文/VR陀螺 WiZ
一場發布會,成了大模型構建生態的起跑线。 在美國東部時間11月6日舉行的首屆开發者大會上,OpenAI首席執行官薩姆·阿爾特曼(Sam Altman)放出了兩顆重磅炸彈。 一是全新的模型——GPT-4的升級版GPT-4 Turbo,二是讓人人都可以定制ChatGPT的GPTs。
其中,作爲補齊GPT-4短板的GPT-4 Turbo圍繞長文本、知識庫、多模態、模型控制、模型微調、高速率做出了六大升級,知識庫也更新到現在的2023年4月,ChatGPT更加強大了。 但GPT-4 Turbo並非此次大會的最大亮點,OpenAI在大模型生態上的野心使GPTs成爲這一個夜晚真正的主角,許多參會者將其稱之爲AI界的Apple Store,是OpenAI成爲下一個蘋果的關鍵一步。
也許是大會後的开發者們熱情過盛,ChatGPT在美國東部時間上午9點就出現了故障,並在之後近兩小時內都無法使用。Sam Altman隨後表示原定於11月13日向所有GPT Plus和Enterprise訂閱者提供GPTs的計劃,也因OpenAI新工具的使用量過高而不得不延期。GPTs這次是真的太火爆了。
GPTs:空想也能造出成熟的應用程序
在此次开發者大會上,OpenAI將GPTs定義爲一個讓非專業技術人員也可以搭建自定義ChatGPT的AI插件,並且還推出了對應的制作工具GPT Builder,操作過程與ChatGPT類似,用戶只需在與GPT Builder聊天過程中描述功能特徵,GPT Builder就能自行生成對應的GPT。
具體來看,GPT Builder的定制能力主要靠三個功能實現:指令、擴展知識庫和動作。 爲了直觀展示GPT Builder的生產能力,Sam Altman還在开發者大會現場進行了演示。演示最开始,Sam Altman先預設了一個“想讓GPT幫助回答復雜商業問題”的場景。而後GPT Builder便沿着指令-知識擴展-動作的步驟按部就班進行。 指令:對話开始,Sam Altman在GPT Builder中輸入了對GPT的定義,GPT Builder則在信息交流補足中自動生成了GPT應用名稱、應用圖標,並且還會通過自然語言詢問Sam Altman是否需要對已生成的信息進行修改。
擴展知識庫:該步驟用戶可以直接上傳自定義數據,以幫助GPT Builder完成對應功能構建。在演示中,GPT Builder主動詢問Sam Altman應用的交互形式,Sam Altman則上傳了一段自己過往的演講,示意GPT Builder從該段演講中選擇合適且有建設性的回答進行用戶交互。 動作:Sam Altman表示,創建者還可以進一步爲生成的GPT增加動作。OpenAI允許GPTs調用函數,連接到外部服務,即訪問電子郵件、數據庫等數據,以完成復雜的工作組合。 整個過程用時還不到三分鐘,且不涉及底層代碼,真正做到了人人都是开發者。
這對於國內外潛在开發者們來說無疑是一把入局的鑰匙。過去,應用开發受數據、算力、工具成本制約,因此在大模型橫空出世後,AI Agent成爲了應用开發者、創業公司們密切關注的焦點。 AI Agent被設計爲具有獨立思考和行動能力的AI程序。使用者只需要提供一個諸如“寫一個遊戲”“开發一個軟件”之類的目標,AI Agent就會根據給定的條件生成任務序列並开始工作,在不斷的反饋調整下最終完成任務目標。
但由於技術限制,此前AI Agent還只是一個前景美好的設想,離真正落地還存在着不小的距離,如今,GPTs的到來讓AI Agent即將成爲現實。 Sam Altman將AI Agent稱爲“人們利用工具、AI來建立更個人化和定制化的分身”,這些分身可以代表個人做很多事情。用戶只需要表達自己的需求,Agent分身就能自己完成所有任務。 爲了讓开發者更容易實現零代碼應用構建,OpenAI還貼心地推出了Assistants API,一款涵蓋了長线程(Threading)、知識庫(Retrieval) 、代碼解釋器(Code interpreter)、函數調用(Function calling)等工具的开發助手。不僅可以利用模型之外的知識來增強應用功能,
還能與ChatGPT Plus中一樣在沙盒執行環境中編寫和運行Python代碼,生成圖形和圖表,處理具有多種數據和格式的文件。 在Assistants API的協助下,應用开發者們完全可以將腦中想法直接化爲具體應用,在節省人力成本的同時縮短研發、測試周期,大大降低研發的門檻。
OpenAI也想做類App Store的商業生態
可以預見,GPTs的出現讓AI市場已經處在了應用大爆發的前夜,而這同時也引出了OpenAI的下一步計劃:在本月內推出OpenAI自己的應用生態GPT Store(GPT商店)。 早在今年5月,OpenAI就开放了其插件系統並首批上线70個大模型相關應用,在構建應用生態上小小嘗試了一把。如今,該插件系統經過六個月的升級卷土重來,並被冠上了GPT Store的名號。
OpenAI對GPT Store的描述類似於App Store,Sam Altman在發布會上宣布落地GPT商店時就表示“與蘋果在2007年推出iPhone,在2008年推出蘋果商店並永遠改變了技術格局一樣,我們推出了GPT商店。” 在OpenAI的設想中,用戶可在GPT Store中搜索下載GPT應用,商店也將推薦不同類別的優質產品。同時OpenAI也明確了在構建自己的AI應用後,不僅可以選擇個人私有,企業私有和公开所有三種發布方式,還可以將應用上架GPT Store,最受歡迎的GPTs不僅能登上排行榜,還能與OpenAI進行收入分成,有望成爲未來創業機會的新起點。
對於开發者來說,GPT Store是靈感變現的又一桶金,在沒有AI應用商店之前,除了API和訂閱之外,大模型很難找到商業變現點,如今,GPT Store的出現改變了一切,大模型找到了絕佳的渠道將商業化能力賦能給开發者。 而對OpenAI來講,一方面,开發者對於AI工具變現的熱情也將反哺應用生態,繁榮大模型使用場景,GPT Store將是大模型落地增長的現實動力。但另一方面,OpenAI急着擴展應用生態也反映了其同樣面臨着不小的生存壓力。 雖然在過去的一年中,OpenAI已經交出了亮眼的成績單:ChatGPT周活用戶數達到1億,开發者數量達到200萬,92%的財富500強公司正在使用OpenAI的產品搭建服務,但不可否認的是,OpenAI不僅帶起了大模型的風口,同時也帶起了全球範圍內的大模型競爭,OpenAI如今的行業頭部地位其實並不穩固。
谷歌等科技巨頭和Anthropic等初創企業的模型一個接一個推出,就連馬斯克的xAI公司也在不久前推出了聊天機器人“Grok”。 也難怪OpenAI急着搶先跨出佔領應用生態的一步。以蘋果爲例,在WWDC2023开幕前夕,蘋果就對外公布了其App Store生態取得的一些成績:2022年,App Store平均每周吸引超過6.5億訪問用戶,?戶平均每周新app下載達7.47億次,重新下載app達15億次。App Store开發者在App Store?態系統創下1.1萬億美元營業和銷售額,同?增?29%。其中,超過90%的營業與銷售額完全流向开發者,蘋果並未從中收取?續費。應用商店生態的吸金能力可見一斑,是個再次和其他競爭者拉开差距的好選擇。
OpenAI真能成下一個蘋果嗎
通過即將到來的GPT Store,OpenAI已經展示了與科技巨頭直接競爭的雄心,但僅靠一個應用商店生態,OpenAI真的有實力成爲下一個蘋果嗎? 從成爲大模型界的下一個蘋果的角度看,OpenAI顯然具有衝擊這一稱號的實力。但從成爲成爲整個科技圈子的下一個蘋果來看,OpenAI目前還偏科嚴重。 蘋果之所以能一直保持科技圈標杆形象屹立不倒,靠的就是一手軟硬件的相輔相成。
從喬布斯推動了與IBM、摩托羅拉組建MI PowerPC(Apple、IBM、Motorola)聯盟开始,蘋果就走上了一條自研芯片的道路。自研芯片不僅讓蘋果免受高通挾制,同時也爲蘋果終端產品帶來更好的性能和封閉的生態系統,使蘋果獲得軟硬件一體化發展,構建芯片、系統軟件、終端產品的生態閉環,進一步催熟軟硬件生態。 而隨着蘋果MR頭顯Vision Pro的上线在即,蘋果官方宣布Vision Pro將會兼容iPad上的AR內容,用戶可以通過新的3D界面直接訪問iPad生態中的數百萬個應用程序。iPhone 和 iPad 的开發者能夠輕松地使用熟悉的工具和框架,將他們現有的應用程序移植到該設備的操作系統 visionOS 中,這將成爲Vision Pro 最大的優勢之一。
蘋果構建了軟硬一體的商業模式,這與 Meta、Valve等對比鮮明,有了硬件的基礎,蘋果才得以承載龐大的移植應用生態,穩定的應用生態又吸引更多开發者、終端用戶群體加入,持續擴張App Store規模。 此外,蘋果同樣也在發力AI。據悉,蘋果內部早有一個代號爲“Ajax”的生成式AI項目,其預訓練參數超過2000億個,聲稱將對標ChatGPT和谷歌Bard的聊天機器人。
根據Apple Insider此前消息,蘋果計劃每年投入10億美元开發生成式AI技術,有望應用在下一代操作系統中。更別提蘋果多年來堅持投資各類AI企業,蘋果知道軟硬件+AI才是未來消費電子的明路。 而這對於OpenAI來說,對標蘋果的難度顯然更大了,熟悉的生成式AI領域入局者越來越多,自家的硬件卻還處在設想階段。 此前,OpenAI已經投資了多家芯片企業,包括Cerebras、Rain Neuromorphics和Atomic Semi等。到了今年10月,更是有消息稱OpenAI考慮自研芯片。
而後,在一次演講中,Sam Altman回應了該傳言,表示OpenAI並未排除自研芯片這一選項:“對於是否採用定制硬件(芯片),我們還在評估中。我們正努力確定如何擴大規模以滿足世界的需求。雖然有可能不會研發芯片,但我們正在與做出卓越成果的夥伴保持良好合作。” 據科技媒體The Next Platform估計,如果OpenAI通過自研芯片將每台包含8張GPU的服務器成本控制在50萬美元以內,能節約一半的IT費用。自研芯片不僅能解決GPU稀缺導致的公司研發算力限制,同時成本也能做到近乎腰斬。
目前看來,芯片將成爲OpenAI實現硬件夢的第一步,可以確定,OpenAI不會止步於芯片,且OpenAI的最終硬件產品也不會是智能手機。 早在自研芯片傳聞之前,Sam Altman就強調了OpenAI不想涉足強者如雲的智能手機領域:“智能手機是一項偉大的發明,我對與智能手機的競爭沒有任何興趣。但AI 所帶來的是新事物,這使得更多硬件成爲可能。”
Sam Altman想創造生成式AI之下硬件終端的更“新”的形態,這種終極形態到底如何誰也說不准,但人工智能的最終愿景是解放勞動力,再看看蘋果Vision Pro,強大的空間交互能力已爲人工智能構建了最適合未來的應用場景,就像GPT-4驅動人工智能語音助手AI Pin一樣,ChatGPT在智能終端設備的交互功能上具有長遠的應用潛力。 因此,最符合Sam Altman設想的新形態硬件或許也能有Vision Pro的一席之地。而如今,OpenAI既然已經有向硬件拓展的野心了,那我們是否可以再期待下,OpenAI終有一天也能夠向Vision Pro看齊?
原文標題 : 想成爲下一個蘋果,OpenAI是不是還差了一點?
標題:想成爲下一個蘋果,OpenAI是不是還差了一點?
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