OpenAI como representante de las empresas de grandes modelos de IA, su trayectoria de desarrollo refleja en cierta medida el futuro de otras empresas de grandes modelos de IA. La relación entre las aplicaciones y los modelos de OpenAI también refleja las tendencias potenciales de la industria de IA en el futuro.
La IA actual, representada por los grandes modelos, ha progresado mucho en comparación con la ola de 2010, principalmente porque finalmente tiene productos que realmente pueden generar ingresos. Entre las herramientas SaaS en el extranjero, Heygen es un ejemplo representativo, con ingresos anuales reportados de alrededor de 20 millones de dólares, pero sin su propio modelo.
Se estima que el producto más rentable es Microsoft Copilot. Aunque también es un producto empaquetado sin su propio modelo, sus ingresos ya son considerables. Según algunas predicciones, los ingresos de Copilot podrían ser alrededor del doble que los de OpenAI. Este tipo de productos también tiene otros beneficios para Microsoft, ya que puede impulsar las ventas de otros productos.
Los componentes principales de Copilot incluyen:
- Entrada y cuenta
- Microsoft Graph (representa el conjunto completo de datos del dominio)
- Grandes modelos de IA
Sobre esto hay una sistematicidad general, que corresponde a la experiencia del usuario, incluyendo la velocidad de respuesta, la fluidez de las funciones, etc. El gran modelo juega el papel de motor aquí, y todo el sistema es responsable de ajustar su salida según los datos del usuario y luego devolverla al usuario.
En esta estructura, el lado del producto (Microsoft) tiene más voz. Para los grandes clientes, las empresas de modelos necesitan proporcionar servicios in situ como el despliegue privado.
La industria de TI ha tenido durante mucho tiempo una regla de operación invisible: la tecnología crea nuevo valor, los productos se llevan las ganancias. O dicho de otra manera: el hardware crea un nuevo mundo, el software se lleva las ganancias.
Desde esta perspectiva, mirando a OpenAI, las diversas aplicaciones son como hacer coches, mientras que OpenAI es como hacer motores. Pero los desafíos que enfrenta OpenAI son:
- La tecnología basada en modelos puede depreciarse rápidamente
- La enorme inversión es difícil de reducir
- Canales limitados, dificultad para monetizar
El problema fundamental de OpenAI es que su posición en la industria no es buena, es una posición en la industria que solo puede buscar ser mantenida. La fuerza motriz central es que debe mantenerse siempre en la posición de líder. Una vez que se ralentice o debilite, después de varios giros, finalmente podría ser absorbida por los gigantes.
Para OpenAI, hacer bien los grandes modelos de IA es solo el punto de partida, la posición final en la industria depende de si puede superar este punto de partida. OpenAI obviamente se ha dado cuenta de esto, por lo que constantemente lanza nuevos productos y servicios, pero en general, la fuerza del producto es débil y la situación es peligrosa.
OpenAI necesita avanzar en productos, pero su equipo parece más adecuado para la investigación y desarrollo que para los productos. Para superar las limitaciones de la posición en la industria, lo central son los productos, pero la configuración actual del equipo puede no ser capaz de desarrollar productos que puedan romper el molde.
En la elección entre ToB y ToC, OpenAI se inclina por elegir el lado C. Estratégicamente, esto es sin duda correcto, porque en el lado B, empresas como Microsoft ya han construido pilas de productos complejas que son difíciles de ser reemplazadas por un solo producto.
[Se han omitido las imágenes y algunos detalles del texto original]