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「AI 领域的小公司有没有机会？还是说 OpenAI 的 dev day（开发者日）会变成中小企业的 911（另一个不能说的日子）？」
11 月 7 日早上 7:54 ，前阿里VP、AI 科学家贾扬清在朋友圈发出了这一感慨。
同一时间，除了贾扬清，全球几乎所有的 AI 科技从业者也以各种方式发布了一个 AI 话题动态，且这些动态都指向同一事件：OpenAI 在美国时间 11 月 6 日（北京时间 11 月凌晨 2 点）召开的首届 AI 开发者大会，堪称 2023 年的“AI 春晚”。
在这场短短 45 分钟的发布会上，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 公布了一系列引发热议的成果：面向开发者的 GPT 4 Turbo 整体降价、GPT Assistant API 发布、自定义 GPT、GPT Store……给 AI 行业带来了巨大的冲击。
此前，GPT 的知识库只更新到 2021 年 9 月，而全新的 GPT-4 Turbo 则学习到了 2023 年 4 月之前的互联网知识。换言之，OpenAI 的大模型在半年内学习了互联网一年半的知识，更新速度飞速。
此外，Sam Altman 称，OpenAI 聚拢的开发者数量已达到 200 万。这是一个十分惊人的数字：据粗略统计，全球程序员数据大约 2700 万，中国程序员大约 800 万，而据不久前华为数据公布，鸿蒙开发者生态发展四年才刚突破220万。相形之下，OpenAI 的开发者生态发展实在是迅猛。
大会结束后，大家纷纷将 OpenAI 比喻为苹果 OS，本质上都是「技术封闭，生态开放」。更多关于OpenAI 的生态讨论，欢迎添加作者：s1060788086，互通有无。
推特上，一条推文迅速走红，有创业者称：OpenAI 的这一系列操作「抄」了很多 Ta 的后路。一部分中间层创业者表示，「上半年好不容易搭起的戏台班子，下半年就被拆台了。」
但另一边，同样又有很多从业者对 OpenAI 引领的变革心怀乐观。贾扬清也在朋友圈中表示：「在 OpenAI 各种升级的背后，其实体现出其创新的速度在减缓，这反而正是中小 startup（创业公司）奋起直追的机会点，这点我充满信心。」
OpenAI 首届开发者大会结束后，雷峰网(公众号：雷峰网)也联系了十多位密切关注大模型技术的从业者，围绕接下来大模型的趋势、生态与机遇进行了探讨。
一、技术内卷失去了意义
自去年 ChatGPT 推出后，国内的大模型公司进入了激烈的“基座大模型”与“行业大模型”内卷局面。但这次 OpenAI 开发者大会公布了 GPT-4 大模型的一系列成果后，更多人清醒地意识到，OpenAI 在技术上领先的优势不是一星半点。
基于这一现状，一位业内人士柳芳评价：「在 OpenAI 上的技术创新变得没有意义。」不应盲目地对标 OpenAI ，一味地盯着自身的技术短板去提高。
「中小开发者，要放弃自己继续在大模型技术本身的深入。于他们而言，研究大模型的任何技术方向都没有什么意义，不如把精力转到落地业务上来。因为在大模型领域的任何一点儿进步，都可能被像 OpenAI 这种大平台的技术更新一下给迭代掉。」某医疗人工智能公司 CTO郭旭如是说。
对于有志于做 AGI 或者通用底座能力的大模型创业者，郭旭表示，国外的数据能力与算力基础明显要比国内好，所以要跟上他们的水准可能是一件非常难的事，不如专注在中文领域做好中文的通用大模型。
尽管目前的政策保护能使得国内的大模型厂商远离 OpenAI 这样的竞争对手，但直面它们的竞争可能只是个时间窗口，并且时间不会很长。
但另一方面，也有人认为，OpenAI 开发者大会中「技术上没有什么新的东西。」即使 OpenAI 已经从更长的上下文长度、更强的控制、模型的知识升级、多模态、模型微调定制和更高的速率限制迭代 GPT-4。
言图智能的 CEO 罗予晨认为，大会发布的语音和图像模块、数据库、API 等，国内的大模型创业公司在过去半年里都已陆续有过探索。国内厂商如果只用 OpenAI 的大模型能力，直接调用这次发布的新接口是一个比较好的选择。但若要组合多种大模型能力，可能还是要独立开发。
一位面向日本市场的AI 创业者张涛也坦言到：
「本次大会并没有什么特别惊艳的技术方面的提升的点。印象最深刻的可能就是更长、更便宜的 GPT-4 的支持以及 GPTs。尤其是GPTs，虽然之前就有插件系统，但是这次提供的 JSON 模式以及多次函数调用以及官方广而告之的商店，会为 OpenAI 拉拢一大片开发者入驻。」
如此一来，更泛化的 AI 能直接碾压很多垂直方向的创业机会，比如做各类虚拟助手、文生图的公司等，这些方向的AI 公司要面临相当严峻的市场考验。
虽然很多人抱持着没必要硬卷技术的想法，但仍然有人在认真做技术。
贾扬清就认为，在 OpenAI 升级的背后，其实体现 OpenAI 在 fundamental innovation（基础创新）上的一点窘境，没有一个 feature（功能）是没人在做的，这和一年前的 ChatGPT 大为不同，可见创新的速度在减缓，这反而正是中小 starup（创业公司）奋起直追的机会点。
二、大模型中间层将要被「击碎」
「千万不要基于 OpenAI 做 PaaS，否则必然会被 OpenAI 下一个版本所代替。」看过 OpenAI 开发者大会后，某云厂商的内部人士李睿向雷峰网感叹到。
其实可以见得， OpenAI 想要横向做生态的意图已经很明显了。
过去，业内通常认为大模型行业会是类似于云计算的三层架构，但从 OpenAI 开发者大会看来，由于其基础大模型的能力在快速发展，其技术能力边界和底层模型巨头的商业边界都尚未确定，使得大模型的中间层可能比之前预想的要「薄」，甚至不排除更多的垂直一体化可能性。
在未来，大模型行业可能会更加倾向形成数据库领域的两层架构，即“基础大模型—大模型应用”。在大模型应用的基础上，进一步形成社会运行的基础。
「我认为这一次 AI 革命的核心在于Agent（智能体），大模型只是基础设施之一，最终将以Agent的方式将专业人才的经验进行泛化和通用，而此次 OpenAI 的发布会恰恰证明了这个大趋势。」绿洲资本创始合伙人张津剑说道。
澜码 CEO 周健表示，大语言模型相当于是新的 AI 原生软件的基座，OpenAI 这次发布了GPT Store 和 Assistant API ，在很大程度上把基于开源模型做中间层的路线全给堵死了。
「其实道理很简单，OpenAI 有那么多钱，并且是开源的，加上品牌足够强、价格也有优势，那么开发者肯定都会去用他的。千万不要紧贴着开发者去做事情，中间层太薄，没有机会的。」周健分析。
基于 OpenAI 的定制化 AI 工具，应用落地的过程会变得更简单。
「之前还需要利用 LangChain 等工具链，现在看起来随着 OpenAI 面向开发者的工具进一步完善，人人可以开发 AI 应用的时代看起来不远了。」投资人周蕊告诉 雷峰网。
这也意味着， OpenAI 的 GPTs 让用户能够更低门槛地参与到应用创新，通过平台化思维为用户打造更多样化、更丰富的产品服务。
「但同时也需承认，OpenAI 目前提供的工具是很浅的 UI 相关的工具，并不涉及到严肃 AI 应用的核心逻辑。看起来 OpenAI 希望统一前端展现，有点像 Apple 做的事情。」Babel.cloud CEO 张海龙如是说到。
三、创业者还有机会吗？
OpenAI 开发者大会结束后，人们不禁思考同一问题：OpenAI 的一系列操作，是抄了创业者的后路，还是在给创业者机会。
对此，OPPO 智能交互部部长、小布助手首席架构师万玉龙博士回应到：「要相信，像 ChatGPT 这种颠覆性技术的诞生和演进，是会给更多创业者带来更多机会的。」
诚然，「更多创业者」的定义不再局限于过往大家熟知的以产品经理、工程师为主要实现者的研发团队，让更多有创意、用户思维的非 AI 领域的人也有机会参与打造 AI 产品生态，从这个视角来说，OpenAI 的生态建设是开放的。
同时，这里的「更多机会」意味着能够实现更多用老旧技术无法满足的需求，让更多场景的高效信息生产和消费变为可能。
其实，OpenAI 给开发者带来的好处，远不止这一点。以 GPT Builder 为例，这一功能直接创造了一个新的职业——不会编程的应用开发者，只要在界面中用自然语言和机器人交流就能做APP，也可以分享给其他人，甚至上传至商家应用商城，也可以拿到收入。
据业内人士古丽透露，字节的 bot studio（机器人工作室）也在做类似的事情，该功能已经小批量上线到豆包 APP。
针对 GPT Builder 能自行开发 GPT 的这一功能，周健则认为：「这一功能开发的程度还远远不够，目前阶段更加像是一个“玩具”，是很难用起来的。对于小白开发者来说会觉得很有用，但对于专业做工程化的团队来讲，所输出的产品远不能达到赚钱的程度。」
可见，OpenAI 的做法着实会给到一些创业者机会，但不可否认的是，如果之前就是只想套壳，却没有真材实料的公司，是迟早会碰到被 OpenAI 抄后路的情况的。
「现在很多中间态的创业者的后路被 OpenAI 堵死了，但是在逐步往上走的过程中， OpenAI 应该会使得更多人更容易去做新的 AI 原生应用才对。」周健说到。
在 OpenAI 上做技术增强没有意义，也许，再往下走一步，把技术和场景、业务结合起来也不失为一条不错的路。毕竟， OpenAI 不可能深入到每个行业做地推，而创业者可以。
宜远智能 CEO 吴博调侃：「OpenAI与创业者的爱恨交织，集中在to C场景（也包括小小b）。原本，OpenAI 为 C 端提供工具，但它蓄意或不经意间下场做应用，这的确让一部分 C 端应用顿时从天堂到地狱，但 C 端的世界里，本来就没有容易二字，怨不了谁。」
但同样也有行业内人士认为，OpenAI 此举并非完全抄了创业者的后路。
「OpenAI 目前最大的问题是只存在 web 端，开发者能做的事情还是会限于 web 应用。类似微信小程序，小程序并没有办法去全方位地打开终端用户的所有需求，也存在移动端网络始终存在延迟等。也可以参考最近手机厂商的操作，将端侧模型集成进操作系统。未来端云协同是很大的方向，创业者未来的机会也在于此。」投资人周蕊告诉 AI 科技评论。
然而，究其根本，从创业公司的角度来说，OpenAI 现在做的事情其实是可以被预料的，很多创业公司仅仅因为 ChatGPT 开始支持某些功能就有生存危机，也许反思自身护城河是否足够坚固；
从开发者的角度来说，有一个应用商店肯定是好事情，而且OpenAI 提供了一系列好用的封装和服务来降低创建应用的成本，整个行业都会有所裨益。
四、出于 OpenAI 而胜于 OpenAI
「以 OpenAI 的方式追赶 OpenAI 是一件极其困难的事情。」衔远科技创始人周伯文如是说。
从本次开发者大会中可以见得， OpenAI 所走的路线是先基于很强的基座模型，然后再往上演化。
戴科认为，其实中国不需要一个跟 OpenAI 一样的企业，也就不能从共识角度入手，而是应该在非共识的角度去寻找机会，也就是大模型的能力跟场景的深度结合。
在国内，AI 原生的机会才是真正有价值的。用 GPT-4 浅层次地链接大模型去解决To C 或To B的一些问题，都是在 OpenAI 的延长线上做的事，但其实大模型能力和场景的深度融合才是重新翻开的新一页。
除此之外，大模型的落地存在 high volume（高声量）和 high value（高价值）的区分。「 OpenAI 可能存在high volume的优势，日活、月活较高、用户体量大，但是对于国内企业来说，high value 大事情也更值得去做，看如何能结合本土实现更高价值。」周伯文补充道。
「很简单，代入目标客户或场景的需求，试着发布测试模型的能力，然后检验看看是否可行。」国内 AI 创业者徐利说。「就目前来看，应该还是开发者们自己在嗨，但其实作为客户的话，更加关注是否能切实解决问题，这才是第一性的。」
从现实状况来看，目前国内市场中仍有很多用户需求是可以和大模型匹配的。理解并把握客户特定的高价值场景和数据、为客户解决实际工作流程中的问题的产品化大模型，是初创公司可以把握的更佳机会。
但无论如何，可以说 OpenAI 勇闯无人区，为全球的 AIGC 行业「趟」出了一条路，给其他大模型厂商打样。
「OpenAI 所有的举措，无论降价、数据策略、应用生态等，都让其他家大模型厂商省去了盲目试探方向的烦恼，追得勤、咬得紧便是成功，有机会做差异化创新便是胜利。」吴博说到。
此外，虽然本次大会上公布了 GPT-4 降价，但根据 AI 科技评论的走访，绝大多数受访者均认为，对国内大模型厂商并不会产生太大影响。AI 创业者丁鑫表示，之前能用 OpenAI 的不会考虑国内厂商，之前不能用的，之后也不会用，OpenAI 暂时还不能合规地进入中国市场。
与此同时，OpenAI 也在全球行业内遥遥领先，全球开发者难望其项背。吴博特别说到，要更加用力追赶 OpenAI 、投入要更成规模才行，预期整个大模型厂商领域，汰弱留强或者差异分化的局面会加速。」
为了能真正追赶上 OpenAI ，中国的创业者正尝试用各种方式去探索通一条路径，无论这条何时才能跑通，都值得一直跑下去。
本文作者王悦：s1060788086，长期关注 AIGC 落地应用、大模型和数字人领域，欢迎添加微信交流。
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