微软，一度是OpenAI最坚定的支持者。从2019年算起，微软累计向OpenAI投了130多亿美元。
但最近，这事的风向有了变化。
乌鸦君注意到，今年下半年以来，微软CEO纳德拉和微软AI部门CEO苏莱曼在不同场合，都谈到了对基础模型价值的担忧。
纳德拉更是直言：
AI的网络效应只存在于在应用层，因此没有必要在单一模型上投太多钱。
如今，奥特曼仍然带着OpenAI，向着AGI的目标狂奔，而微软却似乎泄了气。作为全球估值最高模型公司的最大股东，微软对模型的态度变化值得我们重视。
01 微软：AGI不是未来，能落地的应用才是
今年10月，微软AI部门老大苏莱曼在第三届IA峰会上发表了对模型发展的三个判断：
第一，预训练模型将被商品化。
第二，不认可AGI概念。在他看来，智能的定义应该是：在正确的时间使用正确的工具。简单来说，不同场景用不同的模型，未来医疗、法律和金融等领域将会有专门的模型。
第三，模型真正的优势在于微调，而影响微调的关键是数据反馈和高质量的人工团队，这不是一个技术问题，而是一个运营问题。
作为微软AI部门的老大，苏莱曼的态度一定程度上代表微软的看法。就在不久前，微软CEO萨蒂亚·纳德拉在一次访谈中，也表达了自己的看法：
第一，模型层面会出现多个赢家，未来每个云厂商都会有很多模型，围绕这些模型还会出现应用服务器。
第二，投资OpenAI，是因为其能帮助微软建立先发优势。但现在，建立这种优势的难度越来越大。
第三，追逐模型能力终究会有上限。这个过程会受到经济性的限制，即使跑出来了，别人也能迅速跟进模仿。AI的网络效应只存在于在应用层，因此没有必要在单一模型上投太多钱。
微软认为，模型最终会变成一种通用基础设施，逐渐走向标准化和同质化，一味追求模型领先性没有太大意义，应用层落地才是最重要的。
反观OpenAI采访中透露出的信息，完全就是另一个故事了。
02 OpenAI：技术领先是商业回报的基础
12月6日，OpenAI研究科学家Noam Brown在一次专访里，讲了三个观点：
第一，AGI肯定会实现。由于测试时间计算的突破，AGI实现的时间大大缩短了。
第二，未来我们只会拥有单一的模型，不仅拥有o1的深度推理能力，还有GPT-4那样的快速响应能力。
第三，未来的模型拥有更强的自主性，能够自行分解复杂问题并找到解决步骤。在这种情况下，很多为了克服现有模型的局限性而设计的工作将变得毫无意义。
今年11月，OpenAI CEO奥特曼在接受一次采访中表示：
第一，通往AGI的道路现已清晰可见，AGI预计将在2025年到来。
第二，虽然模型会贬值，但投入性价比可观。
第三，大模型不是互联网逻辑，而是晶体管的逻辑。互联网是低门槛，而AI不是。模型的规模效应就像晶体管的摩尔定律一样，让大模型拥有极大的扩展性。领先的技术性是保证用户粘性和商业价值的基本要素。
OpenAI则认为，模型即产品，强大的模型最终会解决一切问题。由于模型的规模效应长期存在，模型性能的竞争没有尽头，只有维持技术长期的领先性，才能实现最大的商业回报。
03 分歧的核心，还是“钱”
其实，最根本的问题还是出现在”钱“上。尤其当付出与回报的比例越来越小，双方产生分歧是意料之中的事。
落到具体环节上，微软对模型表态的变化，大致可以归结为三个原因：
第一，投资OpenAI的性价比正在变低。
正如纳德拉所说，当初投资OpenAI，是因为微软判断OpenAI在模型上领先其他模型两年。微软与OpenAI合作的目的是，将模型技术优势转化为自身产品优势，推动云计算业务增长。
但现在，情况完全变了。
各家模型的差距越来越小，不仅OpenAI自己的市场份额在下降，给微软的业务价值也越来越低。
根据微软三季报数据，Azure业务增速只有33%，较上季度环比下降1%。虽然三季度AI收入增长12%，但传统需求的增长却放缓了2%。
更打击市场情绪的是，微软对Azure 下季度增速的指引是再环比放缓1~2%。换句话说，AI非但没能带动Azure的增速明显拉升，反而在不断放缓。
第二，随着OpenAI野心越来越大，与微软的竞争正在加大。
据The Information 报道，今年3月，OpenAI通过销售其模型的访问权限，大约产生了 10 亿美元的年化收入。相比之下，今年6月，微软Azure的OpenAI服务才刚刚达到了10亿美元的年化收入。
也就是说，在API接口的销售收入上，OpenAI已经遥遥领先于微软。
这背后代表着一个趋势：微软的捆绑销售策略正在失效，越来越多的客户开始选择绕开微软，直接向OpenAI购买产品。
OpenAI还在不断扩张销售团队。根据最新数据，OpenAI销售团队规模已经达到300人，占据1600名总员工的五分之一。
此外，OpenAI还在不断更新ChatGPT平台，向着“超级APP”挺进。随着业务版图的扩张，OpenAI与微软的矛盾激化将不可避免。
第三，微软对模型判断，或许也受到了亚马逊的影响。
作为全球第一大云厂商，亚马逊在AI领域的动作颇为低调。除了投资Anthropic外，亚马逊在AI上很少有大动作。
但其实亚马逊的AI战略很清晰，就是押注“生成式AI产品化”，将产品和服务作为发展的核心，构建更易于使用、可访问的平台，降低用户群体使用AI的门槛。
AWS认为，未来生成性AI将更为普遍，不仅仅是一个附加功能，而是成为计算基础设施的一部分。而产品化的必要途径是，大模型重要性会逐渐降低，不同用途的模型对用户来说差别不大。
之所以做出这个判断，是因为亚马逊CEO安迪·贾西在公司内部发现了一个有趣的现象：
产品开发的多模型趋势。
事情是这样的。起初，安迪·贾西认为几乎所有人都会选择Anthropic的Claud模型，因为这是目前市场上性能最优的模型之一。
但让安迪·贾西没想到的是，生成式AI应用的开发过程中所使用的模型种类也非常多样化，既有Llama模型、Mistral模型，还有我们的自研模型以及一些自定义模型。
这让安迪·贾西得出一个判断：永远不会有“一统天下的工具”。而显然，现在微软也相信了这个判断。
不过话说回来，表面上看，微软与OpenAI关于模型商品化的争论，只是一个产业趋势的判断。但其实更深层次的问题是，大模型与应用之间价值应该如何分配。
随着大模型能力下沉和行业应用演进，二者必然会在不同阶段争夺更多利润。从这个角度上说，微软和OpenAI之间出现矛盾只是时间问题。
