OpenAI估明年可賺10億美元，收入翻兩倍！但微軟拿的卻沒想像多？|數位時代 BusinessNext

OpenAI今年有望產生2億美元的收入，較2022年增長150%。該機構預測，到2024年，OpenAI收入可能達到10 億美元，這意味著較目前的水平翻兩番。微軟對OpenAI的押注使其在人工智慧時代獲得了有望超越Google的先發優勢。

OpenAI對投資人設有「利潤上限」？

如今微軟正在將OpenAI的技術整合到包括Bing搜尋引擎、GitHub編碼工具以及Microsoft 365和微軟雲Azure等多個業務中，預計每年可為微軟帶來數百億美元的新收入。

這也使得微軟對OpenAI曾經低調的這起投資，成為風險投資界和二級市場投資人密切關注的話題。OpenAI的估值已經達到近300億美元，而過去三個月，微軟股價累計漲幅超過30%。

根據研究機構PitchBook的資料，OpenAI今年有望產生2億美元的收入，較2022年增長150%。該機構預測，到2024年，OpenAI收入可能達到10 億美元，這意味著較目前的水平翻兩番。

前百度高層陸奇近日在一場內部分享會上提出觀點，他預測OpenAI未來的市值會是Google的數倍，甚至可能成為全球首家超十萬億美元市值的企業。

「陸奇判斷GPT大模型是一個非常重要的資訊革命，因為此前所有的科技公司都是承擔資訊搬運的工作，但這次完全不同，大模型將把AI的邊際成本變成固定成本，隨著使用者的增多，這種成本將趨近於零。」一位參加內部分享會的人士表示。

不過，根據OpenAI的兩名高層在2019年發表的一篇部落格文章，當時公司通過設立一個名為OpenAI LP的「利潤上限」實體，限制了OpenAI首批投資者賺取超過其投入資金100倍的收益。所以，對於微軟等後來進入的投資人而言，他們的利潤回報更低。

這意味著在微軟收回投資後，它將獲得OpenAI LP一定比例的利潤，最高可達商定的上限，其餘部分將流向該非營利機構。

這種設定「利潤上限」的商業模式在矽谷並不常見。在矽谷，「投資回報最大化」一直是風險投資界的首要任務。OpenAI的創始人和早期支持者之一馬斯克（Elon Musk）今年以來已經多次在Twitter上表達了他對OpenAI所有權結構的擔憂，尤其是考慮到微軟的控制力。

「OpenAI 最初是作為開源（這就是我將其命名為‘Open’AI 的原因）、非營利性公司建立的，以作為抗衡Google的力量，但現在它已成為一家閉源、利潤最大化的公司，由微軟有效控制。」馬斯克在 2 月份發推文說，「這根本不是我想要的。」

微軟實拿多少不知道，但行銷效果已經回本

微軟不僅是OpenAI的投資者，作為OpenAI研究、產品和開發者程式介面的計算能力的獨家供應商，微軟更為後者提供了大量的資本和資源。由於大量企業都在爭相將他們的產品與OpenAI內建，這意味著在微軟的雲伺服器上正在運行大量的工作負載。

雖然OpenAI不見得能直接為微軟帶來回收利潤，但是，光是這一波OpenAI帶來的AI風潮，以及微軟為身為金主以及搶先使用的人來說，各種行銷效果滿滿，也可以說是已經回本了。

美國富國銀行分析師Michael Turrin在一份報告中預計，OpenAI的能力可能會為微軟帶來超過300億美元的新年收入，其中大約一半來自Azure。

儘管微軟並未披露其AI業務的規模，但微軟CEO納德拉曾在去年10月份表示，微軟Azure機器學習服務的收入已連續四個季度實現翻番。

在去年12月的微軟年度股東大會上，納德拉還表示：「即便是當今最流行的人工智慧應用程式之一ChatGPT，也都是在Azure超級電腦上訓練的。」

今年2月，微軟在其位於美國華盛頓州雷德蒙德的總部舉行了一場新聞發佈會，宣布對Bing搜尋引擎和Edge瀏覽器進行新的人工智慧更新。微軟邀請了OpenAI公司CEO作為講者之一。

目前借助OpenAI的GPT大模型，微軟已經能夠向企業推出Azure OpenAI雲服務，幫助企業發掘大規模的AI與商業場景結合的潛力。

微軟對OpenAI日益強大的控制力也在更大範圍引起懷疑者對於反壟斷的呼聲。 3月28日，德國反壟斷監管機構Bundeskartellamt稱，正在審查微軟的市場支配力，以評估微軟是否存在損害競爭的行為。

資料和隱私保護是另一個挑戰。上個月末，非營利性人工智慧和數字政策中心呼籲美國聯邦貿易委員會（FTC）阻止OpenAI發布新的GPT-4的商業版本，稱該技術「有偏見、具有欺騙性，並對隱私和公共安全構成風險」。

而包括義大利資料監管局在內的歐洲政府機構也正在討論如何對人工智慧進行合理的監管，在保護個人資訊的同時，避免扼殺技術創新。

延伸閱讀：要讓GPT-4更安全，OpenAI找來50個「反派」狂攻擊？抓出了哪些問題？

本文授權轉載自：T客邦

責任編輯：傅珮晴、蘇祐萱

火熱的 AI 風潮掀起客廳革命，到底 AI 電視可以幹嘛？簡單來說，AI 電視透過 AI 處理器與演算法，即時進行 AI 畫質優化、音效調整、智慧語音搜尋和極致的個人化推薦，全面顛覆傳統智慧電視。在 AI 電視功能中，最讓消費者有感的是 AI 畫質優化，但許多人往往忽略了，畫質提升不只關乎演算法，更取決於底層的背光、色彩與控光技術。Sony BRAVIA True RGB LED 電視，正是將軟體思維與硬體工藝深度結合的最好示範。透過創新的 XR 認知智慧處理器搭配 True RGB 技術，精準呈現 AI 電視的畫質優化能力。

AI 電視是什麼？不只是能上網看串流的智慧電視

要理解 AI 電視可以幹嘛，首先必須釐清 AI 電視與一般智慧電視的差異。傳統智慧電視是為電視接上網路，讓使用者單向觀看連網影音。AI 電視則是在智慧電視的基礎上，導入了 AI 處理器與先進演算法，讓智慧電視具備「主動分析與學習」的能力，可即時判斷每一幀影像的畫質特徵、聲音頻率、觀看環境（如白天強光或夜晚暗光），甚至是家庭成員的使用習慣，進而動態調整視聽呈現。簡單來說，傳統智慧電視解決的是「能不能連網看內容」的問題，而 AI 電視解決的是「如何讓內容呈現得最好」的體驗問題。

但當 AI 演算法分析出最佳的畫面設定後，如果硬體無法精準跟上，優化效果就會大打折扣。這也是為什麼高階顯示技術 True RGB 開始受到市場矚目，確保 AI 算出的極致色彩與對比，能精準落地在觀眾眼前。

AI 電視可以幹嘛？從畫質、場景、音效到個人化推薦的四大核心進化

面對消費者的核心疑問「AI 電視可以幹嘛？」，可從四大 AI 電視功能深入拆解。

AI 畫質升頻與降噪：讓低解析度內容更清晰

透過 AI 升頻與降噪技術，可分析解析度較低或經過壓縮的影音內容，改善線條、紋理與雜訊，使畫面在 4K 螢幕上呈現得更清晰。True RGB 則能協助 AI 優化後的畫面亮度、色彩與對比度精準呈現。不過實際效果仍會受到原始片源解析度與壓縮品質影響。

智慧場景辨識：依電影、球賽、遊戲自動調整畫面

AI 電視能即時辨識播放內容，自動調整畫面呈現，比如看電影時調整為劇院感色溫、看球賽即時插幀消除動態殘影、玩遊戲時自動切換至低延遲模式。在不同場景轉換時，True RGB 讓亮度與色彩對比表現依然精準自然。

AI 音效優化：讓人聲與環境音更清楚

AI 音效演算法能分離出人聲對白與背景音效。看動作大片時，能放大環繞立體感；看新聞時，則優化人聲頻率，甚至能根據客廳結構進行空間音效校正。

語音互動與個人化推薦：減少尋找內容時間

AI 語音互動更能理解複雜語意，當你說出「我想看適合週末晚上的搞笑電影」時，AI 便會結合使用者的觀看偏好推薦清單，真正做到懂你所想。

整體而言，在眾多 AI 電視功能中，消費者最能直觀感受到的是 AI 畫質升頻與場景優化。但不論軟體演算法如何強大，都需要有對應的硬體執行力，而 True RGB 正是讓這些高階 AI 畫質能精準落地的關鍵技術。

AI 畫質優化的關鍵：不只靠演算法，硬體也是決勝點

在討論 AI 電視時，大眾常有一種迷思，認為只要電視內建強大的 AI 處理器和演算法就行，事實上，AI 電視的畫質優化不是靠單一演算法完成，而是包含「AI 判斷」與「硬體呈現」兩大層次：

首先由 AI 負責辨識畫面中的主體物件、人眼焦點、光影分佈及動態物體的移動軌跡等。根據 AI 判斷結果，演算法在底層即時計算出一套優化藍圖，決定哪些區域需要進行 AI 升頻、降噪、提高畫質、調整亮度、對比或色彩飽和度等。而硬體則負責最終畫面呈現，包含電視的背光、面板、控光技術與色彩控制技術，才是真正決定這張優化藍圖能被實現到什麼程度的關鍵。

而 Sony BRAVIA True RGB LED 電視便精準示範，硬體如何賦予 AI 電視極致表現。傳統 LED 電視使用單一藍色 LED，再搭配濾光片混色的方式，容易產生色彩混濁或亮度減損，True RGB 技術則以獨立驅動紅（Red）、綠（Green）、藍（Blue）三原色 LED 作為背光源，當 XR 認知智慧處理器分析影像內容，發出畫面調整指令後，True RGB 能精準響應，讓紅、綠、藍三色背光以極高精度進行獨立控光，將 AI 畫面調整的判斷精準呈現。

一般智慧電視、AI 電視、搭載 True RGB 的 AI 電視差在哪？

跳脫複雜的規格參數，一次搞懂三代智慧電視有何不同。簡單來說，一般 AI 電視可以做到升頻、降噪與場景辨識；搭載 True RGB 的 AI 電視則進一步把 AI 判斷延伸到背光與色彩控制，真實還原亮度、色彩與對比。

	一般智慧電視	AI電視	搭載 True RGB 的 AI 電視
核心定位	解決「連網與內容獲取」	解決「基礎畫面自動優化」	解決「極致高階畫質精準執行」
畫質處理能力	支援基本的數位降噪，無法因應訊號源差而改善	具備 AI 升頻技術，能動態辨識場景並優化低解析度影片	結合 XR 認知智慧處理器與硬體優勢，進行深度的 AI 畫面優化
背光技術	傳統常亮背光，容易產生漏光與局部發灰現象	具備區域控光，但演算法與硬體匹配度較為普遍	採用 True RGB 三色獨立背光，控光精準度極高，無溢光與色偏
色彩與亮度表現	色彩表現較為平淡，高亮處易過曝，暗部細節容易丟失	色彩飽和度高，但有時因演算法過度補償而顯得不夠自然	實現豐富飽和的色彩表現層次，精準還原真實色彩
主要適合情境	看第四台、日常追劇	看 4K 串流，希望電視能自動適應不同影音內容	追求劇院級體驗，喜歡高畫質影音、球賽、遊戲的用戶

買 AI 電視時，真正該看哪些規格？

當你準備為家裡添購 AI 電視時，除了關心它是否支援智慧語音、刷新率有多高、個人化推薦好不好用之外，以下四個核心 AI 電視功能才是決定長期觀看品質的關鍵指標：

AI 處理器

大腦優劣決定電視表現，挑選時認準旗艦級的 AI 處理器，如 Sony 的 XR 認知智慧處理器，不只單純堆疊算力，而能模擬人類大腦的認知方式，打造身歷其境的畫面真實感。

AI 升頻能力

優秀的 AI 升頻能力應能精準區分「影像噪訊」與「畫面原生紋理」，在去除雜訊的同時保留皮膚毛孔、衣服編織等細節，而非一味抹平。

背光與控光技術

若重視高階畫質，True RGB 可作為判斷 AI 畫質能否精準呈現的重要顯示技術，徹底告別傳統畫面暗部發灰、亮部慘白的通病。

色彩與亮度表現

不能只看標榜的 HDR 規格，更要檢視硬體能否真實呈現。True RGB 能賦予 AI 電視更強悍的畫面執行力，銳利呈現 AI 算出的明暗對比與色彩飽和度。

關於 AI 電視與 True RGB 的常見問答

Q1：AI 電視適合哪些人？
AI 電視適合所有對影音品質有追求的人。不論你是愛看高畫質影音的追劇族、追求畫面流暢不殘影的運動迷、重視高刷新率與低延遲的遊戲玩家，AI 電視都能大幅提升觀影體驗。

Q2：AI 升頻會把影片變成 4K 嗎？
無法完全等同原生 4K，但能讓畫面更接近高解析度的觀看效果。AI 升頻利用比對與像素補插，將原本模糊線條變得銳利清晰，結合 True RGB 的高精細控光後，視覺表現會非常接近 4K 原生畫質。

Q3：買 AI 電視時，只看 AI 處理器夠嗎？
絕對不夠。演算法算出的完美畫面需要顯示硬體來執行，電視的背光技術、控光與色彩管理能力（如 True RGB）同樣重要。軟硬完美結合，才是高畫質的保障。

Q4：AI 電視對看球賽或玩遊戲有什麼差別？
AI 電視能根據不同場景優化畫面表現，觀看球賽時，能動態識別高速移動對象，即時插幀消除動態殘影；玩遊戲時，能自動切換至低延遲模式和強化暗部細節。

Q5：白天和晚上看電視，AI 電視會自動切換不同的畫質設定嗎？
Sony 搭載 True RGB 的 AI 電視內建環境光感測器，能根據環境光線變化動態調節畫面呈現，在白天明亮時自動增亮、晚上變暗時調降亮度並柔化對比，省去手動切換的麻煩。