9月26日,Wall Street Journal报道,OpenAI正在围绕以公司估值出售股票的可能性与投资者谈判,这将允许员工通过出售股票给外部投资者进行套现。
于此同时,OpenAI的估值也从今年3月份的270亿美元附近,暴涨3倍来到800到900亿美元。收入方面,Wall Street Journal援引知情人士消息称,OpenAI预计今年收入将达到10亿美元,并在2024年达到数十亿美元。
900亿美元估值,10亿美元收入,这意味着OpenAI的市销率(P/S)达到惊人的90倍,这一指标远远超过了微软、英伟达等科技巨头。
我们不妨来分析一下,OpenAI将讲一个怎么样的故事,在让900亿美元估值合理的同时,快速提升其营收规模。我们的分析将从2B和2C两个角度进行。
大语言模型(LLM)随着计算机算力的指数增长而不断突破规模上的局限,GPT-3的登场就是一个典型代表。
当下,模型的缩放法则(Scaling Law)仍在持续推进,可以预见的是,未来必定会出现更大规模的LLM,它们将比小型模型拥有更强大的语言理解和生成能力。
然而,训练顶级LLM的难度非常高,纵观全球企业,实际能做到的也是凤毛麟角;而且,即使获得了模型的参数,也缺乏从零开始进行预训练的专业知识。这两点恰恰是普通企业在AI大模型时代面临的核心问题。
所以,开发LLM的工作基本必须要外包给OpenAI这类“模型工厂”了:凭借训练顶级模型的强大实力,OpenAI可以衍生设计出数以万计的小型定制模型,满足不同客户的个性化需求。这就像苹果为不同型号的iPhone设计出定制的A系列芯片。
当前使用GPT等大型模型的最大障碍是成本 (第二个就是数据的合规性、隐私性) 。 但是,随着类似GPT-4的新模型不断开发,硬件成本会随规模效应降低,使用成本也会大幅下降。 未来OpenAI“模型工厂”的创新与优化,会使先进语言模型普惠大众。
可见,对OpenAI来说,2B模式的获利取决于客户的生产力提升带来的效益,可以收取一定“技术使用税”。这种“模型即服务(Model-as-a-Service)”的模式,也会对传统的SaaS工具类公司形成冲击。
今年3月份,科技网站The Information报道显示,OpenAI的70-80%营收来自2C的订阅费,即20美元/月的Chat GPT Plus,当时的订阅人数约200万。
这里必须指出的是, 任何一项新技术可能都是没有价值的,直到我们找到一 个“杀手级应用 ” : 亚马逊创始人贝索斯 (Jeff Bezos) 在早年的演讲中表示 , 电力曾经难以进入 寻常百姓家, 因为 老百姓不知 道 电力到底 有 什么用, 直到有人发明了电灯泡,于是 电力才真正成为 基础设施。
后来,贝索斯还在一次采访中表示,发明创造不是颠覆,获取用户才是真正的颠覆:Chat GPT可以说就是这样一个案例,Chat GPT PLUS也是用户对于GPT的认可。
所以,20美元的月度订阅费最多只能是小试牛刀,让所有人意识到,用户愿意为这个应用去买单,这个应用是一个杀手级应用。
事实上,2C端真正的星辰大海是成为移动设备上的“超 级入口 ”。
试想一下,你拿起手机,解锁后,主屏幕上仅存在一个OpenAI智能助理应用——就像当年iPhone去掉键盘,只留下一个“Home键”。
你跟智能助理说,“帮我规划一次日本之行”,然后智能助理就可以主动联系机票、酒店、景点等服务,进而为你提供一份包含所有细节的行程规划,同事还可以根据你的要求对细节进行调整——OpenAI可能只需要几分钟就能给你生成一套非常完整的规划,也就是说你不需要自己亲自打开小红书、马蜂窝等网站去看景点攻略,不需要打开携程、飞猪去对比机票价格,手机上很多APP多年建立的“心智”瞬间土崩瓦解。
至于这个智能助手会不会胡说八道,这么说吧,一方面现在OpenAI已经可以联网,另一方面,即使在尚未联网的时代,一个做非洲定制旅游的朋友向我表示,他们的测试显示,在相同的客户需求下,Chat GPT给出的方案并不比7-8年经验的旅行规划师差。
至于比价,这就更好解决了,参考亚马逊的逻辑就好:亚马逊通过动态定价(Dynamic Pricing),使得自己网站上的商品价格都低于竞争对手,当消费者逐渐熟悉这一切后,就不会再去比价,而是直接在亚马逊上“一键下单”——他们不知道的是,这时候很多东西亚马逊已经不是最便宜的了。
对OpenAI来说,这种2C超级入口模式可以强力挑战移动应用商店的营收。目前全球智能手机应用商店营收已经达到500亿美元,但这只是开始,随着超级入口出现,全球4,500亿美元的数字广告收入也可能会被重新分配。
无论是2B的“模型工厂”还是2C的“超级入口”,OpenAI都有望乘风破浪,去一个万亿级规模的赛道驰骋,2B、2C两个赛道本身也会产生协同,哪怕只有一个模式最终成立,实现“几十亿美元”的营收目标都是小问题。
未来,这些故事能否讲出来, 关键在于模型缩放法则是否持续推进。只要三要素——算力、数据、算法——可以获得持续进步,LLM必将日趋完善,成本也会下降。如果所有障碍都能克服,OpenAI的估值就不是天方夜谭,这就要我们期待未来了。
正如微软创始人比尔盖茨所说,我们大多数人都高估了1年能做的事,却低估了5年能做的事。
本文来自微信公众号“零售威观察”(ID:onRetailing),作者:零售威观察,36氪经授权发布。