微软离Altman越近，离OpenAI就越远！

本文介绍: 大数据产业创新服务媒体——聚焦数据· 改变商业在OpenAI这场连续剧中（之所以说是连续剧，这个事情肯定没完，后面肯定还会出续集），让我倍感意外的是，Alt m an刚跟OpenAI分手，“离婚手续”都还没办齐，转头就投入了微软的怀抱，火线入职微软。如果说他们之前是“清白”的，没有勾连，这谁能信。这说明一个问题，OpenAI罢免Alt m an，并没有冤枉他。为什么这么说？我们来详细说道说道。不被科技巨…

大数据产业创新服务媒体

——聚焦数据 · 改变商业

在OpenAI这场连续剧中（之所以说是连续剧，这个事情肯定没完，后面肯定还会出续集），让我倍感意外的是，Alt m an刚跟OpenAI分手，“离婚手续”都还没办齐，转头就投入了微软的怀抱，火线入职微软。如果说他们之前是“清白”的，没有勾连，这谁能信。

这说明一个问题，OpenAI罢免Altman，并没有冤枉他。为什么这么说？我们来详细说道说道。

不被科技巨头控制，是OpenAI绝对的红线

我们需要回顾一下，OpenAI成立的初衷是什么？当初，马斯克和阿尔特曼等人，担心谷歌垄断人工智能，尤其是担心DeepMin d率先开发出AGI，这样的技术被谷歌垄断，对人类不利。所以，几个人一合计，决定创立一个开源的、非盈利的组织，避免AGI这样的技术被谷歌这样的巨头所垄断。

担心被谷歌垄断，创立的OpenAI，后来却与微软越走越近。所以，越来越多人担心，OpenAI被微软控制。刚逃出谷歌的狼窝，转头就进入微软的虎穴，搞了半天折腾了一个寂寞，那创立OpenAI是为了什么？

所以，在OpenAI原教旨主义者（遵守《OpenAI宪章》）的一群人眼中，如果说Altman过渡商业化以及对安全风险的忽视，还可以谅解，但跟微软“眉来眼去”是绝对不能容忍的。他们不会容忍自己为人类创建AGI的果实，被微软偷偷摘了桃子。

但事实情况是，在Altman的主导下，OpenAI与微软的关系越来越暧昧。

某种程度上，OpenAI已经被微软“包了饺子”，已经成为一块“夹心饼干”。何出此言？

在目前的结构中，Cha tGPT的底层算力，用的是微软云，也就是说微软云是OpenAI的底层基础设施；在上层，微软的必应、Office365等多个应用，都全面接入ChatGPT。某种程度上，微软控制了ChatGPT的商业化应用，尤其是B端商业化应用。

上层应用和下层基础设施，都被微软控制，而且微软的巨额投资还让其股份占比越来越大，OpenAI可不就是被微软“包饺子”了么？

而主导这一切的，无疑就是Altman。难怪当得知Altman被罢免时，听说微软的CEO纳德拉异常愤怒。

此次，Altman前脚刚离开OpenAI，后脚就入职微软，这要说他们之前没“奸情”，谁能信？Altman与纳德拉在推特（“X”）上的互动，看着都有点肉麻。

微软离Altman越近，离OpenAI越远！

既然Altman与OpenAI闹掰了，并投入微软怀抱。那接下来一个关键的看点，就是微软怎么处理OpenAI的关系。

在探讨微软与OpenAI的未来关系时，我们可以轻松地将这场科技界的“肥皂剧”概括为两个剧本。

第一个剧本：想象一下微软扮演着一位精明的赌徒，左手拿着内部大模型的筹码，右手紧握着OpenAI的合作协议。这就是第一种可能性，其中微软在两个大牌中间游刃有余地下注。

他们会继续在Sam Altman的带领下，研发更强大的AI模型，同时也不松开与OpenAI的紧密合作。在这个方案中，微软既是OpenAI的金主又是其技术合作伙伴，同时将ChatGPT这样的黑科技紧密融入其商业战略。

第二个剧本：微软突然变脸，与OpenAI之间的关系变得岌岌可危。想象一下，微软突然撤回所有资金、算力资源，同时将ChatGPT这个曾经的明星产品从自己的业务版图中一刀切。这种情况下，微软可能会自行研发类似的技术，或者寻找新的合作伙伴，而OpenAI则需要迅速找到新的资金来源和技术支持。

不管哪种情况，微软和OpenAI的未来走向都将对整个科技界产生深远的影响。我们只能拭目以待，看看这场戏码最后会如何上演。

微软怎么做，可能很大程度上取决于OpenAI接下来的行为。OpenAI会怎么做，还有很大的不确定性，毕竟现在OpenAI还要靠金主爸爸们养活。

但是，有一点可以肯定，OpenAI与微软的蜜月期结束了。OpenAI会更加注重自己的独立性，这种独立性可能表现在三个方面：

首先，在融资这块，OpenAI将不再满足于仅仅依赖微软这一个“金主爸爸”。他们可能会像勇敢的探险家一样，走出舒适区，寻找更多的资金来源。这可能包括吸引更多风险投资者的关注，甚至敲响上市的大门。通过这些手段，OpenAI能够减少对微软的财务依赖，从而在财务上更加自立。

其次，在算力这一块，OpenAI可能会像一位智慧的农夫，不再只种一块地。他们可能考虑多云策略，既使用微软云，也采用亚马逊AWS、谷歌云等其他云服务提供商的资源。这不仅能降低对单一供应商的依赖风险，还可能带来成本效益。甚至，OpenAI也可能像个勤劳的建筑工人，自己动手，丰衣足食，建设自己的GPU计算集群。

最后，在商业化方面，OpenAI的策略可能会像一位多面手艺人，不再只依赖微软的“全家桶”。他们可能会拓宽自己的商业合作网络，与更多第三方企业合作，将自己的产品和服务，比如ChatGPT，融入到更广泛的业务场景中。这不仅能增强OpenAI的市场影响力，还能提高其产品的多样性和竞争力。

微软和OpenAI的关系，现在就像一对曾经激情四射的情侣，逐渐步入了理性的“亲情时代”。OpenAI作为这段关系中渐趋成熟的一方，明显开始寻求更多的自主权和独立性。

入职微软的Altman，能复制ChatGPT么？

还有一个问题很关键，那就是Altman加入微软，大概率做的事情跟OpenAI差不多。而且，OpenAI很可能有不少员工，会追随Altman。微软现在的态度是，要钱给钱，要人给人，要资源管够，摆出一副誓要干翻OpenAI的态势。

那么，Altman能在微软做出一个媲美甚至超越GPT-4的产品么？我对此持怀疑态度。

为什么这么说？

在Altman加入之前，微软就没有加足马里搞大模型么？显然不是，但凡微软自己能搞出一个ChatGPT这样好的产品，他会愿意受OpenAI这份气？

事实上，不仅微软，谷歌、亚马逊等一众科技巨头，哪一个不是卯足劲推进自己的大模型项目？这么久过去了，有人成功么？别说微软，就是发明了Transfomer架构的谷歌，现在自己的大模型产品都还拿不出手。

要论人才、资源，这些科技巨头哪一个不能碾压OpenAI？那他们为什么现在都拿不出媲美ChatGPT的产品？

有一个关键的原因，那就是大模型本身就是一个黑箱。别说谷歌、微软，就是OpenAI自己，让他从头走一遍，都不一定能做成现在的ChatGPT，这是他们自己承认的。

直到现在，没有任何人能搞清楚大模型具体的工作机理，更搞不清楚大模型的智能是怎么“涌现”出来的。在未来几年内，都不太可能能解开大模型的黑箱。

大模型的能力，不像是一个标准的数学函数，可以一步步的推理出来。并没有一个标准的步骤，来告诉人们怎么一步步搭建出一个GPT-4。现在的ChatGPT，有一定的“运气”成分在里面，在大量的试错中，一点点试出来的。

大模型的“黑箱”问题是来自于哪里呢？

大型神经网络模型如GPT系列的非线性和复杂的内部结构，是理解其工作机制的一大难点。这些模型包含多个处理层，每层都进行着复杂的数学运算，而层与层之间的相互作用又增加了额外的复杂性。正是这些非线性层的叠加和交互，使得模型能够从简单的输入数据中提取出复杂的模式和关联，从而执行复杂的任务，如语言理解和生成。

非线性是神经网络中的核心特征，它允许网络捕捉输入数据中的复杂、非直观的关系。每个神经元（或节点）在接收输入后，通过非线性激活函数处理信息，这些激活函数决定了信息是否及如何传递到网络的下一层。由于每个激活函数的输出不是输入的线性映射，模型能够学习并表现出高度复杂的数据表示。

然而，正是这种非线性和层间复杂的交互，也造成了理解上的困难。当上千亿个这样的非线性神经元相互作用时，理解每个单独神经元的贡献、追踪信息在网络中的具体流动路径，以及预测网络对特定输入的反应，都变得异常复杂。这不仅需要深刻的数学和编程知识，还需要对模型架构的深入理解。

因此，大型神经网络模型的非线性和复杂的内部结构，是使其成为“黑箱”的重要因素之一。这些模型虽然在处理复杂任务时显示出惊人的能力，但同时也带来了理解和解释上的重大挑战。

此外，参数量巨大、训练数据复杂，进一步加剧了“黑箱”问题。上千亿参数在训练过程中通过机器学习算法调整以优化性能，但正是因为这些参数众多且相互关联，使得理解模型的具体决策过程变得异常复杂。而数据的多样性和丰富性，意味着模型在学习过程中接触到各种各样的信息和语境，这使得追踪模型为何作出特定响应变得更加困难。