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作者｜李晗 朱悦

编辑｜赵健

来源：甲子光年

图片来源：由无界 AI工具生成

谁也无法想到，在这一轮AIGC浪潮中，一些AI公司还没来得及颠覆行业，自己却快被颠覆了。

7月12日，美国AIGC独角兽Jasper联合创始人Dave Rogenmoser在职场社交网站LinkedIn发布公告，“鉴于行业的巨大变化，为了集中精力并调整资源，团队将开启裁员”。Jasper的产品主管Jeremy Crane也在本月初离职，任职不到一年。

这家成立于2021年的独角兽在去年10月刚刚完成价值1.25亿美元的融资，是AIGC领域成长最快的公司之一。

同样传出裁员消息的还有无代码AI营销平台Mutiny，曾获得红杉资本、老虎全球基金的投资。前员工在LinkedIn发帖称，Mutiny上月底裁员约30%。

AIGC的人才争夺战仿佛还在昨日。这两家获得巨头青睐，发展势头正盛的公司为何在此时裁员？

答案与ChatGPT有关。2022年11月30日，OpenAI发布ChatGPT，在推出仅两个月后，其月活用户就已经突破1亿人，给这些在大语言模型（LLM）基础上开发应用的初创公司带来了沉重一击。

金沙江创业投资基金主管合伙人朱啸虎就曾表示，“ChatGPT太强大了，对创业公司很不友好”。

从历史的脉络来看，在技术发生重大变革的时期，初创公司往往是机会的掌握者。在当下的生成式AI浪潮中，相较于需要大量投入的大模型，创业者在应用层有更多的创业机会。但是当大模型公司开始推出自己的应用，应用层的初创公司该怎么应对与前者的关系，又该如何构建属于自己的护城河？

近期著名创业孵化器Y Combinator在一场讨论中，直接提出了灵魂拷问：“OpenAI会杀死所有创业公司吗（Will OpenAI Kill All Startups）？”

这个问题的答案不仅决定了中小创业公司的命运，也关乎着更大的、也更重要的AI生态系统的构建。

ChatGPT之前，Jasper无疑是AIGC领域最受瞩目的明星独角兽。

2020年，OpenAI发布GPT-3——ChatGPT底层大模型的上一个版本，在人工智能领域引起了不小的震动。Jasper创始人Dave Rogenmoser敏锐地察觉到了GPT-3所蕴藏的商机，凭借着上一次创业项目的投资人Y Combinator的关系，Jasper在2020年12月就获得了GPT-3访问权限。

GPT-3早期具有学习成本高、调用不便等问题，不能同用户直接对话。Jasper在GPT-3的基础上进行高精度的前端提示和交互界面设计，再利用团队营销经验对模型精调。Jasper提供AI生成文本功能，并为营销人员提供定制化模板，自动生成博客文章、新闻稿件、广告文案等文本内容，在媒体工作者、营销人员中大受欢迎。

2021年Jasper一经推出便迅速获得成功。同年10月，Jasper就获得了8500万美元的A轮融资。2022年Jasper年营收预计达到6000万美元，成立仅18个月后就达到了15亿美元的估值。

“他们得到了一个巨大的机会。”Coatue资本的联合创始人兼高级董事总经理Thomas Laffont说，“Jasper 处于领先地位，产品与市场明显契合。他们还敲定了一批拥有各种专业知识的优秀投资者。”

然而，ChatGPT的横空出世，改变了这一切。

GPT-3是Jasper的业务支柱。在GPT开发早期，Jasper和OpenAI是良好的合作伙伴，一方给技术，一方给反馈，双方各取所需。但核心技术在对方手中，Jasper终究是基于GPT的二次开发。对于没有自研大模型的Jasper来说，不管取得的成绩多么辉煌，这场交易注定是危险的。

“当Altman已经成为AI开放海洋中的鲸时，Rogenmoser更像是一条?鱼（remora），这是一种附着在鲸类动物身上并以残骸为食的鳍状鱼。OpenAI需要像Jasper这样的合作伙伴来支付账单，但对后者的需要程度，远不如Jasper对OpenAI的依赖。”The Information作者Arielle Pardes评价道。

ChatGPT的推出就将这种风险展露无遗。经过两年的迭代和RLHF技术支持，ChatGPT不仅能够听懂用户指令，而且可以利用自然语言与用户直接对话。

简单来说，大语言模型和用户之间不再需要“中间商”促成交易了。

同时，ChatGPT的免费发布也让Jasper面临更大的窘境。尽管Sam Altman已经强调“不会试图与我们的合作伙伴竞争”，但当用户可以免费获得ChatGPT 时，谁会为Jasper每月支付49美元？

受到ChatGPT冲击的不止是Jasper一家公司，所有做文本相关产品的公司，都会面临类似的风险。

比如，Grammarly是一家估值超百亿美元的AI写作助手公司。ChatGPT发布之后不久，很多用户就意识到，ChatGPT强大的文本生成功能，或将覆盖Grammarly引以为傲的核心竞争力——优秀的拼写、语法审校能力。再加上悬殊的价格差距，Grammarly不再是一个高性价比的选择。

“这么多年我一直用Grammarly帮我修改英文，但ChatGPT实在是太厉害了，比Grammarly实在好太多了。ChatGPT知道我在讲什么，但是Grammarly并不知道。”一位留学生这样说。

OctoML公司首席执行官Luis Ceze也表示“如果像Grammarly这样的公司不尽快找到自己独特的竞争模式，那么他们很快就会被其他整合了LLM的文本界面所取代”。

为了应对生成式AI的冲击，今年4月Grammarly也推出大语言模型工具GrammarlyGO，已经开放了快速生成文稿、修改文本长度、回复邮件等功能。

Grammarly首席执行官Rahul Roy-Chowdhury也表示“Grammarly正在超越修改和更正文本的传统业务，转向撰写内容”。

很难有明确的数据说明，现在究竟有多少基于GPT系列或其他大模型开发的产品。和Jasper一样，这些产品背后的一些初创公司也岌岌可危。

其中大多数直接调用大模型的公司往往没有过于复杂的商业逻辑——用户输入信息，调用微调后的大模型进行处理，向用户输出信息，很快就完成了一个闭环。印证到Jesper上便是，用户输入需求，接着处理出一篇文章完成输出。

大模型公司在进行模型迭代或推出类似产品时，很有可能轻易地覆盖甚至超越了这些产品的功能和价值。因为，在本质上它们只是大模型的“套壳产品”。

硅谷知名风投机构A16Z描绘了目前生成式AI技术栈的图景，相较于自身拥有模型的应用，没有模型的应用需要紧紧依靠大模型公司的支撑。“Jasper们”和OpenAI的竞争，本质上是应用层与模型层的竞争。

出门问问创始人李志飞曾在朋友圈表示，“ChatGPT的发布把很多浅层用户从Jasper那里吸走了”。

生成式AI技术栈

图片来源：A16Z

在发展初期，依靠大模型供应商是应用层公司起步甚至发展业务的好办法。但在初具规模之后，如何处理模型与应用之间的关系，成为了生成式AI应用公司不得不面临的重大问题。

一种看法是，模型即服务（Model as a Service），这足以让一个小型的开发团队快速迭代，并随着技术的进步及时更换模型供应商。Jasper确实也这么做了，除了OpenAI的模型之外，Jasper在其产品中还纳入了其他开源模型，例如GPT-J、GPT-NeoX、T5和BLOOM。

另一种看法是，对专有的产品数据进行重新训练，自研大模型。李志飞也提到，“面对专业用户，Jasper原本存在一种可能的路径，那就是自建大模型、开发出独特的满足专业用户的产品feature，从而留住专业用户”。

但同时他也认为，这并不是一条乐观的道路。自研大模型对团队的资金和人才有更高的要求，初创公司很难具备科技巨头的财力、物力、人力。况且，在美国以OpenAI为代表的几家头部大模型公司已经逐渐占据主导地位，部分开源大模型也基本完成了生态建设。

这也是为什么，做AIGC应用领域的创业公司这么多，大模型却还是巨头们的游戏。

越来越多的开发者正在提出同一个担忧，如果继续使用OpenAI的API进行应用层开发，OpenAI最终是不是可能会发布和他们竞争的产品？

除了聊天机器人ChatGPT，OpenAI还曾发布过三款产品，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：

不过，现在可以确定的是，OpenAI已经暂停了推出更多产品的步伐。

在今年5月，OpenAI联合创始人兼CEO Sam Altman在Humanloop CEO组织的闭门讨论中表示，OpenAI不会在ChatGPT之外发布更多的产品。

Sam Altman表示，历史上伟大的平台公司都有一个杀手级应用。ChatGPT的愿景是成为一个超级智能的工作助手，而许多其他GPT的用例OpenAI将不会触及。

在Y Combinator组织的名为“OpenAI将杀死所有创业公司？”的讨论中，Y Combinator董事总经理Michael Seibel认为，“OpenAI和Anthropic等公司实际上是在努力构建AGI，他们不是在努力构建AI驱动的CRM（客户关系管理系统）或更好的搜索之类的东西”。

OpenAI和人工智能对初创公司的影响有待观察，但历史表明，每一次技术产生重大变革的时期，技术革新通常会给初创企业带来更大的机会，而不是压制。

浏览器时代，网景的发布阻止不了之后微软IE、Google的发展；移动互联网时代，iPhone的诞生揭开了Meta、Uber等一众移动应用厂商崛起的序幕。

目前来看，ChatGPT所冲击的只是基于GPT二次开发的“套壳产品”，OpenAI带来的AI技术变革，将催生出新的令人惊叹的初创公司。

据不完全统计，ChatGPT爆火后的七个月内，全球大模型数量已多达数百个，仅中国就至少有80个。今天，基础大模型已经初步形成互联网大厂、AI科技公司、明星初创公司、学界科研机构等多方势力“百模大战”的格局。

大量的资金、人才、技术涌入了基础大模型，而对于应用层的讨论声音要小很多。大模型是基础设施，需要通过应用才能和用户产生关系。这是一个更大的生态。

百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏认为生成式AI将催生新产品、新业态，会有很多创业和投资，大模型时代最大的机会在于应用层。他曾表示，“在应用层，将会出现全新的、十倍于现在微信和抖音的创业机遇”。

AI应用层的变革主要分为两类，一种是常见的基于大模型做既有产品的升级，代表公司为微软、Salesforce、阿里巴巴等科技巨头，以及大量的中小软件公司。

微软已经将OpenAI的大模型能力，引入其全系产品中，包括New Bing搜索引擎、Microsoft 365 Copilot、Windows Copilot，国内阿里巴巴旗下的钉钉，也基于旗下通义千问模型进行了改造。

传统SaaS公司正在快速接入AI。在细分行业领域，AI产品多应用在销售、咨询、管理等产业场景中，帮助企业打造竞争壁垒。以全球排名第一的CRM厂商Salesforce为例，Salesforce坚持AI+数据+CRM战略，在2023年推出两个AI产品EinsteinGPT、SlackGPT。

另外一种，则是基于AI大模型的原生应用，但目前尚未爆发。

以最近爆火的Agent为例，Agent作为人与LLM的中介，可能会挑战原有平台的分发机制，用户不再依赖平台使用软件，而是直接与Agent互动获取服务，过去SaaS也可能会变成AaaS（Agent as a Service）。新的产品逻辑将进一步降低用户使用技术的门槛，并渗透到新的使用场景。

无论是既有的互联网产品还是正在成长的AI原生应用，在大模型时代都有可能经历新一轮洗牌。金山办公技术总监熊龙飞告诉「甲子光年」：“关键在于，要构建自己的技术壁垒。”

过去的积累与面向未来的投入都很重要。比如，金山办公除了大模型的功能模块之外，还积累了35年的文档处理底层技术，以及从2017年开始投入研发的AI能力。此外，为了结合大模型，金山办公还特地开发了向量化系统、提示词管理器、各类AI能力和大模型的外挂系统等基础技术。

应用层公司的核心壁垒不仅仅在于模型能力，产品设计、数据管理、服务网络等方面同样重要。

以Grammarly为例，有用户告诉「甲子光年」，“Grammarly主要应用场景有键盘输入法、浏览器插件和各个终端应用。ChatGPT在论文写作或者满分作文上兴许能用到，但日常沟通还是Grammarly更方便” 。

随着模型能力的发展，算力价值在应用层可能被抹平，数据才是长期的壁垒所在。真格基金管理合伙人戴雨森在之前的一次演讲中表示，“当数据的质量和数量增加时，模型的性能和效果会提升，同时也会增加用户壁垒”。以微信为例，最早期的微信其实没有壁垒，后来通过与众多用户之间的特有关系形成了网络效应，从而产生壁垒。

在大模型可以覆盖的通用场景之外，创业者在垂直领域积累深厚独特的行业数据，或者做冷门领域的先行者，或许更有可能获得成功。

新一轮的AI浪潮无异于大浪淘沙，只有拥有核心本领才能立于不败之地。