LinkedIn 创始人对话 OpenAI CEO ：创业公司的机会—价值中间层

ChatGPT 可以写代码、写文章，几乎能够回复任何思考，以颠覆搜索形态。

此后，商业维度会迎来怎样变化？

今年十月《投资实习所》报道了一家公司——Copy.ai 的 CEO PualYacoubian 说其 ARR 已经突破了 1000 万美金，这是 AI 的价值得到商业验证的又一个典型案例，Copy.ai 的产品上线才 2 年时间。

此前，36kr 也报道了一家企业：内容创作服务

创企井英科技宣布完成数百万元种子+轮融资，他们是专注开发商业短视频“AI+人工”协同创作 SaaS 平台。

Google X 的“Pitchfork”，能够训练 AI 来写代码，以及后续的 BUG 修复和代码更新。11 月初谷歌宣布了其在人工智能（AI）方面的各项新进展，涉及生成性 AI、语言翻译、健康 AI 和灾难管理。包括文字生成视频的渲染，帮助作者撰写文章的 Wordcraft，以及建立支持世界 1000 种语言的翻译模型是几个亮点。

以上几个案例可以看出，基于大规模语言模型之上的商业生态中，巨头做底座，创业公司垂直于行业或者细分场景的模式训练好专有的语料库，并通过结合人工，增加 AI 的准确性——成为一个趋势。

最近，LinkedIn 创始人、Greylock 合伙人 ReidHoffman（提问者）与前 YC 创始人、OpenAI CEO SamAltman 最近的一段视频对话火了。为你整理了这段内容：

Q：今天很多人关心的事是基于非常大的模型将创建的 API，真正的商机在哪里？比如，盈利的方式有哪些？鉴于 API 会被提供给多个用户，你如何创建不同的商业模式？

A：我想到目前为止，你能做一件很棒的文案工作，或者你能够做的事情是类似于某种教育服务。但我们还没有找到类似于谷歌万亿美元生意机会。

但我认为这将要发生，也许是会成功的，也许谷歌会自己做这件事。我相信这是未来几年语言模型能够达到的质量。

大家都看到了，谷歌将要面临严峻的挑战，能够达到人类水平交互的聊天机器人，会对搜索产品发生根本性的改变。以前我们总是嘲笑趋势，觉得还早。就像是说起聊天机器人，觉得很好，只是太早了。

但现在它可以用了，这就像新的医疗服务。通过它，你可以得到很好的建议，或者新的教育服务。这就会诞生非常大的公司，我觉得我们将在不远将来训练更多模型，这将带来很多新的商业机会。

人们在做一些很酷的事情，通过机器人、程序、电脑来服务我们自身。就像语言交互一样，你用自然语言说出来，这种交互就像是对话一样。你可以输入你的需求并且调整，然后电脑会为你做出来，这会是一个巨大的趋势。

每个大公司都将基于这种新的交互方式，这些强大的模型，构造核心技术平台。移动互联网以后还没有这样现象级的机会，这将会由新公司引领。

Q：这种变革之后，AI 公司在商业模式上（基于语言模型提供 API），如何实现可持续化的差异运营？

在这样的变革之后，你认为关键的是什么？基于语言模型是通过 API 提供的，你认为人们想到这样的 AI 公司的商业模式。如何思考你怎样实现一个可持续的差异化的商业模式。

会有一小撮基础的大模型，人们基于此建立应用。当下的现状是，一些公司创建大语言模型 API，其他人在这上面建立应用，我认为未来会有一个中间层，会变得非常重要。

我怀疑对于所有那些尝试自己训练模型的公司，我不认为这会持续很久，但我认为会发生的是：有一些新的创业公司使用一些现存的未来生成的大模型做调整，不仅仅是调整模型素材，还可以做很多事情。

我认为会有很多这样的接口来创建模型，为医疗或者使用电脑、社交、任何需求服务。这些公司也会创造很多价值，因为他们会有一个特殊版本的模型，他们不用拥有基础模型，但他们可以创造一些东西，他们可以给自己用或者和其他人分享。有了这种独特的数据飞轮，这样的模型净化一直在发生。我认为会有很多价值在中间层产生。

Q：你认为，最酷的的会是什么？就好比说站在过去几年没有想到的，我们之前说过，今天早上提到的，让计算机去写代码。

A：我认为最大的系统性误区人们正在犯的是，谨慎地说，这个语言模型肯定能用。比如生成图片，视频。但他不会生成人类社会，他只会做其他人已经做过的事情，当然这已经很棒了。这就像让智慧的边际成本进一步降低，这不会用来产生全新的东西，他不会用来治疗癌症，他不会贡献额外的人类的科学知识，这是我认为不会发生的。在这个领域不会让专家被超越。

我们来讨论下科技，这里面有没有无论是建立在 API 上，还是正在用的 API 和科学相关的。有没有一些地方，科学会被探索。

我觉得有两件事情正在发生，还有第三件相对不重要。

一个是有一些专门为科学开发的产品。比如，AlphaFold，这些正在创造巨大的价值，这里面会有很多有趣的事情发生。进入一家生物公司看看，我觉得那里可以做一些很神奇的事情。

另一件正在发生的是让我们更加高效的工具，帮我们思考新的研究方向，写一些代码，让我们可以效率加倍。增加一个工程师或者科学家的产出，这是 AI 为科学贡献的重要方式。

不仅仅靠模型本身，看看这些工具的效果，copilot 是一个很好的例子。还有更酷的东西，将会显著的改变科技进步的方式，促进科学的发展。但是这是两个我认为巨大的事情，让科学的发展加速。

还有一个大事情，人们开始探索，我不太愿意用这个词。一方面我觉得这么说没问题，一方面我觉得有些恐怖。AI 开始可以像 AI 科学家一样，可以自己进步。我们可以自动化我们的工作基于 AI 开发。

能够帮助我们最难的问题是我们不知道如何解决。但是我认为会发生的。自我进化的恐怖版就像科幻书上的那样，修改你的代码，改变优化算法。还有一个不那么恐怖的自我迭代版本，就像人们在做的那样。如果我们有机会开始探索新的可续，我们会从中受益很多。