美国当地时间11月20日上午，微软出人意料地聘请了OpenAI前CEO奥特曼和OpenAI总裁格雷格·布罗克曼，这一战略决定似乎是微软试图尽其所能摆平由OpenAI的董事会解雇奥特曼造成的混乱局面。
OpenAI政变的剧情一直在发展，几名研究人员已经辞职，OpenAI的数百名员工和高管反对董事会的决定。微软和OpenAI之间的关系也不确定，因为微软计划与奥特曼和布罗克曼一起创建一个内部研究部门，这无疑将与OpenAI竞争。
有一件事是明确的：OpenAI已经彻底改变了，其产品也将受到影响，包括ChatGPT及其API平台。这场剧变提醒人们，AI行业瞬息万变。科学家、工程师和哲学家将继续就先进AI系统的风险和AGI的生存威胁展开辩论。
这样的冲突可能会再次发生，特别是在试图平衡研究和产品开发双重使命的AI实验室。
因此，在OpenAI平台上构建产品和应用程序的企业需要重新评估自己的战略，因为公司的未来可能在一夜间岌岌可危。
在这种背景下，开源模型的市场可能是最大的赢家。与OpenAI的平台等封闭源代码系统不同，开源模型将完全的控制权和责任交给了那些在其产品中使用它们的人。它们没有单一的故障点，比如API服务器或不能决定是加速产品交付还是踩刹车，以及存在不确定性的董事会。
据The Information报道，上周末，已有100多名OpenAI客户与Anthropic、Google Cloud、Cohere和Microsoft Azure等OpenAI竞争对手进行了接触。
企业可以决定在哪里以及如何运行开源模型，无论是在他们自己的服务器上、在公有云中还是在模型服务平台上。大多数主流云平台都提供对开源模型的现成访问，如Llama 2、Mistral、Falcon和MPT，这包括Microsoft Azure AI Studio和Amazon Bedock，以及许多提供轻松访问开源模型托管版本的初创公司，这种广泛的选择能够使企业根据其现有的基础设施运行模型。
此外，与私有模型相比，开源模型通常具有更稳定的性能。在过去的一年里，随着公司继续重新培训、调整和改变保障措施，有大量关于OpenAI模型性能下降(或者更准确地说，发生变化)的报告，这些模型实际上是黑盒中的黑盒，这使得获得稳定的输出具有挑战性。
相比之下，开源模型提供了稳定的性能，由企业决定何时更新，保障措施是什么，并避免由于随机用户在网上发布越狱消息而导致的恐慌性封锁。得益于研究人员和开发人员之间的知识共享，开放源码模型的前景也在迅速发展。
现在有许多工具和技术可用于为特定应用程序定制开放源码LLM，而这些工具和技术不适用于私有模型。企业可以使用量化来削减运行模型的成本，或者采用低级适配来微调它们，而实际成本只需一小部分，从而支持在一个GPU上运行数千个模型。开源模型可以适用于所有类型的应用程序和预算。
像OpenAI这样的公司面临的问题是，他们试图同时解决两件事：实现AGI，并提供有利可图的产品来为他们的研究提供资金，正如OpenAI所呈现的那样，这两个目标有时可能截然相反。
在现实中，大多数企业并不想要AGI。在大多数情况下，他们不需要拥有数万亿参数的最先进的模型，他们需要的是一个坚实的基础，他们可以在此基础上构建稳定的LLM应用程序，即使它是具有数十亿个参数的LLM，这就是开源生态系统提供的机会。随着OpenAI的余波继续展开，更多的企业可能会蜂拥至开源LLM。
像ChatGPT这样的平台将继续用于快速原型制作和探索尖端AI技术的能力，但一旦他们找到了正确的应用程序，企业将通过投资于一项技术而得到更好的服务，这种技术将继续存在，而不考虑开发该技术的公司的政治因素。
