2024.04.03

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导读：一些人已经在担忧生成式AI吹出来的泡泡会不会已经太大了，它是未来，但可能不是现在。

作者 |第一财经YiMagazine 王杰夫

3月18日，英伟达GTC 2024（GPU技术大会）在美国加州圣何塞SAP中心开幕。今年的GTC汇集了全球AI圈最有头有脸的公司和人物，Meta、Google DeepMind、Microsoft、OpenAI、Mistral等科技巨头或知名独角兽都派出了AI业务方面的核心高管参加，气势上丝毫不弱于号称科技圈春晚的苹果WWDC开发者大会。

这家公司不久前市值刚刚突破2万亿美元，成为继苹果与微软后，全球第3家达成这个历史性目标的科技公司。而就在一年前，英伟达市值还不到1万亿美元，当时的GTC大会也远远没有如今的热度。造成这一翻天覆地变化的根本原因，自然就是生成式AI与大语言模型这一拨科技热潮在去年席卷了全球科技圈。无论是科技巨头还是新兴独角兽，都在争先恐后研发规模更大、性能更强的模型，进而引发了围绕AI芯片的军备竞赛，并最终让身为AI军火商的英伟达比前一年多赚了340亿美元。

“The Conference for the era of AI”（为人工智能时代准备的盛会），会场门口挂着的标语如是写到，似乎暗示着上一个移动互联网的时代已然翻篇。

不过与表面上的热火朝天不同，科技媒体The Information报道称，“包括微软、亚马逊和Google在内的云厂商和其他销售该技术（指生成式AI）的公司，正在降低自己的预期”。一些人已经在担忧生成式AI吹出来的泡泡会不会已经太大了，它是未来，但可能不是现在，就像互联网如今已经是一门万亿美元级别的生意，但并不妨碍千禧年时吹出的互联网泡泡的爆炸结局。

各AI独角兽估值与公司销售额的比值

数据来源：The Information

目前来看，生成式AI有两个主要变现方式，其一就是按月销售AI会员服务，免费会员虽然也可以与聊天机器人对话，但只有付费用户才能与性能最强大的机器人对话，这方面的代表就是ChatGPT的付费会员产品，用户每月支付20美元才能够使用最先进的GPT-4模型。其二就是以API（应用编程接口）的方式按需购买AI服务，还是以OpenAI的GPT模型举例，用户通过接口向GPT-4提问的价格是每75万个单词30美元，收到回答的价格是每75万个单词60美元。

那么作为站在生成式AI浪潮之巅的公司，OpenAI到底通过GPT模型赚了多少钱呢？

关于OpenAI公司的营收，目前有两种说法，The Information称其2023年最后一个月的年化收入是16亿美元，而《金融时报》给出的数字是20亿美元。OpenAI没有公布来自付费会员与API收入的具体比例，但官方称这个增长主要来自ChatGPT付费会员的增加。年化收入（annualized revenue）是一个过去很少被用在公司营收上的词汇，所谓年化收入16亿美元，其实就是指那个月收入约为1.33亿美元，再将其乘以12个月就得出年化收入。因为创业公司收入增长比较快，所以引入了这个新方式来计算收入。

除此之外，OpenAI的合作伙伴微软也正在通过其Azure云平台销售OpenAI的API。其首席财务官Amy Hood透露，最近3个季度微软智能云中分别有1%、3%、6%的营收来自于此，换算下来分别是2.4亿、7.5亿和15.5亿美元。

综合两者来看，GPT模型在2023年大约创造了35亿美元的收入，这是全球商业化做得最好的生成式AI在2023年的成绩单。如果这笔钱全部用来买英伟达的芯片，大约可以买23万块A100，或者12万块H100，这也刚巧是参与生成式AI竞争的门槛。技术研究机构Omdia称，微软和Meta仅在2023年第三季度就分别购买了15万块H100芯片。而扎克伯克表示将继续扩大基础设施的投入，Meta预计在2024年年底拥有60万块H100的等效算力。

要知道绝大部分模型并没有OpenAI GPT模型那样的先发优势和变现效率，作为对比，Google Cloud 2024年北美地区AI服务的业绩目标不过10亿美元，这个收入增量甚至不足以覆盖购买AI芯片的开支。

相比美国，中国生成式AI的变现效率只会更差。目前只有百度披露过生成式AI的相关收入，旗下文心一言作为国内商业化上走得最远的模型，在2023年最后一个季度为百度云业务带来6.6亿元的增量收入，而2024年百度也只给出了「数十亿」的收入预期——注意，这个数字是云业务的增量，而不是大模型本身的收入。这个数字只有OpenAI GPT模型的1/10不到。

一大批刚刚在2023年晋升为独角兽的美国生成式AI公司已落入理想难以兑现的窘境。

就在一周前，曾在AI独角兽榜单中估值排名第3的初创公司Inflection的两位联合创始人——穆斯塔法·苏莱曼（Mustafa Suleyman）和凯伦·西蒙尼扬（Karén Simonyan）——都已离开公司，加入微软新成立的人工智能部门。跟他们一同加入微软的还有Inflection的大部分员工。

因为挖走了Inflection大部分员工，包括其创始人，微软同意向Inflection支付约6.5亿美元，以获得其模型授权，并补偿Inflection的投资人。此前，Inflection从包括风险投资公司Greylock、对冲基金Dragoneer Investment Group、微软、英伟达、比尔·盖茨等那里获得过15.25亿美元融资，然而Inflection从未为公司赚过钱，其主打情感聊天的机器人产品Pi是免费向用户提供的。

微软相当于仅以6.5亿美元“雇佣式收购”了估值一度达到40亿美元的AI独角兽，还不知道这场交易会如何收场，包括会不会触及美国的反垄断条款，以及仍然留在Inflection的剩余员工要如何继续把公司撑下去，不过其外部影响已经产生——抛下Inflection躲入微软的苏莱曼和西蒙尼扬在创业前都是老牌AI公司DeepMind的资深员工，连由他们创立的估值仅次于OpenAI和Anthropic的公司都难以继续运转下去，如果这不是泡沫那什么是泡沫？

同样在3月的最后一周，排名仅次于Inflection的另一家AI独角兽Cohere也被传出融资困境。这家公司自去年12月就开始寻求以60亿美元估值融资5亿美元，迄今没有确定交易，而它上一轮融资还停留在去年6月。按照大模型的烧钱速度，这些无法自我造血的独角兽原本每半年甚至每个季度都要有新的融资才能为继。

Inflection和Cohere的状况还不是最糟糕的，Inflection的接盘者微软起码出了一笔钱，使得其早期投资者的本金获得赎回，Cohere也还在挣扎着转向大模型+搜索方向。不过，另一只出名更早的独角兽Stability的命运就更令投资人难受了，开发出扩散模型Stable Diffusion的论文一作Robin Rombach，共同一作Andreas Blattmann以及另一位作者Dominik Lorenz本月离开了公司，3月22日，这家公司的CEO Emad Mostaque也宣布离职，他本人同时是该公司最大股东。在AI独角兽排行榜上，Stability也一度位于估值排名前10位。

戳破这些独角兽泡沫的力量部分来自于OpenAI。自去年3月15日至今，OpenAI发布GPT-4模型已经过去了一年多，这期间最强的对手Google推出了模型PaLM 2、Gemini 1.0和Gemini 1.5，Anthropic推出了模型Claude 3，但它们的能力都没有明显强于GPT-4，这就使得上述推论面临严重的危机——如果生成式AI的能力没有预想增强的那么快怎么办？

最终能使生成式AI的泡沫不至于完全破灭的希望仍然需要寄于OpenAI。近期有媒体表示，OpenAI的GPT-5将于今年夏天推出，这可能会是生成式AI最后一次证明自己不是泡沫的机会。但反之，如果GPT-5的能力不及预期，可能整个生成式AI产业的未来估值将被重新计算。

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