哈嘍！伙伴們，我是小智，你們的AI向?qū)?。歡迎來到每日的AI學(xué)習(xí)時(shí)間。今天，我們將一起深入AI的奇妙世界，探索“DeepSeek震撼硅谷GPT-5難產(chǎn)，奧特曼拒7千億利潤(rùn)”，并學(xué)會(huì)本篇文章中所講的全部知識(shí)點(diǎn)。還是那句話“不必遠(yuǎn)征未知，只需喚醒你的潛能！”跟著小智的步伐，我們終將學(xué)有所成，學(xué)以致用，并發(fā)現(xiàn)自身的更多可能性。話不多說，現(xiàn)在就讓我們開始這場(chǎng)激發(fā)潛能的AI學(xué)習(xí)之旅吧。

DeepSeek震撼硅谷GPT-5難產(chǎn)，奧特曼拒7千億利潤(rùn)：

近日，中國(guó)人工智能實(shí)驗(yàn)室 DeepSeek 給美國(guó)硅谷帶來的震撼不斷持續(xù)，其最新發(fā)布的低成本推理大模型 R1 在性能上比肩 OpenAI 的 o1，且完全開源，引發(fā)了人們對(duì)美國(guó)在人工智能領(lǐng)域的全球領(lǐng)先地位是否正在縮小的擔(dān)憂。許多人感嘆，“DeepSeek 真的會(huì)改變?nèi)澜?AI 的競(jìng)爭(zhēng)格局”，并對(duì)大型科技公司尤其是 OpenAI 在建設(shè)人工智能模型和數(shù)據(jù)中心方面的巨額投入發(fā)出質(zhì)疑。

然而，據(jù)一位專注于 AI 領(lǐng)域的分析師 Alberto Romero 最新曝出，其實(shí) OpenAI 的“GPT-5 已經(jīng)真實(shí)存在，推向大眾創(chuàng)造不了相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，才不公布?！彼谝黄壿嬫湕l極為完整的文章《This Rumor About GPT-5 Changes Everything》中提出了這樣的結(jié)論，并引發(fā)熱議。Romero 指出，AI 廠商們幾乎耗盡了可用于預(yù)訓(xùn)練的全部高質(zhì)量數(shù)據(jù)源。那幫頂尖 AI 廠商開始守護(hù)自己的寶貴知識(shí)，不再對(duì)外分享成果。假如有 3 億人在使用你的 AI 產(chǎn)品，那短短一周的運(yùn)營(yíng)開支就會(huì)直接讓絕大多數(shù)企業(yè)資金鏈斷裂。

有網(wǎng)友認(rèn)同其看法，表示“也許緊隨 o1 之后的 o3 是基于完整 GPT-5 的推理模型，而 o1 則基于 4o 或 GPT-5 的另一個(gè)提煉。顯然，o3 的使用費(fèi)會(huì)高得多，這證明了運(yùn)行完整 GPT-5 的更高推理成本是合理的。”還有網(wǎng)友提出，“一旦一家 AI 公司擁有了類似 AGI 的東西，他們就不會(huì)發(fā)布它，因?yàn)榭梢杂盟鼇斫y(tǒng)治市場(chǎng)?！?/p>

值得注意的是，OpenAI 的核心人才去年來接連出走，高層人員變動(dòng)也十分頻繁。此前前 OpenAI 安全研究員丹尼爾·科科塔洛透露，OpenAI 在開發(fā) AGI 方面已接近成功，但似乎并未準(zhǔn)備好應(yīng)對(duì)隨之而來的所有挑戰(zhàn)。此前多次公開談到重視安全問題的 OpenAI 首席科學(xué)家 Ilya Sutskever 和 RLHF 發(fā)明者之一 Jan Leike 在 GPT-4o 發(fā)布第二天相繼離開 OpenAI。之后在 GPT-4o 全量上線的第二天，OpenAI CTO Mira Murati 也走了，還帶著研究主管 Bob McGrew 和研究副總裁 Barret Zoph 一起。

我們?cè)诓桓淖冏髡咴獾幕A(chǔ)上對(duì) Alberto Romero 的文章進(jìn)行了編譯，以饗讀者，以下為全文。

如果告訴大家，GPT-5 已經(jīng)真實(shí)存在，各位會(huì)怎么想？如果 GPT-5 不單真實(shí)存在，而且正在我們看不到的地方塑造世界，又該如何？這里不妨提出這樣的假設(shè)：OpenAI 已經(jīng)開發(fā)出了 GPT-5，但決定只在內(nèi)部運(yùn)行，因?yàn)檫@樣的投資回報(bào)要遠(yuǎn)高于將其發(fā)布給上千萬 ChatGPT 用戶。畢竟這樣他們獲得的回報(bào)就不只是金錢，而是其他更寶貴的東西。

本文將整理我掌握的一切資料，嘗試證明這個(gè)猜想的合理性。先讓我澄清一下：這純粹是個(gè)人猜測(cè)。所有證據(jù)均公開透明，并不存在任何泄密或者內(nèi)幕傳言之類予以支持。事實(shí)上，這篇文章既是分享的結(jié)果，也是我構(gòu)建理論的過程記錄。再次重申，我并沒有獲取內(nèi)部消息的權(quán)限，畢竟能接觸到的人肯定受到保密協(xié)議的約束。唯一能用來說服大家的，就是接下來的邏輯鏈條。

當(dāng)然，我的想法很可能大錯(cuò)而特錯(cuò)，如果讀完全文各位有什么意見或者反饋，也請(qǐng)?jiān)谠u(píng)論區(qū)中友好討論。

Opus 3.5 為何在出世后“消失”

在討論 GPT-5 之前，我們先要從同樣未能如約亮相的 Anthropic Claude Opus 3.5 聊起。

如大家所知，三大 AI 研發(fā)機(jī)構(gòu) OpenAI、Google DeepMind 還有 Anthropic 都發(fā)布了一系列搭配不同性價(jià)比組合的模型方案。OpenAI 拿出了 GPT-4o、GPT-4o mini 以及 o1/o1-mini 等；Google DeepMind 的陣容是 Gemini Ultra、Pro 以及 Flash；Anthropic 則帶來了 Claude Opus、Sonnet 以及 Haiku。他們的目標(biāo)非常明確：迎合盡可能多的客戶群體。有些企業(yè)愿意不計(jì)成本來追求更高的性能表現(xiàn)；也有一些企業(yè)更關(guān)注成本效益，希望以相對(duì)低廉的價(jià)格享受接近頂尖的模型性能；另外一些公司則關(guān)注價(jià)格親民、性能說得過去的解決方案。到這里，一切還算和諧順暢。

但 2024 年 10 月發(fā)生了一件怪事：當(dāng)時(shí)大家都以為 Anthropic 會(huì)公布 Claude Opus 3.5 以作為對(duì) GPT-4o（2024 年 5 月推出）的回應(yīng)。但相反，他們?cè)?10 月 22 日只拿出了 Claude Sonnet 3.5 的更新版本（人們稱之為 Sonnet 3.6）。于是問題來了，Opus 3.5 去哪了？Anthropic 陣營(yíng)似乎壓根沒有能夠跟 GPT-4o 正面抗衡的選手。這可太奇怪了。下面來看當(dāng)時(shí)大眾討論與 Opus 3.5 實(shí)際發(fā)布情況的具體時(shí)間表：

? 10 月 28 日，我在帖子中表示“有傳言稱 Sonnet 3.6……其實(shí)是備受期待的 Opus 3.5 訓(xùn)練失敗之后的某個(gè)中間檢查點(diǎn)版本?！蓖瑯邮窃?10 月 28 日，r/ClaudeAI subreddit 上出現(xiàn)了一篇文章稱“Claude 3.5 Opus 已遭廢棄”，并附有指出 Anthropic 模型頁(yè)面的鏈接?？山刂两裉?，該頁(yè)面仍無只言片語(yǔ)提到過 Opus 3.5。有人猜測(cè)剔除 Opus 3.5 是一項(xiàng)戰(zhàn)略舉措，目的是避免在即將到來的融資輪之前失去投資者們的信任。

? 11 月 11 日，Anthropic 的 CEO Dario Amodei 在 Lex Fidman 的播客上否認(rèn)他們已經(jīng)放棄 Opus 3.5，并辟謠稱“雖然沒有確切的日期，但據(jù)我們所知，Claude 3.5 Opus 的發(fā)布計(jì)劃仍然存在。”很謹(jǐn)慎、很含糊，但意思很明確。

? 11 月 13 日，彭博社發(fā)表評(píng)論證實(shí)了早先的傳聞：“經(jīng)過訓(xùn)練之后，Anthropic 發(fā)現(xiàn) 3.5 Opus 在評(píng)估中的性能優(yōu)于舊版本，但考慮到模型大小以及構(gòu)建和運(yùn)行的成本，其表現(xiàn)未能達(dá)到應(yīng)有水平。”這可能也是 Dario 未給出確切發(fā)布日期的理論，盡管 Opus 3.5 的訓(xùn)練順利完成，但最終結(jié)果卻令人失望。請(qǐng)注意，其中的重點(diǎn)并不是絕對(duì)性能，而是相較于實(shí)際性能的成本投入。

? 12 月 11 日，半導(dǎo)體專家 Dylan Patel 和他的 Semianalysis 團(tuán)隊(duì)給出了最后一次反轉(zhuǎn)，也終于把所有線索編織成了一個(gè)連續(xù)且合理的解釋：“Anthropic 完成了對(duì) Claude 3.5 Opus 的訓(xùn)練，而且性能表現(xiàn)良好并進(jìn)行了適當(dāng)擴(kuò)展……但該公司最終并未發(fā)布。相反，該公司決定使用 Claude 3.5 Opus 生成合成數(shù)據(jù)并進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì)建模，借此在使用用戶數(shù)據(jù)的同時(shí)顯著改進(jìn) Claude 3.5 Sonnet 的性能水平。”

簡(jiǎn)而言之，Anthropic 確實(shí)訓(xùn)練出了 Claude Opus 3.5，但由于性能達(dá)不到內(nèi)外部對(duì)“Opus 3.5”這個(gè)名頭的期待，他們最終選擇放棄。Dario 認(rèn)為換種訓(xùn)練方式應(yīng)該可以改善結(jié)果，所以稱計(jì)劃仍在繼續(xù)但未給出明確日期。彭博社則證實(shí)，Opus 3.5 的性能比現(xiàn)有模型更好，但不足以證明其推理成本（即用戶需要承擔(dān)的使用價(jià)格）的合理性。Dylan 和他的團(tuán)隊(duì)則從神秘的 Sonnet 3.6 與莫名失蹤的 Opus 3.5 之間發(fā)現(xiàn)了某種關(guān)聯(lián)：后者在公司內(nèi)部被用于生成合成數(shù)據(jù)，用以改善前者的性能表現(xiàn)。

于是我們整理出了這樣的邏輯關(guān)系：

頂尖 AI 廠商開始守護(hù)強(qiáng)模型“金礦”
使用功能強(qiáng)大、價(jià)格昂貴的模型來生成數(shù)據(jù)，借此提升其他功能稍弱、但價(jià)格更便宜的模型的性能，這樣的過程被稱為蒸餾。作為一類常規(guī)實(shí)踐，蒸餾技術(shù)能夠幫助 AI 廠商改進(jìn)其小體量模型，順利擺脫對(duì)于高成本預(yù)訓(xùn)練的過度依賴。

蒸餾有多種實(shí)現(xiàn)方法，這里我們不做過多討論。大家只需要明確一點(diǎn)：充當(dāng)“教師”的強(qiáng)模型會(huì)將“學(xué)生”模型從“小、便宜、快但弱”轉(zhuǎn)變?yōu)椤靶?、便宜快且?qiáng)”。

由此來看，蒸餾技術(shù)幾乎讓強(qiáng)模型成為一座金礦。Dylan 也解釋了 Anthropic 使用 Opus 3.5 來幫助改進(jìn) Sonnet 3.6 的合理性：新版 Sonnet 與舊版相比，推理成本并未發(fā)生巨大變化，但模型性能卻迎來了顛覆性提升。因此相較于直接發(fā)布蒸餾之后性價(jià)比更高的 3.5 Sonnet，3.5 Opus 確實(shí)成了個(gè)在經(jīng)濟(jì)意義上非常尷尬的版本。

接下來再回到成本問題：蒸餾可以降低推理成本，同時(shí)提高性能。而 Anthropic 之所以選擇不發(fā)布 Opus 3.5，是因?yàn)槌诵阅芪催_(dá)預(yù)期，其在內(nèi)部也確能發(fā)揮更大價(jià)值。（Dylan 認(rèn)為這也是開源社區(qū)能夠快速追趕 GPT-4 的原因——各開源大模型能夠從 OpenAI 的這座富礦中汲取能量。）

于是結(jié)論就很明確了，Sonnet 3.6 不僅成本更低，而且已經(jīng)能夠代表最先進(jìn)的水平，甚至超過了 GPT-4o。Anthropic 中端模型的表現(xiàn)優(yōu)于 OpenAI 的旗艦產(chǎn)品，這大概率要?dú)w功于有 Opus 3.5 參與的蒸餾過程（當(dāng)然也可能還有其他原因，畢竟 5 個(gè)月對(duì)于 AI 大模型來說已經(jīng)是段很長(zhǎng)的周期了）。突然之間，人們意識(shí)到高成本并不一定對(duì)應(yīng)著高性能。

OpenAI 掌門人 Sam Altman 也親自發(fā)出警告，稱“越大越好”的時(shí)代已經(jīng)結(jié)束?？蛇@也意味著那幫頂尖 AI 廠商開始守護(hù)自己的寶貴知識(shí)，不再對(duì)外分享成果 。 參數(shù)數(shù)量不再是衡量性能的可靠指標(biāo)，我們只能將關(guān)注點(diǎn)轉(zhuǎn)移到基準(zhǔn)性能上。最后一次正式披露參數(shù)規(guī)模的 OpenAI 模型是 2020 年的 GPT-3，為 175B 參數(shù)。到 2023 年 6 月，有會(huì)議稱 GPT-4 將是一套混合專家模型，共擁有約 1.8 萬億參數(shù)。Semianalysis 隨后在一份評(píng)估中具體證實(shí)了這一點(diǎn)，得出結(jié)論稱 GPT-4 擁有 1.76 萬億參數(shù)，而時(shí)間已經(jīng)來到 2023 年 7 月。

直到一年半之后的 2024 年 12 月，專注于 AI 未來影響的 EpochAI 組織研究員 Ege Erdil 才估算出，一大批行業(yè)領(lǐng)先的 AI 模型（其中包括 GPT-4o 和 Sonnet 3.6）其實(shí)比 GPT-4 要小得多（但二者在基準(zhǔn)測(cè)試中的表現(xiàn)均優(yōu)于 GPT-4）：當(dāng)前的頂尖模型，例如原始 GPT-4o 以及 Claude 3.5 Sonnet 可能在規(guī)模上比 GPT-4 小一個(gè)數(shù)量級(jí)，其中 4o 擁有約 200B 參數(shù)，3.5 Sonnet 約有 400B 參數(shù)……當(dāng)然這只是我粗略得出的結(jié)論，實(shí)際情況可能在上下兩倍之間浮動(dòng)。

他還深入解釋了在 AI 廠商未公布任何架構(gòu)細(xì)節(jié)的前提下，自己是如何得出這個(gè)數(shù)字的。但這對(duì)本文討論的問題并不重要，最關(guān)鍵的是一個(gè)答案正漸漸浮現(xiàn)：Anthropic 和 OpenAI 似乎都遵循著類似的軌跡——他們的最新模型不僅比上一代更強(qiáng)，而且更小也更便宜。我們基本可以肯定 Anthropic 是通過將 Opus 3.5 蒸餾成 Sonnet 3.6 來實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，那么 OpenAI 又是怎么做到的？

現(xiàn)有先進(jìn)模型均由更大模型蒸餾而來？

有人可能認(rèn)為，Anthropic 選擇蒸餾方法是因?yàn)樗麄冇龅搅颂厥馇闆r，即 Opus 3.5 的直接訓(xùn)練結(jié)果令人失望。但事實(shí)上，其他廠商也基本走上了類似的道路。Google DeepMind 和 OpenAI 都報(bào)告稱其最新訓(xùn)練模型的性能低于預(yù)期（但請(qǐng)注意，低于預(yù)期并不代表性能更差）。造成這種情況的具體原因我們姑且不論，畢竟原因可能是數(shù)據(jù)不足造成的收益遞減、Transformer 架構(gòu)的固有局限、預(yù)訓(xùn)練 Scaling Law 停滯不前等?？偠灾珹nthropic 遇上的情況其實(shí)非常普遍。

但還記得彭博社的報(bào)道嗎？性能指標(biāo)的好壞僅取決于成本。Edge 就解釋了具體原因：

ChatGPT/GPT-4 熱潮帶來的需求激增和生成式 AI 的加速普及，導(dǎo)致各 AI 廠商承受著巨額虧損，幾乎無法正常經(jīng)營(yíng)。這種情況促使各方都迫切希望降低推理成本（雖然訓(xùn)練只須運(yùn)行一次，但推理成本卻與用戶數(shù)量和使用頻率成正比增長(zhǎng)）。假如有 3 億人在使用你的 AI 產(chǎn)品，那短短一周的運(yùn)營(yíng)開支就會(huì)直接讓絕大多數(shù)企業(yè)資金鏈斷裂。

從這個(gè)角度看，OpenAI 的思考邏輯跟 Anthropic 肯定是完全相同的。蒸餾技術(shù)之所以有效，就是因?yàn)樗軐⑦@兩大現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)轉(zhuǎn)化成同一項(xiàng)優(yōu)勢(shì)：通過為人們提供更小的模型來解決推理成本問題，同時(shí)停止發(fā)布大體量模型以避免因性能達(dá)不到公眾預(yù)期而遭受批評(píng)。

Ege 認(rèn)為，OpenAI 還可能選擇了另外一種方法：過訓(xùn)練。其基本思路是在比最優(yōu)計(jì)算量更多的數(shù)據(jù)之上再訓(xùn)練一個(gè)小模型：“當(dāng)推理成為模型運(yùn)行的大部分、或者核心成本來源時(shí)，最好在更多 token 上再訓(xùn)練較小的模型?！钡F(xiàn)在來看過訓(xùn)練這條路其實(shí)走不通，根據(jù)馬斯克和 Ilya Sutskever 前段時(shí)間的說明，各 AI 廠商幾乎耗盡了可用于預(yù)訓(xùn)練的全部高質(zhì)量數(shù)據(jù)源。

于是只能再次回歸蒸餾。Ego 總結(jié)稱，“我認(rèn)為 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 很可能都是從更大的模型當(dāng)中蒸餾而來。”到目前為止，整個(gè)推測(cè)過程都讓我們愈發(fā)相信，OpenAI 正出于同樣的原因（性能不佳 / 成本控制）、以同樣的方式（蒸餾）重復(fù)著 Anthropic 在 Opus 3.5 上做過的一切（訓(xùn)練后不公布）。那么，OpenAI 的類似模型在哪里、可能的名頭是什么？

推給大眾，創(chuàng)造不了經(jīng)濟(jì)價(jià)值？
說到這里，我們已經(jīng)完成了對(duì) Anthropic Opus 3.5 故事的回溯，再把從中得出的蒸餾方法轉(zhuǎn)移到了 OpenAI 這邊，認(rèn)為二者都面臨類似的難題、自然很可能選擇類似的解法。然而這套理論中又出現(xiàn)了新的障礙：由于 OpenAI 是行業(yè)先驅(qū)，所以他們可能面臨著 Anthropic 等競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手未曾遇到過的關(guān)隘。

其中一大核心障礙，就是訓(xùn)練 GPT-5 的硬件要求。Sonnet 3.6 的性能與 GPT-4o 相當(dāng)，但發(fā)布時(shí)間滯后了五個(gè)月。所以我們可以假設(shè) GPT-5 恐怕性能更強(qiáng)、但體量也要更大，于是對(duì)應(yīng)著更高的訓(xùn)練成本與推理成本。也許整個(gè)訓(xùn)練周期要耗費(fèi) 5 億美元左右，甚至讓人懷疑當(dāng)前的硬件到底能不能做得到。

Ege 再次給出了重要指示：能做到，但也僅限于訓(xùn)練階段。為 3 億用戶提供如此龐大的推理服務(wù)，則根本沒有可能性：理論上講，即使只借助目前的硬件，也足以支撐起比 GPT-4 大得多的模型：比如 50 倍于 GPT-4 的巨型版本，擁有約 100 萬億參數(shù)，同時(shí)以每百萬輸出 token 3000 美元和每秒 10 到 20 個(gè) token 的速度提供服務(wù)。然而要做到這一點(diǎn)，這些大模型就必須證明自己確實(shí)能為客戶創(chuàng)造相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

很明顯，哪怕是對(duì)微軟、谷歌或者亞馬遜（分別是 OpenAI、DeepMind 和 Anthropic 背后的金主）來說，承擔(dān)這等水平的推理成本都不具備合理性。那么 AI 廠商要如何解決這個(gè)問題？思路很簡(jiǎn)單：要想將擁有數(shù)萬億參數(shù)的模型推向大眾，就得證明能創(chuàng)造相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。既然創(chuàng)造不了，那就不公布 。

于是乎，“比現(xiàn)有產(chǎn)品性能更好”和“但沒有先進(jìn)到足以證明其巨額運(yùn)行成本的合理性”就成了兩個(gè)并行條件。事實(shí)上，此前《華爾街日?qǐng)?bào)》報(bào)道 GPT-5 和彭博社報(bào)道 Opus 3.5 時(shí)，也都給出了驚人相似的一致結(jié)論。由于最終結(jié)果令人失望，廠商們決定將其保留在內(nèi)部作為大型“教師”模型，負(fù)責(zé)蒸餾出較小的“學(xué)生”模型，再將后者實(shí)際推向市場(chǎng)。于是我們就得到了 Sonnet 3.6 和 GPT-4o/o1，又便宜又好的效果讓用戶們相當(dāng)滿意。

所以哪怕大家仍然在期待著 Opus 3.5 和 GPT-5 的橫空出世，也不會(huì)影響到 AI 廠商們靠現(xiàn)有服務(wù)賺得盆滿缽滿。

OpenAI 想要的不單 1000 億美元
說到這里，其實(shí)我還沒有完全說服自己。雖然一切證據(jù)都與結(jié)論并不沖突，但合理跟真相之間仍然隔著十萬八千里。所以接下來，我要再給大家補(bǔ)充點(diǎn)別的信息。

還有其他證據(jù)表明 OpenAI 在以這種方式運(yùn)營(yíng)嗎？除了低于預(yù)期的性能和可能造成損失之外，他們還有什么理由要把 GPT-5 藏起來？我們能從 OpenAI 高管們對(duì)于 GPT-5 的公開聲明中找到哪些蛛絲馬跡？他們一再推遲模型發(fā)布，難道不會(huì)給公司聲譽(yù)造成風(fēng)險(xiǎn)嗎？畢竟 OpenAI 是 AI 革命的先驅(qū)力量，而 Anthropic 只要摸著石頭過河就行。很多事情 Anthropic 可以做，并不代表 OpenAI 也能有樣學(xué)樣。

說到錢，讓我們來挖掘一點(diǎn)關(guān)于 OpenAI 和微軟合作伙伴關(guān)系的相關(guān)細(xì)節(jié)。首先就是大家都知道的事實(shí)：AGI 條款。在 OpenAI 關(guān)于其組織結(jié)構(gòu)的博文中提出了五項(xiàng)治理?xiàng)l款，用以描述其運(yùn)作方式以及與非營(yíng)利組織、董事會(huì)和微軟之間的關(guān)系。其中第五條將 AGI 定義為“在最具經(jīng)濟(jì)價(jià)值的工作上擁有超越人類能力的高度自主系統(tǒng)”，并確定一旦 OpenAI 董事會(huì)聲稱已經(jīng)實(shí)現(xiàn) AGI，“此類系統(tǒng)將被排除在與微軟間的 IP 許可及其他商業(yè)條款之外，現(xiàn)有條款內(nèi)容僅適用于 AGI 之前的技術(shù)?！?/p>

不用說，兩家公司都不希望合作關(guān)系破裂。OpenAI 雖然設(shè)置了這一條，但也會(huì)盡一切努力避免實(shí)施。其中一種方法就是推遲發(fā)布可能被標(biāo)記為 AGI 的系統(tǒng)。很多朋友會(huì)質(zhì)疑，“但 GPT-5 不可能已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了 AGI 吧？”這里我就要聊聊第二個(gè)不為人知的秘辛了：OpenAI 和微軟對(duì)于 AGI 設(shè)有一條秘密定義，雖然與科學(xué)目的無關(guān)，但在法律上構(gòu)成了二者合作關(guān)系的基礎(chǔ)：AGI 應(yīng)是一套“可以產(chǎn)生至少 1000 億美元利潤(rùn)”的 AI 系統(tǒng)。

如果 OpenAI 以 GPT-5 尚未準(zhǔn)備好為借口將其私藏，那么除了控制成本和防止公眾的強(qiáng)烈抨擊之外，至少還能實(shí)現(xiàn)另外一個(gè)效果：避免聲明 GPT-5 是否符合前面提到的這條 AGI 定義。雖然 1000 億美元利潤(rùn)確實(shí)是個(gè)恐怖的數(shù)字，但沒有什么能阻止雄心勃勃的客戶以其為基礎(chǔ)建立新業(yè)務(wù)、賺取新利潤(rùn)。而另一方面，我們也幾乎可以肯定：如果 OpenAI 預(yù)計(jì) GPT_5 每年能夠帶來 1000 億美元（約合 7245.1 億元人民幣）的經(jīng)濟(jì)性收入，那他們應(yīng)該不會(huì)介意執(zhí)行 AGI 條款并直接跟微軟分道揚(yáng)鑣。

大多數(shù)公眾對(duì)于 OpenAI 不發(fā)布 GPT-5 的情況都有如下假設(shè)：不發(fā)布 GPT-5，是因?yàn)樾阅苓€達(dá)不到預(yù)期。哪怕真的不夠好，內(nèi)部版本的 GPT-5 也大概率比我們?cè)诋?dāng)前市面上能接觸到的大模型更好。畢竟一套不計(jì)成本、只求性能的模型，跟現(xiàn)在這些需要以低成本方式服務(wù) 3 億用戶的模型之間，肯定存在著天壤之別。之前他們之所以允許我們?cè)L問模型，是因?yàn)樗麄冃枰胀ㄓ脩舻臄?shù)據(jù)。但現(xiàn)在情況不同了，他們甚至不單想要錢——那是微軟的目標(biāo)，OpenAI 想要的是通用人工智能 AGI、想要超級(jí)人工智能 ASI，更想要青史留名、征服整個(gè)世界。

最強(qiáng)大的 AI 只會(huì)待在幕后
感謝大家的耐心，文章已經(jīng)接近尾聲。相信看了這么多，我提出的論據(jù)已經(jīng)基本指向一個(gè)可能性很高的結(jié)論：OpenAI 也許正在內(nèi)部運(yùn)行 GPT-5，就如同 Anthropic 在內(nèi)部運(yùn)行 Opus 3.5 一樣。OpenAI 甚至根本不打算發(fā)布 GPT-5，能亮出來給公眾看的最強(qiáng)成果也就是 ChatGPT o 系列和 Claude Sonnet 系列模型。

隨著 OpenAI 對(duì)于 Scaling Law 的探索愈發(fā)深入，GPT-5 需要突破的預(yù)期門檻也越來越高。而且，現(xiàn)在就連我們的數(shù)據(jù)都沒多大價(jià)值了。訓(xùn)練新的基礎(chǔ)模型（GPT-5、GPT-6 乃至更多）對(duì)于 OpenAI 內(nèi)部來說肯定是有意義的，只是不一定要作為產(chǎn)品推出。對(duì)這家 AI 先驅(qū)來說，唯一重要的目標(biāo)就是繼續(xù)為下一代模型產(chǎn)出更好的數(shù)據(jù)。

從現(xiàn)在開始，這些基礎(chǔ)模型可能會(huì)在后臺(tái)運(yùn)行，幫助其他模型實(shí)現(xiàn)單憑一己之力無法完成的壯舉。這就如同一位隱居深山的世外高人，哪怕我們無緣得見，也終會(huì)看到其徒子徒孫在江湖上大放異彩。

而且即使 GPT-5 最終發(fā)布，影響其實(shí)也并不大。畢竟到那個(gè)時(shí)候，OpenAI 和 Anthropic 肯定已經(jīng)意識(shí)到他們掌握了絕對(duì)的領(lǐng)先地位，不必?fù)?dān)心自己偶爾露出的一點(diǎn)高招對(duì)其江湖地位構(gòu)成威脅。

可能正因?yàn)槿绱耍琌penAI 才會(huì)在短短三個(gè)月之內(nèi)從 o1 發(fā)布到了 o3，后續(xù)還可能繼續(xù)推出 o4 和 o5。同樣的，他們也才會(huì)在社交媒體上表現(xiàn)得如此興奮，因?yàn)樗麄冋业搅艘环N新的、更強(qiáng)大的生態(tài)閉環(huán)。

所以，千萬別以為接近 AGI 意味著我們能隨意訪問到越來越強(qiáng)大的 AI、享受到越來越先進(jìn)的自主技術(shù)。唯一可以相信的，就是他們的模型會(huì)愈發(fā)領(lǐng)先。而每一代新模型的推出，都是在為他們的技術(shù)火箭添加新的噴射引擎。

至于事實(shí)是否真的如此，就讓時(shí)間給我們答案吧。

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