ChatGPT流量下滑10%，但真正的挑战不在这里

作者：赵健

来源：甲子光年

图片来源：由无界 AI工具生成

在经历了半年多狂飙式的增长之后，ChatGPT的流量也见顶了。

根据第三方网站SimilarWeb的监测数据，今年6月ChatGPT的网站与移动客户端的全球流量（PV）环比下降了9.7%，美国地区的流量环比下降了10.3%。同时，ChatGPT的独立访客数量（UV）下降了5.7%，访客在网站上花费的时间也下降了8.5%。[1]

这是自2022年11月30日发布以来，ChatGPT首次出现流量负增长。ChatGPT增长放缓的势头在今年5月已经出现端倪，5月的增长率仅为2.8%。

看起来，ChatGPT不会成为世界上最大流量的网站了，它对全球最大流量网站的谷歌所造成的威胁也将止步于此。

ChatGPT增长的停滞出现在一个非常微妙的时刻。今天，人们对于生成式AI所炒作的泡沫带有强烈的恐惧，二级市场正在抛售今年涨高的ChatGPT概念股。美银首席投资策略师Michael Hartnett把股市对AI的狂热比作21世纪初互联网泡沫的“婴儿版”，并表示这个泡沫将很快“发育成熟”。

在泡沫真正破裂的时刻出现之前，人们不可能对此达成广泛的共识。但至少可以肯定的是，ChatGPT流量的负增长，还不能说明什么真正的问题。

SimilarWeb的流量数据只统计了用户端的访问，但没有包含通过应用程序接口（API）使用ChatGPT的人数。实际上，后者才是OpenAI的战略重心所在。

ChatGPT已经发布7个月，在流量狂飙的同时，也在积极地推进商业化。比起流量的高低，作为“生产力革命”的ChatGPT，其商业化进程更加值得关注，也将对行业更有启发。

尽管陷入了增长停滞，但毫无疑问ChatGPT仍算得上有史以来最成功的to C产品之一了。

过去，我们也不乏见识过在短时间内迅速走红的产品，但绝大部分都是昙花一现，很难维持长久的生命力，比如2021年2月一夜走红的Clubhouse，2个月之后的下载量便暴跌了90%，今天已经无人问津。

但ChatGPT不同。在发布之后至今七个多月的时间里，ChatGPT一直维持着令人“头晕目眩”的增长。

在发布后的短短第5天，ChatGPT就获得了100万用户；又过了两个月，ChatGPT迈过了1亿用户大关。ChatGPT是有史以来达成这两项指标最快的产品。

图片来自Demand Sage

虽然ChatGPT的流量在6月份环比下滑了10%，但其绝对值仍然高达16亿次。在SimilarWeb的网站排名中，ChatGPT位列全球网站流量排行榜第17名。

某科技公司AI Lab负责人告诉「甲子光年」：“ChatGPT包括其同类型产品，是大模型驱动的生成式对话机器人，而且是直接面向广大用户开放的。之所以增速那么快，本质上是因为大家没见过这个东西，用户一开始的新鲜度会非常高，是带着好奇心去尝试的。”

而今天流量增长的下滑，代表了这种新鲜感的消退。

ChatGPT流量的下滑并非独有。SimilarWeb同时监测了谷歌Bard、微软bing、以及硅谷炙手可热的Character.AI——一家由前谷歌工程师创立的、受欢迎程度仅次于ChatGPT的聊天机器人。Character.AI在今年3月获得了A16Z的投资，估值达到10亿美元。

SimilarWeb的结果显示，ChatGPT的全球访问量仍然高于微软的搜索引擎bing、Character.AI和谷歌Bard，但三者的流量都有不同程度的下滑。Character.AI的全球访问量的下滑幅度比ChatGPT更高，环比下降了32%。

图片来自SimilarWeb

流量下滑的原因实际上也并不复杂。虽然ChatGPT已经很聪明了，甚至表现出了推理能力，但对于绝大多数的普通人而言，ChatGPT再有趣，仍然只是一个“聊天机器人”而已。

上述AI Lab负责人告诉「甲子光年」：“大部分人都是带着体验的目的，看看ChatGPT到底有多强大才去注册的，包括我也是。但这不意味着我会天天用它。除了做一些简单的科普，或者给孩子写作文之外，大部分人日常其实也不太会用到。”

任何产品都会迎来增长停滞的一天，这是产品生命周期的客观规律，而ChatGPT向市场拉响了警钟。从现在开始，任何一家to C的聊天机器人产品必须认真思考，在“尝鲜”之外，自己能否提供更多的价值。

虽然增长停滞对于聊天机器人来说是一个重要的分水岭，但对于OpenAI而言，这还算不上是一个太大的坏消息。因为OpenAI的商业化路径，并不依赖于to C的流量，而更依赖于to B的API，而这部分流量并没有被统计进去。

ChatGPT的商业化是一个备受瞩目的问题，因为它不仅关乎OpenAI自身的盈利方式，也给行业内众多的大模型创业指明了方向，不论是有效的方向还是无效的方向。

在2022年11月30日向公众发布ChatGPT之时，OpenAI实际上并未预料到会达到如此轰动的效果。OpenAI CEO山姆·阿尔特曼在推特上与粉丝互动时表示：“OpenAI将不得不在某个时间点，以某种方式将其商业化，因为运算成本令人瞠目结舌。”

OpenAI的早期投资人埃隆·马斯克在问到ChatGPT的成本时，阿尔特曼给到的数据是“每次对话的平均费用为几美分”。今年4月，国外一位分析师估算的数据则是每天的运营成本高达70万美元。微软正在通过自研芯片等方式，来想方设法降低成本。[2]

按照发布时间顺序，OpenAI第一个商业化的方式，是在今年2月1日推出了付费版本的ChatGPT Plus。

ChatGPT Plus定价每月20美元，提供的增值服务包括“高峰时段免排队、快速响应以及优先获得新功能”等。OpenAI在3月14日推出了更强大的GPT-4模型，已经付费的ChatGPT Plus用户可直接体验GPT-4。

在推出ChatGPT Plus之后一个月，ChatGPT在3月1日正式开放API（gpt-3.5-turbo）。开发人员可以通过API将OpenAI的大语言模型集成到第三方的应用程序和产品中。

这并非OpenAI首次开放API。面向不同的场景与功能，包括文本生成、问答机器人、语言翻译、语种检测、多轮对话等，OpenAI此前已经发布过不同种类的API。而这一次开放的API，以及不久之后发布的GPT-4，则是性能更强大的最新版本。

微软是OpenAI的独家云合作伙伴。3月9日，微软宣布可以在其云服务Azure OpenAI中使用ChatGPT。通过Azure OpenAI服务，有超过1000名客户正在应用最先进的人工智能模型——包括DALL-E 2、GPT-3.5、Codex以及其他由Azure独特的超级计算和企业能力支持的大型语言模型。

3月份的一份瑞士信贷报告估计，在未来五年或更长的时间里，ChatGPT可能会为微软提供额外的400亿美元的收入。

开放API是OpenAI真正对B端用户产生影响力的方式。目前，已经有越来越多的公司接入ChatGPT，并推出了各自的AI应用，包括微软、Salesforce、Adobe等软件巨头，以及SnapChat、Shopify等知名产品。

6月14日，OpenAI发布了一系列API更新，包括更强大的AI模型、新的函数调用能力、更长的上下文处理能力。同时，OpenAI宣布了一系列降价策略，来吸引更多的企业开发者使用。SimilarWeb数据显示，6月份OpenAI面向开发者的网站（platform.openai.com）的流量环比增长了3.1%。

目前为止，OpenAI并未公布ChatGPT产生的收入。在2022年12月，OpenAI曾预测公司2023年收入能达2亿美元，2024年收入预计超过10亿美元。

在开放API之后，OpenAI并没有停下商业化探索的脚步。这一次，OpenAI展示了构建“AI操作系统”的野心。

3月23日，OpenAI推出了插件（Plugin）功能，帮助ChatGPT访问最新信息、运行计算或使用第三方服务。

如果说API是让第三方应用接入ChatGPT的能力，而插件就是让ChatGPT接入第三方应用的能力。用户可以在ChatGPT中，直接通过插件与第三方应用进行交互，比如实现快速预定或购买产品。

OpenAI自己开发了两个插件——网络浏览器与代码解释器，而更多的插件由第三方开发者提供。在首次发布插件时，OpenAI展示了11款第三方插件。据Reddit网友统计，截止到6月15日，最新的插件总数已经超过430个。

OpenAI展示的第三方插件

在插件刚推出之时，很多人用“AI时代的操作系统”，来体现其影响力。

民生证券在一份报告中表示，第三方插件对于OpenAI来说具有不可忽视的战略意义，OpenAI正沿着类苹果模式的“终端+平台＋生态”，迈向高于操作系统的战略地位。“引入插件标志ChatGPT走在创建生态系统的伟大道路上，统一平台+插件的模式有望构建与苹果+App Store相似的繁荣生态”。

但是，接下来插件的发展并没有达到预期。

5月29日，在插件推出的两个月之后，阿尔特曼在接受人工智能公司Humanloop CEO拉扎·哈比卜访谈时谈到了OpenAI的未来，其中提到了一个重要的信息：

第二天，Humanloop 应OpenAI要求迅速删除了这一分享。

关于插件没有达到PMF的原因，阿尔特曼自己给出的理由是，“很多人认为他们希望他们的应用程序在ChatGPT中，但他们真正想要的是在他们的应用程序中可以使用ChatGPT”。

对此，上述科技公司AI Lab负责人向「甲子光年」解释道：“插件是想直接在ChatGPT内调用第三方应用的API，本质是在进行数据查询。如果是看电影、听歌、看天气这类简单的业务还好，但难点在于大量的第三方应用实际上涉及复杂的业务逻辑和数据结构，业务链条会非常长，很难形成一个标准化的API供ChatGPT去调用。即使做成插件，用户体验其实是不够友好的。”

因此，ChatGPT虽然大大提高了理解与生成文本的能力，但在具体业务场景的支持上还不够好，一旦涉及医疗、金融、法律等专业性知识，其准确率就会非常差。

插件看起来并非解决这一问题的良药，专业模型才是。比如，在金融行业，全球商业、金融信息和财经资讯领域的供应商彭博（Bloomberg）发布了针对金融行业的大模型BloombergGPT；在医疗领域，国内AI云知声发布的山海大模型已经超过了GPT-4的中文水平。

对于垂直行业大模型的布局，OpenAI应该不会错过。

尽管插件的发展没有达到预期，但OpenAI没有停止对“AI操作系统”野心的追求，不过换了一种方式。

6月21日，根据外媒报道，OpenAI正计划推出一个类似“App store”的大模型商店。[4]

不同于直接集成到ChatGPT聊天页面的插件，新的大模型商店可以让开发者上架他们基于OpenAI技术搭建的产品，比如针对各种垂直领域的聊天机器人或者定制模型等。基于这一模式，企业客户无需从头训练垂直大模型，而可以直接调用大模型商店中垂直行业的微调版本。

OpenAI尚未官宣这一计划。这个计划是阿尔特曼5月份在伦敦与开发者见面时透露的。他提到，OpenAI的两个客户——维修软件公司Aquant和在线教育机构可汗学院（Khan Academy）都有兴趣加入这个商店，提供他们基于ChatGPT开发的AI模型。

如果消息属实，这意味着OpenAI在自己的GPT系列的通用大模型之上，正式布局垂直领域大模型，与行业伙伴一起为零售、金融、医疗等行业提供解决方案。

由于OpenAI的投资人、战略合作伙伴微软也在向企业客户提供基于Azure的OpenAI服务，两者在企业客户市场不可避免地会遇到竞争。这将是一个微妙的局面。

一个理想的情况是，微软面向大型企业市场，因为大型客户往往需要更定制化的服务、更符合自身需求的模型，而大模型商店上架的标准化垂直模型很难满足这种需求；而OpenAI则面向中小企业市场，低成本、开箱即用的垂直模型，已经足够满足绝大多数中小企业用户需求。

不过，就像插件并没有获得市场认可一样，大模型商店这种“AI交易市场”的模式是否能够走通，也依然是一个未知数。OpenAI的发言人称，公司并未积极寻求开发大模型商店这一市场，并且对“阿尔特曼同开发者开会”的报道内容不予置评。

大模型商店的构想可以看做大模型生态位的“中间层”，介入底层通用大模型（比如GPT-4、百度文心一言、阿里通义千问）与上层海量的应用（比如Notion、Salesforce）之间。

早在去年秋天，ChatGPT还未发布之时，投资机构格雷洛克（Greylock) 举行的一次AI主题峰会上，阿尔特曼就分享过对大模型中间层的思考。他对所有试图培训自己模型的创业公司持怀疑态度，而认为将来会有一批新的创业公司在已有的基础模型之上进行训练，为每个垂类创建模型。而这类中间层企业有独特的数据飞轮，“将会非常成功，并且与众不同”。[5]

在过去半年多的时间里，中间层，或者说垂直大模型的价值似乎被行业忽略了。更多的资金、人才与聚光灯，都流向了基础大模型，人人都想做中国的OpenAI。

百度文心一言发布时，百度董事长李彦宏表示：“中国的OpenAI不是创业公司的机会，没有必要再重新发明一遍轮子。”这与阿尔特曼的观点一致。

但从实际行动来看，行业内的创业公司显然并不认同这一观点。即使不算大厂，仅国内的基础大模型厂商就有至少10家。国外的基础大模型也在继续涌现，比如谷歌在今年I/O开发者大会上透露其正在开发大型语言模型Gemini，而Google DeepMind CEO Demis Hassabis近期透露该模型将比OpenAI的GPT-4能力更强。

不止一位投资人表示，行业并不需要这么多通用大模型。云启资本合伙人陈昱告诉「甲子光年」：“就像之前百团大战一样，最后就是剩下几家，包括大厂在内。”

现在，越来越多的人开始认同垂直领域大模型的机会。而这一场垂直大模型的较量又会如何展开？

END.

参考资料：

[1]https://www.similarweb.com/blog/insights/ai-news/chatgpt-traffic-drops/

[2]https://www.businessinsider.com/how-much-chatgpt-costs-openai-to-run-estimate-report-2023-4?r=US&IR=T

[3]https://web.archive.org/web/20230531203946/https://humanloop.com/blog/openai-plans

[4]https://www.tmtpost.com/6583921.html

[5]https://greylock.com/greymatter/sam-altman-ai-for-the-next-era/

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编译者/作者：AIcore

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