OpenAI作為AI大模型的代表，其路徑和商業(yè)模式對整個行業(yè)具有指導(dǎo)意義。本文深入分析了OpenAI的商業(yè)模型，并與其他成功案例如微軟Copilot進行了比較，揭示了AI產(chǎn)業(yè)的潛在趨勢和挑戰(zhàn)。

OpenAI是AI大模型公司的代表，所以一定程度上OpenAI的路徑也在隱喻著其它AI大模型公司的未來。而基于OpenAI的應(yīng)用與模型的關(guān)系也折射了未來AI潛在的產(chǎn)業(yè)趨勢。

01 賺錢的產(chǎn)品什么樣

這次以大模型為代表的AI比2010那波進步了許多，核心就是終于有產(chǎn)品真賺錢了。

出海的SaaS工具里面比較有代表性的就是大家經(jīng)常提到的Heygen，官方的說法是每年差不多2000萬美金收入，沒有自己模型。

估計最賺錢的不是它，而是Microsoft Copilot，這產(chǎn)品雖然大，但也沒自己模型，也是套殼，但收入規(guī)模已經(jīng)拱的比較大了。

一種預(yù)測是下面這樣：

https://futurumgroup.com/insights/microsoft-unleashes-copilot-and-potential-2024-ai-revenue/

這是個預(yù)測，但幾個基礎(chǔ)數(shù)字是來自微軟，比如Enterprise用戶數(shù)的1.8億（OpenAI 120萬個企業(yè)用戶），企業(yè)版30美金每席（OpenAI 50美金），其它版本20美金（OpenAI也這價格）每席等。其它估算細節(jié)大家自己看下鏈接里面的文章。

一款产品无到有，产品经理需要做些什么？

在一个产品从无到有的过程中，要做好产品经理这个角色实在是不容易，除了大家都知道的写需求、写需求、写需求，要做的事多着呢。产品经理不是你眼中的只会找你麻烦，提要求..

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最終數(shù)字要看微軟具體財報了，但只要基礎(chǔ)用戶數(shù)偏差不是太大，收入量級按最低的應(yīng)該可以撐住。也就是說按預(yù)測這個產(chǎn)品最低會是OpenAI 2倍左右。

但這類產(chǎn)品對微軟還有其它好處，可以促進其它產(chǎn)品銷售，沒準(zhǔn)就因它買了365這樣的產(chǎn)品。微軟公布的增長可不是一般的好，納德拉的說法叫：

“Microsoft Copilot and Copilot stack are orchestrating a new era of AI transformation, driving better business outcomes across every role and industry,” （Microsoft Copilot 和 Copilot stack 正在引領(lǐng)人工智能變革的新時代，推動各行各業(yè)各個崗位取得更好的業(yè)務(wù)成果），還算比較直接。

但不要忘記這就是我們說的套殼產(chǎn)品，只不過干的比較大（樂觀估計一年247億美金收入）。

它不盈利只有一個可能就是包含免費用戶所對應(yīng)的推理成本居高不下，但大家對這部分的預(yù)期基本上非常樂觀，所以這肯定會是個盈利的產(chǎn)品，并且有巨大的利潤空間。

那這個大套殼產(chǎn)品內(nèi)部構(gòu)成什么樣呢？

下面這圖是微軟公布的：

細節(jié)可能不好理解，我簡化下它的構(gòu)成，這產(chǎn)品的核心關(guān)鍵是三個：

1. 入口和賬戶
2. Microsoft Graph(代表領(lǐng)域數(shù)據(jù)的全集），這個要打通微軟全家桶的各種數(shù)據(jù)的。
3. AI大模型

在此之上則是一種整體的系統(tǒng)性，系統(tǒng)性對應(yīng)用戶體驗包括響應(yīng)速度、功能的流暢度這些。

大模型在這里扮演了一個發(fā)動機的角色，整個系統(tǒng)負責(zé)把它的輸出根據(jù)用戶的數(shù)據(jù)進行擬合（grounding），然后返回給用戶。這部分展開太深會比較晦澀，AI碰撞局會把它和智能音箱這兩代最成功的AI產(chǎn)品做個對比，挖掘AI產(chǎn)品價值鏈的重構(gòu)模式和定位的方式。如果你認為未來產(chǎn)品會爆發(fā)，那研究面向AI和未來的產(chǎn)品，必須研究Copilot。

值得一提的是，在這個結(jié)構(gòu)里面，顯然的產(chǎn)品方（微軟）發(fā)言權(quán)更大一些，你仔細看上圖可以看到這產(chǎn)品不是調(diào)用的API，而是OpenAI給微軟做了一份私有部署。（按照奧特曼的說法，微軟應(yīng)該是為此支付了2億美金）

我相信這是模型公司最終需要面對的選擇，客戶太大的時候就需要私有部署這種上門服務(wù)，并且Copilot和GPT-4的這種結(jié)構(gòu)也具有典型性，從中我們可以看出什么來呢？

02 技術(shù)創(chuàng)造新價值，產(chǎn)品拿走利潤

IT這行當(dāng)這些年有個隱形的運轉(zhuǎn)規(guī)則，可以有兩種表述：

一種就是標(biāo)題：技術(shù)創(chuàng)造新價值，產(chǎn)品拿走利潤。

另一種則是：硬件創(chuàng)造新世界，軟件拿走利潤。

這倆是橫看成嶺側(cè)成峰，本質(zhì)是一樣的。

對于前者，典型的案例可以是圖形用戶界面。施樂創(chuàng)造了這種技術(shù)，蘋果和微軟借助它成就了自己的大業(yè)。后續(xù)移動互聯(lián)網(wǎng)這些技術(shù)比如4G和蘋果其實關(guān)聯(lián)不大，但還是蘋果拿到了整個移動互聯(lián)網(wǎng)中最豐厚的利潤。

對于后者就更簡單一點，比如在PC互聯(lián)網(wǎng)年月，所有賣PC的加在一起的市值也不如一個做應(yīng)用的，比如阿里巴巴，當(dāng)然更不如微軟這個做操作系統(tǒng)的。

透視OpenAI的時候我們用前一個視角:技術(shù)創(chuàng)造新價值，產(chǎn)品拿走利潤。

肯定是成功的AI產(chǎn)品才能助推起成功的AI，假如各種成功產(chǎn)品都微軟這么整，那產(chǎn)業(yè)的分工是什么樣子呢？

各種應(yīng)用是做汽車的，OpenAI是做發(fā)動機的。

挑戰(zhàn)是即使OpenAI角色類似做發(fā)動機的，日子卻可能遠遠不如它們：

第一，一方面開源、競對全上來后，基于模型的技術(shù)會貶值很快；

第二，巨額投入下不來，不管是人員成本還是訓(xùn)練成本。

第三，渠道沒了，你怎么變現(xiàn)啊。我不相信買了花了30美金買了微軟的訂閱的人，還會買OpenAI 50美金的。所以整個AI越成功（應(yīng)用繁榮），OpenAI越虧損。虧損到什么程度呢？

根據(jù)最新FutureSearch報告，OpenAI一年差不多是35億美金的收入，其中：

ChatGPT Plus訂閱貢獻了其總收入的55%，約19億美元；

針對大型企業(yè)客戶的ChatGPT Enterprise貢獻了21%的收入，約7.44億美元；

面向中小企業(yè)和團隊用戶的ChatGPT Team貢獻了8%的收入，約2.9億美元；

最后，API接口服務(wù)貢獻了15%的收入，約5.1億美元。

Sam Altman公布微軟差不多每年2億美元收入。

拿現(xiàn)在的比例計算，虧損的程度是企業(yè)、個人收入等都整沒了，就剩下微軟這2億美金。

所以OpenAI的根本問題是產(chǎn)業(yè)位置不好，不是現(xiàn)在不賺錢，也不是找不到錢。琢磨事讀者群里的Pin同學(xué)看了新京報的文章后觀點很是一陣見血：你讓英偉達老黃出錢養(yǎng)OpenAI，他干不干？肯定干。

所以O(shè)penAI的核心問題是產(chǎn)業(yè)位置不好。

這是個只能求包養(yǎng)的產(chǎn)業(yè)位置。核心驅(qū)動力是必須始終站在領(lǐng)頭羊的位置。一旦減緩減弱，幾番折騰后，最終就會被微軟這種巨頭吞了。

所以對于OpenAI搞好AI大模型是起點，但最終的產(chǎn)業(yè)位置則取決于能否突破這個起點。OpenAI顯然認識到了這點，也認識到了包在自己周圍、巨頭設(shè)下的銅墻鐵壁，因此SearchGPT、機器人、GPTs不停的折騰，但整體看下來產(chǎn)品力比較弱，很危險。

參照：AI不缺概念，甚至不缺技術(shù)，但實在缺產(chǎn)品

進一步感興趣同學(xué)可以來聊聊這個話題：

OpenAI其實需要干好一個產(chǎn)品

OpenAI在不停的折騰，讓自己在產(chǎn)品上的厚度能起來。

但這團隊看起來干研發(fā)更適合，干產(chǎn)品則有點懸。

過去研發(fā)的年月里CEO、首席科學(xué)家、總裁三個人構(gòu)成了一種很有意思的均衡狀態(tài)。CEO代表公司運營和愿景，首席科學(xué)家代表AI，總裁代表工程。Brockman的博客和發(fā)言里面有清晰的他協(xié)調(diào)研究與工程團隊的記錄，從中也可以看出這個團隊當(dāng)初是多么的默契。（高級場域）

但這個團隊打破產(chǎn)業(yè)位置上先天不足，并且后天還折騰傷元氣了。

這個偏研究的團隊，其成績已經(jīng)舉世公認，不必多說。但這個配置做SaaS產(chǎn)品是可以的。SaaS產(chǎn)品是簡單產(chǎn)品邏輯，模型權(quán)重可能占90%，外面做簡單封裝就可以了。

可現(xiàn)實也很明顯，這樣的產(chǎn)品支撐不了OpenAI的突圍，參照Copilot的內(nèi)部架構(gòu)你就就發(fā)現(xiàn)，真想突圍那就必須系統(tǒng)級的產(chǎn)品。Copilot外圍那一坨東西不管是代表Client的Word ，Excel，還是代表數(shù)據(jù)整體性的Graph，還是產(chǎn)品的整體體驗性，這看著怎么也是這個團隊的巨大挑戰(zhàn)。

何況現(xiàn)在這團隊還自己折騰出來點內(nèi)傷，人數(shù)變多，但如果內(nèi)核被稀釋，其實戰(zhàn)斗力是減弱的。

突破產(chǎn)業(yè)位置的核心是產(chǎn)品，但這團隊看著不是干能突圍的產(chǎn)品的。

參照：AI上國內(nèi)團隊好像被甩開了？差錢？差人？

回到ToB，ToC的老話題

模型因為沒有行業(yè)屬性，所以直接基于它的產(chǎn)品是可以同時ToB和ToC的，但做上層的產(chǎn)品就不行，行業(yè)屬性上來之后，要想做到95分，那你必須選擇。你可以主要做一個順道做另一個比如蘋果是主要C端，順道B端。

OpenAI在這個選擇上，傾向性比較明顯，它選C端。

從戰(zhàn)略上，這無疑是對的 ，在B端微軟這些公司層層堆疊了一套復(fù)雜的產(chǎn)品棧，根本不是一個拉風(fēng)的產(chǎn)品就能顛覆的。

蘋果產(chǎn)品能力再優(yōu)秀，讓它用這種能力顛覆ERP也是不靠譜的。

C端是能夠迅速突破，并且奠定突圍的根基的。

關(guān)鍵是產(chǎn)品根本不是東試一下，西試一下就行的。就好比SearchGPT和機器人這倆產(chǎn)品，每一個都需要巨大團隊，并且其中模型的權(quán)重可能都下降到30%。

但隨便干那個都必須把模型放產(chǎn)品下面，并使出洪荒之力。但在OpenAI看著大概率是把產(chǎn)品放模型下面，配合著熱鬧一下。大家想想GPTs，所以這是困境。

OpenAI的領(lǐng)袖人物們里看著都不是做產(chǎn)品的。Sam Altman做戰(zhàn)略可能還適合，甚至做政治家、思想家可能也還行，這兄弟近來好像還對政治感興趣。

如果真干上述產(chǎn)品，它們其實缺個喬布斯。并且還要駕馭兩種完全不一樣的基因，一種是技術(shù)驅(qū)動，一種是用戶驅(qū)動。挑戰(zhàn)更大，畢竟蘋果當(dāng)年核心的是觸屏的交互方式，其它的核心技術(shù)就很少有自己做的。

而OpenAI打破不良產(chǎn)業(yè)位置的關(guān)鍵則有兩個：

一個是GPT5是不是還能保持絕對領(lǐng)先，一個是能不能推出自己的站得住的產(chǎn)品。否則會變成啟動了一波浪潮，但時隔多年后，再看。其實這浪潮和自己也沒什么關(guān)系。

這不就是為他人作嫁衣裳么。

03 小結(jié)

技術(shù)創(chuàng)造新價值，產(chǎn)品拿走利潤，在這個行業(yè)里近乎鐵律，所以真對AI感興趣的同學(xué)保持現(xiàn)場感知第一關(guān)鍵。

這也就是AI碰撞局總講：現(xiàn)場問題，底層邏輯，相望而行，和而不同的根本原因。真的定義好產(chǎn)品，創(chuàng)造好產(chǎn)品，在國內(nèi)也會有大模型給產(chǎn)品配套的那一天。

所以大模型公司是AI浪潮的起點，但不是AI浪潮的主流。國內(nèi)小米似乎采取了這么個策略，專心干自己的產(chǎn)品，靜待大模型的發(fā)展。