OpenAI今年营收有望翻46倍！即将“打折”，暴降95%开发成本【附AI框架行业市场分析】

图源：摄图网

随着ChatGPT热潮带来 AI 行业快速变革，OpenAI营收高增长。

据美国科技媒体 The Information 援引多名知情人士报道，OpenAI 的首席执行官奥特曼（Sam Altman）本周对公司员工表示，今年营收有望达到 13 亿美元（约合人民币94.93亿元），平均每月收入超过1亿美元。

值得一提的是，奥特曼在今年8月时给出的全年营收预期为 10 亿美元，也比三个月前预期的年收入高30%。对比去年全年营收仅为 2800 万美元，差不多是最新预期的四十六分之一。

高营收的背后，是OpenAI持续发力！10月12日，据路透社爆料，OpenAI正计划推出一次重大更新，让开发者基于ChatGPT搭建APP的成本一次性缩水95%。不仅如此，OpenAI还打算推出更多开发者工具，并构建一些“样本APP”，进一步吸引开发者们入驻ChatGPT社区。

OpenAI认为，这都是因为开发者调用ChatGPT等大模型成本太高了。所以，是时候“打个折”，让它们变得对开发者更有吸引力。根据分析师预测，OpenAI最可能会在11月6号的开发者大会上发布这次更新。

人工智能开放平台根据平台能力可分为开发平台、技术平台、应用平台。开发平台主要集成了开发工具和框架，例如数据集和算力等，来帮助开发者降低开发成本。技术平台聚合了行业通用AI能力，通过API和SDK供开发者调用。应用平台则是直接面对各垂直应用领域的、有针对性的能力聚合方案，例如智慧交通、智慧工业等方案。

按细分市场来看，AI框架是AI算法模型设计、训练和验证的一套标准接口、特性库和工具包，集成了算法的封装、数据的调用以及计算资源的使用，同时面向开发者提供了开发界面和高效的执行平台，是现阶段AI算法开发的必备工具。

2017年，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，提出建设布局人工智能创新平台，强化对人工智能研发应用的基础支撑。其中，人工智能开源软硬件基础平台重点建设支持知识推理、概率统计、深度学习等人工智能范式的统一计算框架平台，形成促进人工智能软件、硬件和智能云之间相互协同的生态链。

目前，我国AI框架行业仍处于起步阶段，市场参与者主要有两大派系，分别是国外的Google-TensorFlow和Meta-PyTorch为代表的双寡头，以及国内以华为-Mindspore和百度PaddlePaddle为代表的领先企业。

在社区活跃度方面，TensorFlow和PyTorch在中国开发者心目中的地位比其他框架都要高。中国本土框架飞桨PaddlePaddle和昇思MindSpore齐头并进，紧随其后。

随着人工智能和物联网的融合发展，物联网AIOT设备安装量正在迅速扩大。下游行业应用场景变得越来越多，异构的人工智能硬件更加多样化。端侧和边缘侧设备的算力也在增长，变得越来越智能，人工智能的训练和部署也开始从云端延伸到边缘和端侧。在这样发展态势下，人工智能框架需要提供更多样化的能力，来支持人工智能项目的开发，训练、部署和运维，并保证全生命周期的高效率和低成本。

在支持跨平台全场景(端边云统一架构)方面，TensorFlow、PyTorch、MindSpore和PaddlePaddle处于领先地位。在中国本土框架厂商中，昇思MindSpore在支持跨平台全场景部署能力方面，更受开发者青睐。

在支持超大规模模型训练开发方面，TensorFlow、PyTorch得分较高，而MindSpore已在中国本土框架中处于领先地位：TensorFlow有了JAX这一新生框架的融入，给业界带来更多期待;PyTorch依托第三方并行算法库大模型能力显著提升;MindSpore拥有业界领先的并行算法库，具备原生支持大模型的能力，吸引了广泛的开发者。

从全球主流AI框架在GitHub上的数据情况来看，TensorFlow的各项指标在AI框架中都是名列前茅的，并且和第二名的差距非常大，是全球目前活跃度最高、应用最广的AI框架。在排行榜中的第二名是PyTorch，近几年在学术领域的表现比较亮眼，有很大的发展潜力，但总体而言，与TensorFlow有些差距，且在开源项目活跃程度上已被国内华为研发的Mindspore赶超。

360CEO周鸿祎指出，大模型首次让人们看到了人工智能的统一可能性。他解释说，尽管人工智能在过去一直备受关注，但其实际应用一直受限于各个领域的算法不统一。而大模型则通过统一的数据处理和知识方法，有可能将众多人工智能垂直领域的问题统一解决。

中欧数字协会主席鲁乙己表示，随着中国成为人工智能发展的全球领导者，其监管与全球实践保持一致至关重要。中国监管部门需要建立信任，促进国际合作，确保人工智能处于负责任地开发部署的状态。

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