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据科技媒体The Information报道，OpenAI正计划推出一款代号为Strawberry的人工智能产品，最早今年秋季推出，可能会作为聊天机器人的一部分 —— 有可能也会被整合到ChatGPT中。

GPT-4自2023年3月推出后，就成为了一个改变游戏规则的大型语言模型。然而，在过去18个月中，竞争对手已基本追赶上来。在某些情况下，甚至超越了OpenAI的最新模型。

Strawberry项目被认为是OpenAI争夺AI领域霸主地位的关键一步，特别是旨在解决多步骤任务的智能体，具有重要意义。另外，Strawberry也将为Orion提供关键的合成数据（synthetic）训练。而OpenAI的前景在一定程度上取决于其目前正在开发的、代号为Orion的新一代旗舰大模型，该模型将在去年年初推出的旗舰大模型GPT-4的基础上有所优化，并帮助OpenAI领先其他资金雄厚的竞争对手，争夺对话式AI或大型语言模型的霸主地位。

更强的推理能力

参与这项工作的研究员称，Strawberry“可以解决此前从未见过的数学问题，这是当前的聊天机器人无法可靠完成的任务，它还可以解决涉及编程的问题，且不局限于回答技术性问题”，让大模型不仅能生成查询答案，还能进行OpenAI定义的“深度研究”。

数学是生成式AI发展的基础，如果AI模型掌握了更高级的数学能力，将拥有更强的推理能力。不仅是OpenAI，人工智能领域的其他主要参与者也在数学推理方面取得了长足进步。例如，谷歌DeepMind最近开发了AlphaProof和AlphaGeometry 2，这是两个用于高级数学推理的AI系统，两个系统协同工作，在2024年国际数学奥林匹克竞赛中解决了六道题中的四道获得银牌。

OpenAI把实现通用人工智能（AGI）分成了5个步骤：ChatGPT这样的对话式AI是最低级别，Strawberry则属于推理AI在第二层，之后的几层则与自主、创新和组织化这些特征有关。奥特曼曾强调，今后AI发展的关键将围绕推理能力展开，让大模型能够处理更加复杂的任务、能力更加全面，更接近人类的熟练程度。

OpenAI通过一种称为蒸馏（distillation）的过程来简化和缩小Strawberry项目，现在还不能确定最终产品将会是什么样子，可能其答案会更准确，但时间上可能会更慢。如果给予更多时间“思考”，Strawberry可以回答用户更主观的问题，例如产品营销策略。

与之类似的，还有斯坦福的Quiet-STaR。就像人类会在说话或写作前会停下来思考自己的想法一样，Quiet-STaR可以训练LLM去生成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。

相比OpenAI在今年早些时候推出以速度见长的GPT-4o，Strawberry推理能力的上升，将会以反应速度为代价。这意味着Strawberry可能不太适合用户期望立即得到响应的需求，但非常适合对时间不太敏感的用例。或许我们可以想象，在不久的将来，ChatGPT用户可以根据自身对时间的敏感程度来打开或关闭Strawberry功能。

值得注意的是，使用Strawberry生成更高质量的训练数据可以帮助OpenAI减少其模型产生的错误数量，也就是所谓的AI幻觉，以提升Orion性能。OpenAI面临来自谷歌、Anthropic、Meta等竞争对手的激烈竞争，Strawberry的推出对OpenAI重新证明自己“行业领军者”的地位至关重要。

开辟更多收入机会

预估OpenAI的2024年收入和支出情况，成本主要分成推理成本、训练成本和人工成本三大块，加起来在85亿美元左右。

· 推理成本：租用微软服务器为ChatGPT及底层LLM提供动力方面的支出，据知情人士表示，截至3月，一年的推理成本将接近40亿美元。日常仅仅为了维护ChatGPT的使用，大约需要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，而且员工人数还在迅速增加，官网上挂着160个招聘岗位，每年会花费约15亿美元。

收入方面，根据Future Research的报告，OpenAI的年收入在34亿美元左右。

· 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；

· API接口服务贡献了15%的收入，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；

· 另外，微软差不多每年会给OpenAI 2亿美元。

目前，OpenAI的估值已经达到860亿美元，业务正以惊人的速度增长：跟去年相比，今年它向企业销售LLM和ChatGPT订阅的收入大约增加了三倍，达到了每月2.83亿美元，但公司层面依然处于净亏损的状态。

据The Information报道，OpenAI正面临50亿美元的亏损，现金流支撑不了一年，急需进行新一轮融资。这也意味着，在ChatGPT引发人工智能浪潮的600天后，OpenAI这家有可能是用户最多、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，建立起稳固的商业模式。

OpenAI希望通过产品的升级能带来更多营收机会，为公司筹集更多资金。自2019年以来，OpenAI已从微软筹集了约130亿美元资金，作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最大的成本。

在OpenAI在尝试做GPTs、文生视频Sora、SearchGPT探索应用的时候，其他科技巨头，已经开始通过AI技术实现了盈利增长：在刚公布的谷歌Q2财报中，谷歌云业务营收首次突破100亿美元，同时宣布了超过30个新的AI赋能产品；而微软也通过转售OpenAI的人工智能技术给其云客户，成功构建了一个新的利润机器，预计年收入达到数十亿美元。

随着开源大模型能力与OpenAI闭源大模型能力的接近甚至超越，首先是给开发者更多选择，而对于消费者来说，在不同产品之间转换之间的迁移成本几乎为零，对ChatGPT的付费意愿也会下降。据外媒报道的数据，今年4月份之后，OpenAI的访问次数开始出现大幅下降，从巅峰时期的每月18亿次的访问数量，下降到6月份的不足3亿。

虽然OpenAI可以继续在资本市场获得融资，但在大量的资金投入，和仍然遥遥无期盈亏线之间，相信任何人都会踌躇得更久一些。尽管面临种种挑战，OpenAI仍然具有一些潜在优势：ChatGPT在品牌影响力和大模型能力上已经拥有了先发优势，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、数据积累的速度和服务能力是其他大模型公司无法匹敌的。

安全隐患备受瞩目

在OpenAI高歌猛进的同时，安全隐患的乌云从未散去。过去几年，安全文化和流程已经退居次要地位，而闪亮的产品则成为重中之重。安全问题一直困扰着OpenAI，负责OpenAI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上正式宣布离职，他的离职感言文风与三个月前官宣离职的Ilya Sutskever如出一辙。比如，他们在行文中都表达“离开OpenAI是一项艰难的决定”，同时也都表达了对“AI安全对齐”研究的执念。

鉴于Ilya Sutskeve等几位安全负责人的离职，以及参议员伊丽莎白·沃伦等美国政府高官对于技术安全的批评，OpenAI决定提升对政府官员的技术透明度。今年夏天，OpenAI已经向安全监管人员展示了Strawberry模型，此次演示可能是OpenAI努力向政策制定者提高透明度的一部分。

OpenAI以及整个AI行业所面临的挑战，不仅在于技术层面的突破，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为代表的大模型展现了惊人的能力，但在应用层面大模型带来的本质上还是“微改进”，带来的效率提升有限，人们想象中的“颠覆”并没有到来。从2023年下半年开始，大模型行业讨论的重心，就已经从研发参数规模更大、性能更强的大模型，转向寻找PMF和产品应用的落地了。

事实上不止是OpenAI，几乎所有的大模型创业公司在面临着行业氛围的炽热的同时，头顶上也都笼罩着一朵同样的阴云 —— 如何赚钱。大模型创业公司没有自洽的商业模式，要么技术没有落地场景赚不到钱，要么赚到的钱远远无法覆盖公司的研发投入。然而大家都放眼于实现AGI的美好未来，沉湎于当前大模型风口的热烈。

今年以来，国内的大模型创业公司也仍在快速发展，起码头部企业如此，比如月之暗面今年已经完成了2轮融资，融资规模超过30亿元人民币；智谱AI、零一万物也都相继完成数亿美元融资。一方面是巨额的投入，另一方面是大模型原生场景和应用遥遥无期，资本的耐心越来越少，信心也开始缓慢动摇。

6月初，美国多家明星大模型创业公司被曝深陷资金链断裂的困境而不得不寻求卖身，其中不乏Adept、Character.AI以及Stability AI这种曾推出Stable Diffusion的明星企业。或许我们应该审视实现AGI的路径。当开源模型的能力开始赶上闭源模型，AI的市场格局才可能会发生改变，目前为止市场上的商业模式，可能将不再成立。