OpenAI是AI大模型公司的代表，所以一定程度上OpenAI的路徑也在隱喻著其它AI大模型公司的未來(lái)。而基于OpenAI的應(yīng)用與模型的關(guān)系也折射了未來(lái)AI潛在的產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)。

賺錢(qián)的產(chǎn)品什么樣

這次以大模型為代表的AI比2010那波進(jìn)步了許多，核心就是終于有產(chǎn)品真賺錢(qián)了。

出海的SaaS工具里面比較有代表性的就是大家經(jīng)常提到的Heygen，官方的說(shuō)法是每年差不多2000萬(wàn)美金收入，沒(méi)有自己模型。

估計(jì)最賺錢(qián)的不是它，而是Microsoft Copilot，這產(chǎn)品雖然大，但也沒(méi)自己模型，也是套殼，但收入規(guī)模已經(jīng)拱的比較大了。

一種預(yù)測(cè)是下面這樣：

https://futurumgroup.com/insights/microsoft-unleashes-copilot-and-potential-2024-ai-revenue/

這是個(gè)預(yù)測(cè)，但幾個(gè)基礎(chǔ)數(shù)字是來(lái)自微軟，比如Enterprise用戶(hù)數(shù)的1.8億（OpenAI 120萬(wàn)個(gè)企業(yè)用戶(hù)），企業(yè)版30美金每席（OpenAI 50美金），其它版本20美金（OpenAI也這價(jià)格）每席等。其它估算細(xì)節(jié)大家自己看下鏈接里面的文章。

最終數(shù)字要看微軟具體財(cái)報(bào)了，但只要基礎(chǔ)用戶(hù)數(shù)偏差不是太大，收入量級(jí)按最低的應(yīng)該可以撐住。也就是說(shuō)按預(yù)測(cè)這個(gè)產(chǎn)品最低會(huì)是OpenAI 2倍左右。

但這類(lèi)產(chǎn)品對(duì)微軟還有其它好處，可以促進(jìn)其它產(chǎn)品銷(xiāo)售，沒(méi)準(zhǔn)就因它買(mǎi)了365這樣的產(chǎn)品。微軟公布的增長(zhǎng)可不是一般的好，納德拉的說(shuō)法叫：

“Microsoft Copilot and Copilot stack are orchestrating a new era of AI transformation, driving better business outcomes across every role and industry," （Microsoft Copilot 和 Copilot stack 正在引領(lǐng)人工智能變革的新時(shí)代，推動(dòng)各行各業(yè)各個(gè)崗位取得更好的業(yè)務(wù)成果），還算比較直接。

但不要忘記這就是我們說(shuō)的套殼產(chǎn)品，只不過(guò)干的比較大（樂(lè)觀估計(jì)一年247億美金收入）。

它不盈利只有一個(gè)可能就是包含免費(fèi)用戶(hù)所對(duì)應(yīng)的推理成本居高不下，但大家對(duì)這部分的預(yù)期基本上非常樂(lè)觀，所以這肯定會(huì)是個(gè)盈利的產(chǎn)品，并且有巨大的利潤(rùn)空間。

那這個(gè)大套殼產(chǎn)品內(nèi)部構(gòu)成什么樣呢？

下面這圖是微軟公布的：

細(xì)節(jié)可能不好理解，我簡(jiǎn)化下它的構(gòu)成，這產(chǎn)品的核心關(guān)鍵是三個(gè)：

1. 入口和賬戶(hù)

2. Microsoft Graph(代表領(lǐng)域數(shù)據(jù)的全集），這個(gè)要打通微軟全家桶的各種數(shù)據(jù)的。

3. AI大模型

在此之上則是一種整體的系統(tǒng)性，系統(tǒng)性對(duì)應(yīng)用戶(hù)體驗(yàn)包括響應(yīng)速度、功能的流暢度這些。

大模型在這里扮演了一個(gè)發(fā)動(dòng)機(jī)的角色，整個(gè)系統(tǒng)負(fù)責(zé)把它的輸出根據(jù)用戶(hù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合（grounding），然后返回給用戶(hù)。這部分展開(kāi)太深會(huì)比較晦澀，會(huì)把它和智能音箱這兩代最成功的AI產(chǎn)品做個(gè)對(duì)比，挖掘AI產(chǎn)品價(jià)值鏈的重構(gòu)模式和定位的方式。如果你認(rèn)為未來(lái)產(chǎn)品會(huì)爆發(fā)，那研究面向AI和未來(lái)的產(chǎn)品，必須研究Copilot。

值得一提的是，在這個(gè)結(jié)構(gòu)里面，顯然的產(chǎn)品方（微軟）發(fā)言權(quán)更大一些，你仔細(xì)看上圖可以看到這產(chǎn)品不是調(diào)用的API，而是OpenAI給微軟做了一份私有部署。（按照奧特曼的說(shuō)法，微軟應(yīng)該是為此支付了2億美金）

我相信這是模型公司最終需要面對(duì)的選擇，客戶(hù)太大的時(shí)候就需要私有部署這種上門(mén)服務(wù)，并且Copilot和GPT-4的這種結(jié)構(gòu)也具有典型性，從中我們可以看出什么來(lái)呢？

技術(shù)創(chuàng)造新價(jià)值，產(chǎn)品拿走利潤(rùn)

IT這行當(dāng)這些年有個(gè)隱形的運(yùn)轉(zhuǎn)規(guī)則，可以有兩種表述：

一種就是標(biāo)題：技術(shù)創(chuàng)造新價(jià)值，產(chǎn)品拿走利潤(rùn)。

另一種則是：硬件創(chuàng)造新世界，軟件拿走利潤(rùn)。

這倆是橫看成嶺側(cè)成峰，本質(zhì)是一樣的。

對(duì)于前者，典型的案例可以是圖形用戶(hù)界面。施樂(lè)創(chuàng)造了這種技術(shù)，蘋(píng)果和微軟借助它成就了自己的大業(yè)。后續(xù)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)這些技術(shù)比如4G和蘋(píng)果其實(shí)關(guān)聯(lián)不大，但還是蘋(píng)果拿到了整個(gè)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)中最豐厚的利潤(rùn)。

對(duì)于后者就更簡(jiǎn)單一點(diǎn)，比如在PC互聯(lián)網(wǎng)年月，所有賣(mài)PC的加在一起的市值也不如一個(gè)做應(yīng)用的，比如阿里巴巴，當(dāng)然更不如微軟這個(gè)做操作系統(tǒng)的。

透視OpenAI的時(shí)候我們用前一個(gè)視角:技術(shù)創(chuàng)造新價(jià)值，產(chǎn)品拿走利潤(rùn)。

肯定是成功的AI產(chǎn)品才能助推起成功的AI，假如各種成功產(chǎn)品都微軟這么整，那產(chǎn)業(yè)的分工是什么樣子呢？

各種應(yīng)用是做汽車(chē)的，OpenAI是做發(fā)動(dòng)機(jī)的。

挑戰(zhàn)是即使OpenAI角色類(lèi)似做發(fā)動(dòng)機(jī)的，日子卻可能遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如它們：

第一，一方面開(kāi)源、競(jìng)對(duì)全上來(lái)后，基于模型的技術(shù)會(huì)貶值很快；

第二，巨額投入下不來(lái)，不管是人員成本還是訓(xùn)練成本。

第三，渠道沒(méi)了，你怎么變現(xiàn)啊。我不相信買(mǎi)了花了30美金買(mǎi)了微軟的訂閱的人，還會(huì)買(mǎi)OpenAI 50美金的。所以整個(gè)AI越成功（應(yīng)用繁榮），OpenAI越虧損。虧損到什么程度呢？

根據(jù)最新FutureSearch報(bào)告，OpenAI一年差不多是35億美金的收入，其中：

ChatGPT Plus訂閱貢獻(xiàn)了其總收入的55%，約19億美元；

針對(duì)大型企業(yè)客戶(hù)的ChatGPT Enterprise貢獻(xiàn)了21%的收入，約7.44億美元；

面向中小企業(yè)和團(tuán)隊(duì)用戶(hù)的ChatGPT Team貢獻(xiàn)了8%的收入，約2.9億美元；

最后，API接口服務(wù)貢獻(xiàn)了15%的收入，約5.1億美元。

Sam Altman公布微軟差不多每年2億美元收入。

拿現(xiàn)在的比例計(jì)算，虧損的程度是企業(yè)、個(gè)人收入等都整沒(méi)了，就剩下微軟這2億美金。

所以OpenAI的根本問(wèn)題是產(chǎn)業(yè)位置不好，不是現(xiàn)在不賺錢(qián)，也不是找不到錢(qián)。琢磨事讀者群里的Pin同學(xué)看了新京報(bào)的文章后觀點(diǎn)很是一陣見(jiàn)血：你讓英偉達(dá)老黃出錢(qián)養(yǎng)OpenAI，他干不干？肯定干。

所以O(shè)penAI的核心問(wèn)題是產(chǎn)業(yè)位置不好。

這是個(gè)只能求包養(yǎng)的產(chǎn)業(yè)位置。核心驅(qū)動(dòng)力是必須始終站在領(lǐng)頭羊的位置。一旦減緩減弱，幾番折騰后，最終就會(huì)被微軟這種巨頭吞了。

所以對(duì)于OpenAI搞好AI大模型是起點(diǎn)，但最終的產(chǎn)業(yè)位置則取決于能否突破這個(gè)起點(diǎn)。OpenAI顯然認(rèn)識(shí)到了這點(diǎn)，也認(rèn)識(shí)到了包在自己周?chē)⒕揞^設(shè)下的銅墻鐵壁，因此SearchGPT、機(jī)器人、GPTs不停的折騰，但整體看下來(lái)產(chǎn)品力比較弱，很危險(xiǎn)。

參照：

進(jìn)一步感興趣同學(xué)可以來(lái)聊聊這個(gè)話(huà)題：

OpenAI其實(shí)需要干好一個(gè)產(chǎn)品

OpenAI在不停的折騰，讓自己在產(chǎn)品上的厚度能起來(lái)。

但這團(tuán)隊(duì)看起來(lái)干研發(fā)更適合，干產(chǎn)品則有點(diǎn)懸。

過(guò)去研發(fā)的年月里CEO、首席科學(xué)家、總裁三個(gè)人構(gòu)成了一種很有意思的均衡狀態(tài)。CEO代表公司運(yùn)營(yíng)和愿景，首席科學(xué)家代表AI，總裁代表工程。Brockman的博客和發(fā)言里面有清晰的他協(xié)調(diào)研究與工程團(tuán)隊(duì)的記錄，從中也可以看出這個(gè)團(tuán)隊(duì)當(dāng)初是多么的默契。（高級(jí)場(chǎng)域）

但這個(gè)團(tuán)隊(duì)打破產(chǎn)業(yè)位置上先天不足，并且后天還折騰傷元?dú)饬?/strong>。

這個(gè)偏研究的團(tuán)隊(duì)，其成績(jī)已經(jīng)舉世公認(rèn)，不必多說(shuō)。但這個(gè)配置做SaaS產(chǎn)品是可以的。SaaS產(chǎn)品是簡(jiǎn)單產(chǎn)品邏輯，模型權(quán)重可能占90%，外面做簡(jiǎn)單封裝就可以了。

可現(xiàn)實(shí)也很明顯，這樣的產(chǎn)品支撐不了OpenAI的突圍，參照Copilot的內(nèi)部架構(gòu)你就就發(fā)現(xiàn)，真想突圍那就必須系統(tǒng)級(jí)的產(chǎn)品。Copilot外圍那一坨東西不管是代表Client的Word ，Excel，還是代表數(shù)據(jù)整體性的Graph，還是產(chǎn)品的整體體驗(yàn)性，這看著怎么也是這個(gè)團(tuán)隊(duì)的巨大挑戰(zhàn)。

何況現(xiàn)在這團(tuán)隊(duì)還自己折騰出來(lái)點(diǎn)內(nèi)傷，人數(shù)變多，但如果內(nèi)核被稀釋?zhuān)鋵?shí)戰(zhàn)斗力是減弱的。

突破產(chǎn)業(yè)位置的核心是產(chǎn)品，但這團(tuán)隊(duì)看著不是干能突圍的產(chǎn)品的。

參照：

回到ToB，ToC的老話(huà)題

模型因?yàn)闆](méi)有行業(yè)屬性，所以直接基于它的產(chǎn)品是可以同時(shí)ToB和ToC的，但做上層的產(chǎn)品就不行，行業(yè)屬性上來(lái)之后，要想做到95分，那你必須選擇。你可以主要做一個(gè)順道做另一個(gè)比如蘋(píng)果是主要C端，順道B端。

OpenAI在這個(gè)選擇上，傾向性比較明顯，它選C端。

從戰(zhàn)略上，這無(wú)疑是對(duì)的 ，在B端微軟這些公司層層堆疊了一套復(fù)雜的產(chǎn)品棧，根本不是一個(gè)拉風(fēng)的產(chǎn)品就能顛覆的。

蘋(píng)果產(chǎn)品能力再優(yōu)秀，讓它用這種能力顛覆ERP也是不靠譜的。

C端是能夠迅速突破，并且奠定突圍的根基的。

關(guān)鍵是產(chǎn)品根本不是東試一下，西試一下就行的。就好比SearchGPT和機(jī)器人這倆產(chǎn)品，每一個(gè)都需要巨大團(tuán)隊(duì)，并且其中模型的權(quán)重可能都下降到30%。

但隨便干那個(gè)都必須把模型放產(chǎn)品下面，并使出洪荒之力。但在OpenAI看著大概率是把產(chǎn)品放模型下面，配合著熱鬧一下。大家想想GPTs，所以這是困境。

OpenAI的領(lǐng)袖人物們里看著都不是做產(chǎn)品的。Sam Altman做戰(zhàn)略可能還適合，甚至做政治家、思想家可能也還行，這兄弟近來(lái)好像還對(duì)政治感興趣。

如果真干上述產(chǎn)品，它們其實(shí)缺個(gè)喬布斯。并且還要駕馭兩種完全不一樣的基因，一種是技術(shù)驅(qū)動(dòng)，一種是用戶(hù)驅(qū)動(dòng)。挑戰(zhàn)更大，畢竟蘋(píng)果當(dāng)年核心的是觸屏的交互方式，其它的核心技術(shù)就很少有自己做的。

而OpenAI打破不良產(chǎn)業(yè)位置的關(guān)鍵則有兩個(gè)：

一個(gè)是GPT5是不是還能保持絕對(duì)領(lǐng)先，一個(gè)是能不能推出自己的站得住的產(chǎn)品。否則會(huì)變成啟動(dòng)了一波浪潮，但時(shí)隔多年后，再看。其實(shí)這浪潮和自己也沒(méi)什么關(guān)系。

這不就是為他人作嫁衣裳么。

小結(jié)

技術(shù)創(chuàng)造新價(jià)值，產(chǎn)品拿走利潤(rùn)，在這個(gè)行業(yè)里近乎鐵律，所以真對(duì)AI感興趣的同學(xué)保持現(xiàn)場(chǎng)感知第一關(guān)鍵。這也就是總講：現(xiàn)場(chǎng)問(wèn)題，底層邏輯，相望而行，和而不同的根本原因。真的定義好產(chǎn)品，創(chuàng)造好產(chǎn)品，在國(guó)內(nèi)也會(huì)有大模型給產(chǎn)品配套的那一天。所以大模型公司是AI浪潮的起點(diǎn)，但不是AI浪潮的主流。國(guó)內(nèi)小米似乎采取了這么個(gè)策略，專(zhuān)心干自己的產(chǎn)品，靜待大模型的發(fā)展。

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這個(gè)時(shí)點(diǎn)的AI太混沌了，宣稱(chēng)有賺錢(qián)方法的大概率是騙子，宣稱(chēng)全無(wú)機(jī)會(huì)的又錯(cuò)的太厲害。研究AI就得解剖麻雀，研究案例，回到現(xiàn)場(chǎng)。反之越高大上、越論文就越危險(xiǎn)。問(wèn)題是案例不好找，所以就有了琢磨事AI碰撞局。研究清楚多個(gè)案例，弄明白底層套路，回到自己?jiǎn)栴}差不多是最靠譜的方式了。對(duì)活動(dòng)感興趣的同學(xué)請(qǐng)聯(lián)系cathywangyue。 老李話(huà)一三，公眾號(hào)：琢磨事