在OpenAI首届开发者大会后，不少开发者开始担忧自己的项目是否会被取代，而创业者也开始思考如何找到更适合自己的生存空间。那么综合来看，OpenAI消灭了哪些机会，又创造了哪些新的需求？一起来看看本文的分享。

OpenAI越变越强，不仅抢走谷歌等科技巨头的生意，还在砸掉创业者的饭碗。

首届开发者大会之后，很多开发者担忧，自己的项目是否会被替代。而在开会之前，已经有好几家AI公司启动裁员，其中不乏曾拿过巨额融资的明星项目。

与此同时，OpenAI正在加速赚钱。它推出付费版ChatGPT PLUS，上线GPT Store，变成一家越来越功利的商业公司。去年OpenAI的收入只有数千万美元，今年将超过10亿美元。

这一切看起来都和它曾经作为一家非盈利机构，将通用人工智能作为终极目标的使命渐行渐远。CEO山姆·阿尔特曼突然被罢免，反映的是OpenAI管理层在公司发展理念上的分歧。帝国尚未建成，内部已经出现裂缝。

对于创业者而言，如何处理它们和OpenAI之间的关系，将是一个关键而微妙的问题。

一位AI创业者说：要么做OpenAI不做的东西，要么做OpenAI暂时还做不出来的东西。有人开始主动改变策略，以找到适合自己的生存空间。

短暂的窗口期过后，留给部分创业者的空间，似乎不多了。

一、“套壳”的生意，做不长了

越来越多的GPT套壳项目，正在被GPT替代。

“套壳”这个词，在国内的AI圈子里是贬义。很多AI公司一听到“套壳”，就连连摆手，生怕扯上关系。但在国外，套壳很正常，相关的创业项目层出不穷。

自从GPT模型诞生之日起，行业里就存在一个矛盾：大众日益增长的对大模型的需求，与复杂的技术和难用的操作之间，有巨大的鸿沟。

填平这条鸿沟的公司，抢占了市场先机，一度发展极其迅猛。

典型的如营销文案生成公司Jasper，2021年1月成立，18个月就估值15亿美金，去年收入超过OpenAI。

Jasper的模式很简单：调用GPT-3模型的能力，用营销数据对模型进行精调，创建一个用户界面作为模型的前端，用户通过这个界面与模型交互，生成各种风格的营销文案。用户不需要知道GPT-3是什么，更不必了解背后的复杂技术。

当时的GPT-3存在的问题是，无法直接与用户对话，需要很精准的提示词才能获得优秀的回答。Jasper将GPT-3模型实现了产品化，做了一个很好上手的前端，相当于给GPT套了个壳。

类似的产品有很多。改作文的、写代码的、聊天机器人、虚拟助手……今年上半年很多冒出来的××GPT，都是套壳产品。

单纯套壳的产品，很容易被替代。

第一波冲击来自ChatGPT。去年11月底推出的ChatGPT，文本处理能力非常惊艳，两个月收获两亿月活用户。Jasper等公司的产品有了替代品。

随后ChatGPT的功能逐步完善。10月底，ChatGPT开始能够直接读取PDF文件，自动浏览网页，进行数据分析，ChatPDF、AskYourPDF、PDF.ai等公司的业务受到威胁。

一位AI创业者对「定焦」说，这种感觉，就像一个大型商场，运营方在生意最好的店铺边上，开出了同类店铺，在各方面得到更多支持。

第二波冲击来自GPT Builder。在11月的开发者大会上，OpenAI推出GPTs，让完全不懂代码的人，也能定制自己的GPT应用，这些应用可以进行网络搜索、制作图表、做数据分析，完成各种任务。

这相当于，普通人也能“套壳”创建GPT了。

GPT变得无处不在。文案生成、知识问答、虚拟助手、代码协作、文生图等垂直领域的产品，被无情碾压。

如果一家公司只是在GPT模型之上做很浅层次的界面设计和功能融合，那它将面临被替代的风险。Jasper已经在7月进行了一波裁员，类似的公司还有很多。

对于那些没有套壳，但跟ChatGPT的能力有重合的产品，同样面临严峻挑战。

过去半年，AI写作助手公司Grammarly、AI自动语音识别公司Deepgram、程序员问答平台Stack Overflow，都进行了裁员。而他们的产品在ChatGPT之前多年就已存在。

这些公司的产品早期很有价值，但当OpenAI推出类似产品，它们的功能和价值迅速被稀释。

“工具类的产品，是最容易被替代的，尤其对于OpenAI这类掌握底层技术的公司，复制一个爆款应用就是分分钟的事情。”一位AI创业者对「定焦」说。

消灭你，与你无关。这是OpenAI进化之后的必然。

二、“中间商”的空间，越来越小

任何行业都会存在中间商，AI也不例外。

从技术架构上看，AI大模型大致可分为三层：模型层、平台层、应用层。

平台层也叫工具层，是指要将大模型融合到应用，中间所需的一系列工程能力，起到衔接的作用。比如基于GPT-4这个底层大模型，要开发出类似ChatGPT的应用，就要借助平台层的各种工具。

平台层有很多工具栈，如开发工具链（Langchain）、模型工具链（做数据标注、向量数据库、分布式训练等）。链条上涌现出大量创业公司，做向量数据库的公司今年融资密集，以LangChain为代表的做工具链的公司热度很高。

这些公司存在的意义在于，大语言模型还有很多地方不完善，整个生态的开发体系尚未成型，开发者在对语言模型进行生产部署时，单纯靠提示词完全不够，需要更多底层工具支持。OpenAI等大模型厂商，又没有及时提供这些工具。

LangChain在去年10月底推出，它是一个封装了大量大语言模型应用开发逻辑和工具集成的开源Python和JavaScript库。简言之，它可以让在回答问题时参考整个数据库，比如访问最新的数据、报告、文档和网站信息，将各种信息源连接起来。

我们知道，ChatGPT刚上线时无法联网搜索，数据只更新到2021年。LangChain可以打通它和外部数据的界限。

LangChain本身不开发大模型，而是帮助开发者用好大模型。它就像一个重要的中间站，集成了各种常用的工具和组件，让开发应用变得简单。自从上线后，它受到开发者热捧，成为一个重要的LLM应用开发框架。

毫无疑问，LangChain解决了开发者的难题。但当OpenAI决定更进一步，曾经的难题不再是问题，中间层创业者的空间就被挤压了。

OpenAI最新发布的Assistant API，是面向开发者推出的一个基于LLM的开发框架。通过它，开发者可以调用包括数据分析、函数调用、图片识别、语音生成等所有功能。开发难度被大大降低了。“一站式开发”开始变成现实。

这让LangChain这类做中间层的公司，位置一下变得很尴尬。

投资机构Atom Capital撰文称：“大量Agent框架公司将失去存在价值，开发者会因为生态便利性等原因转移到OpenAI的官方框架之下。”

上半年，OpenAI亲手点燃了众多工具层初创公司的热情，现在，它又亲手浇灭了它。

Assistant API还有一个功能是可以直接检索外部数据，自动对数据进行优化，将开发者自己的数据转换成GPT的知识库。也就是说，GPT能自己做数据的向量化，那些做向量数据库的公司，得重新考虑一下自己的商业模式还有多大空间。

这只是开始。GPT Store的推出，说明OpenAI已经在着手搭建自己的应用生态。它让开发者更便捷地开发自己的应用，同时让不懂代码的人也能通过自然语言创建基于自有知识库的AI Agent。

英诺天使基金管理合伙人王晟对「定焦」分析，这导致那些过去基于LangChain的框架做开发的公司，变得没有特别大的竞争力了，OpenAI会打击一批开发Agent的公司，比如各种咨询顾问、心理疏导、知识讲解等等。“现在这些产品其实都面临极大挑战，因为OpenAI已经把这些（技术框架）全都做好了，你就专心做好内容就行了。”

三、OpenAI不会做的事

因为ChatGPT，OpenAI变成一家面向普通用户的产品公司，和在它的平台上做生意的公司形成竞争关系。但同时，它依然是一个面向开发者的平台，并试图成为AI原生应用的诞生地。

很多人只知道聊天机器人ChatGPT，但其实OpenAI还曾推出过三款产品——文字生成图像工具DALL-E、自然语言转代码系统Codex、自动语音识别系统Whisper。以Codex模型为例，微软基于这个模型在2021年推出了AI自动编程工具Copilot，将一群做AI编程工具的创业公司拍死在沙滩上。

今天ChatGPT日益强大，正在复制当年的故事。那么，还有什么东西是OpenAI不会做，或暂时不想做的吗？

首先是陪伴类Agent。OpenAI明确表示过不会朝这方面发力，前CEO山姆·阿尔特曼认为类人的Agent没有价值，真正有价值的是辅助人完成工作。

这也是为什么ChatGPT被很多人拿来编代码、写论文，而不是把它当成“朋友”瞎聊。

AI陪伴是一个巨大的市场。名人聊天应用Character.Ai亮眼的用户增长，以及不断提升的估值，充分验证了市场空间。AI虚拟聊天社交软件Glow，创造了上线4个月用户接近500万的成绩。

这块市场如果OpenAI不做，会有其他公司主动争夺，无论它们是基于自有大模型，还是借助GPT模型。

Logenic AI联合创始人李博杰认为：“做陪伴类bot需要有核心竞争力，一定不能只靠提示词，至少要有自己的微调模型，有自己的pipeline（管线），以及能降推理成本的infra（基础设施）。”

另外，游戏暂时不在OpenAI的视野范围内。很多人认为游戏会与AI大模型深度融合，由AI驱动的NPC（游戏术语：非玩家角色）将获得数字生命，游戏业的玩法会被改变。

“如果用户可以跟游戏人物用自然语言交互，剧情也是根据用户的喜好定制出来的，将是一种全新的游戏体验。”李博杰说。

Glow的开发商MiniMax，拿到了游戏公司米哈游的投资，这被外界视为米哈游在为即将到来的游戏业变革做准备。MiniMax这类具备大模型研发能力，同时又对应用场景有深刻认知的创业公司，会有独特优势。

李博杰认为，还有一类是OpenAI暂时还做不出来的东西。比如视频输入和视频生成，Rewind的录音吊坠、类似电影《Her》里面放在上衣口袋里的AI Pin这种依托硬件的产品，依托智能手机的Siri等是OpenAI难以取代的入口，有数据壁垒的场景也是OpenAI很难直接取代的。

数据作为AI大模型的三大要素之一，会成为厂商们争夺的高地。OpenAI不可能采集所有细分领域的数据，拥有数据的公司也能拥有一席之地。

另外，在某种程度上，OpenAI降低了普通人参与AI领域创业门槛。GPTs的出现，直接创造了一个新的职业——不懂代码的开发者。人们不需要写代码，只需要有想法，有洞察，懂市场，就能创建自己的产品。

“GPT Store面向的很有可能不是开发者，而是创造者，这是一种深度赋能、去中介化的策略，我认为这是趋势。”有人评价。

王晟认为，今天的OpenAI就像当年的苹果一样，代表了一种趋势。OpenAI的开发者大会之后，行业已经从卷大模型，转向卷大模型应用。“这标志着卷大模型的周期可能已经过去了，接下来大家要创新，去开发应用。”

在应用层创业，OpenAI不可能所有领域都做。“就像苹果一样，音乐、视频等重要应用，以及一些小工具自己做，其他的交给生态。”

综合来看，OpenAI消灭了一些机会，同时也创造了新的需求。那些对API公司高度依赖的应用层公司，没有竞争壁垒的平台层公司，未来会面临较大挑战。

唯一的应对之方，就是不断迭代，始终适应这急速变化的AI浪潮。