《AI未来指北》栏目由腾讯新闻推出，邀约全球业内专家、创业者、投资人，探讨AI领域的技术发展、商业模式、应用场景、及治理挑战。

文 / AI提示语 木对

编辑 / 腾讯科技 周小燕

OpenAI又爆出猛料了，推出了针对B端用户的企业版ChatGPT，企业用户将拥有以下福利：

● 实现无限的高速GPT-4访问，速度是Plus会员版的两倍；

● 实现更长的上下文对话窗口，高达32k tokens，是之前文本长度的四倍；

● 无限次数使用Advanced Data Analysis（原代码解释器）功能；

● 允许客户上传自己公司数据，训练和定制化企业内部使用的专属GPT；

据称，目前全球只有20家企业拿到ChatGPT企业版的体验，其中包括图形设计平台Canva、私募股权公司凯雷集团（Carlyle）、美妆公司雅诗兰黛集团、管理咨询公司普华永道（PwC）等。

ChatGPT企业版的初期用户横跨了很多不同领域，其目的是更好地测试GPT企业版的效果和能力，评估产品能否适合不同规模或行业企业，OpenAI也表示将来还会推出定制化公司数据库的分析工具，供行业里更小型的公司使用，比如将来会有专门针对数据分析师、营销人员使用的本地AI模型等。

虽然暂时还没有体验权限，但通过这些企业内部员工的体验信息反馈来看，企业版ChatGPT用起来相当“香”，比如：

●可以充当HR群体的助理，AI可以辅助简化招聘流程，帮助HR自动筛选简历和联系候选人还能自动分析每个员工的绩效数据，并输出改进建议和个性化培训建议。

●可以充当客服，比如企业员工可以通过数据训练出来的GPT，来处理各种客户咨询业务，降低客服的响应时间；

●可以为制造业企业制定规划，这部分企业可以借助AI，在量产钱制定更精准的生产计划。在生产端，企业可以利用ChatGPT实时计算和考虑各种约束条件和变量，实现复杂生产环境下最佳资源分配和产线规划，尽可能地减少成本浪费和提高效率，实现制造业的柔性生产。

企业版ChatGPT页面

为了方便部署，ChatGPT企业版还推出一个新的管理控制台功能，能够批量管理用户，集成了单点登录、域验证和带有使用统计的仪表板等功能，适用于大规模的可扩展部署。

企业版还通过可共享的对话模板，允许员工使用ChatGPT构建内部工作流程。

另外，OpenAI的API平台为企业提供了创建完全按需定制的解决方案的能力。但ChatGPT企业版的具体价格并不会对外公开，这取决于客户公司的使用案例和规模。

可以充当人类“超级数据分析师“的“原代码解释器”

在企业版ChatGPT提供的所有“福利”中，我们重点聊聊Advanced Data Analysis（原代码解释器）功能，使用了一段时间后，发现它完全可以充当一个“超级数据分析师“，它能快速生成精美的可视化图表，甚至还具备把文字、Gif表情包生成MP4格式视频的功能。

此外，它还能实现PDF、图片等格式之间的相互转换，比如，我们把最大100MB的文件，包括图片、PDF、压缩包等形式，直接上传给代码解释器，让其进行处理，它可以将PDF输出为排版后的图片格式。

用户也可以上传代码文件，让其帮忙扫描分析代码，然后找出其中的问题，让没有编程基础的人，也能修改BUG。

代码解释器还可以清洗混乱数据，并将其转换为清晰的可视化图表、分析歌单以概括音乐品味、把数据集转换为一个完全功能的HTML网站等功能。

代码解释器之所以可以实现这么多体验，主要在于该模型内置了一个Python 解释器，它可以运行 Python 代码，调用诸多Python生态库。比如：Matplotlib可以生成各种图表，qrcode可以生成二维码，PIL可以编辑图片，Graphviz可以生成流程图等。

也正因为是编写Python代码的形式，它才可以规避LLM在数学和语言方面天然的弱点。LLM在生成结果时，可能会出现一本正经胡说八道的情况，而Python在运行时，如果发生错误，则会直接报错，此时再做进一步的调整和修改工作就能获得一个相对准确的结果，这意味着ChatGPT可以处理非常复杂的数学问题，并且能够更准确地运行指令了。

这就相当于每个人都拥有了一位技术娴熟的软件开发人员，可以供用户随叫随到。

这也同时标志着软件研发自动化达到了一个新水平，有望彻底改变我们与代码的交互方式。

代码解释器可以在具有防火墙保护的安全沙箱环境中运行，确保代码执行、数据分析和文件管理的最大安全性。

同时，代码解释器可以在一个持续的会话中不断对代码做评估，这个会话在整个聊天对话过程中一直处于活跃状态，直到达到指定的限制时间。这使得连续命令可以建立在之前命令的基础上，从而创建一个安全、简化和交互式的编码过程。

在企业使用场景里，代码解释器能帮助员工处理某些任务，比如帮助开发人员快速找到和修复错误；使用解释器执行数据抓取、文件处理等自动化任务；开发人员快速尝试和测试新想法，进行原型设计等。把企业人员从繁琐的工作中解放出来，使其可以从事更具创造性、更复杂、更有成就感的工作。

企业ChatGPT出现，最慌的会是谁？

企业版ChatGPT的出现，可能会让一众追风口的大模型企业很慌。

比如，一些国产大模型，原先并不指望在能力上实现赶超Open AI，而是在规模化落地和商业化上尽快探索出新的路径，但ChatGPT给企业用户开放的功能，可能会让一些企业放弃尝试自研大模型产品，而是直接部署和使用GPT。

对于大模型企业而言，B端企业用户最有价值的地方，在于他们每天开的会议和工作执行的内容，而这些内部的讨论资料，往往是冰山之下的部分，没有被大模型用于数据训练。

对于B端企业而言，相比较于公开数据，他们对私有数据的利用率更高。

ChatGPT刚出现的时候，C端用户出于新鲜感去体验产品，但B端企业却很难将其与自身业务做结合。

当GPT可以部署在企业内部，并与工作流结合后，或许会真正影响和颠覆每个人的工作和生活，AI也成为了一种强大的生产力工具。

但并非每一家企业未来都会使用这款工具，2023年3月底，三星引进ChatGPT不到二十天，便爆出机密数据被泄漏涉及半导体设备、测量资料产品良率等相关机密内容，据传被存入ChatGPT数据库。

因为数据泄露问题，三星禁止员工使用ChatGPT，以免内部源码被上传到ChatGPT、Bard等外部服务器上，摩根大通和花旗银行也限制员工使用外部AI工具。

OpenAI在博文里特别强调，用户拥有并掌握ChatGPT企业版对话里的业务数据，OpenAI也不会基于业务数据和对话进行训练，且所有对话在传输和静态过程中，都进行了加密，满足SOC2标准。OpenAI还承诺，用户可以自由控制数据的保留时间，任何已删除的对话都会在30天内从ChatGPT系统里彻底删除。

虽说OpenAI推出企业版，在业界激起不小讨论，但在很久前，已经有不少AI公司，针对企业用户推出产品和服务：

● 比如亚马逊基于自身AWS云服务推出的各种AI功能；

● Meta开源的LLaMA 2大模型，直接把大模型能力基底提高了几个档次；

● 阿里也在用LLaMA 2进行零成本程序开发；

● 独角兽公司Cohere从创立之初就致力于研发为企业服务的生成式AI，提供为企业定制LLM大模型的服务。

但这些服务对于大众而言比较陌生，而ChatGPT的优势在于，它可以依靠自己在C端用户积累的口碑和影响力进军B端市场。

但当下OpenAI的运营成本很高，据报告计算，OpenAI每天运行成本在70万美元左右，而ChatGPT的全球流量和热度是持续下降的，从5月的19亿高峰持续下滑到今天的15亿，而订阅收入跟成本相比却是杯水车薪。

这次OpenAI仅仅在测试不到一年的时间里，便着急推出企业版，或许也是出于盈亏平衡的需要，亦或者是回应其盈利能力弱的质疑。

根据彭博社最新消息，OpenAI 年销售额接近10亿美元，而在Sam Altman之前的一次访谈里，他表示，“2023 OpenAI的目标是将收入提高到2亿美元，而预计明年的收入将达到10亿美金。“Sam Altman提前一年达成目标，企业版ChatGPT意味着OpenAI希望在B端更快抢占市场，加速盈利步伐。