看完 OpenAI 史上第一次的開發者人員大會 DevDay，發現幾乎沒有值得分享的新突破和發表，內容主要就是「API 降價」、「token 變長」、「可以提供自己的資料（庫）給 GPT 吃」、「OpenAI 可以幫你訓練自己的模型，但是很貴（沒講多貴）」。
既然是開發者大會，聚焦在開發者相關的更新很合理，不會發佈什麼吸睛的內容。
OpenAI 就和其他大型科技公司一樣，進入了「優化 AI 基礎設施的階段」，而這反而是我認為 OpenAI 自己需要非常擔心的地方。
市場上最近一直流傳，OpenAI 隨著一次又一次的更新，要殺遍所有 AI 新創公司了，這其實是個滿籠統的說法，因為應用 OpenAI 的人多，與 OpenAI 正面衝突的人少，畢竟 OpenAI 目前的競爭優勢來自於不公佈任何細節的 GPT-4，而與之正面衝突的也不過就是 Anthropic 等等幾家能夠募集到雄厚資本的公司而已。
真正的重點在於，如果沒有 GPT-4 以外的獨門競爭優勢，OpenAI 要怎麼和幾間 Big Tech 競爭？吸引到更多開發者？因為談到基礎設施和開發者生態，擁有強大雲端基礎設施的 Google, Amazon, 和 Microsoft 都是更擅長的。
OpenAI開發者大會上，隱藏真正的挑戰
OpenAI 真正的對手是這些 Big Tech。
什麼？你說我把 Microsoft 也列在裡面？他們可是夥伴呀。不不不，OpenAI 下半年以來和微軟已經漸行漸遠，微軟就跟 Google 和 Amazon 一樣，知道大生意是在 AI 基礎設施，希望盡可能多的模型上到自己的雲端平台讓大家選用。微軟今年七月宣布與 Meta LLaMA 2 合作的那一刻，兩家公司已經走上不同的道路。
OpenAI 則是走完全封閉的路線，以單一 GPT 為主線，把這條路走到底。如果微軟評估 GPT 在現在與未來都具有長期不可取代的優勢，那麼微軟自然會押注在深化與 OpenAI 的合作，無論是資本合作或是技術合作，但這件事情沒有發生。
任何一家 Big Tech 都會做出同樣的選擇，你 OpenAI 押寶一個 GPT，我 Big Tech 可是有一整個基礎設施的生意和更龐大的開發者生態要照顧，肯定要提供開發者盡可能多的選項和模型。
這也暗示了一件重要的事情：模型並不是 Big Tech 們的競爭優勢，而且隨著時間過去，模型越來越不是全世界的競爭優勢。為什麼呢？
AI的競爭優勢不是模型，為什麼？
原因1：成本只會越來越低：
製作模型、微調模型、和使用模型的成本，就跟所有科技發展的曲線一樣，肯定只會越來越低。我們一個一個項目來看：現在「製作模型」（尤其是基礎模型）還是很貴，但是業界和開發者早就從開源社群取得替代方案（大部分是 LLaMA 2），因此稍微有點成本概念的人，都不會腦衝想要自己去訓練基礎模型。而「微調模型」成本持續降低，現在的問題是資料集不好取得、以及資料品質的問題。最後「使用模型」就不用說了，是現在成本最低的項目，幾乎人人負擔得起，而且成本只會再更往下走。
當模型真的變成了如水電一樣的標配，那麼競爭的重點就不會在於模型本身。即使重點在於模型本身，那麼我 Big Tech 當然海納百川，歡迎眾多模型上架到我雲端平台， 我要賺的，可是雲端的錢啊 。
原因2：競爭優勢來自於內部資料，而非模型本身：
呼應到上面第一點，當企業知道訓練自己的基礎模型，目前以成本來說是不可行的時候，關注點會放在縮小範圍，用自己的資料集調教開源模型或是小型模型的 POC 專案。 企業也會在這個時候注意到，真正的競爭優勢是來自於自己的內部獨門資料，而不是來自於模型本身。
所以 OpenAI 這次雖然推出了讓你可以介接自己資料庫到 GPT 的服務。但是這些 Big Tech 同樣能做，不是技術門檻也不是競爭優勢。而且企業現在對於採用 AI 的主要考量是資安，並不是 OpenAI 或是 Big Tech 能不能夠讓我上傳自己的企業資料。就算 Sam Altman 再怎麼口頭保證 GPT 絕對不會再利用企業上傳的資料，我們還是要仔細看看到時候使用者條款是怎麼寫的。
原因3：重點在找出商業場景及使用者體驗：
企業現在針對 AI 關心的是兩個面向：將 AI 應用在自己既有的商業模式上，以及提昇組織內部的生產力（自我揭露：iKala 旗下的 iKala Cloud 是 Google Workspace (GWS) 的代理商）。以前者來說，延續以上第二點，多數企業現在關注的是拉資料管線，把自己的資料整理好，在 AI 能否實際落地到既有的商業場景，則是多數處於摸索階段，還要一段時間。 跟模型本身無關，主要是找出商業場景和使用者體驗的問題，不是模型的能力問題。
來到後者「組織內部的生產力」，我們發現真正快速落地的是人們急著採用生產力軟體 Google Workspace 和 Microsoft 365，以及他們所搭配的鄉對應的 Duet AI 和 Copilot，因為入門門檻低，而且可以即刻提昇組織效率。這些跟模型本身的競爭優勢也無關，純粹是 Google 和 Microsoft 狹著本來就有的數以十億計的龐大企業用戶規模，加上 Duet AI 和 Copilot 的「輕輕點綴」，再次把規模經濟和開發者生態掌握得更牢更實。
OpenAI若獨特性不足，很容易被Big Tech打趴
還是回到那句老話， 所有的數位戰爭，都是生態系的戰爭 。一項技術或是發明除非真的是非常獨到，與既有的一切有明顯區隔，才能夠發展出自己的獨門生態系，與既有的生態系分庭抗禮。現在我看到的是，OpenAI 的 GPT 雖然在過去一年佔盡風頭，也累積了可觀的用戶規模，但是 Big Tech 在過去一年也都睡醒了，奮力急起直追，從資本、從合作、從鞏固既有生態，無所不用其極阻止 OpenAI 搶下 AI 未來的話語權，OpenAI 的獨特性一旦越來越不明顯，危機就會越來越大。
這是一場 365 度的戰爭，而 Big Tech 手上的武器本來就很多，只是一件一件慢慢拿出來用而已，老神在在。
先行者的確會搶到一定的優勢。但是長江後浪推前浪、前浪後來怎麼樣。我們就繼續看看這場史無前例 AI 商業大戰到底接下來會如何發展。
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責任編輯：林美欣
