「是的。谷歌在人工智能方面並沒有護城河，OpenAI也沒有。在我們彼此競爭的時候，第三派一直在悄悄地吃我們的午餐。」

「第三派，我是說那些開源模型，開源能讓它們『更快、更可定製、更私密，能力更強』。」

——谷歌研究員報告備忘錄

「Llama 2為初創企業提供了一條生命線，像我這樣的人希望開源模式存在，因為我不喜歡把我所有的錢都給OpenAI。」

——人工智能助理初創公司Lindy創始人

越是前沿的領域，越是充滿變數。

對公眾來說，大模型領域可能只是出了幾個玩具般的App，很厲害，但沒什麼用。真正的商用似乎還有一段距離。

但商業端，大小公司之間的爭鬥已經進入了貼身白刃戰，戰況瞬息萬變，反轉頻出，感覺都有點燃起來了。

太多的細節，對於小白來說多少有些繁雜，要想吃明白這個瓜，可以去提綱挈領一個主線，在我們看來，這也是今年以來大模型領域的鬥爭核心：

開源VS閉源。

開源：後發者的驅虎吞狼

就軟件來說，屬於它的科技史並不算長，但我們依然可以總結出一些規律。

比如，每一次全新時代來臨之際，其核心產品都會出現兩條路線，先發者閉源，後來者開源。

PC時代的操作系統，Windows VS Linux；

移動互聯網時代的操作系統，iOS VS Android；

以及當下即將來臨的AI時代，GPT VS ？？；

第一次，Linux的出現比Windows整整晚了六年。Linux的江湖地位不必多說，但商業價值相比後者的一家獨大，可以說是忽略不計。

第二次，Android的出現僅僅比iOS 晚了十個月。

結果是，Android拿下了80%以上的市場份額，而蘋果拿走了手機市場90%以上的利潤。

這個數據為長期以來的平均概數。最新數據，Android市場份額跌到了70%，蘋果的利潤占比則跌到了85%。這與中國廠商的崛起有不小關係。

開源系統的影響力大幅提高，但在商業價值上依然被閉源系統吊打。

第三次，也就是這一次，商業化落地的進程還沒正式開啟，開源系統就已經來勢洶洶了。

產生這一路線分歧，有其必然的商業邏輯。

在前沿科技領域，每一次技術突破的背後都需要極大的研發成本。這其中對於企業自身的資本、精力、人員投入乃至運氣，都有着極高的要求。

比如此次的引領者OpenAI，有報告顯示，OpenAI每天僅維持其人工智能服務ChatGPT的運行就需要花費約70萬美元。

如果不是OpenAI光啟動資金就有10億美元，是個典型的富二代，怕是經不住這樣「燒錢」。

其次，在巨額投入的先發優勢下，這類企業的產品質量也往往是市面上所能看到的最優選項，儘管這種優勢在中後期會隨着技術進步的放慢而被抹平，但這也是支撐其做到直接收費的市場原因。

這是非常傳統的商業邏輯，典型例子如製藥領域，早期高投入研製特效藥，前期專利保護高價售賣進行回本，後期逐步放開惠及市場。

但與藥品市場不同的是，軟件領域有着極大網格效應，時間在這一行業中格外重要，先發者往往能做到贏家通吃。

藥品市場中，假設我新藥比你研發得慢一點，但只要我比你便宜一塊錢，或者有其他差異化特性，我依然可以拿到屬於自己的市場份額，那大家自然都願意慢慢地搞專利保護，也就是閉源模式。

但在軟件領域中，市場的發展瞬息萬變，新入場的創業者、開發人員以及應用生態都在不斷湧現，而他們也需要付出學習成本以及維護成本，那麼越往後期，其更換成本就越高。

就像你手中的微信，也許你並不喜歡這款軟件，也許市面上有更加優秀的通訊產品，但你已經將自己的互聯網社交圈子安置在這個軟件上了，某種程度上就是別無選擇。這也就是所謂的贏家通吃。

而當初一同出現的米聊、易信、飛信等軟件，這些企業早期投入的成本，也就隨着微信生態的建立打了水漂。

但Android的成功，意味着這類後發者還有一線生機：開源。

開源的本質，是驅虎吞狼。

拉開架勢1V1單挑確實打不過了，那就把我的入場券免費送出去，請所有人一起入場。

個人的失敗固然痛心，但同行的成功更令人無法忍受。

既然贏家最後的核心優勢是生態建立，那我就不讓你這麼順利地壟斷生態，通過免費的行為，把這一環節的水徹底攪渾。

攻防戰的背後，競合大於競爭

梳理過往經驗，有這樣幾個規律和趨勢是可以清晰看到的：

1、商業價值上，開源系統的優勢在於影響力的迅速擴散，閉源系統的優勢則是利潤更有保障；

2、與Linux相比，安卓獲得了極大的商業成功，這與後發者的反應速度有着極大關係；

3、結合上一點，考慮到這一次大模型領域中，後發者的開源進程已經進入了提前搶跑式的布局。

那麼我們有理由相信，在又一個新的時代中，開源大模型很有可能取得比Android更加優異的成績。

這對包括GPT在內的所有閉源大模型來說，都不是一個好消息。文章開頭所引用的谷歌研究員匿名報告，他所擔心的便是這一趨勢。

毫無疑問，當下是開源模型的強勢期。後發者下定決心拿出「免費開源」這一必殺器時，必將強有力地攪動行業現狀。

但另一邊，這也意味着OpenAI的先發優勢已經十分穩固，在閉源系統這一端，可以說已經拿下了這一城。

不要相信那些開源社區所說的「透明化、分享精神、更高效的組織形式balabala」。

商業領域，尤其是要對股東負責的上市公司，是不可能純做活雷鋒的。真有信心硬剛OpenAI，能賺錢為什麼不賺？

回顧過去一年，雙方攻防數輪，精彩非常：

ChatGPT月活剛突破1億，Meta就立馬推出LLaMA（「羊駝」）；

羊駝被「非故意開源」之後，基於開源模型產生的GPT平替大爆發， OpenAI立馬反手打一個GPT-4；

Dolly 2.0首創開源、遵循指令、提供可商業化數據集的大模型，ChatGPT APP就再次掀起風暴；

Meta推出新一代開源大模型Llama 2，這是大型科技公司首個開源的商用大模型，被稱為GPT-4的「最強平替」，後來首席人工智能科學家楊立昆就被叫到參議院接受眾議員質詢

......

總體來說，雙方的主線依然是競速賽。

請輸入圖

雖然也出現了「媒體輿論」和「政策監管」這些盤外招，但長期來看，未來的商業格局，還是取決於三點，也就是人工智能三要素：算法、算力、算據（數據）。

算法方面，我們不能否認當下的開源模型在過去的GPT-3中汲取了大量養分。而隨着GPT-4更加封閉，其能否持續保持競爭力，仍然有待進一步觀察。

清華大學電子工程系長聘教授周伯文說：「我們目前只知道它（GPT-4)是一個多模態大語言模型，但它如何理解圖片，如何用 RLHF 微調，以及參數量規模、訓練數據和成本等技術細節，OpenAI 全部選擇隱藏。」

這一點上，對OpenAI來說，大模型賽道的技術長度，或者說依然暫未開發的未來進化空間是其優勢。

也就是說，如果GPT-5乃至GPT-6持續推出，考慮到AI進化的荷塘效應，這一可能性幾乎是必然的，開源模型能否繼續保持相對競爭力尚未可知。

算力方面，就是堆錢，雙方均實力雄厚，不展開。

算據方面，我們認為，存量數據的價值意義遠不如基於AI產品所產生的原生數據。

如果說存量數據是「AI小寶寶」看電視被動學說話，那麼原生數據便是「AI小寶寶」在與人直接交流。更即時的反饋，更快速地糾錯，以及更貼合實際應用的數據價值，自然更有利於AI的進一步進化迭代。

基於此，ChatGPT APP的戰略價值進一步被放大。

而開源生態方面，則需要觀察垂類原生應用的進展情況。

正如，羊駝被泄露後，一眾GPT的平替爆發，知識蒸餾（通過將大型模型的知識轉移到小型模型中，從而快速達到想要的模型質量）的出現大幅降低了計算成本，某種程度上直接削低了加入開源生態的門檻。

那麼這一進展也將間接促進開源生態的進一步繁榮。

總體來說，雙方各有優勢。

閉源大模型不斷向上拓寬行業的天花板，隨着不可避免的技術外溢，必然將引領着開源大模型的持續發展。

另一邊，開源大模型則在迅速橫向拓展着AI生態的繁榮，這一繁榮所帶來的新增市場，也將被閉源大模型所共同分享。

目前仍處於市場越做越大的階段。

「在競爭中共同成長」，極有可能是未來的主題。

基座之爭收尾，下一階段爭什麼？

隨着開源模型的出現，這也意味着大模型時代的基座鬥爭已經進入了尾聲。

閉源方面，OpenAI坐穩了江山，接下來它的對手只有自己和技術本身。

短期來看，開源上手成本低，使用靈活，同時給予了中小型企業極大的自主性和安全感，短期內必將形成強烈的衝擊。

但中長期來看，隨着開源項目組建的系統進展，依然會需要大量人力和資源來維護，其綜合成本同樣會持續上升，屆時OpenAI的市場可能又會迎來回升。

基於此，未來的形勢或許會反覆，但巨大的反轉不太可能會出現。

開源生態方面，Meta的Llama目前具有着明顯的優勢。

開源之後，Meta將擁有更多的可訓練數據，開發人員能夠幫助Llama 2去發現和解決漏洞，並且能夠很快打開市場，為未來的商業化鋪路。

扎克伯格在四月份與股票分析師的電話會議上表示，隨着開發者採用和改進這些模型或修補他們的安全漏洞，Meta將能夠將這些改進納入其自己的消費者和廣告產品的AI模型中。

當然，考慮到當前仍處於AI時代的極早期階段，應用級生態的建立仍需要時間去觀察。同時考慮到中國市場的這一變量，開源大模型或許在未來仍需要參加半決賽乃至附加賽。

隨着開源這一最終殺器的祭出，這也意味着通用大模型基座維度的競爭中，最大的變數已經落地。

此外，隨着開源模式的出現，一個新的階段也將被徹底開啟。即，應用層產品的湧現。

在此之前，人們往往會質疑其商業壁壘的問題，比較知名的如投資人朱嘯虎所說：「如果90%的能力是ChatGPT提供，那麼AIGC應用就沒有什麼投資價值。」

其潛台詞是，無論你成長得多麼大，你的利潤都可以輕易被OpenAI拿走。

但開源模型的出現徹底打消了這一顧慮。

隨着開源社區的爆發式增長，具備基礎能力的大模型正在迅速普及。

供給側的繁榮使得大模型趨於白菜價。

此外，應用級企業自主研發的門檻也被降到了最低，企業的自主性將得到極大保障。

應用級企業被巨頭釜底抽薪的可能性消失了，寒武紀式的物種爆發近在眼前。

可以預見的是，接下來應用級層面的Killer App（殺手級應用）將成為行業中的下一個核心賽點。

而整個市場的競爭重心，也將從100%的技術驅動，向着代表着用戶體驗的產品驅動傾斜。-[文:市值榜*作者:劉奇*編輯:何玥陽/鈦媒體]