成为业务架构师意味着你不再是一个 IT 战略的执行者，而是要参与到 IT 战略甚至业务战略的设计中。你不但要思考 knowhow 的问题，还要思考 knowwhat 问题。

在 ChatGPT 成为现象级产品后，不少投资人和企业家也都在关注这个产品。如果有一天你的老板问你“我们能不能也干一个 ChatGPT 出来？”，身为业务架构师的你该如何回答呢？

本文将通过商业模式画布和基于能力的规划方法(CBP）对 ChatGPT 的能力进行拆解，以帮助你回答这个问题。

理解 ChatGPT 的商业模式

首先你要理解 ChatGPT 的商业模式(2 理解商业模式和业务模式)。我们可以从商业模式画布的 9 个模块对 ChatGPT 的商业模式进行拆解。

价值主张

通过提供自然流畅的交互体验、丰富的知识库和语言模型，个性化定制的服务以及高效的自动化处理能力，为用户带来更好的智能交互体验和工作效率。

客户群体和客户关系

• 企业客户：为各类企业提供智能客服、在线客服、语音客服、智能问答等服务；

• 教育机构：为教育机构提供智能辅导、在线答疑等服务；

• 个人用户：为个人用户提供智能助手、智能问答等服务；

• 政府机构：为政府机构提供智能问答、自然语言理解等服务。

渠道通路

• API 接口： 通过 API 的形式访问训练好的模型；

• 商业解决方案： 为企业客户提供定制的人工智能解决方案。

合作伙伴

• 云服务提供商：提供代码和数据部署的环境，用于训练模型和运行系统；

• 硬件提供商：为训练提供算力，如芯片厂商英伟达；

• 数据提供商：提供原始的数据，如 wiki 百科。

关键业务

• 语言自动生成(AIGC）：以语言模板的形式自动生成人类可以理解的语言；

• 语言表现：提升模型在常见 NLP(自然语言处理)任务上的表现效果，以生成更加符合人类期待的反馈；

• 模型泛化：提升模型在其他非典型 NLP 任务（例如代码编写，数学运算）上的泛化能力，以支持不同的业务场景。

核心资源：

资金：

资金方面，OpenAI 成立时被定位是一家非营利机构，2015 年由阿尔特曼、特斯拉创始人马斯克、PayPal 联合创始人蒂尔等硅谷科技大佬参与创立，承诺投资 10 亿美元。到了 2019 年，OpenAI 成立了一家营利性分支机构，吸收风险资本，其中的股东就包括微软，据称已经投入了几十亿美金，占股超过 49%。

数据资源：

• 高质量的精标数据；

• 训练参数：1750 亿个；

• 训练数据：45TB

• 世界知识: 3000 亿单词的训练语料库。

技术资源：

ChatGPT 的研发团队 OpenAI 由数据科学家、算法工程师、研究人员、工程师和标注人员组成。

• 算法工程师：算法工程师主要负责设计、实现和优化人工智能算法和模型。

  他们需要具备深厚的数学、计算机科学和机器学习等领域的专业知识，同时还需要有良好的编程技能和实践经验，能够将理论知识转化为可行的实用算法和模型。

• 数据科学家：国外所说的数据科学家，就是国内说的数据分析师，负责从海量数据中提取有价值的信息，帮助团队做出更准确、更有针对性的决策。

• 研究人员：国外说的研究人员更像是我们常说的科学家，他们负责开展前沿的人工智能基础研究和探索，包括计算机科学、数学、物理学、神经科学等，参与模型的设计。

• 工程师：就是程序员，他们精通各种编程语言和框架，如 Python、TensorFlow、PyTorch 等。工程师负责开发整个人工智能系统，包括底层平台、算法实现、封装 API 接口和开发应用。

• 标注人员(labeler）：负责在训练标注数据过程中对数据进行标注，同时确保数据质量，包括符合人类的道德规范。

硬件资源：

ChatGPT 需要大量的计算资源来训练和运行深度学习模型，包括计算服务器、存储服务器。

• CPU:28.5 万

• GPU:1 万个

用户资源：

目前注册用户数已经超过 1 亿。

成本结构

• 模型训练成本：训练模型的费用，主要是算力支出，其他还包括数据存储，贷款的费用，据称训练一次的成本高达 460 万美金；

• 员工成本：指员工薪酬，2019 年微软投资了 10 亿美金。

收入来源

• ToC：作为工具提供订阅服务获取的收入，类似 QQ 的会员服务；

• ToB：为企业开发定制化软件，技术授权，提供数据服务获取的收入。

理解 ChatGPT 的运作模式

如果说商业模式画布描述的是企业的静态结构，那么运作模式就是企业的动态结构，也就是主流程，在业务架构中对应的就是价值流。

ChaGPT 的运作主要包括以下几个方面：

• 研究和开发：研究人员和工程师致力于开发新的人工智能技术，并将其应用到各种实际问题中。

• 合作伙伴关系：与企业、学术机构和政府建立紧密的合作伙伴关系，通过合作共同开发人工智能技术，并将其应用到各种实际问题中。

• 产品和服务：开发各种人工智能产品和服务，包括语言模型 API、聊天机器人、自动驾驶技术等等。

如何复制一个 ChatGPT?

分析到这里，基本结论已经有了：复制一个 ChatGPT 是一个很困难的事情，需要大量的资金的投入，这已经远远超过了一般企业的承受能力。上述分析还没有考虑风险系数，考虑到 ChatGPT 是一个多次迭代的产物，最终的总投入可能要在初始投入上追加好几倍。

尽管如此，我们还是要有理有据的告诉老板我们的分析过程。这里我们可以用基于能力的业务规划技术(CBP)来绘制一张 OpenAI 能力拆解图(如图所示)。

有了这样一张能力拆解图。这样我们在回答文章开头的那个问题时就不用慌了。我们可以这样回答：

“老板，开发 ChatGPT 这样的认知计算系统，我们需要开发一个基于神经网络和强化学习的大模型，大模型包括上亿个参数，几十 TB 的训练数据。为此我们需要配备一个强大的研发团队，包括顶尖的数据科学家、算法工程师、程序员和人工智能研究人员，我们还需要超强的算力，包括 20 多万个 CPU 和上万个 CPU。开发这样一个模型需要多轮迭代，时间可能持续 1 年甚至数年"。

如果你的老板真有雄心做这件事情，请一定不要忘了联系本人，本人愿意无薪加入这样一个团队，前提是一定要有远大的目标和持续的投入。

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