OpenAI政變的劇情一直在發展，幾名研究人員已經辭職，OpenAI的數百名員工和高管反對董事會的決定。微軟和OpenAI之間的關系也不確定，因為微軟計劃與奧特曼和布羅克曼一起創建一個內部研究部門，這無疑將與OpenAI競爭。
有一件事是明確的：OpenAI已經徹底改變了，其產品也將受到影響，包括ChatGPT及其API平臺。這場劇變提醒人們，AI行業瞬息萬變。科學家、工程師和哲學家將繼續就先進AI系統的風險和AGI的生存威脅展開辯論。
這樣的沖突可能會再次發生，特別是在試圖平衡研究和產品開發雙重使命的AI實驗室。
因此，在OpenAI平臺上構建產品和應用程序的企業需要重新評估自己的戰略，因為公司的未來可能在一夜間岌岌可危。
在這種背景下，開源模型的市場可能是最大的贏家。與OpenAI的平臺等封閉源代碼系統不同，開源模型將完全的控制權和責任交給了那些在其產品中使用它們的人。它們沒有單一的故障點，比如API服務器或不能決定是加速產品交付還是踩剎車，以及存在不確定性的董事會。
據The Information報道，上周末，已有100多名OpenAI客戶與Anthropic、Google Cloud、Cohere和Microsoft Azure等OpenAI競爭對手進行了接觸。
企業可以決定在哪里以及如何運行開源模型，無論是在他們自己的服務器上、在公有云中還是在模型服務平臺上。大多數主流云平臺都提供對開源模型的現成訪問，如Llama 2、Mistral、Falcon和MPT，這包括Microsoft Azure AI Studio和Amazon Bedock，以及許多提供輕松訪問開源模型托管版本的初創公司，這種廣泛的選擇能夠使企業根據其現有的基礎設施運行模型。
此外，與私有模型相比，開源模型通常具有更穩定的性能。在過去的一年里，隨著公司繼續重新培訓、調整和改變保障措施，有大量關于OpenAI模型性能下降(或者更準確地說，發生變化)的報告，這些模型實際上是黑盒中的黑盒，這使得獲得穩定的輸出具有挑戰性。
相比之下，開源模型提供了穩定的性能，由企業決定何時更新，保障措施是什么，并避免由于隨機用戶在網上發布越獄消息而導致的恐慌性封鎖。得益于研究人員和開發人員之間的知識共享，開放源碼模型的前景也在迅速發展。
現在有許多工具和技術可用于為特定應用程序定制開放源碼LLM，而這些工具和技術不適用于私有模型。企業可以使用量化來削減運行模型的成本，或者采用低級適配來微調它們，而實際成本只需一小部分，從而支持在一個GPU上運行數千個模型。開源模型可以適用于所有類型的應用程序和預算。
像OpenAI這樣的公司面臨的問題是，他們試圖同時解決兩件事：實現AGI，并提供有利可圖的產品來為他們的研究提供資金，正如OpenAI所呈現的那樣，這兩個目標有時可能截然相反。
在現實中，大多數企業并不想要AGI。在大多數情況下，他們不需要擁有數萬億參數的最先進的模型，他們需要的是一個堅實的基礎，他們可以在此基礎上構建穩定的LLM應用程序，即使它是具有數十億個參數的LLM，這就是開源生態系統提供的機會。隨著OpenAI的余波繼續展開，更多的企業可能會蜂擁至開源LLM。
像ChatGPT這樣的平臺將繼續用于快速原型制作和探索尖端AI技術的能力，但一旦他們找到了正確的應用程序，企業將通過投資于一項技術而得到更好的服務，這種技術將繼續存在，而不考慮開發該技術的公司的政治因素。
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