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想成为下一个苹果,OpenAI是不是还差了一点?

作者:重庆互联网-晴天 发布时间:2023-11-14 浏览:12912 赞(2713 收藏 评论(0)

一场发布会,成了大模型构建生态的起跑线。

在美国东部时间11月6日举行的首届开发者大会上,OpenAI首席执行官萨姆·阿尔特曼(Sam Altman)放出了两颗重磅炸弹。

一是全新的模型——GPT-4的升级版GPT-4 Turbo,二是让人人都可以定制ChatGPT的GPTs。

其中,作为补齐GPT-4短板的GPT-4 Turbo围绕长文本、知识库、多模态、模型控制、模型微调、高速率做出了六大升级,知识库也更新到现在的2023年4月,ChatGPT更加强大了。

但GPT-4 Turbo并非此次大会的最大亮点,OpenAI在大模型生态上的野心使GPTs成为这一个夜晚真正的主角,许多参会者将其称之为AI界的Apple Store,是OpenAI成为下一个苹果的关键一步。

也许是大会后的开发者们热情过盛,ChatGPT在美国东部时间上午9点就出现了故障,并在之后近两小时内都无法使用。Sam Altman随后表示原定于11月13日向所有GPT Plus和Enterprise订阅者提供GPTs的计划,也因OpenAI新工具的使用量过高而不得不延期。GPTs这次是真的太火爆了。

一、GPTs:空想也能造出成熟的应用程序

在此次开发者大会上,OpenAI将GPTs定义为一个让非专业技术人员也可以搭建自定义ChatGPT的AI插件,并且还推出了对应的制作工具GPT Builder,操作过程与ChatGPT类似,用户只需在与GPT Builder聊天过程中描述功能特征,GPT Builder就能自行生成对应的GPT。

具体来看,GPT Builder的定制能力主要靠三个功能实现:指令、扩展知识库和动作。

为了直观展示GPT Builder的生产能力,Sam Altman还在开发者大会现场进行了演示。演示最开始,Sam Altman先预设了一个“想让GPT帮助回答复杂商业问题”的场景。而后GPT Builder便沿着指令-知识扩展-动作的步骤按部就班进行。

指令:对话开始,Sam Altman在GPT Builder中输入了对GPT的定义,GPT Builder则在信息交流补足中自动生成了GPT应用名称、应用图标,并且还会通过自然语言询问Sam Altman是否需要对已生成的信息进行修改。

扩展知识库:该步骤用户可以直接上传自定义数据,以帮助GPT Builder完成对应功能构建。在演示中,GPT Builder主动询问Sam Altman应用的交互形式,Sam Altman则上传了一段自己过往的演讲,示意GPT Builder从该段演讲中选择合适且有建设性的回答进行用户交互。

动作:Sam Altman表示,创建者还可以进一步为生成的GPT增加动作。OpenAI允许GPTs调用函数,连接到外部服务,即访问电子邮件、数据库等数据,以完成复杂的工作组合。

整个过程用时还不到三分钟,且不涉及底层代码,真正做到了人人都是开发者。

这对于国内外潜在开发者们来说无疑是一把入局的钥匙。过去,应用开发受数据、算力、工具成本制约,因此在大模型横空出世后,AI Agent成为了应用开发者、创业公司们密切关注的焦点。

AI Agent被设计为具有独立思考和行动能力的AI程序。使用者只需要提供一个诸如“写一个游戏”“开发一个软件”之类的目标,AI Agent就会根据给定的条件生成任务序列并开始工作,在不断的反馈调整下最终完成任务目标。

但由于技术限制,此前AI Agent还只是一个前景美好的设想,离真正落地还存在着不小的距离,如今,GPTs的到来让AI Agent即将成为现实。

Sam Altman将AI Agent称为“人们利用工具、AI来建立更个人化和定制化的分身”,这些分身可以代表个人做很多事情。用户只需要表达自己的需求,Agent分身就能自己完成所有任务。

为了让开发者更容易实现零代码应用构建,OpenAI还贴心地推出了Assistants API,一款涵盖了长线程(Threading)、知识库(Retrieval) 、代码解释器(Code interpreter)、函数调用(Function calling)等工具的开发助手。不仅可以利用模型之外的知识来增强应用功能,

还能与ChatGPT Plus中一样在沙盒执行环境中编写和运行Python代码,生成图形和图表,处理具有多种数据和格式的文件。

在Assistants API的协助下,应用开发者们完全可以将脑中想法直接化为具体应用,在节省人力成本的同时缩短研发、测试周期,大大降低研发的门槛。

二、OpenAI也想做类App Store的商业生态

可以预见,GPTs的出现让AI市场已经处在了应用大爆发的前夜,而这同时也引出了OpenAI的下一步计划:在本月内推出OpenAI自己的应用生态GPT Store(GPT商店)。

早在今年5月,OpenAI就开放了其插件系统并首批上线70个大模型相关应用,在构建应用生态上小小尝试了一把。如今,该插件系统经过六个月的升级卷土重来,并被冠上了GPT Store的名号。

OpenAI对GPT Store的描述类似于App Store,Sam Altman在发布会上宣布落地GPT商店时就表示“与苹果在2007年推出iPhone,在2008年推出苹果商店并永远改变了技术格局一样,我们推出了GPT商店。”

在OpenAI的设想中,用户可在GPT Store中搜索下载GPT应用,商店也将推荐不同类别的优质产品。同时OpenAI也明确了在构建自己的AI应用后,不仅可以选择个人私有,企业私有和公开所有三种发布方式,还可以将应用上架GPT Store,最受欢迎的GPTs不仅能登上排行榜,还能与OpenAI进行收入分成,有望成为未来创业机会的新起点。

对于开发者来说,GPT Store是灵感变现的又一桶金,在没有AI应用商店之前,除了API和订阅之外,大模型很难找到商业变现点,如今,GPT Store的出现改变了一切,大模型找到了绝佳的渠道将商业化能力赋能给开发者。

而对OpenAI来讲,一方面,开发者对于AI工具变现的热情也将反哺应用生态,繁荣大模型使用场景,GPT Store将是大模型落地增长的现实动力。但另一方面,OpenAI急着扩展应用生态也反映了其同样面临着不小的生存压力。

虽然在过去的一年中,OpenAI已经交出了亮眼的成绩单:ChatGPT周活用户数达到1亿,开发者数量达到200万,92%的财富500强公司正在使用OpenAI的产品搭建服务,但不可否认的是,OpenAI不仅带起了大模型的风口,同时也带起了全球范围内的大模型竞争,OpenAI如今的行业头部地位其实并不稳固。

谷歌等科技巨头和Anthropic等初创企业的模型一个接一个推出,就连马斯克的xAI公司也在不久前推出了聊天机器人“Grok”。

也难怪OpenAI急着抢先跨出占领应用生态的一步。以苹果为例,在WWDC2023开幕前夕,苹果就对外公布了其App Store生态取得的一些成绩:2022年,App Store平均每周吸引超过6.5亿访问用户,⽤户平均每周新app下载达7.47亿次,重新下载app达15亿次。App Store开发者在App Store⽣态系统创下1.1万亿美元营业和销售额,同⽐增⻓29%。其中,超过90%的营业与销售额完全流向开发者,苹果并未从中收取⼿续费。应用商店生态的吸金能力可见一斑,是个再次和其他竞争者拉开差距的好选择。

三、OpenAI真能成下一个苹果吗

通过即将到来的GPT Store,OpenAI已经展示了与科技巨头直接竞争的雄心,但仅靠一个应用商店生态,OpenAI真的有实力成为下一个苹果吗?

从成为大模型界的下一个苹果的角度看,OpenAI显然具有冲击这一称号的实力。但从成为成为整个科技圈子的下一个苹果来看,OpenAI目前还偏科严重。

苹果之所以能一直保持科技圈标杆形象屹立不倒,靠的就是一手软硬件的相辅相成。

从乔布斯推动了与IBM、摩托罗拉组建MI PowerPC(Apple、IBM、Motorola)联盟开始,苹果就走上了一条自研芯片的道路。自研芯片不仅让苹果免受高通挟制,同时也为苹果终端产品带来更好的性能和封闭的生态系统,使苹果获得软硬件一体化发展,构建芯片、系统软件、终端产品的生态闭环,进一步催熟软硬件生态。

而随着苹果MR头显Vision Pro的上线在即,苹果官方宣布Vision Pro将会兼容iPad上的AR内容,用户可以通过新的3D界面直接访问iPad生态中的数百万个应用程序。iPhone 和 iPad 的开发者能够轻松地使用熟悉的工具和框架,将他们现有的应用程序移植到该设备的操作系统 visionOS 中,这将成为Vision Pro 最大的优势之一。

苹果构建了软硬一体的商业模式,这与 Meta、Valve等对比鲜明,有了硬件的基础,苹果才得以承载庞大的移植应用生态,稳定的应用生态又吸引更多开发者、终端用户群体加入,持续扩张App Store规模。

此外,苹果同样也在发力AI。据悉,苹果内部早有一个代号为“Ajax”的生成式AI项目,其预训练参数超过2000亿个,声称将对标ChatGPT和谷歌Bard的聊天机器人。

根据Apple Insider此前消息,苹果计划每年投入10亿美元开发生成式AI技术,有望应用在下一代操作系统中。更别提苹果多年来坚持投资各类AI企业,苹果知道软硬件+AI才是未来消费电子的明路。

而这对于OpenAI来说,对标苹果的难度显然更大了,熟悉的生成式AI领域入局者越来越多,自家的硬件却还处在设想阶段。

此前,OpenAI已经投资了多家芯片企业,包括Cerebras、Rain Neuromorphics和Atomic Semi等。到了今年10月,更是有消息称OpenAI考虑自研芯片。而后,在一次演讲中,Sam Altman回应了该传言,表示OpenAI并未排除自研芯片这一选项:“对于是否采用定制硬件(芯片),我们还在评估中。我们正努力确定如何扩大规模以满足世界的需求。虽然有可能不会研发芯片,但我们正在与做出卓越成果的伙伴保持良好合作。”

据科技媒体The Next Platform估计,如果OpenAI通过自研芯片将每台包含8张GPU的服务器成本控制在50万美元以内,能节约一半的IT费用。自研芯片不仅能解决GPU稀缺导致的公司研发算力限制,同时成本也能做到近乎腰斩。

目前看来,芯片将成为OpenAI实现硬件梦的第一步,可以确定,OpenAI不会止步于芯片,且OpenAI的最终硬件产品也不会是智能手机。

早在自研芯片传闻之前,Sam Altman就强调了OpenAI不想涉足强者如云的智能手机领域:“智能手机是一项伟大的发明,我对与智能手机的竞争没有任何兴趣。但AI 所带来的是新事物,这使得更多硬件成为可能。”

Sam Altman想创造生成式AI之下硬件终端的更“新”的形态,这种终极形态到底如何谁也说不准,但人工智能的最终愿景是解放劳动力,再看看苹果Vision Pro,强大的空间交互能力已为人工智能构建了最适合未来的应用场景,就像GPT-4驱动人工智能语音助手AI Pin一样,ChatGPT在智能终端设备的交互功能上具有长远的应用潜力。

因此,最符合Sam Altman设想的新形态硬件或许也能有Vision Pro的一席之地。而如今,OpenAI既然已经有向硬件拓展的野心了,那我们是否可以再期待下,OpenAI终有一天也能够向Vision Pro看齐?

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