OpenAI在国内的两条应用之路走不通了？

接到奥特曼警告信的*时间，专注出海电商服务的大模型领域创业者高瑞麟，紧急召开了一场办公会，商讨是否需要将公司业务迁移到国产大模型上去的棘手问题。

“迁移，（担心）用户会不会继续买账；不迁移，继续（调用OpenAI API）的话，成本、合规风险等都在提高。”

令高瑞麟陷入两难的，是在奥特曼领导下的OpenAI的一封推送邮件。在6月25日发出的邮件中，OpenAI表示，从今年7月9日开始，将阻止来自非支持国家和地区的API（应用程序接口）服务。受影响组织若希望继续使用OpenAI的服务，必须在其支持的国家或地区内访问。

这也意味着，不在支持地区范围内的中国大陆，将迎接OpenAI的“断供”风险。需要注意的是，ChatGPT爆红以来，OpenAI其实一直未曾开放过中国市场的服务。

国内大模型创业者李振告诉字母榜（ID：wujicaijing），当前国内想要访问OpenAI的API，一般有两个途径：一是直接向OpenAI官方申请，这种方式更多适合个人开发者；二是通过采购微软云服务，间接接入OpenAI服务，这也是当前国内*的合规渠道。据李振观察，目前微软云提供的OpenAI接入服务仍可以正常访问。

通过上述两种途径，围绕OpenAI的API，国内大模型玩家也由此发展出了两大应用场景：科技大厂用以帮助训练自己的大模型，在模仿的基础上追求赶超效果；中小企业则用来开发落地应用，在实际使用中向客户提供多样性选择。

对于更有实力和资源的大模型玩家而言，即便“断供”政策正式生效，也可能挡不住它们继续调用OpenAI的API的行为，“在一个全球化的市场中，很难存在彻底隔断某一地区访问权限的可能性，就是需要穿越多少围栏的问题。”关注大模型投资的恒业资本创始合伙人江一说道。

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进入2024年，即便已经出现了一众号称性能媲美GPT-4级别的国产基础大模型，但调用OpenAI技术的需求仍然存在。

在江一接触到的合作客户中，有人明确提出希望提供OpenAI技术选项，“面对更开放、更发散性的问答时，OpenAI展现出来的答案还是更强一些。”

这也促使一些应用开发商对不同的模型做起人为分割，简单的问题推理，以及涉及垂类行业问答的场景，优先调用国内大模型，偏复杂推理和分析的内容，就交给OpenAI。

具体运行环节，有点类似当前业内推崇的MoE混合专家模型逻辑，当客户提出一个问题后，借助机器学习的匹配算法，先将问题分类，从而基于分类结果匹配对应的模型服务商。但是否使用OpenAI服务，还取决于客户是否愿意为此多花钱，“充什么样的会员套餐，给你供应什么样的大模型选择范围。”李振解释道。

不同于应用开发者的具体使用需求，那些同样有着自研大模型野心的国内厂商，通过接入OpenAI技术，还能起到辅助刷榜的作用。

知名大模型测试集C-Eval就曾在官网置顶声明，称评估永远不可能是全面的，任何排行榜都可能以不健康的方式被黑客入侵，并给出了几种常见的刷榜手法，如对强大的模型（例如GPT-4）的预测结果蒸馏、找人工标注然后蒸馏、在网上找到原题加入训练集中微调模型等等。

站在OpenAI的肩膀上，从模仿借鉴中快速赶超，则是国内大模型玩家接入OpenAI技术的更重要目的。

去年12月份，字节跳动被爆出正在研发一个名为“种子计划”（Project Seed）的AI大模型项目，但该项目在训练和评估模型等多个研发阶段调用了OpenAI的API，并使用ChatGPT输出的数据进行模型训练。

此举违反了OpenAI的使用协议，根据规则，OpenAI禁止使用输出开发竞争模型。因此，字节旗下部分GPT使用权限被OpenAI封禁。

字节官方坦陈，内部技术团队刚开始进行大模型的初期探索时，确实有部分工程师将ChatGPT的API服务应用于较小模型的实验性项目研究中，但“该模型仅为测试，没有计划上线，也从未对外使用。”

部分国产大模型在训练模型速度上快速起步的一大原因，同样离不开对国外大模型的借鉴。去年11月被传出套壳消息时，零一万物在回应字母榜中承认，在训练模型过程中，沿用了 GPT/LLaMA的基本架构，但需要说明的是，借鉴架构并不能跟“套壳”或者“抄袭”直接划等号。

不过，这确实帮助零一万物缩短了模型研发时间。去年3月，李开复正式宣布将亲自带队，成立一家AI 2.0公司，研发通用大模型。经过三个月筹办期，同年7月份，该公司正式定名“零一万物”，并组建起数十人的大模型研发团队。团队成型四个月后，零一万物便在11月份推出了“Yi”系列大模型产品，并借助Yi-34B霸榜多个大模型测试集。

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在OpenAI“断供”危机之下，国产大模型的战略替代价值越发凸显。在李振看来，从经济账上考量，国内公司直接调用国产大模型会是更为划算的选择。

抢在企业迁移之前，一些追求更高收益的个人开发者，已经率先用国产模型替换掉了OpenAI。

2022年11月ChatGPT亮相后，受限于政策，一些人开始盯上国内想要尝鲜的用户，做起了卖号生意。当时，ChatGPT Plus官方订阅价格为一个月20美元，国内用户想要使用，收费一般为共享号（供4-6个人使用）一个月50元左右，独享号一个月170元左右。

但从2023年下半年开始，随着越来越多国产大模型的发布，加上用户对ChatGPT新鲜感的减弱，越来越多个人开发者已经将技术底座从OpenAI换成了国产平替，订阅价格也随之下降，有的连续包年仅需198元。

现在，在App Store应用商店中搜索“ChatGPT”，各类相似应用程序充斥其中，ChatGtp4o、ChatGp4、ChatGp4o、ChatBPT 4.0、ChatGTB4……

如今，OpenAI的“断供”之举，给国产大模型厂商提供了一次抢夺中小企业用户的迁移机会。

继5月份字节、阿里、百度、腾讯等掀起大模型价格战之外，从6月25日开始，一众国产大模型玩家又纷纷祭出了零成本迁移计划，再次加码性价比之战。

截至目前，包括智谱AI、百度、阿里、腾讯、百川智能、零一万物、商汤科技、月之暗面等均已推出了OpenAI零成本迁移计划。为加速用户“搬家”，部分国产大模型还额外附送1千万乃至1亿Tokens，并配套调用、迁徙、训练等多项免费服务大礼包。

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便宜，只是鼓动用户迁移的必要条件。想要真正赢得用户的青睐，国产大模型还需要做到更好用。

去年曾喊出史上*降价的阿里云，并未能借助价格战换来新的增长。聚焦到国内公有云市场，阿里云市场份额不增反减。IDC发布的《中国公有云服务市场（2023下半年）跟踪》报告显示，2023下半年IaaS市场中，阿里云市场占比27.1%，位居*。但在2023上半年中国IaaS市场中，阿里云市场份额则为29.9%。

更可况，在国产大模型降价的同时，OpenAI们也在降价。按奥特曼的话说，“OpenAI也可以将非常高质量的AI技术成本降至接近零……”

想要增强大模型底座的产品吸引力，除了价格之外，更重要的比拼则在数据端。

2020年发布GPT-3时，OpenAI曾详细公开了模型训练的所有技术细节。中国人民大学高瓴人工智能学院执行院长文继荣表示，国内很多大模型其实都有GPT-3的影子。但随着OpenAI在GPT-4上一改开源策略，逐渐走向封闭，一些国产大模型就此失去了可供复制的追赶路径。

此后，各家大模型拉开技术差距的重点，越来越多体现在训练方法、数据配比、数据工程、细节参数、训练过程监测技巧等细节之中。

即便在模型框架相同之下，不同的数据来源和数据训练方法加持下，最终训练出来的大模型性能依然会表现各异。“前大模型时代，AI的主流是以模型为中心的单任务系统，数据基本保持不变。进入大模型时代，算法基本保持恒定，而数据在不断增强增大。”在产业专家刘飞看来，相比算法和算力，数据可能是眼下阻碍国产大模型追赶OpenAI步伐的更大鸿沟，“魔鬼都藏在这些数据训练的细节里。”

在国内大模型纷纷跨入万亿参数时代之后，对数据采集和训练的能力考验再次提升。参数量的大小与最终模型呈现的效果之间，两者“投入产出并不成正比，而是非线性的。”刘飞表示，“数据多只是一个定性，更重要的是考验团队数据清洗的能力，否则随着数据增多，数据干扰也将随之变大。”

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