预测是，OpenAI有可能在2024年破产。

  不过天风国际证券的分析师郭明錤却不认可这家印度媒体的观点，他近日发推时称，关于OpenAI破产的传闻能不用理会，AI/AIGC已是明确的趋势，但产业的变化将会创造新赢家与输家。另外，有必要注意一下的是若AI/AIGC无法创造可持续获利的商业模式，产业对AI/AIGC的投资可能会放缓，其中一个观察指标为微软未来两个季度对AI/AIGC的资本支出展望与相关业务的获利状况。

  其实生成式AI自去年底火爆以来，已持续有将近10个月，行业的洗牌早就开始了，优胜劣汰很正常。至于OpenAI这么大体量的公司能否撑下去，这样的一个问题很复杂，其盈利很难，但破产也没那么快。

  如果说ChatGPT的出现可以载入史册也不为过，人工智能技术的发展是一个线性的过程，像ChatGPT这种的“跨越式”进步很少见。因此ChatGPT去年一经推出便迅速火遍全球，甚至有专家预测AI要推动下一次工业革命。

  ChatGPT也被称为“史上用户增长最快的应用”，发布之后，仅用了一周时间，用户数就突破了百万。发布两个月之后，ChatGPT的月活用户数直接突破了一个亿，成为史上最快突破1亿用户的应用。

  到今年4月份，ChatGPT的访问量达到了惊人的17.6亿，超过了DuckDuckGo必应这些知名的国际搜索引擎，达到了谷歌的2%和百度的60%，此时距离其推出才过了短短5个多月。不过今年5月份，ChatGPT访问量增速开始放缓，只增长了2.8%。之前1月份到4月份的访问量增速为131.6%、62.5%、55.8%、12.6%，5月份惨淡的增速，令市场担忧。

  进入6月份，ChatGPT的访问量对比5月下降了9.7%，访问者在网站上花费的时长也下降了8.5%。

  7月与6月数据相比，ChatGPT的全球访问量又下降了11.2%，颓势还在持续。

  至于ChatGPT的流量为何下降？有一种分析是与API的蚕食有关，ChatGPT的使命是吸引更多企业接入其API，以求获取B端利润，而不是仅仅从C端夺取客户流量；另一种分析是与生成式AI谷歌的Bard崛起有关，谷歌Bard今年5月份正式对外发布之后，当月访问量高达9000多万，6月访问量高达1.42亿，较前一个月增加了近5000万。有分析指出，如果Bard继续借助谷歌稳固的搜索份额发展，其快速的增长仍将持续。

  另外，Meta 上个月发布了最新一代的开源大语言模型 Llama 2。开源大模型因为开源能吸引更多的市场份额与合作伙伴，这一点要优于ChatGPT。

  并且Meta的 Llama 2 对研究和商用都是免费，这在某种程度上预示着众多研究机构和AI公司无需自己耗费巨大的成本来开发一个大模型，降低了它们的研发成本。这一以来选择OpenAI的付费专有和受限版本的用户就会减少，去选择更加适应和免费使用的Llama 2。

  还有，今年4月美国公司Databricks发布了开源模型Dolly 2.0，成为业内首个开源、遵循指令的大模型，它在透明且免费提供的数据集上进行了微调，该数据集也是开源的，可用于商业目的。

  猎豹移动创始人、董事长傅盛在社会化媒体上兴奋的表示：“大模型不再高不可攀，平民化大模型时代已经到来！像我们这样的公司会笑醒在深夜。”

  大模型的开源将降低企业开发各自生成式AI的成本，这是对OpenAI很不利。

  由此可见,面对激烈竞争的生成式AI市场，OpenAI想垄断市场可能性不是很大，未来必须跟随市场变化做出战略调整。

  OpenAI目前面临的另一个比较严峻的问题是GPU的短缺。今年5月份，OpenAI CEO山姆·阿尔特曼在伦敦与软件开发者召开的闭门会议上表示，缺少GPU使公司一些短期计划难以推进。

  目前AI大模型的训练和运行主要是依靠GPU来进行，而英伟达因其GPU性能最佳，几乎垄断了市场。英伟达的GPU成了各大研究机构和AI开发公司疯抢的产品，就连马斯克也囤了1万张H100，中国的各大互联网厂商也订购了50亿美元的英伟达芯片。

  芯片荒也降低了OpenAI现有服务的速度和可靠性，令用户开始抱怨，使他们不愿意基于OpenAI的技术开发企业应用。

  阿尔特曼表示，GPU短缺影响为GPT大语言模型的大多数客户提供更长的“语境窗口”。

  语境窗口决定了在模型中输入一条提示词可以调用的数据数量，以及模型的响应时间。大多数GPT-4用户的语境窗口支持的标记数量为8,000个。OpenAI在3月宣布为其模型的精选客户提供支持32,000个标记的语境窗口，但很少有用户能使用该功能，这归咎于GPU短缺。

  同时，由于GPU的短缺，在处理文本方面，更长的 32k 上下文还不能面向更多人推出。

  另外，微调API目前也受到GPU可用性的限制，它们还没用Adapters或LoRa等高效的调优方法，因此调优的运行和管理需要大量的计算，将来会有更好的微调支持，他们还可以托管一个社区贡献模型的市场，专用容量供应受GPU可用性的限制。

  OpenAI也提供专用容量，为客户提供该模型的私人副本。不过要使用这项服务，客户必须愿意支付10万美元。

  相关有经验的人指出，GPU短缺危机是当前科技领域面临的严峻问题。在需求飙升和供给短缺的双重压力下，科技行业的稳定和繁荣发展受到了威胁。能够最终靠提高供应能力，合理分配资源，推动技术进步，建立供应链合作机制来解决。

  OpenAI的一些高管与核心员工已经离职或准备离职去谷歌，是近期一个比较受关注的新闻。

  据统计，在过去的五年时间里，有超过30名高管、工程师或其他员工离开OpenAI创业，并且总融资额达到了10亿美元。

  OpenAI的GPT背后有一个51人的研究团队，他们是大语言模型的创新功臣，他们大多是世界顶级名校毕业，比如MIT、斯坦福大学、耶鲁大学、UC伯克利、哈佛大学、牛津大学等。

  不过这51人已经有16人离开OpenAI，其中有8人在离职前有带走了3位OpenAI员工，共11人创立了被称为“硅谷AI四小龙”之一的Anthropic AI。这11个人中有OpenAI前研究副总裁Dario Amodei和前OpenAI安全与政策副总裁Daniela这样的知名人物。其实他们这些人主要是不满OpenAI被微软注资，成为其附庸。还有一点，当时OpenAI准备使用Azure超算，并且要将技术授权给微软，甚至还要为微软的投资活动筹资，他们都以为这与OpenAI创立的初衷相悖，所以愤而离开。

  目前，Anthropic的最新估值为50亿美元，离开的这些管理层和研究骨干打造了一个AI独角兽。除谷歌外，已有的投资人包括谷歌前CEO、现技术顾问Eric Schmidt、Facebook联创Dustin Moskovitz等人。

  OpenAI前工程副总裁大卫栾曾参与了OpenAI GPT-2的研究和发布，他于2020年9月离开OpenAI，加入谷歌担任总监。2021年，大卫栾再次离开谷歌，开始自己创业。2022年4月，他创办了另一家“AI四小龙”公司Adept AI，该企业成立后获得Greylock等机构投资6500万元美元。目前市场推测估值在10亿元左右美元。

  虽然OpenAI人才流失，有的加入了竞争对手谷歌，但之前谷歌也有不少骨干跳槽到了OpenAI，可谓你中有我，我中有你。

  被称为BERT之父的Jacob Devlin在今年1月离开谷歌加入OpenAI。他研发的BERT模型，凭借出色的理解能力成为了谷歌搜索的灵魂。

  另外，去年ChatGPT发布页面的致谢名单里，有谷歌前员工Barret Zoph等5个人，他们在ChatGPT发布前加入的OpenAI，在调整和准备ChatGPT中发挥了及其重要的作用。此外，今年1月，又至少有4名谷歌大脑成员加入OpenAI。

  谷歌员工Jason Wei和Hyung Won Chung也接连宣布加入OpenAI，并在社会化媒体上表达喜悦之情。Jason Wei对外透露，他加入OpenAI后将继续研究大语言模型。

  1月24日，前谷歌研究科学家Shane Gu（顾世翔）在社会化媒体平台上宣布，他加入了OpenAI，直接向ChatGPT负责人John Schulman报告。

  训练大模型所需的计算资源非常庞大，烧钱是客观存在的，因此OpenAI的运行成本特别高，仅仅运行ChatGPT每天就要花费70万美元（500万人民币）。

  除了这些硬件成本，还有人才成本。训练、微调和部署大型语言模型需要高度专业的技能，而组织的员工可能不具备这些技能，雇用这些技术人才可能会很昂贵，并进一步增加整体研发成本。

  相关有经验的人指出：“大模型的运行需要大量的算力和一个顶级人才团队，构建算力需要购买昂贵的GPU的芯片（英伟达先进芯片3-4万美元，需数万片）。而这些芯片耗电量巨大，完成一次训练需要消耗一个小镇人口的电能，运维成本相当高；而OpenAI需要顶级人才团队，人力成本也相当高，而且长期居高不下。”

  成本高企，但目前OpenAI还没有暴雷的原因是微软曾经投资的100亿美元还没花完。不过随着AI竞赛越来越激烈，ChatGPT的用户规模逐渐下降，相信OpenAI的亏损可能会持续，且有扩大趋势。其提出的 2023 年预期收入 2 亿美元，2024 年预期收入 10 亿美元的目标已经非常困难实现。

  虽然有微软的100亿美元撑腰，但坐吃山空不是办法，是在巨大的花费面前，除了继续融资，OpenAI还一定要尽快实现盈利，或者上市融资续命，不过目前来看盈利和上市都比较艰难。

  在盈利方面，某知名券商指出OpenAI扭亏的关键是提高GPT-4付费比例，降低GPT-3.5成本。在GPT-3.5压缩成本的情况下，12%的付费率或为盈亏线。

  在OpenAI的100亿美元资金的情况下，敏感性假设分析：如果在6000万DAU、付费率逐月提升0.25%的条件下，压缩成本后的GPT-3.5模型和GPT-4总体算力成本100亿美金或许可以亏到2026年1月。

  如果在6000万DAU、付费率逐月提升0.5%的条件下，压缩成本后的GPT-3.5模型和GPT-4总体算力成本100亿美元可能亏到2025年11月。

  至于OpenAI是否会上市融资，OpenAI公司的CEO山姆·阿尔特曼表示，他并不感兴趣上市。他认为，当OpenAI开发出超级智能时，可能会做出一些让大多数投资者感觉到很奇怪的决定。这也代表着，OpenAI公司的战略规划和商业模式可能会对传统的上市方式产生影响。

  佛罗里达大学科德尔金融学教授杰伊·r·里特接受各个媒体采访时说：“过去IPO的一些指标能够在一定程度上帮助确定一家科技公司何时可以准备上市。里特说，一般来说，科技公司在准备上市之前需要有大约1亿美元的收入，并且至少运营10年。”

  盈利难，破产也不那么容易，OpenAI目前可能只剩下继续融资这条路。当然，其还有更炸裂的故事可讲，这次阿尔特曼去中东融资对VC讲的故事不仅限于AGI通用AI，他描述OpenAI的目标是要实现Super intelligence（超级智能），比人类智能要更高级，例如可在一个月内攻克癌症。

  如果此次中东融资能够成功，那么OpenAI十年之内都不能破产，但怎么样找到盈利的点，仍是最迫切的。

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