据科技媒体The Information报道，OpenAI正在开发一款名为Strawberry的AI产品，预计今年秋季发布，可能作为聊天机器人的一部分，或集成至ChatGPT。
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自从2023年3月GPT-4发布以来，它已成为改变游戏规则的大型语言模型。但在过去的18个月里，竞争对手已经迎头赶上，甚至在某些方面超越了OpenAI的最新模型。
Strawberry项目被视为OpenAI在AI领域的战略举措，特别是在解决多步骤任务方面，对智能体的发展至关重要。此外，Strawberry还将为Orion提供关键的合成数据训练，Orion是OpenAI正在开发的新一代旗舰大模型，它将基于去年年初发布的GPT-4进行优化，帮助OpenAI在对话式AI或大型语言模型领域保持领先地位。
推理能力的增强
参与项目的研究人员表示，Strawberry能够解决之前未见过的数学问题，这是现有聊天机器人难以可靠完成的任务。它还能处理编程问题，不限于技术性问题，使大模型不仅能提供查询答案，还能进行所谓的"深度研究"。
数学是生成式AI发展的基础。如果AI模型能够掌握更高级的数学能力，它们的推理能力将得到显著提升。不仅是OpenAI，其他AI领域的主要参与者也在数学推理方面取得了显著进展。例如，谷歌DeepMind最近开发了AlphaProof和AlphaGeometry 2，这两个AI系统在2024年国际数学奥林匹克竞赛中合作解决了六道题中的四道，获得了银牌。
OpenAI将实现通用人工智能（AGI）的过程分为五个阶段：ChatGPT等对话式AI处于最低级别，Strawberry属于第二层的推理AI。后续阶段与自主性、创新和组织化等特征相关。奥特曼强调，AI发展的关键将集中在推理能力上，使大模型能够处理更复杂的任务，更全面，更接近人类的熟练程度。
通过蒸馏过程，OpenAI正在简化和缩小Strawberry项目。目前尚不确定最终产品的具体形态，但可能其答案会更准确，但响应时间可能会更长。如果给予更多时间进行"思考"，Strawberry可以回答用户更主观的问题，如产品营销策略。
类似于斯坦福的Quiet-STaR，它训练大型语言模型在复杂推理问题中采取步骤的内部"思考"，从而做出更好的决策，就像人类在说话或写作前会停下来思考自己的想法一样。
与OpenAI今年早些时候推出的以速度为优势的GPT-4o相比，Strawberry的推理能力提升可能会牺牲一些反应速度。这意味着Strawberry可能不适合需要即时响应的用户，但非常适合对时间不敏感的用例。我们可以想象，未来ChatGPT用户可以根据自己的时间敏感度选择开启或关闭Strawberry功能。
值得注意的是，使用Strawberry生成的高质量训练数据可以帮助OpenAI减少模型产生的错误，即所谓的AI幻觉，从而提升Orion的性能。面对谷歌、Anthropic、Meta等竞争对手的激烈竞争，Strawberry的推出对OpenAI重新确立其行业领导者地位至关重要。
收入机会的拓展
据估计，OpenAI在2024年的收入和支出情况如下，成本主要包括推理成本、训练成本和人工成本，总计约85亿美元。
- 推理成本：租用微软服务器为ChatGPT及其底层大型语言模型提供动力，据知情人士透露，截至3月，一年的推理成本将接近40亿美元。仅维护ChatGPT的日常使用就需要大约70万美元/天。
- 训练成本：包括支付数据费用，预计为30亿美元。
- 人力成本：雇佣了约1500名员工，员工人数仍在迅速增加，官网上有160个职位空缺，每年人力成本约为15亿美元。
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收入方面，根据Future Research的报告，OpenAI的年收入约为34亿美元。
- ChatGPT Plus订阅占总收入的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。
- API接口服务占总收入的15%，约5.1亿美元。
- 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。
- 此外，微软每年向OpenAI支付约2亿美元。
目前，OpenAI的估值已达到860亿美元，业务增长速度惊人：与去年相比，今年向企业销售大型语言模型和ChatGPT订阅的收入增长了约三倍，达到每月2.83亿美元，但公司层面仍处于净亏损状态。
据The Information报道，OpenAI正面临50亿美元的亏损，现金流可能在一年内耗尽，急需新一轮融资。这意味着，在ChatGPT引发人工智能浪潮的600天后，这家可能是用户最多、最有前景、最烧钱的独角兽明星企业，也未能以大模型为基础建立稳固的商业模式。
OpenAI希望通过产品升级带来更多收入机会，为公司筹集更多资金。自2019年以来，OpenAI已从微软筹集约130亿美元资金，与微软的合作协议将持续到2030年。但合作协议的条款可能会发生变化，包括OpenAI向微软支付租用云服务器开发AI的费用，其中云服务器是OpenAI的最大成本。
在OpenAI尝试开发GPTs、文生视频Sora、SearchGPT等应用的同时，其他科技巨头已经开始通过AI技术实现盈利增长：在谷歌最近公布的Q2财报中，谷歌云业务收入首次突破100亿美元，并宣布了超过30个新的AI赋能产品；微软也通过转售OpenAI的人工智能技术给其云客户，成功构建了一个新的利润来源，预计年收入达到数十亿美元。
随着开源大模型能力逐渐接近甚至超越OpenAI的闭源大模型，首先是为开发者提供更多选择，对于消费者来说，在不同产品之间的迁移成本几乎为零，对ChatGPT的付费意愿可能会降低。据外媒报道，自今年4月以来，OpenAI的访问量大幅下降，从每月18亿次的峰值下降至6月的不足3亿次。
尽管OpenAI可以在资本市场继续获得融资，但在巨额资金投入和遥远的盈亏平衡点之间，任何人都会更加谨慎。尽管面临种种挑战，OpenAI仍具有一些潜在优势：ChatGPT在品牌影响力和大模型能力上已经拥有先发优势，再加上与微软、苹果的合作，将进一步扩大ChatGPT服务的消费者群体，OpenAI的用户、数据积累速度和服务能力是其他大模型公司无法比拟的。
安全隐患备受关注
在OpenAI快速发展的同时，安全隐患的阴影从未消散。过去几年，安全文化和流程逐渐被边缘化，而闪亮的产品成为焦点。安全问题一直困扰着OpenAI，负责安全团队的成员也相继离开了公司。
8月6日，OpenAI联合创始人John Schulman在X上宣布离职，他的离职感言与三个月前官宣离职的Ilya Sutskever相似。他们都表达了"离开OpenAI是一项艰难的决定"，并表达了对"AI安全对齐"研究的执着。
鉴于Ilya Sutskeve等安全负责人的离职，以及参议员伊丽莎白·沃伦等美国政府官员对技术安全的批评，OpenAI决定提高对政府官员的技术透明度。今年夏天，OpenAI向安全监管人员展示了Strawberry模型，这可能是OpenAI努力提高透明度的一部分。
OpenAI和整个AI行业面临的挑战不仅在于技术突破，还在于如何平衡创新与安全之间的关系。
重新审视实现AGI的路径
GPT-4等大模型展示了惊人的能力，但在应用层面，大模型带来的本质上还是"微改进"，效率提升有限，人们期待的"颠覆"并未到来。从2023年下半年开始，大模型行业的讨论重点已经从研发更大、更强的大模型转向寻找产品市场契合度和应用落地。
事实上，不仅是OpenAI，几乎所有大模型创业公司都面临着同样的困境——如何赚钱。大模型创业公司缺乏自洽的商业模式，要么技术没有落地场景，要么赚到的钱远远无法覆盖研发投入。然而，大家都在憧憬实现AGI的美好未来，沉浸在当前大模型的热潮中。
今年以来，国内大模型创业公司仍在快速发展，尤其是头部企业，如月之暗面今年已完成2轮融资，融资规模超过30亿元人民币；智谱AI、零一万物也相继完成数亿美元融资。一方面是巨额投入，另一方面是大模型原生场景和应用的遥远，资本的耐心越来越少，信心也开始动摇。
6月初，美国多家明星大模型创业公司因资金链断裂而陷入困境，不得不寻求出售，包括Adept、Character.AI和Stability AI等曾推出Stable Diffusion的明星企业。或许我们应该重新审视实现AGI的路径。当开源模型的能力开始赶上闭源模型时，AI市场格局可能会发生变化，目前市场上的商业模式可能不再成立。
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