OpenAI为他人做嫁衣裳

OpenAI是AI大模型公司的代表，所以一定程度上OpenAI的路径也在隐喻着其它AI大模型公司的未来。而基于OpenAI的应用与模型的关系也折射了未来AI潜在的产业趋势。

赚钱的产品什么样

这次以大模型为代表的AI比2010那波进步了许多，核心就是终于有产品真赚钱了。

出海的SaaS工具里面比较有代表性的就是大家经常提到的Heygen，官方的说法是每年差不多2000万美金收入，没有自己模型。

估计最赚钱的不是它，而是Microsoft Copilot，这产品虽然大，但也没自己模型，也是套壳，但收入规模已经拱得比较大了。

一种预测是下面这样：

https://futurumgroup.com/insights/microsoft-unleashes-copilot-and-potential-2024-ai-revenue/

这是个预测，但几个基础数字是来自微软，比如Enterprise用户数的1.8亿（OpenAI 120万个企业用户），企业版30美金每席（OpenAI 50美金），其它版本20美金（OpenAI也这价格）每席等。其它估算细节大家自己看下链接里面的文章。

最终数字要看微软具体财报了，但只要基础用户数偏差不是太大，收入量级按最低的应该可以撑住。也就是说按预测这个产品最低会是OpenAI 2倍左右。

但这类产品对微软还有其它好处，可以促进其它产品销售，没准就因它买了365这样的产品。微软公布的增长可不是一般的好，纳德拉的说法叫：

“Microsoft Copilot and Copilot stack are orchestrating a new era of AI transformation, driving better business outcomes across every role and industry.”

（Microsoft Copilot和Copilot stack正在引领人工智能变革的新时代，推动各行各业各个岗位取得更好的业务成果。）

但不要忘记这就是我们说的套壳产品，只不过干得比较大（乐观估计一年247亿美金收入）。

它不盈利只有一个可能，就是包含免费用户所对应的推理成本居高不下，但大家对这部分的预期基本上非常乐观，所以这肯定会是个盈利的产品，并且有巨大的利润空间。

那这个大套壳产品内部构成什么样呢？

下面这图是微软公布的：

细节可能不好理解，我简化下它的构成，这产品的核心关键是三个：

1.  入口和账户；

2.  Microsoft Graph（代表领域数据的全集），这个要打通微软全家桶的各种数据的；

3.  AI大模型。

在此之上则是一种整体的系统性，系统性对应用户体验包括响应速度、功能的流畅度这些。

大模型在这里扮演了一个发动机的角色，整个系统负责把它的输出根据用户的数据进行拟合（grounding），然后返回给用户。

值得一提的是，在这个结构里面，显然产品方（微软）发言权更大一些，你仔细看上图可以看到这产品不是调用的API，而是OpenAI给微软做了一份私有部署。（按照奥特曼的说法，微软应该是为此支付了2亿美金）

我相信这是模型公司最终需要面对的选择，客户太大的时候就需要私有部署这种上门服务，并且Copilot和GPT-4的这种结构也具有典型性，从中我们可以看出什么来呢？

技术创造新价值，产品拿走利润

IT这行当这些年有个隐形的运转规则，可以有两种表述：

一种就是标题：技术创造新价值，产品拿走利润。

另一种则是：硬件创造新世界，软件拿走利润。

这俩是横看成岭侧成峰，本质是一样的。

对于前者，典型的案例可以是图形用户界面。施乐创造了这种技术，苹果和微软借助它成就了自己的大业。后续移动互联网这些技术比如4G和苹果其实关联不大，但还是苹果拿到了整个移动互联网中最丰厚的利润。

对于后者就更简单一点，比如在PC互联网年月，所有卖PC的加在一起的市值也不如一个做应用的，比如阿里巴巴，当然更不如微软这个做操作系统的。

透视OpenAI的时候我们用前一个视角：技术创造新价值，产品拿走利润。

肯定是成功的AI产品才能助推起成功的AI，假如各种成功产品都像微软这么整，那产业的分工是什么样子呢？

各种应用是做汽车的，OpenAI是做发动机的。

挑战是即使OpenAI角色类似做发动机的，日子却可能远远不如它们：

第一，一方面开源、竞对全上来后，基于模型的技术会贬值很快；

第二，巨额投入下不来，不管是人员成本还是训练成本。

第三，渠道没了，你怎么变现啊。我不相信花了30美金买了微软的订阅的人，还会买OpenAI 50美金的。所以整个AI越成功（应用繁荣），OpenAI越亏损。

亏损到什么程度呢？

根据最新FutureSearch报告，OpenAI一年差不多是35亿美金的收入，其中：

ChatGPT Plus订阅贡献了其总收入的55%，约19亿美元；

针对大型企业客户的ChatGPT Enterprise贡献了21%的收入，约7.44亿美元；

面向中小企业和团队用户的ChatGPT Team贡献了8%的收入，约2.9亿美元；

最后，API接口服务贡献了15%的收入，约5.1亿美元。

Sam Altman公布微软差不多每年2亿美元收入。

拿现在的比例计算，亏损的程度是企业、个人收入等都整没了，就剩下微软这2亿美金。

所以OpenAI的根本问题是产业位置不好，不是现在不赚钱，也不是找不到钱。琢磨事读者群里的Pin同学看了新京报的文章后观点很是一针见血：你让英伟达老黄出钱养OpenAI，他干不干？肯定干。

所以OpenAI的核心问题是产业位置不好。

这是个只能求包养的产业位置。核心驱动力是必须始终站在领头羊的位置。一旦减缓减弱，几番折腾后，最终就会被微软这种巨头吞了。

所以对于OpenAI搞好AI大模型是起点，但最终的产业位置则取决于能否突破这个起点。OpenAI显然认识到了这点，也认识到了包在自己周围、巨头设下的铜墙铁壁，因此SearchGPT、机器人、GPTs不停地折腾，但整体看下来产品力比较弱，很危险。

参照：AI不缺概念，甚至不缺技术，但实在缺产品

OpenAI其实需要干好一个产品

OpenAI在不停地折腾，让自己在产品上的厚度能起来。

但这团队看起来干研发更适合，干产品则有点悬。

过去研发的年月里CEO、首席科学家、总裁三个人构成了一种很有意思的均衡状态。CEO代表公司运营和愿景，首席科学家代表AI，总裁代表工程。Brockman的博客和发言里面有清晰的他协调研究与工程团队的记录，从中也可以看出这个团队当初是多么的默契。（高级场域）

但这个团队打破产业位置上先天不足，并且后天还折腾伤元气了。

这个偏研究的团队，其成绩已经举世公认，不必多说。但这个配置做SaaS产品是可以的。SaaS产品是简单产品逻辑，模型权重可能占90%，外面做简单封装就可以了。

可现实也很明显，这样的产品支撑不了OpenAI的突围，参照Copilot的内部架构你就发现，真想突围那就必须系统级的产品。Copilot外围那一坨东西不管是代表Client的Word、Excel，还是代表数据整体性的Graph，还是产品的整体体验性，这看着怎么也是这个团队的巨大挑战。

何况现在这团队还自己折腾出来点内伤，人数变多，但如果内核被稀释，其实战斗力是减弱的。

突破产业位置的核心是产品，但这团队看着不是干能突围的产品的。

参照：AI上国内团队好像被甩开了？差钱？差人？

回到ToB、ToC的老话题

模型因为没有行业属性，所以直接基于它的产品是可以同时ToB和ToC的，但做上层的产品就不行，行业属性上来之后，要想做到95分，那你必须选择。你可以主要做一个、顺道做另一个，比如苹果是主要C端，顺道B端。

OpenAI在这个选择上，倾向性比较明显，它选C端。

从战略上，这无疑是对的 ，在B端微软这些公司层层堆叠了一套复杂的产品栈，根本不是一个拉风的产品就能颠覆的。

苹果产品能力再优秀，让它用这种能力颠覆ERP也是不靠谱的。

C端是能够迅速突破，并且奠定突围的根基的。

关键是产品根本不是东试一下，西试一下就行的。就好比SearchGPT和机器人这俩产品，每一个都需要巨大团队，并且其中模型的权重可能都下降到30%。

但随便干哪个都必须把模型放产品下面，并使出洪荒之力。但在OpenAI看着大概率是把产品放模型下面，配合着热闹一下。大家想想GPTs，所以这是困境。

OpenAI的领袖人物们看着都不是做产品的。Sam Altman做战略可能还适合，甚至做政治家、思想家可能也还行，这兄弟近来好像还对政治感兴趣。

如果真干上述产品，它们其实缺个乔布斯。并且还要驾驭两种完全不一样的基因，一种是技术驱动，一种是用户驱动。挑战更大，毕竟苹果当年核心的是触屏的交互方式，其它的核心技术就很少有自己做的。

而OpenAI打破不良产业位置的关键则有两个：

一个是GPT5是不是还能保持绝对领先，一个是能不能推出自己的站得住的产品。否则会变成启动了一波浪潮，但时隔多年后再看，其实这浪潮和自己也没什么关系。

这不就是为他人作嫁衣裳么。

小结

技术创造新价值，产品拿走利润，在这个行业里近乎铁律，所以真对AI感兴趣的同学，保持现场感知是第一关键。这也就是我们总讲：现场问题，底层逻辑，相望而行，和而不同的根本原因。真的定义好产品、创造好产品，在国内也会有大模型给产品配套的那一天。所以大模型公司是AI浪潮的起点，但不是AI浪潮的主流。

本文来自微信公众号：琢磨事，作者：老李话一三

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