在销售大模型服务领域，OpenAI 已经不再是唯一的玩家了。随着 AWS、微软、Anthropic 等公司的进入，这些甚至开始影响 OpenAI 的企业客户销售增长。OpenESG 的 CEO 甚至宣称，AWS 将成为大模型企业部署的赢家，而不是 OpenAI。
正如红杉投资 9 月份关于 AGI 的文章《生成式人工智能第二幕》中所说，「护城河在于客户，而非数据」。
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很多公司开始从其他渠道购买 OpenAI 服务
在 OpenAI 推出 ChatGPT 并建立可观的消费者业务不到一年后，Salesforce 和 Wix 等几家 OpenAI 的早期客户大公司表示，他们正在使用更便宜的替代品。其中一些公司正在从竞争对手那里购买类似的 AI 服务，这些供应商声称他们可以帮助这些公司更便宜地使用人工智能。其他客户开始通过微软购买 OpenAI 的软件，因为他们可以将大模型与其他产品捆绑在一起。但这对 OpenAI 来说是一个问题，因为微软会保留了其产生的大部分与 OpenAI 相关的收入。
以 Salesforce 为例。今年早些时候，这家销售软件公司依靠 OpenAI 的 GPT-4 大型语言模型作为自动编写邮件或总结会议的工具。Salesforce 仍然使用 OpenAI，但正试图通过开源模型以及内部开发的模型为其更多的 AI 服务提供动力，这两者都可以更便宜，Salesforce 的 AI 高级副总裁 Jayesh Govindarajan 说。
「我们正处于人工智能成本削减工作的最初阶段，」他说。「随着这些人工智能产品达到更大的规模，我们开始专注于实现成本效益，它只会变得更加重要。」
这一转变显示了 LLM 市场的变化速度，也促使行业领先者 OpenAI 在最近的一笔超过 800 亿估值的要约收购中进行了一些调整。包括谷歌、AWS、Anthropic 和 Cohere 在内的公司正在销售竞争服务，一些初创公司和大公司正在寻找方法，根据自己的需求定制开源 AI 软件，而无需为 OpenAI 等公司支付昂贵的专有模型费用。
据 The Information 报道，为了应对不断变化的市场，OpenAI 正在努力降低其模型成本。OpenAI 的收入在过去一年中猛增，每年有望产生超过 13 亿美元的收入，但其中大部分收入来自 ChatGPT 的会员订阅，这意味着 OpenAI 仍然需要证明其作为企业软件销售商的能力。与微软相比，OpenAI 的销售团队仍处于初创和规模较小的阶段：首席运营官 Brad Lightcap 负责监督这些业务，而该公司今年早些时候还聘请了前 Stripe 高管 James Dyett 来处理其最大的客户。
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Azure 销售的 OpenAI 服务利润大头都归微软所有
微软让 OpenAI 的企业销售工作变得更加复杂。
作为企业软件领域的巨头，微软为 OpenAI 的运营提供资金支持(包括为云端 AI 提供支持)，作为交换条件，微软有权在其产品中使用 OpenAI 的软件，并将该软件销售给 Azure 云服务器业务的客户。微软成功地说服了一些以前直接从 OpenAI 购买软件的客户改从 Azure 购买。客户可以以相同的价格从任一渠道获取相同的 OpenAI 软件，但如果他们已经与微软签订了现有的计算合同，并且可以将这些合同与 OpenAI 软件捆绑销售，那么可能会更倾向于选择微软。根据微软的销售人员和客户的说法，法律或财务高管更愿意将企业数据托付给微软，而不是年轻的创业公司，因为微软能够按照全球各地的不同法律合规要求存储这些敏感信息。
客户选择是从 OpenAI 还是从微软购买服务对 OpenAI 有很大影响。据两位知情人士透露，这家初创公司与微软签订了收入分成协议，根据协议，OpenAI 将自己直接向客户销售模型的大部分收入保留下来，但当客户通过 Azure 购买 OpenAI 模型时，微软会获得更大的收入份额。据微软周二公布的数据显示，已有 1.8 万客户通过 Azure 购买 OpenAI 软件，而八月份的时候这一数字为 1.1 万。(另外，据《The Information》报道，微软和 OpenAI 还有一项利润共享协议，根据该协议，微软将获得 OpenAI 理论利润的 75%，直到微软对该公司的 100 亿美元以上的投资回本后，再获得 49% 的利润，直到达到一定的理论上限。)
OpenAI 的旗舰客户——摩根士丹利，也在探索其他更便宜的选择，它是首批与 OpenAI 签署大规模合同的公司之一。在该交易中，OpenAI 同意构建其 GPT-4 模型的定制版本，该模型基于摩根士丹利的市场研究数据进行训练，为聊天机器人提供支持，使其能够快速回答其财富管理分析师的问题。该公司财富管理部门首席数据官 Jeff McMillan 在今年早些时候接受采访时表示。两家公司在 2021 年底开始谈判，当时摩根士丹利的技术高管们选择了 OpenAI，因为他们认为它是唯一可以构建这种工具的供应商。
摩根士丹利目前仍然是 OpenAI 的直接客户，但最近几个月它也开始通过微软购买一些 OpenAI 的服务。据知情人士透露，该银行仍在决定是否长期继续使用 Azure 服务。目前尚不清楚摩根士丹利的具体支出金额，也无法得知其使用 Azure OpenAI 服务的确切目的。
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开源模型正在越来越多的领域取代 OpenAI
与此同时，一些最初将 OpenAI 视为 AI 领域领导者的公司已经开始测试替代方案以节省成本。Wix 是一家网页设计软件公司，从去年开始主要使用 OpenAI 软件来构建自动生成网站文本，图像和界面的工具。该公司最初只从 OpenAI 购买 AI 服务，但现在开始使用微软的 Azure OpenAI 服务为其某些 AI 功能提供支持，并且它还在测试开源模型和 Google 的 Vertex AI 模型，根据 Wix 的 AI 研究主管 Eli Brosh 的说法，他们希望节省成本。
「很多东西只能从 OpenAI 获得，」布罗什说。「现在事情变化如此之快，我们的目标是(能够)使用任何大型语言模型，不一定只是 OpenAI。」
而出于同样的原因，OpenAI 在某些情况下正在从需要更多选择的其他人工智能服务客户那里获得业务。例如，基金巨头富达投资(Fidelity Investments)长期以来一直是亚马逊 SageMaker 平台的客户，该平台允许公司在 AWS 云上运行和调整开源 AI 软件的副本。但最近，一位知情人士表示，富达已经开始为微软的 Azure OpenAI 服务付费，以测试 OpenAI 的模型。
然而，开源模型可能会以更低的成本取代 OpenAI，这给 OpenAI 带来了新的风险，尽管大多数开源模型要小得多而且不如 OpenAI 的模型复杂。一些开发者发现，在较为简单的任务上，开源模型可以替代 OpenAI 的模型。此前，The Information 曾报道，微软等大公司正在尝试将开源模型替换为以前依赖 OpenAI 模型的产品，以降低成本。
开发工具初创公司 Dagster 的 CEO Pete Hunt 最近启动了 Summarize.tech，该技术可以自动总结视频或音频的内容。Hunt 使用 OpenAI 的 GPT-3.5 模型来支持该服务，该服务每月约有 20 万用户，但最近改用了开源模型 Mistral-7B-Instruct。结果，Hunt 的服务成本从每月约 2000 美元下降至不到 1000 美元，并且用户对质量的变化没有提出任何抱怨。
Hunt 表示：「就在一个月或两个月之前，使用那些可用的开源模型是不可能实现这一点的。」他补充说，Summarize.tech 一直是盈利的，但主要是「只赚了一些零花钱，还不足以支付我的抵押贷款。」现在，随着开源模型降低成本，他看到了更多的利润空间。
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AWS、Azure 可能会成为企业部署大模型服务的最终赢家
OpenESG 的 CEO Tee Ganbold 分享了他们选择 AI 服务的思考，认为 AWS 等云服务商可能才是企业部署 AI 大战中的最终赢家。
「正如红杉投资本月关于 AGI 的文章《生成式人工智能第二幕》中所说，『护城河在于客户，而非数据』。虽然这是关于工作流程和用户网络的，但我们也认为这适用于人工智能的企业部署、优化和扩展。
在 OpenESG，我们正在与 AWS/Anthropic/Bedrock 合作，因为许多企业已经在使用/信任 AWS，特别是在数据的隐私和安全方面。对于许多人来说，通过 AWS 添加工作流 AI 工具以及他们在 Bedrock 上使用完全托管服务构建的工具是很自然的一步——这能简化部署，同时保持 AWS 已经提供的隐私和安全可靠性。与微软一样，AWS 客户可以使用他们已经熟悉的 AWS 服务将生成式 AI 功能安全地集成和部署到他们的应用程序中。
我预测 AWS 和 Azure 最终会像它们在云计算领域一样，在企业人工智能领域占据主导地位，这是因为它们已经建立在非常强大的基础之上，积累了很多客户。向已有的客户服务中添加新技术更容易，而且 AWS 团队擅长帮助企业集成新技术，并帮助初创公司设计适合企业的架构。」