从200刀到Sora姗姗来迟，OpenAI黔驴技穷了吗？

作为 AI 行业的老大哥，OpenAI 近期的一系列举动引发了广泛的关注和质疑。从200刀的 Pro 到延迟300天的Sora，再到乏善可陈的 Canvas。不禁令人发问：OpenAI 是在挤牙膏还是真的黔驴技穷了？

亲爱的读者大家好，我是『扑扑特桔』（个人网站、公众号全网同名），一名热爱AI的研究生。

OpenAI的近期更新

12 月 5 日起，OpenAI官方发布的一条推文将AI社区的期待值拉满。

这家世界领先的AI公司将在接下里的12天进行12场直播，发布一些新东西！

截至这篇文章发出时（12月11日），OpenAI已经连续开了三场直播。

但这几次直播发布的产品，似乎很一般？

12月5日，OpenAI宣布推出Pro订阅方案，定价200美元一个月，网民直呼用不起！

12月9日，OpenAI延迟10个月，正式推出AI视频生成模型Sora，但效果勉强及格。

12月10日，ChatGPT全量推出Canvas，但里面众多新功能似乎是其他工具早就推出来了的。

此外，ChatGPT的降智问题也一直饱受诟病，对某些IP进行无提示的服务降级，Plus用户模型会降至4o-Mini，出现Plus用户无法上传文件、无法搜索等现象。

此番种种，不禁令人发问：作为AI行业的老大哥，OpenAI是在挤牙膏还是真的黔驴技穷了？

挤牙膏式更新的商业考量

首先，从商业角度来看，挤牙膏式的更新往往具有一定的合理性（英特尔：勿cue）。

这种方式可以让公司更好地控制产品发布的节奏，根据市场反馈逐步推出新功能，从而最大化商业利益。

因此，从这个角度来看，OpenAI挤牙膏式的更新是可以理解的。

大模型发展的瓶颈

从行业整体上来看，大模型的发展确实遇到了瓶颈。

比如Scaling Law 失效是其中一个重要问题。随着模型规模的不断扩大，性能的提升却逐渐趋于平缓，甚至出现了一些副作用，如计算资源的过度消耗和模型的不可解释性。

此外，数据质量和多样性的问题也困扰着大模型的发展。大量的数据并不一定能带来更好的性能，如何筛选和利用高质量的数据成为了关键。

而且，近一年来，大模型行业确实缺乏本质上的创新。今年其他厂商，也都是在现有框架下进行小修小补。

所以，在同行衬托下，OpenAI的更新算得上是可圈可点的。

OpenAI的强大实力

看回OpenAI自己，这家公司本身就实力强劲。

在科研方面，研究范围涵盖了自然语言处理、计算机视觉、强化学习等多个领域，在全球范围内首先提出并实现了基于 Transformer 架构的GPT模型，为人工智能的发展做出了巨大贡献。

此外，训练大模型是一项极其耗费资金的任务，而OpenAI 背靠微软，拥有充足的资金和硬件支持。

微软不仅投资超过 100 亿美元，还为 OpenAI 提供基于 Azure 的超级计算资源，免去了OpenAI的后顾之忧。

在盈利上的先发优势

此外，目前大语言模型行业还面临着一个普遍难题，那就是：怎样才能盈利？

目前来看，最大的盈利点就是用户付费订阅。

而作为大模型先发者、曾一度称为人工智能代名词的OpenAI，在用户心中有着独特的地位。

这使其在用户付费订阅模式上具有得天独厚的优势，是其他厂商所难以企及的。

总结

OpenAI 虽面临诸多质疑，但凭借强大的科研实力与资金支持，在大模型领域仍具重要地位。

是继续引领潮流，还是被后起之秀超越？

接下来，还有八场直播，关注『扑扑特桔』（个人网站、公众号全网同名），让我们一起拭目以待。

参考文章：从200刀到Sora姗姗来迟，OpenAI黔驴技穷了吗？

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