ChatGTP越聊越賺錢！OpenAI擬售3億美元股份，估值飆到290億|數位時代 BusinessNext

ChatGTP越聊越賺錢！OpenAI擬售3億美元股份，估值飆到290億

聊天機器人ChatGTP的創建者OpenAI正在就出售現有股份事宜，儘管OpenAI還沒有產生太多收入，但它有望成為美國估值最高的初創公司之一。

據知情人士透露，熱門AI聊天機器人ChatGTP的創建者OpenAI正在就出售現有股份事宜與投資者進行談判，此次融資對該公司的估值約為290億美元。儘管OpenAI還沒有產生太多收入，但它有望成為美國估值最高的新創公司之一。

知情人士表示，風險投資公司Thrive Capital和Founders Fund正在洽談入股事宜，此次售股可能為OpenAI帶來至少3億美元收入。這筆交易將以收購要約的方式進行，投資者可以從OpenAI員工等現有股東手中購買股票。

據《華爾街日報》報導，這筆新交易將使OpenAI的估值比2021年進行融資時高出大約一倍，當時其估值約為140億美元。OpenAI已經產生了數千萬美元收入，其中部分來自向開發者出售其人工智能（AI）軟體，但許多投資者對該公司能否從這項技術中獲得更高收入表示懷疑。

知情人士說，目前尚未達成最終協議，融資條款也可能會改變。 OpenAI拒絕對此置評。

OpenAI去年發布了一系列基於AI的產品，吸引了大量關注，包括圖像生成程序Dall-E 2和聊天機器人ChatGPT。如果能以上述估值水平完成融資，OpenAI將成為少數幾家能夠在私募市場以更高估值籌集資金的初創企業之一。鑑於去年科技股暴跌，私募市場的投資者對參與新交易變得更加謹慎。

《華爾街日報》報導稱，微軟公司也在就增加對OpenAI的投資進行深入談判。 2019年，微軟向OpenAI投資了10億美元，並成為其首選合作夥伴。通過借用OpenAI的技術，微軟成功將其搜尋引擎必應和設計應用Microsoft Design等服務商業化。

OpenAI是一家非營利性組織，成立於2015年，由科技投資者薩姆·阿爾特曼（Sam Altman）領導，目標是從事能夠造福人類的AI研究。該公司最初的支持者包括特斯拉首席執行伊隆·馬斯克（Elon Musk）、職業社交網站領英的聯合創辦人里德·霍夫曼（Reid Hoffman）以及阿爾特曼。

在阿爾特曼的領導下，OpenAI在2019年創建了營利性部門，這樣它就可以更容易地籌集資金，為訓練AI算法所需的計算能力提供資金。與Alphabet旗下谷歌等規模較大的競爭對手相比，OpenAI在向公眾發布其AI模型方面採取了更快的方式。出於道德因素方面的考慮，谷歌在發布其技術方面更為謹慎。

阿爾特曼在11月30日發布的一條推文中稱，在聊天機器人ChatGPT上線幾天后，用戶就突破了100萬人。許多行業觀察人士稱讚ChatGPT是一項重大技術突破，是未來替代當前搜索引擎的一種潛在選擇。不過阿爾特曼承認，該程序的輸出往往包含事實性錯誤。

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OpenAI希望將來能實現研究人員所說的「通用人工智能」，即完全反映人類智能和能力的技術。在去年12月接受採訪時，阿爾特曼表示，OpenAI的工具可以改變類似於智慧手機的技術，並應對更大的科學挑戰。

阿爾特曼當時稱，OpenAI沒有被收購或上市的計劃，這意味著投資者可能只能通過二級市場出售股票來套現。但阿爾特曼最近告訴投資者，該公司很快就能產生高達10億美元的年收入，部分原因是向消費者和企業收取產品使用費用。據知情人士透露，OpenAI之前的投資者包括Khosla Ventures和對沖基金老虎全球管理公司。

《華爾街日報》此前曾報導，OpenAI將風險投資者的利潤限制在其投資的20倍左右，他們等待出售股票的時間越長，越有可能獲得更高的回報。 OpenAI還表示，這種設定回報上限的投資結構至關重要，可以確保OpenAI的價值不僅能惠及投資者和員工，而且能更廣泛地惠及全人類。

本文授權轉載自：網易科技

責任編輯：傅珮晴、錢玉紘

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。