這兩天，AI圈都處在一種莫名的震撼感當中。

北京時間 11月7日，OpenAI 舉辦了首次DevDay開發(fā)者日活動?；顒蝇F(xiàn)場發(fā)布了非常多內(nèi)容，其中有一些按部就班的，比如技術上更新了最新版本的GPT-4 Turbo。也有一些讓從業(yè)者目瞪口呆，不知道從何聊起的，比如能夠讓用戶僅用幾句話就生成獨立應用的GPTs，以及配套推出的GPT Store。

出人意料的地方在于，OpenAI這些動作完全是非技術的。你可以說這是一種應用模式，一種開發(fā)工具，或者一種編程語言，反正它跟我們經(jīng)常在AI發(fā)布會上看到的模型能力升級一點關系都沒有。

這種感覺就是，我們明明都跟著你往北跑，甚至跑出了“百模大戰(zhàn)”的氣勢，結(jié)果一覺醒來，你宣布向西拐了，于是結(jié)結(jié)實實讓AI行業(yè)閃了一下腰。

那可能有朋友說了，這不是正好嗎？反正國內(nèi)大模型這么卷，OpenAI給出了新方向，我們繼續(xù)跟著跑就是了。

然而現(xiàn)實情況是OpenAI的一系列新動作，完全建立在一套新的游戲規(guī)則體系上。這種能力是絕大多數(shù)AI算法公司并不具備的。

提起iPhone，我們會說它不一定是技術最強、生態(tài)最強，但肯定是產(chǎn)品最強。OpenAI在做的其實就是基于一套全新的“GPT游戲規(guī)則”，來實現(xiàn)大模型的產(chǎn)品化。

我們認為，這對于今天“百模大戰(zhàn)”的絕大多數(shù)參與者來說都是壞事，但對于中國AI的長期發(fā)展來說卻是好事。

OpenAI在做的，是將“新規(guī)則”產(chǎn)品化

我們首先還是來回顧一下OpenAI的開發(fā)者日，到底是如何又一次帶來行業(yè)震撼的。

本次活動，OpenAI首先是對GPT-4進行了一定升級，比如此次GPT-4 Turbo更新了長度達到128k的上下文窗口，是此前GPT-4的四倍。與此同時，也進行了其他一些關于AIGC壓縮成本，提高效率方面的升級。而在開發(fā)者賦能方面，OpenAI帶來了Assistants API等新升級，從而幫助開發(fā)者在自身應用中構(gòu)筑Agent體驗。

真正引人注目的，是可以快速構(gòu)建自定義AI應用的GPTs。

這一平臺可以支持用戶通過提需求的方式，僅僅用幾句話就生成一個獨立的GPT應用，也就是GPTs。在現(xiàn)場演示中，OpenAI創(chuàng)始人奧特曼使用GPTs定制了一個商業(yè)建議類的應用：

首先，他向GPT提出自己的訴求是構(gòu)建一個創(chuàng)業(yè)公司的幫手，可以為公司創(chuàng)始人提供相應的商業(yè)建議。

第二步，GPT Builder輸出了初步的GPTs，并詢問是否需要進行更多信息輸入，有哪些重點強調(diào)的內(nèi)容和需要避免的問題。

第三步，GPT Builder會詢問應用是否聯(lián)網(wǎng)，是否應該具備以文生圖能力、代碼生成能力等GPT的基礎能力，以及是否需要加入專業(yè)數(shù)據(jù)進行精調(diào)。

經(jīng)過這三輪與GPT Builder的對話之后，一個GPTs就生成完畢。換句話說，在這個應用開發(fā)過程中，人類沒有貢獻任何的代碼能力、邏輯能力、設計能力，只提供了一個idea，最多再加上少量行業(yè)數(shù)據(jù)。

GPTs發(fā)布之后，很快眾多開發(fā)者都把它玩出花，不難由此看出其潛力廣泛。當然，我們可以說這種開發(fā)模式有很多問題，比如其能力上限就是當前版本GPT的上限，它應用到的能力也僅僅是目前GPT具有的能力，極大收窄了應用開發(fā)邊界。但不可否認的是，GPTs顛覆了有史以來的應用歷程。開發(fā)者不再需要軟硬件成本、開發(fā)工具、開源軟件集，甚至可以不懂代碼，不耗費時間。就像iPhone之前，用戶從不會距離訂制化軟件這么近，而GPTs之前，可能也不會有開發(fā)者距離訂制化軟件這么近。這種模式確立之后，GPT本身的技術升級，會通過GPTs得到快速釋放。

當創(chuàng)建應用像拍短視頻一樣簡單，一系列產(chǎn)業(yè)洗牌與商業(yè)模式興起已經(jīng)可以預見，而為了配合這種極簡開發(fā)模式，OpenAI也將打造類似應用市場的GPT Store。

過去我們說，智能手機本身就是產(chǎn)品，同時還是更多軟件類產(chǎn)品誕生的基礎。如今OpenAI在做的事情也是一樣，它讓ChatGPT本身成為不斷迭代的超級產(chǎn)品，同時也將其能力外放，打造新的軟件基礎設施。

在由大模型定義的全新技術規(guī)則下，GPT的產(chǎn)品化脫離了以往所有軟件的范式，走出了一條新路。

這條路上，未來可能會出現(xiàn)這樣一幕：一個不會編程的孩子，僅用幾句話就完成了一家企業(yè)耗費巨大人力物力打造的應用。那么大公司里的員工要做什么呢？他們?yōu)槭裁床惶崆袄眯乱?guī)則呢？

這些問題其實在ChatGPT開始興起時就被提了觸雷，而OpenAI在做的，就是通過將大模型的新游戲規(guī)則產(chǎn)品化，來讓這些問題更加真實可感。

大戰(zhàn)中的“百模”，能否跟上GPT？

讓我們把OpenAI的故事先放一放，他們的野心顯然還在發(fā)酵，按照這個節(jié)奏，幾個月之內(nèi)應該還會有更炸裂的發(fā)布。

這時候，要來看看中國與全球同步上演的“百模大戰(zhàn)”到今年10月，國內(nèi)已經(jīng)涌現(xiàn)出了超過130個大模型。大模型開源、大模型進入垂直行業(yè)，以及基于大模型打造的新應用模式等一系列產(chǎn)業(yè)端口都非?；鸨?/p>

這種繁榮經(jīng)常會給我們某種錯覺：有了130個大模型，好像就是擁有了130家OpenAI。

事實絕非如此，在這些大模型當中，能做到“對外開放”“對話流暢自然”“能夠提供有效內(nèi)容反饋”這幾點的大語言模型已經(jīng)寥寥無幾。

大模型企業(yè)，更多動作還集中在提升參數(shù)、刷新榜單、開源等傳統(tǒng)意義上的AI算法層面，既無法大規(guī)模應用，也無法實現(xiàn)商業(yè)閉環(huán)。那么問題來了，在OpenAI轉(zhuǎn)向大模型產(chǎn)品化的新階段里，百模大戰(zhàn)的參數(shù)選手們能在未來跟進嗎？

恐怕對于多數(shù)大模型來說，答案是比較悲觀的，其原因有三點：

1.大模型泛化能力的缺失。預訓練大模型技術最大的亮點就是其泛化應用能力，這是“智能涌現(xiàn)”現(xiàn)象的來源，也是OpenAI可以實現(xiàn)無代碼開發(fā)、軟件能力訂制的來源。然而恰恰也就是這種難以準確量化的泛化能力，是眾多大模型最為缺失的能力?！耙豢磾?shù)值是高知，一上應用是弱智”目前是困擾大模型產(chǎn)業(yè)的最大問題。在技術上，絕大多數(shù)大模型還不具備擁抱“新規(guī)則”的基礎。

2.產(chǎn)品化能力的缺失。目前大多數(shù)大模型玩家，都是大模型風口下的創(chuàng)業(yè)團隊，以及院校搭建的科研類大模型。換言之，這些團隊普遍呈現(xiàn)技術能力比較強，但壓根沒考慮過產(chǎn)品能力的問題。未來想要從頭復刻OpenAI的大模型產(chǎn)品化體系，是一件極其艱難的工作。

3.生態(tài)成本與窗口的缺失。從頭打造大模型相對容易，但要從頭類似OpenAI的開發(fā)者生態(tài)卻很難。這一方面是需要持續(xù)且巨大的成本投入，另一方面需要搶占開發(fā)者聚合的機遇窗口。這兩點，目前還在“百模大戰(zhàn)”同質(zhì)化競爭中的企業(yè)很難實現(xiàn)。

所以，從這些角度看，OpenAI這一個急轉(zhuǎn)彎，確實會將全球大多數(shù)夢想成為其對手的公司甩出路外。其實就創(chuàng)業(yè)土壤來看，今天的大模型初創(chuàng)企業(yè)，面臨的挑戰(zhàn)比幾年前的機器視覺公司更大。當時機器視覺公司還有安防等龐大藍海市場作為支撐，但現(xiàn)在大模型公司是外有OpenAI遙遙領先，內(nèi)有互聯(lián)網(wǎng)與AI巨頭強敵環(huán)伺。在打榜和對參數(shù)之外，大模型的出路何在，已經(jīng)是一道眼前的必答題。

中國大模型的出路，是打造“新超級入口”

那么，OpenAI的大拐彎，真的會讓中國AI產(chǎn)業(yè)看不見未來嗎？答案當然不是這樣，甚至剛好相反。

在目前階段，GPT確實保持著極高的技術、產(chǎn)品、生態(tài)進化速度。中國AI行業(yè)更多處在模仿、跟隨，同時漸漸積累自身優(yōu)勢的階段。但客觀來看，大模型帶來了全新的智能化游戲規(guī)則，同時這個規(guī)則未來高度依賴產(chǎn)品能力、應用能力，這件事對中國AI行業(yè)是極為有利的。

首先，客觀來看GPT是進不來的。無論如何評價這一點，這都會給中國大模型造成可觀的空間。這個階段，OpenAI還會源源不斷的提供參考范本，完成從0到1的工作，這就將給中國AI產(chǎn)業(yè)造成既有參考，又有空間的機會窗口。

其次，中國互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、手機行業(yè)等領域積累了龐大的產(chǎn)品設計、應用開發(fā)基礎。這些基礎能力除了少數(shù)科技巨頭之外，更多時候還沒有與大模型接駁。實事求是地說，基礎模型并不需要太多。最終“百模大戰(zhàn)”會有超過90%的選手僅僅成為時代的痕跡，但基礎模型與基礎平臺之上的應用可以很多，甚至可能出現(xiàn)一個應用開創(chuàng)一個行業(yè)的情況。而這些，都是中國互聯(lián)網(wǎng)與軟件行業(yè)所擅長的。

對于中國AI，以及行業(yè)的從業(yè)者、開發(fā)者來說，應該看到只有將大模型基礎技術與中國的產(chǎn)品能力、商業(yè)能力、規(guī)?；袌鼋Y(jié)合在一起才有未來。中國大模型的真正出路，是基于大模型的新游戲規(guī)則，打造出類似微信、支付寶、抖音的超級入口。

否則的話，中國廠商將一直擠在行業(yè)+大模型的賽道里。這個賽道當然有意義，但缺乏規(guī)?；癄I收，商業(yè)邏輯難以大量復制。

真正值得期待的大模型創(chuàng)業(yè)潮，應該發(fā)生在中國AI進一步模仿GPT，完善與其對標的技術和平臺能力之后。然后在這一基礎上，在大模型的新游戲規(guī)則下，產(chǎn)生出融合了中國特色應用開發(fā)能力、C端市場需求的軟件應用。

多重優(yōu)勢合流之后的超級入口成型之日，才是中國大模型的指數(shù)級增長之時。

那個超級入口有很多種可能。一位幫你找信息、完成工作的數(shù)字秘書？一個能夠支持用戶定制多媒體娛樂的平臺？一個可以根據(jù)用戶指令來比價、比店、選品的“AI李佳奇”？一個虛擬群主帶大伙社交的“新QQ”？

有太多可能，發(fā)生在新規(guī)則確立之后，發(fā)生必須稍有耐心的未來。

2022年11月30日發(fā)布，ChatGPT悄無聲息地發(fā)布。一年之后的今天，大模型層出不窮，有太多公司宣布“要當中國的OpenAI”。同樣是今天，OpenAI已經(jīng)開啟了變革，轉(zhuǎn)向了一個意料之外，情理之中的新方向。

那么問題來了，下一年我們做什么呢？

或許面對OpenAI，中國AI企業(yè)必須學會既要學習，又不能復制。

我們壓低身段去學習OpenAI。需要學習的是有能力持續(xù)推動大模型技術迭代，同時具備把大模型作為一種全新數(shù)字化基礎設施的思考方式。

但不能真的像OpenAI，因為你用盡全力學像了這個版本，人家下一步拐彎了，而你撞墻上了。這就像看人家汽車起步你也起步，可是你仿造的這輛車壓根就沒裝方向盤。

對于這次的開發(fā)者日，OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人安德烈·卡爾帕西說，“我看到了計算機中的一個新的抽象層”。

這一點，或許才是最重要的。

審核編輯 黃宇