GPT:OpenAI正在杀死创业公司？_OPEN币

谁也无法想到，在这一轮AIGC浪潮中，一些AI公司还没来得及颠覆行业，自己却快被颠覆了。

7月12日，美国AIGC独角兽Jasper联合创始人Dave Rogenmoser在职场社交网站LinkedIn发布公告，“鉴于行业的巨大变化，为了集中精力并调整资源，团队将开启裁员”。Jasper的产品主管Jeremy Crane也在本月初离职，任职不到一年。

这家成立于2021年的独角兽在去年10月刚刚完成价值1.25亿美元的融资，是AIGC领域成长最快的公司之一。

同样传出裁员消息的还有无代码AI营销平台Mutiny，曾获得红杉资本、老虎全球基金的投资。前员工在LinkedIn发帖称，Mutiny上月底裁员约30%。

AIGC的人才争夺战仿佛还在昨日。这两家获得巨头青睐，发展势头正盛的公司为何在此时裁员？

答案与ChatGPT有关。2022年11月30日，OpenAI发布ChatGPT，在推出仅两个月后，其月活用户就已经突破1亿人，给这些在大语言模型（LLM）基础上开发应用的初创公司带来了沉重一击。

金沙江创业投资基金主管合伙人朱啸虎就曾表示，“ChatGPT太强大了，对创业公司很不友好”。

从历史的脉络来看，在技术发生重大变革的时期，初创公司往往是机会的掌握者。在当下的生成式AI浪潮中，相较于需要大量投入的大模型，创业者在应用层有更多的创业机会。但是当大模型公司开始推出自己的应用，应用层的初创公司该怎么应对与前者的关系，又该如何构建属于自己的护城河？

近期著名创业孵化器Y Combinator在一场讨论中，直接提出了灵魂拷问：“OpenAI会杀死所有创业公司吗（Will OpenAI Kill All Startups）？”

这个问题的答案不仅决定了中小创业公司的命运，也关乎着更大的、也更重要的AI生态系统的构建。

Fidenza过去7天交易额位居OpenSea第12，地板价99 ETH:金色财经报道，OpenSea数据显示，Fidenza by Tyler Hobbs NFT系列过去7天交易额为949 ETH，交易额排名OpenSea第12；目前地板价为99 ETH。

据此前报道，一钱包最近三天持续买入Fidenza NFT，持有的8枚NFT价值逾90万美元。[2022/9/24 7:17:51]

ChatGPT之前，Jasper无疑是AIGC领域最受瞩目的明星独角兽。

2020年，OpenAI发布GPT-3——ChatGPT底层大模型的上一个版本，在人工智能领域引起了不小的震动。Jasper创始人Dave Rogenmoser敏锐地察觉到了GPT-3所蕴藏的商机，凭借着上一次创业项目的投资人Y Combinator的关系，Jasper在2020年12月就获得了GPT-3访问权限。

GPT-3早期具有学习成本高、调用不便等问题，不能同用户直接对话。Jasper在GPT-3的基础上进行高精度的前端提示和交互界面设计，再利用团队营销经验对模型精调。Jasper提供AI生成文本功能，并为营销人员提供定制化模板，自动生成博客文章、新闻稿件、广告文案等文本内容，在媒体工作者、营销人员中大受欢迎。

2021年Jasper一经推出便迅速获得成功。同年10月，Jasper就获得了8500万美元的A轮融资。2022年Jasper年营收预计达到6000万美元，成立仅18个月后就达到了15亿美元的估值。

“他们得到了一个巨大的机会。”Coatue资本的联合创始人兼高级董事总经理Thomas Laffont说，“Jasper 处于领先地位，产品与市场明显契合。他们还敲定了一批拥有各种专业知识的优秀投资者。”

然而，ChatGPT的横空出世，改变了这一切。

慢雾：有用户遭钓鱼攻击，在OpenSea上架的NFT以极低匹配价格售出:据慢雾消息，有用户在 OpenSea 挂单售卖的 NFT 被恶意的以远低于挂单价匹配买。经慢雾安全团队分析，此是由于该受害用户遭受钓鱼攻击，错误的对攻击者精心构造的恶意订单进行签名，恶意订单中指定了极低的出售价格、买方地址为攻击者以及出售 NFT 为受害用户在 OpenSea 上架的待出售 NFT。攻击者使用受害用户已签名的出售订单以及攻击者自己的购买订单在 OpenSea 中进行匹配，并以攻击者指定的极低价格成交，导致受害用户的 NFT 以非预期的价格售出。[2021/12/11 7:31:47]

GPT-3是Jasper的业务支柱。在GPT开发早期，Jasper和OpenAI是良好的合作伙伴，一方给技术，一方给反馈，双方各取所需。但核心技术在对方手中，Jasper终究是基于GPT的二次开发。对于没有自研大模型的Jasper来说，不管取得的成绩多么辉煌，这场交易注定是危险的。

“当Altman已经成为AI开放海洋中的鲸时，Rogenmoser更像是一条?鱼（remora），这是一种附着在鲸类动物身上并以残骸为食的鳍状鱼。OpenAI需要像Jasper这样的合作伙伴来支付账单，但对后者的需要程度，远不如Jasper对OpenAI的依赖。”The Information作者Arielle Pardes评价道。

ChatGPT的推出就将这种风险展露无遗。经过两年的迭代和RLHF技术支持，ChatGPT不仅能够听懂用户指令，而且可以利用自然语言与用户直接对话。

简单来说，大语言模型和用户之间不再需要“中间商”促成交易了。

同时，ChatGPT的免费发布也让Jasper面临更大的窘境。尽管Sam Altman已经强调“不会试图与我们的合作伙伴竞争” ，但当用户可以免费获得ChatGPT 时，谁会为Jasper每月支付49美元？

数据：OpenSea本月累计新增用户逾4.7万:Dune Analytics数据显示，截至8月14日，OpenSea进入8月份以来的新增用户数已超过4.7万（47558），相当于过去6月至8月两个月间新增用户数之和（57974）的82%。[2021/8/16 22:17:21]

受到ChatGPT冲击的不止是Jasper一家公司，所有做文本相关产品的公司，都会面临类似的风险。

比如，Grammarly是一家估值超百亿美元的AI写作助手公司。ChatGPT发布之后不久，很多用户就意识到，ChatGPT强大的文本生成功能，或将覆盖Grammarly引以为傲的核心竞争力——优秀的拼写、语法审校能力。再加上悬殊的价格差距，Grammarly不再是一个高性价比的选择。

“这么多年我一直用Grammarly帮我修改英文，但ChatGPT实在是太厉害了，比Grammarly实在好太多了。ChatGPT知道我在讲什么，但是Grammarly并不知道。”一位留学生这样说。

OctoML公司首席执行官Luis Ceze也表示“如果像Grammarly这样的公司不尽快找到自己独特的竞争模式，那么他们很快就会被其他整合了LLM的文本界面所取代”。

为了应对生成式AI的冲击，今年4月Grammarly也推出大语言模型工具GrammarlyGO，已经开放了快速生成文稿、修改文本长度、回复邮件等功能。

Grammarly首席执行官Rahul Roy-Chowdhury也表示“Grammarly正在超越修改和更正文本的传统业务，转向撰写内容”。

很难有明确的数据说明，现在究竟有多少基于GPT系列或其他大模型开发的产品。和Jasper一样，这些产品背后的一些初创公司也岌岌可危。

其中大多数直接调用大模型的公司往往没有过于复杂的商业逻辑——用户输入信息，调用微调后的大模型进行处理，向用户输出信息，很快就完成了一个闭环。印证到Jesper上便是，用户输入需求，接着处理出一篇文章完成输出。

动态 | 日本三菱UFJ金融集团成立区块链子公司Global Open Network:据crypto.watch报道，日本三菱UFJ金融集团与Akamai Technologies合作，共同成立新公司Global Open Network。新公司将以联合开发新型区块链技术为目标，建立开放式支付网络。[2019/2/13]

大模型公司在进行模型迭代或推出类似产品时，很有可能轻易地覆盖甚至超越了这些产品的功能和价值。因为，在本质上它们只是大模型的“套壳产品”。

硅谷知名风投机构A16Z描绘了目前生成式AI技术栈的图景，相较于自身拥有模型的应用，没有模型的应用需要紧紧依靠大模型公司的支撑。“Jasper们”和OpenAI的竞争，本质上是应用层与模型层的竞争。

出门问问创始人李志飞曾在朋友圈表示，“ChatGPT的发布把很多浅层用户从Jasper那里吸走了”。

生成式AI技术栈（图片来源：A16Z）

在发展初期，依靠大模型供应商是应用层公司起步甚至发展业务的好办法。但在初具规模之后，如何处理模型与应用之间的关系，成为了生成式AI应用公司不得不面临的重大问题。

一种看法是，模型即服务（Model as a Service），这足以让一个小型的开发团队快速迭代，并随着技术的进步及时更换模型供应商。Jasper确实也这么做了，除了OpenAI的模型之外，Jasper在其产品中还纳入了其他开源模型，例如GPT-J、GPT-NeoX、T5和BLOOM。

另一种看法是，对专有的产品数据进行重新训练，自研大模型。李志飞也提到，“面对专业用户，Jasper原本存在一种可能的路径，那就是自建大模型、开发出独特的满足专业用户的产品feature，从而留住专业用户”。

Openbazaar为44种加密货币提供场外交易:加密货币现在可以在场外交易平台Openbazaar上进行交易，除了实体商品、数字产品和服务之外。最初，支持44种加密货币，但开发团队计划增加更多的加密货币。交易加密货币是不收费的，不需要注册任何服务。[2018/5/18]

但同时他也认为，这并不是一条乐观的道路。自研大模型对团队的资金和人才有更高的要求，初创公司很难具备科技巨头的财力、物力、人力。况且，在美国以OpenAI为代表的几家头部大模型公司已经逐渐占据主导地位，部分开源大模型也基本完成了生态建设。

这也是为什么，做AIGC应用领域的创业公司这么多，大模型却还是巨头们的游戏。

越来越多的开发者正在提出同一个担忧，如果继续使用OpenAI的API进行应用层开发，OpenAI最终是不是可能会发布和他们竞争的产品？

除了聊天机器人ChatGPT，OpenAI还曾发布过三款产品，文字生成图像工具DALL-E、自然语言转代码系统Codex、自动语音识别系统Whisper：

2021年1月，DALL·E发布，可以从自然语言的文本描述中生成图像。一年后，有更高性能的二代DALL·E 2亮相，目前已面向所有人开放。

Codex是AI代码补全工具Github Copilot的技术支撑，可以实现将简单的英语指令转化为十几种流行的编码语言，于2021年8月通过OpenAI的API发布。

Whisper是一种自动语音识别系统，可以实现99种语言的识别和转录。OpenAI在2022年9月开源了Whisper，并在2023年3月与ChatGPT API一起发布了Whisper的API版本。

不过，现在可以确定的是，OpenAI已经暂停了推出更多产品的步伐。

在今年5月，OpenAI联合创始人兼CEO Sam Altman在Humanloop CEO组织的闭门讨论中表示，OpenAI不会在ChatGPT之外发布更多的产品。

Sam Altman表示，历史上伟大的平台公司都有一个杀手级应用。ChatGPT的愿景是成为一个超级智能的工作助手，而许多其他GPT的用例OpenAI将不会触及。

在Y Combinator组织的名为“OpenAI将杀死所有创业公司？”的讨论中，Y Combinator董事总经理Michael Seibel认为，“OpenAI和Anthropic等公司实际上是在努力构建AGI，他们不是在努力构建AI驱动的CRM（客户关系管理系统）或更好的搜索之类的东西”。

OpenAI和人工智能对初创公司的影响有待观察，但历史表明，每一次技术产生重大变革的时期，技术革新通常会给初创企业带来更大的机会，而不是压制。

浏览器时代，网景的发布阻止不了之后微软IE、Google的发展；移动互联网时代，iPhone的诞生揭开了Meta、Uber等一众移动应用厂商崛起的序幕。

目前来看，ChatGPT所冲击的只是基于GPT二次开发的“套壳产品”，OpenAI带来的AI技术变革，将催生出新的令人惊叹的初创公司。

据不完全统计，ChatGPT爆火后的七个月内，全球大模型数量已多达数百个，仅中国就至少有80个。今天，基础大模型已经初步形成互联网大厂、AI科技公司、明星初创公司、学界科研机构等多方势力“百模大战”的格局。

大量的资金、人才、技术涌入了基础大模型，而对于应用层的讨论声音要小很多。大模型是基础设施，需要通过应用才能和用户产生关系。这是一个更大的生态。

百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏认为生成式AI将催生新产品、新业态，会有很多创业和投资，大模型时代最大的机会在于应用层。他曾表示，“在应用层，将会出现全新的、十倍于现在微信和抖音的创业机遇”。

AI应用层的变革主要分为两类，一种是常见的基于大模型做既有产品的升级，代表公司为微软、Salesforce、阿里巴巴等科技巨头，以及大量的中小软件公司。

微软已经将OpenAI的大模型能力，引入其全系产品中，包括New Bing搜索引擎、Microsoft 365 Copilot、Windows Copilot，国内阿里巴巴旗下的钉钉，也基于旗下通义千问模型进行了改造。

传统SaaS公司正在快速接入AI。在细分行业领域，AI产品多应用在销售、咨询、管理等产业场景中，帮助企业打造竞争壁垒。以全球排名第一的CRM厂商Salesforce为例，Salesforce坚持AI+数据+CRM战略，在2023年推出两个AI产品EinsteinGPT、SlackGPT。

另外一种，则是基于AI大模型的原生应用，但目前尚未爆发。

以最近爆火的Agent为例，Agent作为人与LLM的中介，可能会挑战原有平台的分发机制，用户不再依赖平台使用软件，而是直接与Agent互动获取服务，过去SaaS也可能会变成AaaS（Agent as a Service）。新的产品逻辑将进一步降低用户使用技术的门槛，并渗透到新的使用场景。

无论是既有的互联网产品还是正在成长的AI原生应用，在大模型时代都有可能经历新一轮洗牌。金山办公技术总监熊龙飞告诉「甲子光年」：“关键在于，要构建自己的技术壁垒。”

过去的积累与面向未来的投入都很重要。比如，金山办公除了大模型的功能模块之外，还积累了35年的文档处理底层技术，以及从2017年开始投入研发的AI能力。此外，为了结合大模型，金山办公还特地开发了向量化系统、提示词管理器、各类AI能力和大模型的外挂系统等基础技术。

应用层公司的核心壁垒不仅仅在于模型能力，产品设计、数据管理、服务网络等方面同样重要。

以Grammarly为例，有用户告诉「甲子光年」，“Grammarly主要应用场景有键盘输入法、浏览器插件和各个终端应用。ChatGPT在论文写作或者满分作文上兴许能用到，但日常沟通还是Grammarly更方便” 。

随着模型能力的发展，算力价值在应用层可能被抹平，数据才是长期的壁垒所在。真格基金管理合伙人戴雨森在之前的一次演讲中表示，“当数据的质量和数量增加时，模型的性能和效果会提升，同时也会增加用户壁垒”。以微信为例，最早期的微信其实没有壁垒，后来通过与众多用户之间的特有关系形成了网络效应，从而产生壁垒。

在大模型可以覆盖的通用场景之外，创业者在垂直领域积累深厚独特的行业数据，或者做冷门领域的先行者，或许更有可能获得成功。

新一轮的AI浪潮无异于大浪淘沙，只有拥有核心本领才能立于不败之地。

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