与谷歌一同在AI的荒野上求索，OpenAI选择了人迹更少的一条路，再次印证“选择有时候比努力更重要”。

《科创板日报》3月19日讯（编辑，宋子乔）十年寒窗无人问，一朝成名天下知。当坐在旧金山先锋大厦的写字楼中埋头写代码的时候，OpenAI首席执行官Sam Altman是否会想到，2023年，自己的面孔将如此频繁地出现在各大科技媒体的封面？

人类是多么喜爱类比思考，如同在互联网2.0时代追问“为什么是苹果？”一样，新问题来了：为什么是OpenAI？

(相关资料图)

长期以来，谷歌一直占据着人工智能领域的头把交椅，基于这一点，这一问题可被进一步具体化——OpenAI为什么能在和谷歌的较量中胜出？

解谜第一步，了解你的探索对象。

▌大卫挑战歌利亚

ChatGPT的开发商OpenAI一出生便“自带光环”——

2015年12月，美国知名VC机构Y Combinator的合伙人兼总裁山姆•阿尔特曼（Sam Altman）、Linkedin创始人里德•霍夫曼（Reid Hoffman）在旧金山成立了OpenAI，特斯拉CEO埃隆•马斯克（Elon Musk）、PayPal联合创始人彼得•蒂尔（Peter Thiel）、Stripe的CTO布罗克曼（Greg Brockman）等人共同认捐10亿美元。

彼时的人工智能领域，17岁的谷歌独领风骚。3个月后，其收编已有一年的DeepMind，以AlphaGo战胜人类围棋世界冠军，也为人工智能行业注入了一针强心剂。

而OpenAI意气风发，将自己定位为非盈利性组织、承诺将免费分享开发代码，目标很明确——遏制谷歌在人工智能领域的垄断地位。

大卫与歌利亚的对决就此拉开序幕。

2019年初，OpenAI宣布从“非盈利”性质过渡到“封顶营利（capped for profit）”，成立子公司OpenAI LP并“抱上金大腿”——引入了微软的10亿美元投资。阿尔特曼也正是在此时辞去了YC集团（Y Combinator的母公司）总裁职务，全身心投入到OpenAI并担任CEO。

野心有了，但前路荆棘丛生，少年满眼迷茫。

想要成功挑战谷歌在人工智能领域的地位好比蚍蜉撼树，更遑论谷歌CEO桑德•皮查伊（Sundar Pichai）在2016年5月宣布将公司战略转为“人工智能为先”（AI First）。

阿尔特曼曾在2019年被问及OpenAI要如何实现盈利，他坦言，“老实说，我们不知道（honest answer is we have no idea）”。

▌选择大于努力

与其将ChatGPT背后的大模型GPT视作一个颠覆式创新，倒不如说它是站在前人肩膀上的集大成者。

GPT的“T”是指Transformer架构，该架构是其技术底座，由谷歌研发而成，已经开源。特斯拉自动驾驶、预测蛋白质结构的AlphaFold2模型都是在Transformer的基础上构建的。

起点明显低于谷歌，OpenAI要如何翻盘？

阿尔特曼的一句话给出了解谜线索——“无论做什么创业公司都会很辛苦，不如干票大的。”（Startups are very hard no matter what you do , you may as well go after a big opportunity.）

“a big opportunity”是什么？大模型是也。

2015年之前，人工智能的江湖，小模型遍地走。有科技业内人士分析称，国内在ChatGPT上落后的原因，是之前把资源更多地放在产业互联网和B端业务，涉及的是产业端的小模型，而没有把精力放在面向C端的通用人工智能，导致错失了时间窗口机遇。

当然，一直以来，大模型也是谷歌在内的大公司的研究方向。但能做到“孤注一掷”、“钟爱”GPT路线的，只有OpenAI一家。反观谷歌先后推出了BERT、T5、Switch Transformer、PaLM-E等模型，可谓广撒网。

即便在与谷歌的较量中长期落于下风，OpenAI也没有放弃将GPT作为唯一路线——

与谷歌一同在AI的荒野上求索，OpenAI选择了人迹更少的一条路，再次印证“选择有时候比努力更重要”。

▌被贵人“放养”的义子

10亿美元的启动资金让OpenAI含着金汤匙出生，但奈何其花钱如流水，上千亿规模的大模型光训练费用就要上百万美金。投靠微软后OpenAI丝毫不该本性，前者好比收了一个大手大脚却不争气的义子。

微软选择了“放养”，用金钱为GPT大模型打造一条护城河。但天下没有免费的午餐，微软并不是为了做慈善。

阿尔特曼的作用再次体现，他多次飞去西雅图，为微软CEO萨蒂亚•纳德拉（Satya Nadella）现场展示OpenAI的模型。

经过多次谈判，两者达成了独特的合作模式：

这笔买卖，纳德拉并不吃亏。据市场消息，在2019年到2023年之间，微软又投资了20亿美元。

▌再度借势谷歌实现技术跃迁

在通往大模型的路上，OpenAI用七八年的时间只磨一剑，此刻霜刃未试，只需一阵恰如其分的东风。这阵风起于2022年——最新版本的GPT实现了量变到质变的突破，完成了技术跃迁，对手谷歌起到了关键作用。我们可以来回顾这个过程：

如今，GPT大模型被称为暴力美学的典范，验证了“模型越大，性能越好”的逻辑。但曾几何时，这一逻辑长期跑不通。

在这个阶段，即便最大的 GPT-3，其性能也不能胜过小模型，故NLP的研究聚焦在更小的模型或者高效参数适应，大模型前途一片黯淡。

转机出现在2022年1月。一位谷歌研究员对模型训练方式做出了一个小小的改变，正是这个创新，彻底改变了大模型的命运。

该研究员叫Jason Wei，他提出了“思维链”的概念，一种针对模型训练的离散式提示学习方式。简单来说，就是将问题的“思维过程”提示给模型，指导它获得更好的答案。

之后的故事，如你所见：ChatGPT甫一上线，上百万用户疯狂涌入并在社交媒体上转发对话截图；大洋彼岸的中国，股市里一众板块你方唱罢我登场，而这一切都发生在短短四个月之内。

▌结语

如果非要为OpenAI的成功寻求一个答案，那么你可能得到一句口水话：OpenAI做对选择并坚持了下去，期间找到“贵人”微软相助守住了这份少年意气，没有放弃每一个借力向上的机会。

如今，更有无数追随者正奔赴大模型领域，它们追寻着OpenAI的选择，但是行百里者半九十，能否坚持下去就要看各自的本事了。