準確來說,OpenAI的商業春天或許是漫漫長路,或許最後是直接被微軟收編了,但他們推出的生成式AI一定會在人工智能這個領域裡留下濃墨重彩的一頁。
最近OpenAI因為其宮鬥峰迴路轉而引來不少關注,就連我這種門外漢也覺得有趣。很多人說原首席執行員阿爾特曼最後能夠打敗董事部,是因為他能夠給OpenAI或者說“生成式AI”(Generative AI)帶來重大突破,底下的工程師們也相信自己正走在改變人類命運的道路上。這類人物在公司裡能夠一呼百應,自然不是頂層董事局說要罷免就能夠辦得到的。我也記得此君尚未甩出回馬槍,殺董事局一個措手不及時,就有許多報道把他比作當年被蘋果公司董事局罷免的喬布斯。
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OpenAI和蘋果能相提並論嗎?
不過,就純粹從商業角度來說,我傾向認為OpenAI和蘋果公司並不相同。當然,要說明的是,是以OpenAI目前的功能來評斷。
要知道,OpenAI是依靠ChatGPT的橫空出世而打開知名度。翻開該公司的歷史,許多資訊都著重於該公司的“變革”時刻。也就是說,該公司當初吸引了多少科技界大佬的關注與投資,其中包括了最不受約束的伊隆 · 馬斯克 。但,鮮少人知道的是,OpenAI得到的關注很多,但真正募資的金額是遠低於這些科技大佬們的承諾。
而我們也知道這種生成式AI需要大量的資料來餵養,讓它有足夠時間來“自我學習”。這當中所餵養的資料都不是免費的。目前數據顯示,ChatGPT有九成功能是被用來生成程序代碼、教學內容、創作,以及營銷素材。輕度使用者會認為其功能極其強大,但只有中度或深度使用者知道ChatGPT所產生的內容並不穩定。作為簡單內容的拋磚引玉或者一些書寫的起手式是不錯,但整體產出內容還是需要大量人為干預,方可成品。ChatGPT的水準和《鋼鐵俠》電影裡主角所使用的智能管家兼助手可說是差了十萬八千里。
生成式AI研發狂燒錢 邊際效益遞減
這麼一來,ChatGPT的劣勢就出來了,那就是用戶能夠得到的好處並不明顯,不管是免費還是付費。另一方面,這種生成式AI的研發成本不但奇高,甚至為了有更好的使用體驗,燃燒的經費可能是會不成比例地上升,也就是說邊際效益遞減。
而所有的創業要成功,最重要的就是實現經濟學裡說的規模效益。無法達成其條件,那麼再好的產品,終究也只能是小作坊生意。這也是為什麼烹飪工序複雜的中餐館非常難以擴張,因為能夠掌握核心技術的廚師非常難找,而且成本極高;反之,工序簡單得多的火鍋店,倒是出現各種連鎖品牌。畢竟,誰不懂把肉片和蔬菜燙熟呢?你看明白了這邏輯,也就會明白為何需要人手衝調的咖啡店極難擴張而且持續培訓費用不菲,但是隻用飲料粉沖泡的飲料店能夠遍地開花(某大型連鎖咖啡的員工也是用自家三合一飲料粉來沖泡飲料)。
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蘋果含製造業元素 規模效益紅利顯著
回頭看看蘋果公司就很不同了。最直接的原因就是,蘋果公司是一家面向消費者的電子產品製造商,也就是說,這是有製造業的元素在裡頭。只要出貨量夠大,規模效益的紅利可以說是信手拈來。這也是為什麼從喬幫主手中接過首席執行員一職的庫克,能夠不斷讓蘋果公司賺進大把鈔票的原因,因為此君就是一名採購、物料以及供應鏈方面的專才。當然,富士康也是功不可沒。
臺積電同樣砸錢研發 為何卻能獲利?
或許有人會認為生成式AI還是有利可圖,畢竟,要重金研發產品的公司多的是,例如臺積電的芯片研發也是越來越難,還不是照樣獲利連連嗎?
的確,像臺積電這種高科技產品研發公司,他們的研發經費極高。不過,要記得,他們還是要審視每筆研發經費的回報率,而不是盲目地燒錢。而且,張忠謀在創立臺積電初期,市場裡就已經有芯片需求了,只是“純晶圓代工”的商業模式還不盛行。是到了後期,研發經費讓許多科技公司的財務負擔越來越大,臺積電的商業模式才走出了屬於自己的春天。
而像生成式AI這種產品,至今,我們還不知道其商品或服務的價值在哪裡。
我會這麼說的目的不是說人類不該有這種研發精神。我只是想要藉此來把OpenAI的阿爾特曼和喬布斯稍作區分。他倆雖然都在科技行業有卓越貢獻,也都曾被董事局罷黜,但所走的道路截然不同。你可以說喬布斯最後就是一個賣電子產品的,但他的產品卻改變了整個產業,而且是直接滲透了我們至今的新產業(例如馬斯克也承認蘋果公司的iPad解決了特斯拉汽車裡的平板電腦問題)。準確來說,OpenAI的商業春天或許是漫漫長路,或許最後是直接被微軟收編了,但他們推出的生成式AI一定會在人工智能這個領域裡留下濃墨重彩的一頁。
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