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1您的位置: 文学城 » 新闻 » 焦点新闻 » OpenAI创始人拿微软100亿,是在下一步大棋

OpenAI创始人拿微软100亿,是在下一步大棋

文章来源: 量子位QbitAI 于 2023-02-06 02:13:52 - 新闻取自各大新闻媒体,新闻内容并不代表本网立场!
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OpenAI获得微软100亿美元投资的消息出来后,一些人的想法有些沮丧:



一方面,摆脱了经济压力的OpenAI可能将不再那么“open”、顺而放弃“开发造福每个人的AI技术”的精神;

另一方面,大家也担心它的模型将落为MS Office中花里胡哨的插件,让过去“开放和创新的日子“也一去不复返了。

然而,事情并没有表面看起来这么简单。

来自Reddit“r/singularity”板块有这样一个长帖子,从机器学习行业幕后故事对这笔交易进行了详细分析,发现:

这可能是OpenAI掌门人Sam Altman搞的一笔巨大对冲、下的一步“大棋”。

该帖子在评论区获得了相当多网友的赞同。

具体怎么说?

风光OpenAI?光一年就亏损5亿美元

先来看看OpenAI究竟有多需要这笔巨款。

就拿最近的2022年来说,公司预计该年总收入为3600万美元。

但这一年,他们花掉了5.44亿美元。也就是说,光去年一年OpenAI就亏损了5亿多美元。

你以为这一年是个例吗?

NO。

要知道,OpenAI在旧金山拥有375名常驻员工,其中大部分都是机器学习领域的大佬,光是每年给他们开的工资就要2亿美元。

除了这笔固定开销,OpenAI需要的计算成本也相当惊人。

有数据显示,他们训练一次GPT3就花费了460万美元,相应的云资源成本差不多也是9位数(也就是上亿)。

而在微软投资100亿美元前,OpenAI在成立的七年多的时间总共收到了40亿美元的投资。

作者表示,就以2022年这5亿美元的烧钱率来看,是个人都能发现OpenAI的现金所剩无几。

但现在,眼看ChatGPT红得发紫,OpenAI岂不是要摆脱这个窘境?

这不,他们就预估2024年公司年收入可达10亿美元。

Too young too simple!

作者表示,要达到这个目标,成本只会跟着水涨船高。

机器学习公司想赚钱,有点难

表面上看起来,机器学习跟其他软件科技公司没什么不同:都是靠写代码出产品。

即使进入机器学习时代,SaaS模式成为主导,软件的运行成本不再由买方承担,逐渐推回给产品供应商——在这之中,AI的成本显然也更高一些。

主要是机器学习公司在云基础设施上的耗费太高了。

就拿模型训练来说,一次训练可能至少就需要数十万美元,但实际业务中模型的“数据漂移”又让我们不得不进行二次、三次乃至更多的重新训练。

推理步骤就不多说了,也需要大量的计算资源。

另外,AI程序相比传统软件用到的富媒体(图像、动画、音视频等)也更多,这类型的数据消耗的存储资源更大,处理起来也更麻烦(也就更昂贵)。

除了云成本,人工成本也是机器学习公司面临的一个问题。

因为在Human-in-the-loop系统中:

(1)当今大多数最先进的AI模型都涉及对大型数据集进行手动清洗和标注;

(2)认知推理较多的AI任务中,人类通常也要实时接入系统“盯着”,即使模型性能再高,人类也不太可能被完全排除在外。

于是,基于以上两个因素,就有了这样一个统计数据:

机器学习/AI公司的毛利率通常都在50%-60%之间,而其他软件公司则达到了60%-80%。

好了,我们现在明白机器学习公司搞钱不容易了,但ChatGPT这不是已经跑起来了吗,后面想赚钱还不好说嘛?

ChatGPT两种盈利模式都不好走

先来看看OpenAI能够靠什么方式用ChatGPT赚钱。

一种是进入垂直领域直接跟消费者买卖,比如将ChatGPT发展为优秀的文案写作工具。

有3条理由分分钟堵死了这条道:

首先,为了支持ChatGPT巨大的运营成本,保持竞争力,OpenAI得找到一个或多个巨大的垂直领域。

其次,如果真的这么做,意味着他们的品牌和价值观从根本上就需要重塑,这可能会导致不少“有志”员工出走。

最后,要卖产品就得建立营销团队,这会不可避免地转移公司在研究上投入的精力。

那么,看第二种方式:

继续现在的状态,靠大家通过API访问他们的模型赚钱。

这条为什么也不行?

因为如前阵子,ChatGPT在基础技术上根本没有啥创新,本质就是在开源的数据集上训练的大型Transformer模型——这种事情谷歌、Stability AI或HuggingFace等公司想做,一样可以。

那到时OpenAI还能分到多少羹可想而知。

这也不行,那也不行,那该怎么办?

微软带着100亿美元来了。

这笔交易意味着什么?

前面提到,OpenAI本次从微软得到的投资额,比以往7年都多。

但金额还不是这笔交易最大的亮点,主要是在股权和利润分配上:

其中股权分为三组,微软持49%,VC持49%,OpenAI基金会控制剩余的2%。

如果OpenAI开始赚钱,将分四个阶段对利润进行分配。

首先,早期投资者(Khosla Ventures和Reid Hoffman基金会)连本带利收回他们的钱;

然后,微软获得75%的利润,直到拿回130亿美元的资金(微软此前还投了30亿美元);

接下来,微软和其余VC就可以各获得49%的利润了,直到分别拿到另外的920亿美元和1500亿美元。

最后,上面这些钱都付完之后,OpenAI将拿回100%的股份,获得公司的完全控制权。

听起来是不是有点crazy??

但作者认为,OpenAI这是一次性解决了所有问题:拿到了一大笔资金,获得了应有尽有的算力,获得了微软销售团队的支持,可以将技术和模型集成到MS Office中去……

而微软这边,不仅可以靠OpenAI站到最前沿的AI技术上去,也可以靠这个独家合作伙伴,与AWS展开更进一步的“云战”。

可谓双赢。

但这还不是最妙的地方。

作者惊叹:OpenAI创始人Sam Altman和他的团队这是设置了一个巨大的对冲啊。

如果OpenAI后面没有什么起色,微软将为此买单。

如果它在AGI有所建树——不管是什么,价值都可能巨大,因此能很快还清所有债务,拿回公司100%的控股权。

“不管你同不同意OpenAI这个做法,都得为这个想法鼓掌。”

作者在文末再次表达了对OpenAI未来的巨大憧憬。他的观点让很多人觉得非常有意思。

不过,有读者也提出了质疑:

如果微软真的看好OpenAI的AGI,为什么只求大约10倍的回报,因为正常风险投资都希望获得100倍以上的回报。会不会等OpenAI真的发达了,微软重新谈判条款呢?

你怎么看待OpenAI这把风险对冲做法?

原文:

https://old.reddit.com/r/singularity/comments/10mhzhk/what_people_are_missing_about_microsofts_10b/

— 完 —

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OpenAI创始人拿微软100亿,是在下一步大棋

量子位QbitAI 2023-02-06 02:13:52

OpenAI获得微软100亿美元投资的消息出来后,一些人的想法有些沮丧:



一方面,摆脱了经济压力的OpenAI可能将不再那么“open”、顺而放弃“开发造福每个人的AI技术”的精神;

另一方面,大家也担心它的模型将落为MS Office中花里胡哨的插件,让过去“开放和创新的日子“也一去不复返了。

然而,事情并没有表面看起来这么简单。

来自Reddit“r/singularity”板块有这样一个长帖子,从机器学习行业幕后故事对这笔交易进行了详细分析,发现:

这可能是OpenAI掌门人Sam Altman搞的一笔巨大对冲、下的一步“大棋”。

该帖子在评论区获得了相当多网友的赞同。

具体怎么说?

风光OpenAI?光一年就亏损5亿美元

先来看看OpenAI究竟有多需要这笔巨款。

就拿最近的2022年来说,公司预计该年总收入为3600万美元。

但这一年,他们花掉了5.44亿美元。也就是说,光去年一年OpenAI就亏损了5亿多美元。

你以为这一年是个例吗?

NO。

要知道,OpenAI在旧金山拥有375名常驻员工,其中大部分都是机器学习领域的大佬,光是每年给他们开的工资就要2亿美元。

除了这笔固定开销,OpenAI需要的计算成本也相当惊人。

有数据显示,他们训练一次GPT3就花费了460万美元,相应的云资源成本差不多也是9位数(也就是上亿)。

而在微软投资100亿美元前,OpenAI在成立的七年多的时间总共收到了40亿美元的投资。

作者表示,就以2022年这5亿美元的烧钱率来看,是个人都能发现OpenAI的现金所剩无几。

但现在,眼看ChatGPT红得发紫,OpenAI岂不是要摆脱这个窘境?

这不,他们就预估2024年公司年收入可达10亿美元。

Too young too simple!

作者表示,要达到这个目标,成本只会跟着水涨船高。

机器学习公司想赚钱,有点难

表面上看起来,机器学习跟其他软件科技公司没什么不同:都是靠写代码出产品。

即使进入机器学习时代,SaaS模式成为主导,软件的运行成本不再由买方承担,逐渐推回给产品供应商——在这之中,AI的成本显然也更高一些。

主要是机器学习公司在云基础设施上的耗费太高了。

就拿模型训练来说,一次训练可能至少就需要数十万美元,但实际业务中模型的“数据漂移”又让我们不得不进行二次、三次乃至更多的重新训练。

推理步骤就不多说了,也需要大量的计算资源。

另外,AI程序相比传统软件用到的富媒体(图像、动画、音视频等)也更多,这类型的数据消耗的存储资源更大,处理起来也更麻烦(也就更昂贵)。

除了云成本,人工成本也是机器学习公司面临的一个问题。

因为在Human-in-the-loop系统中:

(1)当今大多数最先进的AI模型都涉及对大型数据集进行手动清洗和标注;

(2)认知推理较多的AI任务中,人类通常也要实时接入系统“盯着”,即使模型性能再高,人类也不太可能被完全排除在外。

于是,基于以上两个因素,就有了这样一个统计数据:

机器学习/AI公司的毛利率通常都在50%-60%之间,而其他软件公司则达到了60%-80%。

好了,我们现在明白机器学习公司搞钱不容易了,但ChatGPT这不是已经跑起来了吗,后面想赚钱还不好说嘛?

ChatGPT两种盈利模式都不好走

先来看看OpenAI能够靠什么方式用ChatGPT赚钱。

一种是进入垂直领域直接跟消费者买卖,比如将ChatGPT发展为优秀的文案写作工具。

有3条理由分分钟堵死了这条道:

首先,为了支持ChatGPT巨大的运营成本,保持竞争力,OpenAI得找到一个或多个巨大的垂直领域。

其次,如果真的这么做,意味着他们的品牌和价值观从根本上就需要重塑,这可能会导致不少“有志”员工出走。

最后,要卖产品就得建立营销团队,这会不可避免地转移公司在研究上投入的精力。

那么,看第二种方式:

继续现在的状态,靠大家通过API访问他们的模型赚钱。

这条为什么也不行?

因为如前阵子,ChatGPT在基础技术上根本没有啥创新,本质就是在开源的数据集上训练的大型Transformer模型——这种事情谷歌、Stability AI或HuggingFace等公司想做,一样可以。

那到时OpenAI还能分到多少羹可想而知。

这也不行,那也不行,那该怎么办?

微软带着100亿美元来了。

这笔交易意味着什么?

前面提到,OpenAI本次从微软得到的投资额,比以往7年都多。

但金额还不是这笔交易最大的亮点,主要是在股权和利润分配上:

其中股权分为三组,微软持49%,VC持49%,OpenAI基金会控制剩余的2%。

如果OpenAI开始赚钱,将分四个阶段对利润进行分配。

首先,早期投资者(Khosla Ventures和Reid Hoffman基金会)连本带利收回他们的钱;

然后,微软获得75%的利润,直到拿回130亿美元的资金(微软此前还投了30亿美元);

接下来,微软和其余VC就可以各获得49%的利润了,直到分别拿到另外的920亿美元和1500亿美元。

最后,上面这些钱都付完之后,OpenAI将拿回100%的股份,获得公司的完全控制权。

听起来是不是有点crazy??

但作者认为,OpenAI这是一次性解决了所有问题:拿到了一大笔资金,获得了应有尽有的算力,获得了微软销售团队的支持,可以将技术和模型集成到MS Office中去……

而微软这边,不仅可以靠OpenAI站到最前沿的AI技术上去,也可以靠这个独家合作伙伴,与AWS展开更进一步的“云战”。

可谓双赢。

但这还不是最妙的地方。

作者惊叹:OpenAI创始人Sam Altman和他的团队这是设置了一个巨大的对冲啊。

如果OpenAI后面没有什么起色,微软将为此买单。

如果它在AGI有所建树——不管是什么,价值都可能巨大,因此能很快还清所有债务,拿回公司100%的控股权。

“不管你同不同意OpenAI这个做法,都得为这个想法鼓掌。”

作者在文末再次表达了对OpenAI未来的巨大憧憬。他的观点让很多人觉得非常有意思。

不过,有读者也提出了质疑:

如果微软真的看好OpenAI的AGI,为什么只求大约10倍的回报,因为正常风险投资都希望获得100倍以上的回报。会不会等OpenAI真的发达了,微软重新谈判条款呢?

你怎么看待OpenAI这把风险对冲做法?

原文:

https://old.reddit.com/r/singularity/comments/10mhzhk/what_people_are_missing_about_microsofts_10b/

— 完 —