ChatGTP越聊越賺錢!OpenAI擬售3億美元股份,估值飆到290億
ChatGTP越聊越賺錢!OpenAI擬售3億美元股份,估值飆到290億

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。

延伸閱讀:ChatGPT再度點燃AI戰火,一文盤點「GAFAM」軍備競賽!誰會笑到最後?

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

關鍵字: #AI
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
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ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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