在科技界的一次壯舉中，OpenAI于12月上旬至中旬連續(xù)舉辦了長(zhǎng)達(dá)12天的發(fā)布會(huì)盛宴，每天推陳出新，為觀眾帶來(lái)了多項(xiàng)技術(shù)創(chuàng)新。這些創(chuàng)新包括增強(qiáng)版o1大模型、文生視頻大模型Sora Turbo、精簡(jiǎn)版推理模型o3-mini，以及高級(jí)語(yǔ)音模式增強(qiáng)等。然而，這場(chǎng)科技盛宴卻未能激起預(yù)期中的熱烈反響，即便是多款全面升級(jí)的大模型和備受矚目的Sora Turbo，也未能引發(fā)廣泛討論，反而收獲了更多的批評(píng)而非贊譽(yù)。

問(wèn)題的根源在于，盡管這些大模型在功能上有所提升，能夠完成更多任務(wù)，但在本質(zhì)上并未帶來(lái)突破性的變革。用戶期待已久的GPT-5并未現(xiàn)身，而Sora Turbo也僅能生成最長(zhǎng)20秒的1080P視頻，遠(yuǎn)低于其年初宣傳的2分鐘時(shí)長(zhǎng)，這無(wú)疑讓眾多期待者感到失望。

自2023年3月GPT-4發(fā)布后，OpenAI便啟動(dòng)了代號(hào)為“Orion”的GPT-5研發(fā)項(xiàng)目。然而，18個(gè)月過(guò)去了，GPT-5依然未能面世。面對(duì)這一困境，《華爾街日?qǐng)?bào)》指出，OpenAI的AI項(xiàng)目費(fèi)用高昂，且成功前景不明朗。有人甚至質(zhì)疑，AI行業(yè)的發(fā)展是否已經(jīng)陷入了瓶頸。

OpenAI在研發(fā)過(guò)程中遭遇了重重困難。在針對(duì)Orion的首次實(shí)戰(zhàn)測(cè)試項(xiàng)目“Arrakis”中，研究人員發(fā)現(xiàn)，更大規(guī)模的AI大模型訓(xùn)練所需時(shí)間極長(zhǎng)，成本飆升。數(shù)據(jù)不足成為制約Orion進(jìn)展的關(guān)鍵因素。為了解決這個(gè)問(wèn)題，OpenAI開(kāi)始嘗試使用原創(chuàng)數(shù)據(jù)，招聘人員編寫(xiě)軟件代碼或解決數(shù)學(xué)問(wèn)題以供Orion學(xué)習(xí)。然而，這一方案不僅延長(zhǎng)了訓(xùn)練時(shí)間，還大幅提高了訓(xùn)練成本。

在感受到同行的壓力后，OpenAI于2024年初對(duì)Orion進(jìn)行了幾次小規(guī)模訓(xùn)練，并在5月到11月啟動(dòng)了第二次大規(guī)模訓(xùn)練。然而，數(shù)據(jù)量太少、數(shù)據(jù)多樣化不足的問(wèn)題依然存在。OpenAI CEO山姆·奧特曼曾表示，訓(xùn)練GPT-4的費(fèi)用大約是1億美元，而未來(lái)AI模型訓(xùn)練費(fèi)用將達(dá)到10億美元。然而，GPT-5數(shù)月的訓(xùn)練已經(jīng)耗費(fèi)了5億美元，卻未能取得理想效果。

除了數(shù)據(jù)和成本問(wèn)題，OpenAI還面臨著外部競(jìng)爭(zhēng)和人才流失的困境。隨著AI行業(yè)的火爆，對(duì)于人才的需求暴增，OpenAI成為了其他企業(yè)爭(zhēng)相挖角的對(duì)象。多位高層管理人員相繼離職，給公司的研發(fā)工作帶來(lái)了不小的打擊。同時(shí)，為了應(yīng)對(duì)來(lái)自對(duì)手的競(jìng)爭(zhēng)，OpenAI不得不開(kāi)拓更多賽道，如打造精簡(jiǎn)版的GPT-4和文生視頻大模型Sora等。這些新項(xiàng)目導(dǎo)致內(nèi)部新品開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)和Orion研究人員爭(zhēng)搶有限的資源。

面對(duì)困境，OpenAI并未放棄。他們嘗試通過(guò)賦予AI大模型思維能力的方法，規(guī)避數(shù)據(jù)量不足的問(wèn)題。然而，蘋(píng)果研究員在論文中提出了異議，認(rèn)為AI大模型只能套用現(xiàn)有模式，不具備真正的推理能力。盡管如此，仍有其他大模型在某些測(cè)試中表現(xiàn)出了一定的思維能力，這或許為OpenAI提供了新的思路。

在數(shù)據(jù)方面，OpenAI認(rèn)為高質(zhì)量數(shù)據(jù)并未被完全用盡。容易采集的數(shù)據(jù)確實(shí)被用完了，但合作數(shù)據(jù)還有極大的挖掘空間。與開(kāi)發(fā)者合作互換或購(gòu)買(mǎi)數(shù)據(jù)，同樣可以用于訓(xùn)練大模型。AI公司也在考慮使用AI生成的數(shù)據(jù)或?qū)σ延袛?shù)據(jù)進(jìn)行變換處理，用于訓(xùn)練AI大模型。然而，這一方案同樣需要大量資金。

在資金壓力下，OpenAI開(kāi)始尋求盈利之路。他們推出了昂貴的付費(fèi)版AI大模型訂閱服務(wù)，然而個(gè)人用戶數(shù)量有限，難以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模盈利。因此，OpenAI開(kāi)始將目光投向?qū)I(yè)應(yīng)用場(chǎng)景，試圖從企業(yè)身上賺錢(qián)。通過(guò)打造專(zhuān)業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景，不僅可以降低數(shù)據(jù)和算力成本，還能夠更快地實(shí)現(xiàn)盈利。

盡管AI大模型的發(fā)展進(jìn)入了瓶頸期，但遠(yuǎn)未到達(dá)盡頭。AI企業(yè)獲取數(shù)據(jù)的成本飆升，對(duì)于算力的需求也更高。然而，只要盡快實(shí)現(xiàn)盈利，就能夠?yàn)锳I行業(yè)的發(fā)展注入新的活力。隨著AI技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場(chǎng)景的不斷拓展，我們有理由相信，AI行業(yè)將迎來(lái)更加美好的未來(lái)。