但纳德拉显然不会甘心 。
事实上 , 微软早在2006年就启动了AI与隐私相关的早期研究 。 自2010年以来 , 负责语音处理和语言理解研发的部门一直由微软研究院副总裁Peter Lee领导 , 这些功能被用到Office办公软件和Bing搜索引擎中 , 为对话转录、语法检查等功能提供技术支持 。 此后微软一直利用先进的AI技术 , 潜移默化地改善各类产品的用户体验 。
不过 , 着眼下一个革命性技术研究的微软研究院 , 更多专注于研发本身 , 而对商业价值置若罔闻 , 因此其取得的研究突破并不易直接商用 。
正当纳德拉为微软在AI方面的惜败而愁眉难展 , 一个千载难逢的机会摆在了他的面前——成立短短几年就开发出诸多复杂AI工具的OpenAI , 正在寻找融资机会 。
▲纳德拉在2022年11月谈到OpenAI和微软的AI产品在纳德拉指挥下 , 微软2019年给OpenAI投资了10亿美元 , 2020年买断了GPT-3背后基础技术的独家许可 , 从此与OpenAI建立了日益深厚的关系 , 并换来相当多的优待 , 包括OpenAI大部分技术用于Bing搜索引擎等产品的优先授权 , 以及Azure云平台成为OpenAI的独家云供应商 。
这个新的联盟很快结出硕果 。 在OpenAI发布GPT-3大模型后没多久 , 微软就悄悄地将GPT-3集成到自家产品中 , 比如改善Office的自动补齐单词等功能、优化语音转文本工具 。 一位微软高级销售经理称 , 微软推出OpenAI功能的速度比之前在微软研究院从事AI开发的工具要快得多 。
OpenAI也越来越离不开微软的软件和硬件 。 外媒消息称 , OpenAI模型在Azure中占用的空间和计算比微软语言模型Turing-NLG更多 。
▲一些大型语言模型的参数规模对比对于像大型语言模型这样的计算密集型开发 , 降低成本至为关键 。 假设每月有1000万用户 , 每天运行ChatGPT的成本估计高达100万美元 。 纳德拉曾透露 , 微软已经建造了一台超级计算机来处理OpenAI的工作 , 能以竞争对手一半的成本处理一些AI计算 。
除此之外 , 由于微软是OpenAI最大的投资方 , 在OpenAI推出每月20美元的ChatGPT Plus订阅服务后 , OpenAI从ChatGPT收到的商业报酬越多 , 也就意味着微软能获取更大的回报 。 OpenAI预期今年收入将达到2亿美元 , 明年达10亿美元 。
据外媒报道 , 微软最多可以持有OpenAI超过1/3的股份 。 OpenAI一旦开始盈利 , 在返还First close partners(FCP)后 , 75%的盈利将回报给微软 , 25%的给员工和FCP 。 然后 , 2%给OpenAI非盈利机构 , 41%给员工 , 8%给FCP , 49%给微软 。 待各方都达到收益上限 , 100%股权全部返回给OpenAI的非营利机构 。
▲OpenAI投资回报结构(图源:Fortune)不过 , 金钱上的回报只是蝇头小利 , 真正潜藏的巨大价值在于ChatGPT在短期内聚集的庞大用户 , 数百万用户的试用反馈将OpenAI的先发优势如同滚雪球般越滚越大 , 促使它成为ChatGPT类产品的规则制定者 。
这也就不难理解为何很久“两耳不闻公司事 , 一心专注搞慈善”的微软创始人比尔·盖茨也给予超高评价 , 称像ChatGPT这样的AI技术 , 重要性不亚于PC(个人电脑)和互联网 。
今天 , 随着OpenAI研发的飞速突破 , 微软的野心已经不可同日而语 。
微软想要将包含ChatGPT在内的基于GPT-3.5和GPT-4的更高级功能 , 加入Azure、Office、Teams、Bing等产品 , 从而继续主导信息时代的生产力工具 。
▲纳德拉透露计划将ChatGPT加入Azure OpenAI服务为了尽快达成这些目标 , 微软已经将OpenAI研究人员调往微软产品组 , 以加快实现商用创收 。
三、谷歌迎敌:投资OpenAI对手、测试ChatGPT竞品、设计新搜索页面ChatGPT背后的OpenAI , 正因其惊人的创造力与人才密度 , 引起全球大型科技企业的警惕 。
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