文|市值榜  刘奇

编辑|何玥阳

“是的。谷歌在人工智能方面并没有护城河，OpenAI也没有。在我们彼此竞争的时候，第三派一直在悄悄地吃我们的午餐。”

“第三派，我是说那些开源模型，开源能让它们‘更快、更可定制、更私密，能力更强’。”

——谷歌研究员报告备忘录

“Llama 2为初创企业提供了一条生命线，像我这样的人希望开源模式存在，因为我不喜欢把我所有的钱都给OpenAI。”

——人工智能助理初创公司Lindy创始人

越是前沿的领域，越是充满变数。

对公众来说，大模型领域可能只是出了几个玩具般的App，很厉害，但没什么用。真正的商用似乎还有一段距离。

但商业端，大小公司之间的争斗已经进入了贴身白刃战，战况瞬息万变，反转频出，感觉都有点燃起来了。

太多的细节，对于小白来说多少有些繁杂，要想吃明白这个瓜，可以去提纲挈领一个主线，在我们看来，这也是今年以来大模型领域的斗争核心：

开源VS闭源。

一、开源：后发者的驱虎吞狼

就软件来说，属于它的科技史并不算长，但我们依然可以总结出一些规律。

比如，每一次全新时代来临之际，其核心产品都会出现两条路线，先发者闭源，后来者开源。

PC时代的操作系统，Windows VS Linux；

移动互联网时代的操作系统，iOS VS Android；

以及当下即将来临的AI时代，GPT VS ？？；

第一次，Linux的出现比Windows整整晚了六年。Linux的江湖地位不必多说，但商业价值相比后者的一家独大，可以说是忽略不计。

第二次，Android的出现仅仅比iOS 晚了十个月。

结果是，Android拿下了80%以上的市场份额，而苹果拿走了手机市场90%以上的利润。

这个数据为长期以来的平均概数。最新数据，Android市场份额跌到了70%，苹果的利润占比则跌到了85%。这与中国厂商的崛起有不小关系。

开源系统的影响力大幅提高，但在商业价值上依然被闭源系统吊打。

第三次，也就是这一次，商业化落地的进程还没正式开启，开源系统就已经来势汹汹了。

产生这一路线分歧，有其必然的商业逻辑。

在前沿科技领域，每一次技术突破的背后都需要极大的研发成本。这其中对于企业自身的资本、精力、人员投入乃至运气，都有着极高的要求。

比如此次的引领者OpenAI，有报告显示，OpenAI每天仅维持其人工智能服务ChatGPT的运行就需要花费约70万美元。

如果不是OpenAI光启动资金就有10亿美元，是个典型的富二代，怕是经不住这样“烧钱”。

其次，在巨额投入的先发优势下，这类企业的产品质量也往往是市面上所能看到的最优选项，尽管这种优势在中后期会随着技术进步的放慢而被抹平，但这也是支撑其做到直接收费的市场原因。

这是非常传统的商业逻辑，典型例子如制药领域，早期高投入研制特效药，前期专利保护高价售卖进行回本，后期逐步放开惠及市场。

但与药品市场不同的是，软件领域有着极大网格效应，时间在这一行业中格外重要，先发者往往能做到赢家通吃。

药品市场中，假设我新药比你研发得慢一点，但只要我比你便宜一块钱，或者有其他差异化特性，我依然可以拿到属于自己的市场份额，那大家自然都愿意慢慢地搞专利保护，也就是闭源模式。

但在软件领域中，市场的发展瞬息万变，新入场的创业者、开发人员以及应用生态都在不断涌现，而他们也需要付出学习成本以及维护成本，那么越往后期，其更换成本就越高。

就像你手中的微信，也许你并不喜欢这款软件，也许市面上有更加优秀的通讯产品，但你已经将自己的互联网社交圈子安置在这个软件上了，某种程度上就是别无选择。这也就是所谓的赢家通吃。

而当初一同出现的米聊、易信、飞信等软件，这些企业早期投入的成本，也就随着微信生态的建立打了水漂。

但Android的成功，意味着这类后发者还有一线生机：开源。

开源的本质，是驱虎吞狼。

拉开架势1V1单挑确实打不过了，那就把我的入场券免费送出去，请所有人一起入场。

个人的失败固然痛心，但同行的成功更令人无法忍受。

既然赢家最后的核心优势是生态建立，那我就不让你这么顺利地垄断生态，通过免费的行为，把这一环节的水彻底搅浑。

二、攻防战的背后，竞合大于竞争

梳理过往经验，有这样几个规律和趋势是可以清晰看到的：

1、商业价值上，开源系统的优势在于影响力的迅速扩散，闭源系统的优势则是利润更有保障；

2、与Linux相比，安卓获得了极大的商业成功，这与后发者的反应速度有着极大关系；

3、结合上一点，考虑到这一次大模型领域中，后发者的开源进程已经进入了提前抢跑式的布局。

那么我们有理由相信，在又一个新的时代中，开源大模型很有可能取得比Android更加优异的成绩。

这对包括GPT在内的所有闭源大模型来说，都不是一个好消息。文章开头所引用的谷歌研究员匿名报告，他所担心的便是这一趋势。

毫无疑问，当下是开源模型的强势期。后发者下定决心拿出“免费开源”这一必杀器时，必将强有力地搅动行业现状。

但另一边，这也意味着OpenAI的先发优势已经十分稳固，在闭源系统这一端，可以说已经拿下了这一城。

不要相信那些开源社区所说的“透明化、分享精神、更高效的组织形式balabala”。

商业领域，尤其是要对股东负责的上市公司，是不可能纯做活雷锋的。真有信心硬刚OpenAI，能赚钱为什么不赚？

回顾过去一年，双方攻防数轮，精彩非常：

ChatGPT月活刚突破1亿，Meta就立马推出LLaMA（“羊驼”）；

羊驼被“非故意开源”之后，基于开源模型产生的GPT平替大爆发， OpenAI立马反手打一个GPT-4；

Dolly 2.0首创开源、遵循指令、提供可商业化数据集的大模型，ChatGPT APP就再次掀起风暴；

Meta推出新一代开源大模型Llama 2，这是大型科技公司首个开源的商用大模型，被称为GPT-4的“最强平替”，后来首席人工智能科学家杨立昆就被叫到参议院接受众议员质询

......

总体来说，双方的主线依然是竞速赛。

虽然也出现了“媒体舆论”和“政策监管”这些盘外招，但长期来看，未来的商业格局，还是取决于三点，也就是人工智能三要素：算法、算力、算据（数据）。

算法方面，我们不能否认当下的开源模型在过去的GPT-3中汲取了大量养分。而随着GPT-4更加封闭，其能否持续保持竞争力，仍然有待进一步观察。

清华大学电子工程系长聘教授周伯文说：“我们目前只知道它（GPT-4)是一个多模态大语言模型，但它如何理解图片，如何用 RLHF 微调，以及参数量规模、训练数据和成本等技术细节，OpenAI 全部选择隐藏。”

这一点上，对OpenAI来说，大模型赛道的技术长度，或者说依然暂未开发的未来进化空间是其优势。

也就是说，如果GPT-5乃至GPT-6持续推出，考虑到AI进化的荷塘效应，这一可能性几乎是必然的，开源模型能否继续保持相对竞争力尚未可知。

算力方面，就是堆钱，双方均实力雄厚，不展开。

算据方面，我们认为，存量数据的价值意义远不如基于AI产品所产生的原生数据。

如果说存量数据是“AI小宝宝”看电视被动学说话，那么原生数据便是“AI小宝宝”在与人直接交流。更即时的反馈，更快速地纠错，以及更贴合实际应用的数据价值，自然更有利于AI的进一步进化迭代。

基于此，ChatGPT APP的战略价值进一步被放大。

而开源生态方面，则需要观察垂类原生应用的进展情况。

正如，羊驼被泄露后，一众GPT的平替爆发，知识蒸馏（通过将大型模型的知识转移到小型模型中，从而快速达到想要的模型质量）的出现大幅降低了计算成本，某种程度上直接削低了加入开源生态的门槛。

那么这一进展也将间接促进开源生态的进一步繁荣。

总体来说，双方各有优势。

闭源大模型不断向上拓宽行业的天花板，随着不可避免的技术外溢，必然将引领着开源大模型的持续发展。

另一边，开源大模型则在迅速横向拓展着AI生态的繁荣，这一繁荣所带来的新增市场，也将被闭源大模型所共同分享。

目前仍处于市场越做越大的阶段。

“在竞争中共同成长”，极有可能是未来的主题。

三、基座之争收尾，下一阶段争什么？

随着开源模型的出现，这也意味着大模型时代的基座斗争已经进入了尾声。

闭源方面，OpenAI坐稳了江山，接下来它的对手只有自己和技术本身。

短期来看，开源上手成本低，使用灵活，同时给予了中小型企业极大的自主性和安全感，短期内必将形成强烈的冲击。

但中长期来看，随着开源项目组建的系统进展，依然会需要大量人力和资源来维护，其综合成本同样会持续上升，届时OpenAI的市场可能又会迎来回升。

基于此，未来的形势或许会反复，但巨大的反转不太可能会出现。

开源生态方面，Meta的Llama目前具有着明显的优势。

开源之后，Meta将拥有更多的可训练数据，开发人员能够帮助Llama 2去发现和解决漏洞，并且能够很快打开市场，为未来的商业化铺路。

扎克伯格在四月份与股票分析师的电话会议上表示，随着开发者采用和改进这些模型或修补他们的安全漏洞，Meta将能够将这些改进纳入其自己的消费者和广告产品的AI模型中。

当然，考虑到当前仍处于AI时代的极早期阶段，应用级生态的建立仍需要时间去观察。同时考虑到中国市场的这一变量，开源大模型或许在未来仍需要参加半决赛乃至附加赛。

随着开源这一最终杀器的祭出，这也意味着通用大模型基座维度的竞争中，最大的变数已经落地。

此外，随着开源模式的出现，一个新的阶段也将被彻底开启。即，应用层产品的涌现。

在此之前，人们往往会质疑其商业壁垒的问题，比较知名的如投资人朱啸虎所说：“如果90%的能力是ChatGPT提供，那么AIGC应用就没有什么投资价值。”

其潜台词是，无论你成长得多么大，你的利润都可以轻易被OpenAI拿走。

但开源模型的出现彻底打消了这一顾虑。

随着开源社区的爆发式增长，具备基础能力的大模型正在迅速普及。

供给侧的繁荣使得大模型趋于白菜价。

此外，应用级企业自主研发的门槛也被降到了最低，企业的自主性将得到极大保障。

应用级企业被巨头釜底抽薪的可能性消失了，寒武纪式的物种爆发近在眼前。

可以预见的是，接下来应用级层面的Killer App（杀手级应用）将成为行业中的下一个核心赛点。

而整个市场的竞争重心，也将从100%的技术驱动，向着代表着用户体验的产品驱动倾斜。