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OpenAI迭代,快了还是慢了

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时隔三个月,OpenAI又上新了,这次是GPT-4o,一个“更有人味儿”的AI。

还是熟悉的“炸场”节奏。听说读写速度丝滑如真人、识别人类情绪并进行音视频交互、所有用户均可免费使用、API使用价格降低一半速度却提升两倍……不到30分钟的线上发布会,重磅内容一个接着一个。

但在一系列震惊声中,也有讨论认为,此次缺席的GPT-5,恰恰印证着OpenAI的降速。而突然推出的GPT-4o,甚至此前盛传的搜索产品,也是OpenAI为了GPT-5的“围魏救赵”之举。

OpenAI的迭代到底是快了还是慢了,成为又一个充满关注与争议的话题,关系着技术的演进,也关系着OpenAI的用户焦虑乃至商业化进程,复杂又尖锐。

寻找这个问题的答案,需要从产品本身入手。OpenAI最被诟病的,无外乎比起ChatGPT能够使用的直接体验,Sora至今仍未面向公众开放,承诺的“惊艳”到底有几分真假也不得而知。

而随着时间的流逝,围观的情绪也在OpenAI持续的“遥遥领先”中发酵出了些微妙的变化,比如对OpenAI开始“祛魅”。

GPT-4o的出现,或许也同样解答了关于OpenAI的争议,正如颠覆性之于创新,迭代的快慢也并非看待AI进步的唯一标准。

不积跬步无以至千里。即便是AI的发展逻辑,也遵循最朴素的哲学。GPT-4o清晰的技术特点和可能的商业模式以及后续发展的潜力,不会因为数字“4”没有超越“5”被否决。

于国内大模型发展而言,也是一样。比起追赶速度或者弯道超车,找准节奏、找准方向、找准场景,往往更有意义。

技术的长期积累和前瞻的创新,是OpenAI毋庸置疑的优势,但AI的发展,也在大洋两岸同频共振。

从最初的花式聊天、吟诗作对,到现在的赋能产业、提质降本,国产大模型进步也是一日千里。月之暗面的Kimi、生数科技的Vidu等现象级产品的出现,在各自领域脱颖而出。

在创新中前进,在前进中发展,可能就是技术最好的演变状态。不用刻意追求速度也不用偏执于迭代,人类面对AI,或许也要有一颗平常心。

人们对于算力缺口的弥补还在继续,人机交互延时的缩短和幻觉的减少,也促使人类与AI的距离感变得越来越小,整体体验越来越好。

而在商业化方面,成本的下降也已成为必然趋势。比如API使用方面,相比GPT-4-turbo,GPT-4o价格降低一半,速度提升两倍。

不久前,百度创始人李彦宏也提到,文心大模型的推理性能提升了105倍,推理的成本降到了原来的1%,“也就是说,客户原来一天调用1万次,同样成本之下,现在一天可以调用100万次”。

AI一直在路上,不妨给速度一点耐心。

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