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文｜定焦，作者 | 黎明，編輯 | 魏佳
OpenAI 越變越強，不僅搶走谷歌等科技巨頭的生意，還在砸掉創業者的飯碗。
首屆開發者大會之後，很多開發者擔憂，自己的項目是否會被替代。而在開會之前，已經有好幾家 AI 公司啓動裁員，其中不乏曾拿過巨額融資的明星項目。
與此同時，OpenAI 正在加速賺錢。它推出付費版 ChatGPT PLUS，上線 GPT Store，變成一家越來越功利的商業公司。去年 OpenAI 的收入隻有數千萬美元，今年将超過 10 億美元。
這一切看起來都和它曾經作爲一家非盈利機構，将通用人工智能作爲終極目标的使命漸行漸遠。CEO 山姆 · 阿爾特曼突然被罷免，反映的是 OpenAI 管理層在公司發展理念上的分歧。帝國尚未建成，内部已經出現裂縫。
對于創業者而言，如何處理它們和 OpenAI 之間的關系，将是一個關鍵而微妙的問題。
一位 AI 創業者說：要麽做 OpenAI 不做的東西，要麽做 OpenAI 暫時還做不出來的東西。有人開始主動改變策略，以找到适合自己的生存空間。
短暫的窗口期過後，留給部分創業者的空間，似乎不多了。
" 套殼 " 的生意，做不長了
越來越多的 GPT 套殼項目，正在被 GPT 替代。
" 套殼 " 這個詞，在國内的 AI 圈子裏是貶義。很多 AI 公司一聽到 " 套殼 "，就連連擺手，生怕扯上關系。但在國外，套殼很正常，相關的創業項目層出不窮。
自從 GPT 模型誕生之日起，行業裏就存在一個矛盾：大衆日益增長的對大模型的需求，與複雜的技術和難用的操作之間，有巨大的鴻溝。
填平這條鴻溝的公司，搶占了市場先機，一度發展極其迅猛。
典型的如營銷文案生成公司 Jasper，2021 年 1 月成立，18 個月就估值 15 億美金，去年收入超過 OpenAI。
Jasper 的模式很簡單：調用 GPT-3 模型的能力，用營銷數據對模型進行精調，創建一個用戶界面作爲模型的前端，用戶通過這個界面與模型交互，生成各種風格的營銷文案。用戶不需要知道 GPT-3 是什麽，更不必了解背後的複雜技術。
當時的 GPT-3 存在的問題是，無法直接與用戶對話，需要很精準的提示詞才能獲得優秀的回答。Jasper 将 GPT-3 模型實現了産品化，做了一個很好上手的前端，相當于給 GPT 套了個殼。
類似的産品有很多。改作文的、寫代碼的、聊天機器人、虛拟助手……今年上半年很多冒出來的 ×× GPT，都是套殼産品。
單純套殼的産品，很容易被替代。
第一波沖擊來自 ChatGPT。去年 11 月底推出的 ChatGPT，文本處理能力非常驚豔，兩個月收獲兩億月活用戶。Jasper 等公司的産品有了替代品。
随後 ChatGPT 的功能逐步完善。10 月底，ChatGPT 開始能夠直接讀取 PDF 文件，自動浏覽網頁，進行數據分析，ChatPDF、AskYourPDF、PDF.ai 等公司的業務受到威脅。
一位 AI 創業者對「定焦」說，這種感覺，就像一個大型商場，運營方在生意最好的店鋪邊上，開出了同類店鋪，在各方面得到更多支持。
第二波沖擊來自 GPT Builder。在 11 月的開發者大會上，OpenAI 推出 GPTs，讓完全不懂代碼的人，也能定制自己的 GPT 應用，這些應用可以進行網絡搜索、制作圖表、做數據分析，完成各種任務。
這相當于，普通人也能 " 套殼 " 創建 GPT 了。
GPT 變得無處不在。文案生成、知識問答、虛拟助手、代碼協作、文生圖等垂直領域的産品，被無情碾壓。
如果一家公司隻是在 GPT 模型之上做很淺層次的界面設計和功能融合，那它将面臨被替代的風險。Jasper 已經在 7 月進行了一波裁員，類似的公司還有很多。
對于那些沒有套殼，但跟 ChatGPT 的能力有重合的産品，同樣面臨嚴峻挑戰。
過去半年，AI 寫作助手公司 Grammarly、AI 自動語音識别公司 Deepgram、程序員問答平台 Stack Overflow，都進行了裁員。而他們的産品在 ChatGPT 之前多年就已存在。
這些公司的産品早期很有價值，但當 OpenAI 推出類似産品，它們的功能和價值迅速被稀釋。
" 工具類的産品，是最容易被替代的，尤其對于 OpenAI 這類掌握底層技術的公司，複制一個爆款應用就是分分鍾的事情。" 一位 AI 創業者對「定焦」說。
消滅你，與你無關。這是 OpenAI 進化之後的必然。
" 中間商 " 的空間，越來越小
任何行業都會存在中間商，AI 也不例外。
從技術架構上看，AI 大模型大緻可分爲三層：模型層、平台層、應用層。
平台層也叫工具層，是指要将大模型融合到應用，中間所需的一系列工程能力，起到銜接的作用。比如基于 GPT-4 這個底層大模型，要開發出類似 ChatGPT 的應用，就要借助平台層的各種工具。
平台層有很多工具棧，如開發工具鏈（Langchain）、模型工具鏈（做數據标注、向量數據庫、分布式訓練等）。鏈條上湧現出大量創業公司，做向量數據庫的公司今年融資密集，以 LangChain 爲代表的做工具鏈的公司熱度很高。
這些公司存在的意義在于，大語言模型還有很多地方不完善，整個生态的開發體系尚未成型，開發者在對語言模型進行生産部署時，單純靠提示詞完全不夠，需要更多底層工具支持。OpenAI 等大模型廠商，又沒有及時提供這些工具。
LangChain 在去年 10 月底推出，它是一個封裝了大量大語言模型應用開發邏輯和工具集成的開源 Python 和 JavaScript 庫。簡言之，它可以讓在回答問題時參考整個數據庫，比如訪問最新的數據、報告、文檔和網站信息，将各種信息源連接起來。
我們知道，ChatGPT 剛上線時無法聯網搜索，數據隻更新到 2021 年。LangChain 可以打通它和外部數據的界限。
LangChain 本身不開發大模型，而是幫助開發者用好大模型。它就像一個重要的中間站，集成了各種常用的工具和組件，讓開發應用變得簡單。自從上線後，它受到開發者熱捧，成爲一個重要的 LLM 應用開發框架。
毫無疑問，LangChain 解決了開發者的難題。但當 OpenAI 決定更進一步，曾經的難題不再是問題，中間層創業者的空間就被擠壓了。
OpenAI 最新發布的 Assistant API，是面向開發者推出的一個基于 LLM 的開發框架。通過它，開發者可以調用包括數據分析、函數調用、圖片識别、語音生成等所有功能。開發難度被大大降低了。" 一站式開發 " 開始變成現實。
這讓 LangChain 這類做中間層的公司，位置一下變得很尴尬。
投資機構 Atom Capital 撰文稱：" 大量 Agent 框架公司将失去存在價值，開發者會因爲生态便利性等原因轉移到 OpenAI 的官方框架之下。"
上半年，OpenAI 親手點燃了衆多工具層初創公司的熱情，現在，它又親手澆滅了它。
Assistant API 還有一個功能是可以直接檢索外部數據，自動對數據進行優化，将開發者自己的數據轉換成 GPT 的知識庫。也就是說，GPT 能自己做數據的向量化，那些做向量數據庫的公司，得重新考慮一下自己的商業模式還有多大空間。
這隻是開始。GPT Store 的推出，說明 OpenAI 已經在着手搭建自己的應用生态。它讓開發者更便捷地開發自己的應用，同時讓不懂代碼的人也能通過自然語言創建基于自有知識庫的 AI Agent。
英諾天使基金管理合夥人王晟對「定焦」分析，這導緻那些過去基于 LangChain 的框架做開發的公司，變得沒有特别大的競争力了，OpenAI 會打擊一批開發 Agent 的公司，比如各種咨詢顧問、心理疏導、知識講解等等。" 現在這些産品其實都面臨極大挑戰，因爲 OpenAI 已經把這些（技術框架）全都做好了，你就專心做好内容就行了。"
OpenAI 不會做的事
因爲 ChatGPT，OpenAI 變成一家面向普通用戶的産品公司，和在它的平台上做生意的公司形成競争關系。但同時，它依然是一個面向開發者的平台，并試圖成爲 AI 原生應用的誕生地。
很多人隻知道聊天機器人 ChatGPT，但其實 OpenAI 還曾推出過三款産品——文字生成圖像工具 DALL-E、自然語言轉代碼系統 Codex、自動語音識别系統 Whisper。以 Codex 模型爲例，微軟基于這個模型在 2021 年推出了 AI 自動編程工具 Copilot，将一群做 AI 編程工具的創業公司拍死在沙灘上。
今天 ChatGPT 日益強大，正在複制當年的故事。那麽，還有什麽東西是 OpenAI 不會做，或暫時不想做的嗎？
首先是陪伴類 Agent。OpenAI 明确表示過不會朝這方面發力，前 CEO 山姆 · 阿爾特曼認爲類人的 Agent 沒有價值，真正有價值的是輔助人完成工作。
這也是爲什麽 ChatGPT 被很多人拿來編代碼、寫論文，而不是把它當成 " 朋友 " 瞎聊。
AI 陪伴是一個巨大的市場。名人聊天應用 Character.Ai 亮眼的用戶增長，以及不斷提升的估值，充分驗證了市場空間。AI 虛拟聊天社交軟件 Glow，創造了上線 4 個月用戶接近 500 萬的成績。
這塊市場如果 OpenAI 不做，會有其他公司主動争奪，無論它們是基于自有大模型，還是借助 GPT 模型。
Logenic AI 聯合創始人李博傑認爲：" 做陪伴類 bot 需要有核心競争力，一定不能隻靠提示詞，至少要有自己的微調模型，有自己的 pipeline（管線），以及能降推理成本的 infra（基礎設施）。"
另外，遊戲暫時不在 OpenAI 的視野範圍内。很多人認爲遊戲會與 AI 大模型深度融合，由 AI 驅動的 NPC（遊戲術語：非玩家角色）将獲得數字生命，遊戲業的玩法會被改變。
" 如果用戶可以跟遊戲人物用自然語言交互，劇情也是根據用戶的喜好定制出來的，将是一種全新的遊戲體驗。" 李博傑說。
Glow 的開發商 MiniMax，拿到了遊戲公司米哈遊的投資，這被外界視爲米哈遊在爲即将到來的遊戲業變革做準備。MiniMax 這類具備大模型研發能力，同時又對應用場景有深刻認知的創業公司，會有獨特優勢。
李博傑認爲，還有一類是 OpenAI 暫時還做不出來的東西。比如視頻輸入和視頻生成，Rewind 的錄音吊墜、類似電影《Her》裏面放在上衣口袋裏的 AI Pin 這種依托硬件的産品，依托智能手機的 Siri 等是 OpenAI 難以取代的入口，有數據壁壘的場景也是 OpenAI 很難直接取代的。
數據作爲 AI 大模型的三大要素之一，會成爲廠商們争奪的高地。OpenAI 不可能采集所有細分領域的數據，擁有數據的公司也能擁有一席之地。
另外，在某種程度上，OpenAI 降低了普通人參與 AI 領域創業門檻。GPTs 的出現，直接創造了一個新的職業——不懂代碼的開發者。人們不需要寫代碼，隻需要有想法，有洞察，懂市場，就能創建自己的産品。
"GPT Store 面向的很有可能不是開發者，而是創造者，這是一種深度賦能、去中介化的策略，我認爲這是趨勢。" 有人評價。
王晟認爲，今天的 OpenAI 就像當年的蘋果一樣，代表了一種趨勢。OpenAI 的開發者大會之後，行業已經從卷大模型，轉向卷大模型應用。" 這标志着卷大模型的周期可能已經過去了，接下來大家要創新，去開發應用。"
在應用層創業，OpenAI 不可能所有領域都做。" 就像蘋果一樣，音樂、視頻等重要應用，以及一些小工具自己做，其他的交給生态。"
綜合來看，OpenAI 消滅了一些機會，同時也創造了新的需求。那些對 API 公司高度依賴的應用層公司，沒有競争壁壘的平台層公司，未來會面臨較大挑戰。
唯一的應對之方，就是不斷叠代，始終适應這急速變化的 AI 浪潮。
