OpenAI市值破千亿美元，未来发展如何？

文 | 硅基研究室，作者 | kiki

在业界还在探讨“Scaling law”是否放缓时，它的缔造者与受益者——OpenAI 正在加速向一家“超级公司”进化。在近期被曝出 OpenAI 新一轮融资，估值飙升至千亿美元后，OpenAI CEO 萨姆·奥特曼（Sam Altman）的“AI基建”计划也有了最新进展。据彭博社报道，从今年2月开始，过去半年来，OpenAI 不仅就该计划与美国政府进行了多次讨论，大谈这一计划对美国人工智能产业保持“技术领先”的重要意义，同时 OpenAI 高管也已赴 previously Japan, South Korea, Canada, United Arab Emirates 等国家，与投资者商讨相关事宜。而为减少对英伟达的依赖，年初奥特曼亲自下场豪赌的“7万亿美元”的 AI 芯片计划也落地了第一步 —— 据台媒报道，OpenAI 首款自研芯片将采用台积电最先进 A16 工艺制程，且专为 Sora 打造。

千亿估值、AI 基建与全球化野心，让 OpenAI 与竞争对手再度拉开了距离，但在盛世之下，对 OpenAI 而言，新的赌局与危机也已摆在了台面上。它需要回答一个关键问题：在 AI 泡沫论甚嚣尘上的今天，OpenAI 拿什么撑起这一惊人的价格标签？又靠什么持续保持自己的领先地位？如何留住“关键人物”？

技术、规模与钱所带来的稳定扩张节奏，是 OpenAI 在 AI 竞争中的核心主线，但在这条已被验证了的路径下，OpenAI 持续的人才动荡也一向是外界关注的重点。被誉为“最聪明的人才孵化器”——这是 OpenAI 一直吸引投资者的原因之一，多伦多大学教授阿贾伊·阿格拉沃尔 (Ajay Agrawal) 就提到，聘请世界上最优秀的工程师和研究人员是 OpenAI 的优势之一，就连奥特曼自己也曾提过：“聘请世界上最优秀的人才，确保自己的目标方向和 AGI 使命保持一致”，这是他在过去学到的最重要经验。

然而，高密度集聚创新人才的这一优势，如今似乎正随着 OpenAI 的扩张渐渐丧失，核心高管与人才的离职，或自立门户，或转向竞争对手，这都让 OpenAI 面临着人才危机。今年5月，因为与奥特曼激进的扩张意愿相悖，OpenAI 前首席科学家 Ilya Sutskever 宣布离职，并创办了自己的企业 Safe Superintelligence（下文简称：SSI），近期，SSI 已官宣一笔 10 亿美元融资，估值高达 50 亿美元。

随着 OpenAI 核心安全团队的解散，主要负责人 Jan Leike 也跳槽至 OpenAI 最强竞对 Anthropic，8 月，OpenAI 联合创始人 John Schulman 也加入 Anthropic。据“硅基研究室”统计，在 OpenAI 现任核心管理层中，已基本没有联合创始人的身影（OpenAI 总裁 Greg Brockman 宣布休假至今年年底）。此外，OpenAI 安全团队的人员数量也大幅缩减，今年以来的队伍人数已经从 30 余人降至现在的 16 人左右。

虽然人才流动在科技圈很常见，但对此刻还在扩张且身在千亿估值俱乐部的 OpenAI 来说，不是一件好事。尽管如此，OpenAI 仍在继续扩张，并计划在未来几年内投入数十亿美元来招聘人才。然而，联合创始人的离去以及管理层的变动无疑给 OpenAI 带来了显而易见的弊端，这是一个公司更深层的文化问题。近期由 YC 创始人 Paul Graham 提出的“创始人模式”也印证了这一点。

Graham 指出，很多硅谷创业公司在扩大规模时，都被建议采取传统的管理智慧，从“创始人模式”转变为“经理人模式”，但“经理人模式”会产生效率低下的问题。“创始人模式”虽然复杂，但这种方式更有效，能更好地把握公司的细节管理。

如何在繁荣背后保持警惕，避免陷入“闪亮技术陷阱”？从时间线上来看，作为模型领先者的 OpenAI 发布最新一代模型的速度正在被越拉越长。2018 年 6 月，OpenAI 推出了 GPT-1，仅用 8 个月 GPT-2 问世，发布 GPT-3 用了 16 个月，而等到 GPT-4 的出现大约用了 33 个月，而据最新消息，GPT-5 尚未有明确发布的时间。

行业内讨论“Scaling law”是否放缓的声音并不鲜见，这些质疑声所瞄准的其实是一个真实存在的事实：算力和数据资源都是紧张匮乏的，在模型推理能力上的巨大飞跃正在变得越来越难实现。亚马逊 AWS CEO Matt Garman 在近期接受采访时也表达了类似的观点：“AI 的需求增长可能是指数级的，但我认为在接下来的一段时间里，我们可能会一直处于一个资源紧张的世界。”

OpenAI 在经历了模型闪耀技术的发布之后，在落地商业化与应用上，无论来自开源阵营的压力，抑或是一些 AGI 初创企业，大家也都在尝试绕开 OpenAI 所给出的标准答案——探索一条新路。这其中包括通过数据和算法创新，去制造更小、更高效、更智能的模型，而不仅仅是依赖规模的扩大，让模型变得更小、更专业，这些动作都不鲜见。

另一个方法是回归原点，仍然信仰 Scaling Law，但走一条不同于 OpenAI 的道路。例如，创业家 Ilya 就在接受外媒采访时表示：“每个人都只是在谈论 Scaling Hypothesis，但每个人都忽略了问，我们在 Scaling 什么……如果你尝试做一些不同的事情，那么你就有可能创造出一些与众不同的成果。”

在科技界的质疑声中，OpenAI 正面临着一场新游戏和新赌局的挑战。Sam Altman 是一位出色的 CEO，他知道如何玩这个游戏。AI 初创公司 Zyphra 的创始人 Krithik Puthalath 也表示：“Sam Altman 是一位出色的 CEO，他们知道如何玩这个游戏。”

在盛世之下，OpenAI 需要回答一个关键问题：在 AI 泡沫论甚嚣尘上的今天，OpenAI 拿什么撑起这一惊人的价格标签？又靠什么持续保持自己的领先地位？如何留住“关键人物”？