21世紀經濟報道記者孔海麗 北京報道
AI商業化仍在困擾大模型企業。
作為全球AI先驅的OpenAI也還在探路階段，選擇改換策略，部分轉向開源路線；同期的對手Meta，甚至陷入了“作弊刷分”爭議。
在商業化現實面前，技術理想主義要崩塌了嗎？除了API收費，還有什么商業路徑？開源會不會影響賺錢的速度？
看似繁榮背后，暗流涌動。頭部玩家正在用開源擴大生態，爭搶話語權，初創企業的盈利更是飄渺，B端目標群體持幣待購，C端消費者的付費意識還在培養階段。
一位不愿具名的資深AI行業研究人士告訴21世紀經濟報道記者，OpenAI新增400億美元融資達到3000億美元估值后，AI行業或許正式進入“超級資本主義”階段，技術理想主義的生存空間正在變窄。“不過，還沒到塵埃落定的時候，DeepSeek殺出重圍，證明技術仍有突破空間，但不要過分期待，畢竟這樣有錢又有追求的團隊少之又少。”
昂貴的代價
大模型競賽已演變為資本黑洞。斯坦福大學《2024年AI指數報告》顯示，GPT-4的訓練成本約為7800萬美元。即便目前規模效應降低了大模型的訓練成本，這依然是一門昂貴的生意。
殘酷的是，技術迭代正在加速折舊周期，OpenAI的GPT系列模型在不到5年的時間內迭代了四代產品，但從GPT-3到GPT-4僅歷時3個多月。中國DeepSeek大模型的爆火，又將“前輩”們拍在了沙灘上，舊模型的商業價值明顯下降。
成本壓力直接傳導至商業模式。目前AI大模型主流盈利手段仍集中在API調用收費，但這部分收入遠遠無法打平成本。
OpenAI的做法是外部輸血。2025年3月31日，OpenAI正式宣布完成新一輪400億美元融資，投后估值突破3000億美元。這也是全球初創公司有史以來規模最大的融資之一。
根據機構統計，OpenAI目前已經成為全球估值最高的非上市公司之一，僅次于估值3500億美元的SpaceX。
不得不承認，OpenAI能在“AI泡沫“的質疑下拿到巨額融資，與其明星光環緊密相關。全球范圍內，OpenAI的用戶量依然最多，據其披露，截至2025年2月，每周使用ChatGPT的活躍用戶已超過4億，相比去年12月報告的3億又有新增長。
但另一邊，Meta Llama4刷分事件，則折射了速度壓倒質量的代價。
2025年4月，Meta發布Llama 4系列模型，宣稱其混合專家架構（MoE）在多模態任務上突破技術邊界。但隨后就有自稱Meta AI研究院成員的網友指控，團隊在訓練后期將MMLU、BIG-bench等12個基準測試的驗證集數據混入訓練集，人為提升評測分數，稱“Llama 4實際性能遠未達到開源頂尖水平”。
該員工還爆料，這種做法是為了應對Meta CEO扎克伯格“4月交付Llama 4”的硬性要求。
多位AI研究人員還認為，Meta在LM Arena測試中使用的版本與廣泛提供給開發者的版本不一致。測試版本經過了專門的優化調整，以適應LM Arena的測試環境和評分標準。
“開源鼻祖”的Meta被商業指標反噬的事件，背后正是激進的商業策略在作怪。追趕OpenAI的迭代速度和對消費者認知度的希冀，正在影響業務動作。
OpenAI的探索
當地時間4月9日，關于OpenAI走向營利的爭議有了新進展。OpenAI對馬斯克提起反訴，指控馬斯克存在騷擾行為，并要求聯邦法官阻止馬斯克對OpenAI采取任何進一步的非法和不公平行動，其中包括通過媒體進行攻擊和惡意宣傳。
此前，馬斯克曾對OpenAI及其CEO塞姆·奧特曼提起訴訟，指控OpenAI最初邀請馬斯克資助一個致力于造福人類的非營利AI研究機構，但如今卻專注于盈利。
奧特曼曾在采訪中坦誠表示，訓練AI大模型的成本超出預期，為了讓公司持續運營，他們不得不想辦法增加營收，轉向營利組織也是其中一種探索。他透露，OpenAI正在考慮改變其治理架構，可能將其轉變為一家營利性企業，這種轉變可以為公司帶來更多的資金支持，以實現其長期發展目標。
在OpenAI完成的最新一輪融資中，也有關于轉向營利組織的信息。據報道，OpenAI計劃在年底前完成公司重組，使其營利性部門獨立于目前管理它的非營利組織。
同時，奧特曼承認“閉源路線站在了歷史錯誤的一方”，以及嘗試開源，也是OpenAI的一個重要變化。近期，OpenAI宣布正在構建一個更加開放的生成式AI模型，打算在未來幾個月內發布自GPT-2以來的首個“開源”語言模型。
不過，前述研究人士指出，OpenAI并非“無私妥協”，開源會吸引更多開發群體加入OpenAI的生態，“先接觸OpenAI，有了既定認知和依賴之后，定制化需求還是能夠轉化為商業收入。”
該人士分析稱，就像目前OpenAI一些基礎功能也是免費的，但當用戶有更高訴求時，比如速度、數量、質量，或者高階功能，依然會為此付費。
也有業內觀點認為，OpenAI的開源底層邏輯是構建“分層生態”。在基礎層，通過開放部分模型權重，比如架構設計、預訓練參數等，吸引開發者基于此開發垂直應用。同時在應用層，保持實時數據接口，比如聯網搜索、多模態交互的控制權。開發者若想實現商業級應用，仍需購買API密鑰。“OpenAI或許正在把AI打造成下一個Android系統，但應用商店的控制權更集中。”業內人士指出。
當奧特曼坦言“訓練成本超出預期”，當扎克伯格被速度焦慮逼向數據作弊，AI商業化確實是一道必答題。
接受21世紀經濟報道記者采訪的業內人士指出，解題思路在于，從模型到服務。
未來，行業需要從參數崇拜轉向場景深耕，醫療、教育、制造等垂直領域的數據壁壘，遠比通用模型的指標更有商業價值。
這也是其他AI創企突破OpenAI射程的有效路徑，放棄“對標GPT”的執念，從“賣模型”轉向“賣結果”，附加服務價值，真正去為業務流程提效。
本文鏈接：OpenAI“計劃開源”與Meta“作弊門”鏡像：商業化必答題還在路上http://www.sq15.cn/show-2-11781-0.html
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