OpenAI砸了谁的饭碗？

OpenAI 越变越强，不仅抢走谷歌等科技巨头的生意，还在砸掉创业者的饭碗。

首届开发者大会之后，很多开发者担忧，自己的项目是否会被替代。而在开会之前，已经有好几家 AI 公司启动裁员，其中不乏曾拿过巨额融资的明星项目。

与此同时，OpenAI 正在加速赚钱。它推出付费版 ChatGPT PLUS，上线 GPT Store，变成一家越来越功利的商业公司。去年 OpenAI 的收入只有数千万美元，今年将超过 10 亿美元。

这一切看起来都和它曾经作为一家非盈利机构，将通用人工智能作为终极目标的使命渐行渐远。CEO 山姆・阿尔特曼突然被罢免，反映的是 OpenAI 管理层在公司发展理念上的分歧。帝国尚未建成，内部已经出现裂缝。

对于创业者而言，如何处理它们和 OpenAI 之间的关系，将是一个关键而微妙的问题。

一位 AI 创业者说：要么做 OpenAI 不做的东西，要么做 OpenAI 暂时还做不出来的东西。有人开始主动改变策略，以找到适合自己的生存空间。

短暂的窗口期过后，留给部分创业者的空间，似乎不多了。

“套壳” 的生意，做不长了

越来越多的 GPT 套壳项目，正在被 GPT 替代。

“套壳” 这个词，在国内的 AI 圈子里是贬义。很多 AI 公司一听到 “套壳”，就连连摆手，生怕扯上关系。但在国外，套壳很正常，相关的创业项目层出不穷。

自从 GPT 模型诞生之日起，行业里就存在一个矛盾：大众日益增长的对大模型的需求，与复杂的技术和难用的操作之间，有巨大的鸿沟。

填平这条鸿沟的公司，抢占了市场先机，一度发展极其迅猛。

典型的如营销文案生成公司 Jasper，2021 年 1 月成立，18 个月就估值 15 亿美金，去年收入超过 OpenAI。

Jasper 的模式很简单：调用 GPT-3 模型的能力，用营销数据对模型进行精调，创建一个用户界面作为模型的前端，用户通过这个界面与模型交互，生成各种风格的营销文案。用户不需要知道 GPT-3 是什么，更不必了解背后的复杂技术。

当时的 GPT-3 存在的问题是，无法直接与用户对话，需要很精准的提示词才能获得优秀的回答。Jasper 将 GPT-3 模型实现了产品化，做了一个很好上手的前端，相当于给 GPT 套了个壳。

类似的产品有很多。改作文的、写代码的、聊天机器人、虚拟助手…… 今年上半年很多冒出来的 ××GPT，都是套壳产品。

单纯套壳的产品，很容易被替代。

第一波冲击来自 ChatGPT。去年 11 月底推出的 ChatGPT，文本处理能力非常惊艳，两个月收获两亿月活用户。Jasper 等公司的产品有了替代品。

随后 ChatGPT 的功能逐步完善。10 月底，ChatGPT 开始能够直接读取 PDF 文件，自动浏览网页，进行数据分析，ChatPDF、AskYourPDF、PDF.ai 等公司的业务受到威胁。

一位 AI 创业者对「定焦」说，这种感觉，就像一个大型商场，运营方在生意最好的店铺边上，开出了同类店铺，在各方面得到更多支持。

第二波冲击来自 GPT Builder。在 11 月的开发者大会上，OpenAI 推出 GPTs，让完全不懂代码的人，也能定制自己的 GPT 应用，这些应用可以进行网络搜索、制作图表、做数据分析，完成各种任务。

这相当于，普通人也能 “套壳” 创建 GPT 了。

GPT 变得无处不在。文案生成、知识问答、虚拟助手、代码协作、文生图等垂直领域的产品，被无情碾压。

如果一家公司只是在 GPT 模型之上做很浅层次的界面设计和功能融合，那它将面临被替代的风险。Jasper 已经在 7 月进行了一波裁员，类似的公司还有很多。

对于那些没有套壳，但跟 ChatGPT 的能力有重合的产品，同样面临严峻挑战。

过去半年，AI 写作助手公司 Grammarly、AI 自动语音识别公司 Deepgram、程序员问答平台 Stack Overflow，都进行了裁员。而他们的产品在 ChatGPT 之前多年就已存在。

这些公司的产品早期很有价值，但当 OpenAI 推出类似产品，它们的功能和价值迅速被稀释。

“工具类的产品，是最容易被替代的，尤其对于 OpenAI 这类掌握底层技术的公司，复制一个爆款应用就是分分钟的事情。” 一位 AI 创业者对「定焦」说。

消灭你，与你无关。这是 OpenAI 进化之后的必然。

“中间商” 的空间，越来越小

任何行业都会存在中间商，AI 也不例外。

从技术架构上看，AI 大模型大致可分为三层：模型层、平台层、应用层。

平台层也叫工具层，是指要将大模型融合到应用，中间所需的一系列工程能力，起到衔接的作用。比如基于 GPT-4 这个底层大模型，要开发出类似 ChatGPT 的应用，就要借助平台层的各种工具。

平台层有很多工具栈，如开发工具链（Langchain）、模型工具链（做数据标注、向量数据库、分布式训练等）。链条上涌现出大量创业公司，做向量数据库的公司今年融资密集，以 LangChain 为代表的做工具链的公司热度很高。

这些公司存在的意义在于，大语言模型还有很多地方不完善，整个生态的开发体系尚未成型，开发者在对语言模型进行生产部署时，单纯靠提示词完全不够，需要更多底层工具支持。OpenAI 等大模型厂商，又没有及时提供这些工具。

LangChain 在去年 10 月底推出，它是一个封装了大量大语言模型应用开发逻辑和工具集成的开源 Python 和 JavaScript 库。简言之，它可以让在回答问题时参考整个数据库，比如访问最新的数据、报告、文档和网站信息，将各种信息源连接起来。

我们知道，ChatGPT 刚上线时无法联网搜索，数据只更新到 2021 年。LangChain 可以打通它和外部数据的界限。

LangChain 本身不开发大模型，而是帮助开发者用好大模型。它就像一个重要的中间站，集成了各种常用的工具和组件，让开发应用变得简单。自从上线后，它受到开发者热捧，成为一个重要的 LLM 应用开发框架。

毫无疑问，LangChain 解决了开发者的难题。但当 OpenAI 决定更进一步，曾经的难题不再是问题，中间层创业者的空间就被挤压了。

OpenAI 最新发布的 Assistant API，是面向开发者推出的一个基于 LLM 的开发框架。通过它，开发者可以调用包括数据分析、函数调用、图片识别、语音生成等所有功能。开发难度被大大降低了。“一站式开发” 开始变成现实。

这让 LangChain 这类做中间层的公司，位置一下变得很尴尬。

投资机构 Atom Capital 撰文称：“大量 Agent 框架公司将失去存在价值，开发者会因为生态便利性等原因转移到 OpenAI 的官方框架之下。”

上半年，OpenAI 亲手点燃了众多工具层初创公司的热情，现在，它又亲手浇灭了它。

Assistant API 还有一个功能是可以直接检索外部数据，自动对数据进行优化，将开发者自己的数据转换成 GPT 的知识库。也就是说，GPT 能自己做数据的向量化，那些做向量数据库的公司，得重新考虑一下自己的商业模式还有多大空间。

这只是开始。GPT Store 的推出，说明 OpenAI 已经在着手搭建自己的应用生态。它让开发者更便捷地开发自己的应用，同时让不懂代码的人也能通过自然语言创建基于自有知识库的 AI Agent。

英诺天使基金管理合伙人王晟对「定焦」分析，这导致那些过去基于 LangChain 的框架做开发的公司，变得没有特别大的竞争力了，OpenAI 会打击一批开发 Agent 的公司，比如各种咨询顾问、心理疏导、知识讲解等等。“现在这些产品其实都面临极大挑战，因为 OpenAI 已经把这些（技术框架）全都做好了，你就专心做好内容就行了。”

OpenAI 不会做的事

因为 ChatGPT，OpenAI 变成一家面向普通用户的产品公司，和在它的平台上做生意的公司形成竞争关系。但同时，它依然是一个面向开发者的平台，并试图成为 AI 原生应用的诞生地。

很多人只知道聊天机器人 ChatGPT，但其实 OpenAI 还曾推出过三款产品 —— 文字生成图像工具 DALL-E、自然语言转代码系统 Codex、自动语音识别系统 Whisper。以 Codex 模型为例，微软基于这个模型在 2021 年推出了 AI 自动编程工具 Copilot，将一群做 AI 编程工具的创业公司拍死在沙滩上。

今天 ChatGPT 日益强大，正在复制当年的故事。那么，还有什么东西是 OpenAI 不会做，或暂时不想做的吗？

首先是陪伴类 Agent。OpenAI 明确表示过不会朝这方面发力，前 CEO 山姆・阿尔特曼认为类人的 Agent 没有价值，真正有价值的是辅助人完成工作。

这也是为什么 ChatGPT 被很多人拿来编代码、写论文，而不是把它当成 “朋友” 瞎聊。

AI 陪伴是一个巨大的市场。名人聊天应用 Character.Ai 亮眼的用户增长，以及不断提升的估值，充分验证了市场空间。AI 虚拟聊天社交软件 Glow，创造了上线 4 个月用户接近 500 万的成绩。

这块市场如果 OpenAI 不做，会有其他公司主动争夺，无论它们是基于自有大模型，还是借助 GPT 模型。

Logenic AI 联合创始人李博杰认为：“做陪伴类 bot 需要有核心竞争力，一定不能只靠提示词，至少要有自己的微调模型，有自己的 pipeline（管线），以及能降推理成本的 infra（基础设施）。”

另外，游戏暂时不在 OpenAI 的视野范围内。很多人认为游戏会与 AI 大模型深度融合，由 AI 驱动的 NPC（游戏术语：非玩家角色）将获得数字生命，游戏业的玩法会被改变。

“如果用户可以跟游戏人物用自然语言交互，剧情也是根据用户的喜好定制出来的，将是一种全新的游戏体验。” 李博杰说。

Glow 的开发商 MiniMax，拿到了游戏公司米哈游的投资，这被外界视为米哈游在为即将到来的游戏业变革做准备。MiniMax 这类具备大模型研发能力，同时又对应用场景有深刻认知的创业公司，会有独特优势。

李博杰认为，还有一类是 OpenAI 暂时还做不出来的东西。比如视频输入和视频生成，Rewind 的录音吊坠、类似电影《Her》里面放在上衣口袋里的 AI Pin 这种依托硬件的产品，依托智能手机的 Siri 等是 OpenAI 难以取代的入口，有数据壁垒的场景也是 OpenAI 很难直接取代的。

数据作为 AI 大模型的三大要素之一，会成为厂商们争夺的高地。OpenAI 不可能采集所有细分领域的数据，拥有数据的公司也能拥有一席之地。

另外，在某种程度上，OpenAI 降低了普通人参与 AI 领域创业门槛。GPTs 的出现，直接创造了一个新的职业 —— 不懂代码的开发者。人们不需要写代码，只需要有想法，有洞察，懂市场，就能创建自己的产品。

“GPT Store 面向的很有可能不是开发者，而是创造者，这是一种深度赋能、去中介化的策略，我认为这是趋势。” 有人评价。

王晟认为，今天的 OpenAI 就像当年的苹果一样，代表了一种趋势。OpenAI 的开发者大会之后，行业已经从卷大模型，转向卷大模型应用。“这标志着卷大模型的周期可能已经过去了，接下来大家要创新，去开发应用。”

在应用层创业，OpenAI 不可能所有领域都做。“就像苹果一样，音乐、视频等重要应用，以及一些小工具自己做，其他的交给生态。”

综合来看，OpenAI 消灭了一些机会，同时也创造了新的需求。那些对 API 公司高度依赖的应用层公司，没有竞争壁垒的平台层公司，未来会面临较大挑战。

唯一的应对之方，就是不断迭代，始终适应这急速变化的 AI 浪潮。

来源：定焦 微信号：dingjiaoone