富貴險中求，造風口對美股很重要！什麼樣的奇葩資本才能孕育出ChatGPT？_風聞

ChatGPT這種融資模式

　　在國內初創企業中落地

　　“可能會相對困難”

　　上一次在朋友圈引發大規模“恐慌”，擔心自己的職業會被AI（人工智能）替代還是在2016年——谷歌DeepMind研發出AlphaGo，先後擊敗了包括李世石和柯潔在內的頂尖棋手。

　　7年後，這類擔憂再次湧現，只不過理由發生了變化：上次是複雜博弈，這次是高效生成。一個會回答問題、生成文章，甚至能寫出論文的生成式AI（AIGC）——ChatGPT爆紅網絡。

　　從硅谷到全球，從技術探討到倫理爭議，從科技界到一二級資本市場，再到學術界，所有對其感興趣的人都在討論ChatGPT，這也讓其背後的公司OpenAI備受市場熱捧。微軟宣佈第三輪合作，其估值據稱也已達到290億美元，這在美國創投市場很罕見。

　　與此同時，ChatGPT就像一個開關，觸發了科技巨頭們的“競爭欲”。谷歌發出“紅色警報”，內測“Bard”；蘋果準備召開年度內部AI峯會；百度宣佈3月上線“文心一言”，還有更多科技企業蠢蠢欲動，新一輪較量擺在面前，人工智能“軍備競賽”從這裏開始升温。

　　ChatGPT爆紅，原本只是個“測試品”

　　在美國舊金山18街和福爾松街的交叉路口，褪色的紅色油漆寫着“先鋒大廈”的灰色建築物內，是人工智能研究公司OpenAI的辦公室，整體風格看起來像一個倉庫，有300多名員工在這裏上班。11月中旬，他們接到了一個不同尋常的任務。

　　據美國媒體報道，OpenAI員工被要求快速上線一款聊天機器人。一位高管稱，該聊天機器人將被稱為“Chat with GPT-3.5” ，兩週後將免費向公眾開放。

　　這與原本安排不符。近兩年，OpenAI一直在開發名為“GPT-4”的更強大語言模型，並計劃於2023年發佈。現在正在進行內部測試和微調，做好上線前準備。

　　但OpenAI的高管改變了主意。擔心競爭對手可能會在GPT-4之前，搶先發布自己的AI聊天機器人超越他們， OpenAI拿出了2020年推出的舊語言模型GPT-3的強化版本GPT-3.5，在此基礎上進行了微調。

　　2022年11月30日，新款的聊天機器人ChatGPT誕生了。通俗來説，ChatGPT能夠生成人類語言回答問題。並且在與人對話中不斷優化，更能以人類的方式理解文字，生成結果。

　　依靠世界最強大的語言模型之一，“測試品”ChatGPT一經發布便開始風靡全球，成功搶佔市場和用户心智。瑞銀（UBS）分析師勞埃德·沃姆斯利（Lloyd Walmsley）在近日的研報中估計，1月份ChatGPT月活躍用户達到了1億。相比之下，根據Sensor Tower數據，TikTok用了9個月才達到相同水準，Instagram則花了30個月。沃姆斯利表示，ChatGPT有望成為有史以來最受歡迎的App之一。

　　“ChatGPT引起廣泛觸動，從商業視角來看是大模型性能的質變提升，讓生成式人工智能有能力構建更多場景的解決方案，使更多新商業模式塑造成為可能。”經緯創投投資董事王冰醒告訴《中國新聞週刊》。

　　ChatGPT引發的熱度遠遠超出了OpenAI的預期。在此之前，Meta（FaceBook母公司）的BlenderBot、Calactica等AI項目均以失敗告終，受此影響，這些員工並未對ChatGPT抱有高期待。據《財富》報道，OpenAI首席技術官米拉·穆拉蒂稱“這令我們非常驚訝。”在舊金山召開的風險投資活動上，OpenAI聯合創始人兼首席執行官山姆·阿爾特曼（Sam Altman）也承認低估了ChatGPT引起的熱度。

　　因此，與ChatGPT走紅相比，OpenAI儘量在保持低調，淡化產品重要性。在社交媒體上，阿爾特曼便表示“ChatGPT非常有限”，在1月中旬的一次採訪會中，他談到，雖然ChatGPT技術表現令人印象深刻，卻並不可靠。與此同時，OpenAI也不允許任何員工公開發言。

　　有分析指出，阿爾特曼如此謹慎的原因是擔心對ChatGPT過多渲染，可能會引起監管部門關注。AI技術自誕生起，就伴隨着圍繞透明度、偏見、歧視、虛假信息等方面的爭論。同時，OpenAI對ChatGPT採取的限制措施較少，賦予其更多討論敏感話題的權限。

　　阿爾特曼是OpenAI的關鍵人物。他身上有着硅谷明星初創者相類似的創業敍事：高材生、輟學創業、風投青睞。在預科畢業進入斯坦福大學學習計算機科學兩年後，阿爾特曼和兩位同學輟學創辦了Loopt，並與其他七家企業一起進入了創業孵化公司Y Combinator（YC）首批投資名單。

　　2014年，28歲的阿爾特曼接替聯合創始人保羅·格雷厄姆掌舵Y Combinator，擔任總裁。次年還入選了福布斯30位30歲以下風險投資人榜單。在他帶領下，YC的投資版圖不斷擴張。相應的，YC估值在2016年達到800億美元——在五年中增長了17倍。

　　2015年OpenAI創立。由阿爾特曼、布羅克曼、PayPal聯合創始人彼得·蒂爾（Peter Thiel）、LinkedIn聯合創始人雷德·霍夫曼（Reid Hoffman）以及埃隆·馬斯克（Elon Musk）在內的一批風投精英共同出資10億美元創建。

　　一年前，谷歌剛剛收購一家AI初創公司DeepMind。據《紐約(專題)客》2016年的報道稱，OpenAI對專攻方向並不清晰，但他們尤其擔心DeepMind正在研發能夠監控全球競爭對手的高級AI產品。

　　馬斯克是OpenAI的主要資助者之一，他一直認為人工智能是對人類的“最大的生存威脅”。也因此，OpenAI吸收了馬斯克的信念，在創立之初就宣傳自己的使命是確保通用人工智能（AGI）造福全人類。

　　然而2018年2月，馬斯克離開了OpenAI。他在社交媒體上表示，特斯拉正在與OpenAI競爭，“不同意OpenAI團隊想做的事情”。

　　一年後，2019年3月，阿爾特曼辭去了YC總裁一職，隨後成為OpenAI的首席執行官。2019年對OpenAI的技術進展來説也頗為重要。2月，GPT-2模型問世，具有15億個參數，40GB的數據訓練量達到第一代GPT的十倍，只需要按下按鈕，就能生成論文和文章。也是從這時候開始，OpenAI才走進大多數人的視野。

　　但正是技術不斷迭代，訓練所消耗的成本越發高昂，加上高精尖人才成本和運營費用，讓OpenAI燒錢速度更快了，公司不得不尋求更多投資來維持運轉。

　　“非營利”情懷孵化出特殊的融資結構

　　在硅谷，高成長性企業並不少見，但OpenAI獨特之處在於是一家“非營利”機構。這意味着，投資帶不來真金白銀的回報，沒有風投機構願意白白奉獻。若想要繼續發展，“非營利”模式在財務上不可持續。

　　這個問題在2017年就已經被OpenAI領導層發現。根據《MIT Technology Review》2020年的報道，在為公司制訂規劃過程中，OpenAI總裁布羅克曼等核心成員發現，通用人工智能領域，其他企業用於實現突破性成果的計算資源每三四個月翻一番——花的錢更多了。很明顯，發展通用人工智能所消耗的計算成本和研究需要的資金遠遠超過OpenAI作為非營利公司籌集的資金。

　　這需要一種不同於“非營利”的組織模式，既能獲得風投資金，又能忠於創建使命——OpenAI在第一份聲明宣稱自己的目標是為每個人而不是股東創造價值。

　　於是，OpenAI做出了一個關鍵性決定，創建一家能夠吸收風險資本的營利性公司。2019年3月1日，OpenAI LP建立，作為營利和非營利的混合體，被OpenAI稱之為“上限營利”公司。至此，OpenAI由OpenAI非營利實體（OpenAI Inc）及其營利性子公司OpenAI LP組成。

　　此前，OpenAI在2018年4月發佈的章程中，除了再次強調願景使命外，也提到“需要大量資源來完成使命”。OpenAI表示，將始終努力採取行動，最大限度地減少員工和利益相關者之間可能危及廣泛利益的利益衝突。

　　也因此，OpenAI創建了一種非同尋常的融資結構：按照投資數額，以特定倍數回報，第一輪投資者的回報率上限為其投資的100倍。任何超過該金額的回報都歸最初的OpenAI非營利實體所有。

　　OpenAI LP的建立，加上OpenAI 每每強調“惠及全人類”“專利共享”“引領技術研究”等價值觀，向投資者講述吸引人的高估值敍事，叩開了與科技巨頭微軟深度合作的大門。

　　2019年7月，微軟向OpenAI 注入了10億美元。這筆投資使微軟成為OpenAI使用雲計算服務的“獨家”提供商。OpenAI的模型嚴重依賴雲計算服務，據《The Information》稱，OpenAI一直是谷歌雲最大的客户之一，2019年和2020年向谷歌支付了超過1.2億美元的雲計算費用。因此也有媒體表示，微軟將部分投資額折算成了旗下雲計算平台Azure的使用額度。

　　隨着時間推移，兩者之間的合作愈發緊密，從投資拓展至技術領域。2020年9月，OpenAI授權微軟使用GPT-3模型。OpenAI曾表示，微軟在2019年和2021進行了多年的數十億美元投資。據《紐約時報》報道，自2019年以來，微軟對OpenAI至少投資了30億美元。如今，隨着ChatGPT火爆，投資額也將直線攀升。

　　1月23日，OpenAI宣佈，作為合作的第三階段，微軟將進行“多年期數十億美元的投資”。據Semafor報道稱，投資高達100億美元，包括其他風投公司。OpenAI的估值也將達到290億美元，這比2021年140億美元的估價翻了一番，使OpenAI成為美國最有價值的創業公司之一。

　　OpenAI估值不斷上漲，一些風投也開始聞風而動。《華爾街日報》早前援引知情人士表示，風險投資公司Thrive Capital和Founders Fund正在以290億美元估值，尋求從員工在內的投資者手中購買OpenAI的3億美元股份。

　　一路押注OpenAI的微軟也有望獲得大額利潤。但受制於“利潤上限”模式，其收益將階段性遞減。

　　據Semafor稱，在OpenAI優先償還完馬斯克在內的第一批投資後，微軟將獲得75％的利潤，直到收回投資本金。隨後，微軟將持有OpenAI 49％的股份，其他投資者持有49％的股份，OpenAI的非營利實體將獲得2％的股份。該股權結構將持續至投資方收益達到利潤上限。據悉，每一輪投資者的限制不同，但最高為100倍。《財富》表示，在利潤達到1500億美元后，微軟和其他風險投資者的股份將無償轉讓給目前負責OpenAILP投資管理的普通合夥人——OpenAI Nonprofit。

　　Foley & Lardner律師事務所合夥人路易斯·萊霍特Louis Lehot接受《The Information》採訪時曾評價稱，這樣的交易結構意味着OpenAI的投資者認為該公司可能永遠不會上市，因此需要通過提取未來現金流的一部分來收回他們的投資。

　　“確實是非典型而且有趣的交易結構設計，整體是雙方共贏但更有利於OpenAI的融資策略。OpenAI能在相當長的時間內獲得微軟足夠充裕的資金進行研發，以及取得微軟直接相關的上下游生態支持，但同時也為未來保留獨立性留下可能。”線性資本資深總監白則人告訴《中國新聞週刊》。

　　至於這種融資模式是否有機會能在國內初創企業中落地，白則人表示“可能會相對困難”。

　　“OpenAI此次融資的談判籌碼很大程度依賴其在領域內頭把交椅的地位。此外，‘有限利潤’不太符合早期資本投資本質，微軟能夠達成這個協議，背後更多考量的是長期綁定的戰略協同價值，甚至可能遠比資本回報更重要。”白則人説。

　　也有聲音指出，OpenAI這種做法就像是把公司出租給微軟。期限由OpenAI的盈利速度決定。據路透社報道，OpenAI最近向投資者宣稱，預計今年將獲得2億美元收入，到2024年將上升至10億美元。

　　儘管成立之初，OpenAI就強調OpenAI LP由其非營利實體董事會控制，受其監督。但仍有質疑聲指出，OpenAI已經更改過一次制度，如何防止100倍的投資回報上限變成1000倍上限或任何其他任意數字？

　　現在看來，擔憂有可能成為現實。據《The Information》援引知情人士稱，OpenAI可能從2025年左右取消對投資回報的100倍固定上限，改為每年上限提高20％。有投資者稱，如果規定落地，將使OpenAI更具吸引力。

　　誰也不想掉隊

　　ChatGPT產生的影響遠不止讓大眾擔心工作何時被替代，它就像一個開關，觸發了科技巨頭們的“競爭欲”，畢竟誰也不想掉隊。

　　谷歌是最先感受到威脅的巨頭之一。谷歌長期佔據近90％的搜索引擎市場，2022年搜索業務及其他營收達到1625億美元，佔母公司Alphabet總營收的64％——十足的“鐵飯碗”。由於擔心市場份額被蠶食，ChatGPT引發了谷歌內部“紅色代碼”緊急情況，谷歌聯合創始人拉里·佩奇和謝爾蓋·布林被請回公司商討對策。

　　1月，在微軟宣佈繼續投資OpenAI後，谷歌火速行動，宣佈向OpenAI競爭對手、人工智能初創公司Anthropic投資3億美元。該公司由OpenAI前員工創建，正在研發ChatGPT的競品Claude，但目前處在測試階段，並未公開發布。

　　此外，谷歌也想在產品上瓜分ChatGPT的市場關注度。北京時間2月7日凌晨，谷歌CEO 桑達爾·皮查伊（Sundar Pichai）宣佈，推出一款名為“Bard”的對話式人工智能服務。Bard基於谷歌2021年推出的語言學習模型LaMDA，能從互聯網接收最新信息，而ChatGPT提供的信息只停留在2021年。不過，谷歌並沒有提到將 Bard 整合到搜索之中，但計劃在搜索中增添AI功能。

　　同一天上午11時，360在互動平台回覆投資者提問時披露，集團正計劃儘快推出類ChatGPT技術的demo（試用版本）應用。3個小時後，百度高調宣佈，類ChatGPT應用文心一言（ERNIE Bot）正在做上線前的衝刺，預計3月份完成內測，面向公眾開放。

　　一天後，2月8日，微軟宣佈推出由OpenAI提供技術支持的最新版Bing（中文名“必應”）搜索引擎和Edge瀏覽器。技術使用了比ChatGPT更先進的OpenAI語言模型。並準備將ChatGPT整合到Word、PowerPoint等Office辦公套件中。

　　同一天，阿里巴巴也確認，阿里達摩院正在研發類ChatGPT對話機器人，目前處於內測階段。

　　48小時內，海外巨頭輪番過招，國內企業聞風而動。局面正如微軟CEO薩提亞·納德拉（Satya Nadella）在2月8日發佈會上説的那樣：“AI 將從根本上改變所有軟件，並從搜索這個最大的類別開始，搜索引擎領域將迎來新的時代。”

　　ChatGPT讓大企業感到緊張，但也讓很多創業者看到了機會。2月13日，原美團聯合創始人王慧文就在社交媒體上喊話“打造中國OpenAI”，設立公司招聘研發人才，稱下輪融資已有頂級VC認購2.3億美元。

　　在AIGC技術應用方面，劉駿就是在使用ChatGPT後決定開發AI社交產品“愛化身”，對標Gemsouls。“我意識到底層 AI 技術在 2022 年已經到了關鍵時刻。自然語言識別的相關模型達到可以和人類交流的程度。因為ChatGPT對沒有深刻了解的領域，也會靠編造信息來自圓其説。”

　　據《中國新聞週刊》瞭解，AIGC賽道已有許多初創公司冒頭，正在尋找一級市場資金，不少投資人也開始積極入場。“因為這是一個非常熱門的賽道，投資人都還是非常感興趣。”正在尋求天使輪融資的劉駿談道。

　　“過去幾年，由於互聯網及相關領域沒有大的技術性突破，整個行業陷入了突破性革新的停滯中，出現了較多的內卷和重複開發。ChatGPT類底層大模型公司的出現，新一代大模型泛化出更多2C和2B場景的賦能，一定程度上會影響泛AI公司之前的商業模式——在自有模型下構建端到端的垂直場景解決方案。”王冰醒説。

　　王冰醒進一步表示，在過去一段時間內，資本市場底層基礎學科科研導向公司的態度相對審慎，這類公司需要在沒有明晰的商業化的前景下持續做巨量研發投入。ChatGPT快速增長的用户量級和商業前景讓市場重新評估這類公司的潛能。

　　ChatGPT帶火了AIGC賽道，但由於大部分企業還處在“講故事”階段，沒有清晰的商業變現路徑，也有投資人持謹慎態度，認為目前AIGC賽道已經開始出現泡沫。

　　“任何領域的創業都會出現泡沫，尤其‘風口’來時泡沫出現的概率會更大，因為市場對技術應用潛力的理解往往體現出短期高估長期低估的現象。”白則人説。

　　360集團創始人周鴻禕在一場直播中表示，有泡沫不是壞事，未來將有更多人才和資金湧入。他分析，公司若想抓住風口，要看其過去十年有沒有在服務器算力上投入，有沒有做人工智能的團隊，有沒有大數據的存儲。

　　這也道出了目前初創公司面臨的普遍困境：沒有前期沉澱。在應用端，底層大模型不能直接使用，需要根據行業需求調整和優化，而這需要耗費高昂成本。

　　劉駿告訴《中國新聞週刊》，在使用GPT模型中，最困難的還是需要算法工程師反覆調整參數的過程，這會大量耗費算力和時間，這種調參也被行業人士戲稱為“煉丹”。

　　以ChatGPT的API舉例，會提供18美元限額，為期2個月的免費調試額度，後續按Token（代幣）數量收費。劉駿測算，收費標準大約是三千字1元。這對於交互量更龐大的產品而言，一年成本能突破千億元。

　　此外，劉駿認為，許多AIGC創業公司主要問題是底層技術大多是開源的或依賴於API接口，容易受到提供開源技術的公司影響。成立於2020年的Jasper是基於GPT-3的API為用户提供AI寫作服務的初創公司，2022年估值達15億美元。然而ChatGPT發佈後，與Jasper有部分功能重合，一些客户開始轉向OpenAI尋求合作。

　　“從目前來看，受限於算力、歷史投入、科技人才密度、數據規格、資金實力等方面，大型科技公司的優勢比創業公司更明顯。大模型通過被持續調用、‘餵養’新數據、訓練，不斷強化性能，並在應用場景上泛化，這導致大（公司）模型有較大可能擠壓小模型閉環方案的一些創業公司的生存空間。”王冰醒説。

　　“目前來看，我們整體會更加關注國內外大型科技公司在底層模型上的研發動態，以及業務流可以集成基於大模型開發的新功能、或在垂類應用上構建出一定壁壘的創業公司。”王冰醒進一步表示。

　　這意味着，這是一門重資源、高資金投入的生意。創造壁壘才能讓初創企業在巨頭環伺的AIGC賽道獲得一席之地。而ChatGPT仍存在作假、生硬、技術倫理風險等弊端，類ChatGPT產品能做的還有很多。

　　劉駿告訴《中國新聞週刊》，他認為目前所有的聊天機器人都太被動了，對人類發起主動溝通行為的產品邏輯並不多，説話也不夠有趣。“得用產品邏輯去優化這個問題。如何利用好優勢，避開它的侷限性？可能就是勝負的關鍵。”

　　目前，無論是投資方還是企業，抑或是普通用户，大多數人和劉駿一樣看好ChatGPT，認為AI和AIGC仍屬於一片藍海，機遇遠大於挑戰。

　　“AIGC會帶來生產力範式級別的變化，但在各細分領域的落地和商業化還是需要一定時間。這個賽道未來會更看重產品層面的差異性，很可能會出現更多樣化的細分場景玩家。”白則人説。

　　然而，《比較》雜誌研究部主管陳永偉對正在進行的人工智能“軍備競賽”有些許擔憂。“從正面的角度看，這場競賽可能重新激活平靜數年的人工智能市場，從而帶動研發和投資，讓人工智能市場進入一個新的高潮。與此同時，除了倫理方面之外，輕易將模型推向市場將容易招來知識產權糾紛，產生的風險可能更巨大。”陳永偉説。

　　陳永偉進一步表示，“軍備競賽”可能帶來的另一個負面後果是技術進步停滯。“雖然ChatGPT在表現上要遠勝其前輩，但從技術原理上講，並沒有什麼突破，只能算是一個技術應用的成功案例。但是，隨着各大公司不斷將資源投入到這種工程產品上，整個業界更注重短期成敗，這種內卷以及它帶來的表面繁榮會不會成為未來人工智能發展的絆腳石呢？”

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