A OpenAI como representante das empresas de grandes modelos de IA, seu caminho de desenvolvimento reflete em certa medida o futuro de outras empresas de grandes modelos de IA. A relação entre as aplicações e os modelos da OpenAI também reflete as potenciais tendências industriais da IA no futuro.
Atualmente, a IA representada por grandes modelos fez grandes progressos em comparação com a onda de 2010, principalmente porque finalmente existem produtos que realmente podem gerar lucro. Entre as ferramentas SaaS no exterior, a Heygen é um exemplo representativo, supostamente com uma receita anual de cerca de 20 milhões de dólares, mas sem seu próprio modelo.
Estima-se que o produto mais lucrativo seja o Microsoft Copilot. Embora também seja um produto empacotado, sem seu próprio modelo, sua escala de receita já é bastante considerável. De acordo com algumas previsões, a receita do Copilot pode ser cerca de 2 vezes a da OpenAI. Este tipo de produto também tem outros benefícios para a Microsoft, podendo promover as vendas de outros produtos.
Os componentes principais do Copilot incluem:
- Entrada e conta
- Microsoft Graph (representando o conjunto completo de dados do domínio)
- Grande modelo de IA
Acima disso está uma sistematicidade geral, correspondendo à experiência do usuário, incluindo velocidade de resposta, fluidez das funções, etc. O grande modelo desempenha o papel de motor aqui, e todo o sistema é responsável por ajustar sua saída de acordo com os dados do usuário e então retorná-la ao usuário.
Nesta estrutura, o lado do produto (Microsoft) tem mais voz. Para grandes clientes, as empresas de modelos precisam fornecer serviços de implantação privada e outros serviços no local.
A indústria de TI tem uma regra operacional invisível há muito tempo: a tecnologia cria novo valor, os produtos levam o lucro. Ou seja: o hardware cria um novo mundo, o software leva o lucro.
Deste ponto de vista, olhando para a OpenAI, várias aplicações são como fazer carros, enquanto a OpenAI é como fazer motores. Mas os desafios que a OpenAI enfrenta são:
- A tecnologia baseada em modelos pode se desvalorizar rapidamente
- O enorme investimento é difícil de reduzir
- Canais limitados, dificuldade de monetização
O problema fundamental da OpenAI é que sua posição na indústria não é boa, é uma posição na indústria que só pode buscar patrocínio. A força motriz central é que deve sempre estar na posição de líder. Uma vez que desacelere ou enfraqueça, após várias reviravoltas, pode eventualmente ser engolida por gigantes.
Para a OpenAI, fazer bem os grandes modelos de IA é apenas o ponto de partida, a posição final na indústria depende de se pode ir além desse ponto de partida. A OpenAI obviamente reconheceu isso, portanto, continua lançando novos produtos e serviços, mas no geral, a força do produto é fraca e a situação é perigosa.
A OpenAI precisa fazer avanços em produtos, mas sua equipe parece mais adequada para pesquisa e desenvolvimento do que para produtos. Para superar as limitações da posição na indústria, o núcleo está nos produtos, mas a configuração atual da equipe pode não ser capaz de desenvolver produtos que possam romper.
Na escolha entre ToB e ToC, a OpenAI tende a escolher o lado C. Estrategicamente, isso é sem dúvida correto, porque no lado B, empresas como a Microsoft já construíram pilhas de produtos complexas que são difíceis de serem derrubadas por um único produto.