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    盈利还是不盈利?这是莎士比亚式的灵魂拷问。


    不过,如今最大困难已经破除,OpenAI的下一个目标,就是实现千亿美元利润了。

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    世人无不怀念Ilya还在OpenAI时的那段纯粹时光……


    架构改革迫在眉睫新!OpenAI的过去、现在和未来




    同时,OpenAI发了一篇长文,题为《为何OpenAI的组织架构必须进化,以推进我们的使命》。




    一个由营利性组织的成功,将支持更强大的非营利组织


    OpenAI 董事会正在评估我们的企业架构,以最好地支持确保AGI造福全人类的使命,我们有三个目标:


    1. 选择最有利于使命长期成功的非营利/营利性架构。


    2. 使非营利组织实现可持续发展。


    3. 使各个部门都能充分发挥其作用。


    目前我们拥有非营利和营利性两个组织,并且将继续保持这两种形式。营利性组织的成功将使非营利组织获得充足资金、更好地持续发展,并在完成使命方面处于更有利地位。


    我们认为,这一使命是当今时代最重要的挑战。这需要同时推进人工智能的能力、安全性和对世界的积极影响。


    在这篇文章中,我们将分享当前架构的历史,为什么我们认为需要改变,以及我们正在考虑的具体变革。


    过去


    我们成立于2015年,开始是一个研究实验室,我们认为AGI可能真的会实现,因此希望帮助它向着最理想的方向发展。


    在那些早期阶段,我们认为进展主要依赖于顶尖研究人员提出的关键理念,而超级计算机集群的重要性相对较低。


    我们进行了从游戏AI工具包到机器人研究等各种实验,并发表了相关论文。当时我们没有产品,没有业务,也没有商业收入。



    当时,我们的目标是「以最有可能造福整个人类的方式推进数字智能的发展,不受产生财务回报需求的约束」。


    非营利组织的架构看起来就很合适,我们以各种形式筹集捐款,包括现金(1.37亿美元,其中不到三分之一来自马斯克)以及计算资源额度和折扣(来自亚马逊的180万美元,以及分别来自Azure和 Google Cloud的5000万美元或更多)。



    但最终,我们认识到,最先进的AI会持续需要越来越多的计算资源。同时我们发现,扩展大语言模型的规模是一条通向AGI的有希望的道路,这种方式植根于对人类的深刻理解。


    为了追求我们的使命,我们需要远超过依靠捐款所能获得的计算资源,因此也需要更多的资金支持。



    现在


    2019年,我们不仅是一个实验室,还成为了一家创业公司。我们估计,需要筹集约一百亿美元来开发AGI。


    为了获得这种规模的计算资源和人才所需的资金,我们需要与投资者合作,以继续推进非营利组织的使命。


    我们创建了一个定制化组织架构:一个由非营利组织控制的营利性组织,对投资者和员工的利润分成设置上限。




    我们计划获取可观利润,来回报那些使我们的使命成为可能的股东,将剩余部分用于支持非营利组织。


    我们重新阐述了使命为「确保AGI造福全人类」,并计划「主要通过构建安全的AGI并与世界分享其益处」来实现这一目标。这些措辞和方法的改变,都是为了服务于同一个目标——造福人类。


    那一年,营利性组织首轮融资超过一亿美元,随后获得了来自微软的十亿美元投资。



    2019年的OpenAI员工及家属



    到2020年,为了筹集更多资金,我们需要在实现AGI之前证明我们的技术能够创造收入。因此,我们开发了第一个产品。


    在这个过程中,我们认识到现实世界中的安全与实验室中的预期有着显著差异。同时,我们也开始实现使命中的「创造价值」部分,而不必等到实现AGI之后。


    2022年,我们推出了ChatGPT,这个产品让普通人能在日常生活中接触到人工智能。如今,每周有超过三亿人使用它来提高生产力、学习等,其中大多数人都是免费使用。


    2024年,我们发现了一种新的研究范式,「o系列」模型展示了新的推理能力,这种能力随着「思考」计算能力的提升而提升,并与训练所需的计算能力形成协同效应。


    我们的影响力不仅体现在自身创造,还体现在如何影响他人。部分得益于我们的进展,该领域涌现出充满活力的竞争,从类似ChatGPT的商业产品到开源大语言模型,以及在安全领域的积极创新。



    这些活动仅仅是AI驱动经济的开始,也显示了OpenAI在该领域的领导地位如何能激励其他组织共同推进这一使命。





    主要科技公司现在投入的数千亿美元资金,清楚地表明了OpenAI继续追求使命所需的真实投入。我们再次需要筹集比预期更多的资金。


    虽然投资者愿意支持我们,但在这种规模的资金下,他们需要常规的股权结构,而非定制化的特殊安排。


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