ChatGPT爆火，徹底改變了我們的生活，使得創立公司OpenAI去年的年收高達20億美金，創投公司對於其的估值甚至高達800億美金。
事實上，OpenAI的目標可不止於ChatGPT-5，他們希望打造的是所謂的通用人工智慧。然而，OpenAI公司真的有那麼多的餘裕去構建他們的長遠大夢嗎？現實可能非常殘酷。
ChatGPT母公司OpenAI執行長奧特曼(Sam Altman)近期於史丹佛大學演講中表示，他對開發通用人工智慧(AGI)的成本持「開放態度」，即使一年要燒掉500億美元(約新台幣1.61兆)也在所不惜。
大型生成式AI模型的誕生確實影響了社會各層面，但如何運用於商業上、企業們是否願意買單，令人憂心，再加上越來越多挑戰者的出現，OpenAI已經不是無可取代的唯一龍頭，這都為他們是否能達成遠大的AGI之夢蒙上陰影。
從帳面上來看，OpenAI根本沒理由太擔心獲利問題。在2023年年底，研發ChatGPT的OpenAI預估年度營收高達20億美金，即使在矽谷都是名列前茅，而且依照內部評估，2025年的年度營收還有望再度翻倍 (Murgia and Hammond, 2024a)。
這樣的收益也反映到總價之上，二月的一樁創投投資案當中，對OpenAI的估值已經高達800億美金，突破千億已經指日可待 (The Guardian, 2024)。單從這些數字看來，如果連OpenAI都沒有本錢懷抱巨大野心，那到底還有哪些公司有呢？
而確實，OpenAI的創辦人兼執行長奧特曼 (Sam Altman) 以夢想遠大著稱，並不滿足於更強大的第五代ChatGPT，不滿足於只是協助人們提升工作效率，更希望能建立所謂通用人工智慧 (artificial general intelligence, AGI)，能夠在推理、計劃、解決問題等方面都面面俱到，能力可與最厲害的人類比肩，甚至超越人類智能極限──有遠大夢想又有超凡能力，這樣的組合看似非常完美 (Murgia and Hammond, 2024b)。
但現實上，有些分析家認為OpenAI的前景未必如此樂觀，金錢的壓力甚至可能逼迫奧特曼更「現實」一些，必須暫時放棄他如此巨大的野心。
公司想建立最強大的AI，但「不是每個人都需要法拉利跑車」
要瞭解OpenAI面臨的瓶頸，第一個需要掌握的關鍵問題是：AGI再強大又有什麼用？客戶願意買單嗎？
OpenAI目前的客戶主要是企業，而企業下單的目標並非支持科技發展，而是希望透過生成式AI提升工作效能。目前為止，確實已經有不少公司找到ChatGPT的應用方式，比如用於自動化客服流程或是處理各種數據資料。
但對個別公司而言，AGI的商用價值卻相對不那麼清楚，或者至少需要另外說服客戶端可能的用途何在。一位投資人就私下對《金融時報》的記者比喻：「不是每個人都需要法拉利跑車……企業對全知全能的東西並不感興趣，他們在乎的是要怎麼用這個工具賺錢。」
因此，AGI對應到的商機其實還令人懷疑，但是需要預先投入的成本卻相當高昂。AGI的計畫需要投入大量專門的運算資源和訓練資料，無法只是在研發GPT-5的過程中「順便」為之。
奧特曼自己公開估計，為了滿足這些先備條件所需的成本至少需要數以千億美金，甚至可能破兆，是公司現在年度營收的數十倍甚至百倍，而OpenAI的最大投資人微軟目前的承諾也只有一百多億美金而已，在獲利不明的情況之下，要說服投資人為了AGI專案增資並不是一件容易的事。
競爭激烈，仰賴「先行者優勢」的商業模式未必能夠持續
何況，OpenAI現在的經營模式就已經面臨許多競爭者的挑戰，比如Google也已經推出商用生成式AI模型Gemini，企業版定價與ChatGPT相仿，每月同樣只要20美元，而且與Gmail、Google文件等許多公司使用的工具高度整合，未來預計還能發展更多搭配搜尋引擎的進階功能，雖然因為法規關係暫時還無法在歐盟使用，但仍具有相當的競爭優勢 (Murgia, 2024)。
事實上，OpenAI的最大金主微軟同樣也已經推出整合型商品Copilot，不但結合Office系統的重要軟體如Word、Excel、Powerpoint，而且資安方面也由微軟負責，因此也獲得許多企業端青睞。
另外，迄今也有至少一萬八千名企業用戶並非直接向OpenAI下訂，而是透過微軟的平臺Azure購買OpenAI的產品。
固然，Copilot的核心技術仍來自OpenAI，OpenAI因此也能取得分潤，但這也顯示，OpenAI「獨立推出的產品」在競爭上的優勢可能不如外界預期，在很多客戶的眼中反而更像是微軟的上游廠商，一些分析者因此對於OpenAI未來的商業模式有所質疑，至於研發AGI所需的資金來源也因此更添變數。
除了Gemini和Copilot的競爭以外，在不到一年之內，OpenAI也很可能開始面對「更專精」的AI工具大力挑戰。
畢竟，在一般性的功能之外，許多企業也很可能更期待「專精個別產業或事務」的生成式AI，比如專精法律、不會「幻想」出不存在判決的大型語言模型，或者透過特定公司業務資料訓練出的輔助工具（關於AI在商用的議題，請見《你敢讓AI熟悉公司機密嗎？AI商用的兩難》）。
OpenAI也知道這是未來商機的重要來源，已經在2023年8月推出以此為目的的產品，但是由於這類產品的研發門檻遠低於ChatGPT，許多新創也已經投入此一領域，很可能在短期內就會開花結果，也相當可能對OpenAI的商業模式構成挑戰。
總而言之，OpenAI的市場領先地位並不保險，所謂的「先行者優勢」(first-mover advantage) 已經搖搖欲墜，很可能只是眾多產品中的前段班，而非無可取代的唯一龍頭。
如果OpenAI做不到，那誰可以呢？
總而言之，市場是一個競爭的地方，在競爭之下，任何產品不論技術上多麼高超，終究得成為公司獲利模式的一環。
尤其，OpenAI雖然看似收益豐沛，但運作成本也相當高昂，競爭者更將持續挑戰其商業模式，奧特曼和他的團隊是否仍有本錢、有餘裕發展AGI這樣的遠大夢想，其實不無疑問。
對於關注AGI或其他更先進、更突破性技術發展的人們來說，或許也值得思考的是，這種「高成本、高風險、獲利模式不明，但很可能引發重大貢獻」的技術，最適合的研發者是否真的是商業公司呢？
其實，OpenAI在設立之初就是為了避免受制於市場競爭，一開始才以公益模式運作，但由於需要大量商業資本投資，最後仍然不得不服膺於競爭的邏輯──從這個角度來說，從政府、學術機構乃至其他單位扮演在AI發展過程中的角色，也是值得連帶討論的議題。
參考文獻
Murgia, Madhumita and George Hammond, 2024a, “OpenAI on track to hit $2bn revenue milestone as growth rockets.”, Finanical Times.
The Guardian, 2024, “Microsoft-backed OpenAI valued at $80bn after company completes deal.”, The Guardian.
Murgia, Madhumita and George Hammond, 2024b, “Can OpenAI create superintelligence before it runs out of cash?”, Finanical Times.
Murgia, Madhumita, 2024, “Google releases ‘Gemini’ in new effort to cash in on generative AI.”, Finanical Times.
本文轉載自台大科教中心CASE報科學網站，原文請點我。
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