GPT-4 版 Office 全家桶每月 30 美元太贵？微软：我血亏

题图来自：视觉中国

预热了好几个月，姗姗来迟的 Microsoft 365 Copilot 终于集成到最新的 Windows 11 系统。

7 月份的时候，微软提前公布了 Microsoft 365 Copilot 的定价，除了现有订阅，这些功能将按每月 30 美元（约合人民币 216 元）的标准向用户收费。

公布定价后，许多网友似乎并不买账，普遍吐槽这个价格略贵。而实际上，即使是这样的价格，微软或许都难以从中获利，甚至可能还要倒贴。

今年一路狂飙的 AI 明星公司和产品，在赚钱这件事上却步履蹒跚。

生成式 AI 是一门亏本的生意？

GitHub Copilot 是 2021 年推出的微软的 AI 代码生成工具，已被超过 2 万家组织采用，生成了超过 30 亿行代码， 《信息时报》称，2023 年 GitHub Copilot 有望产生超过 1 亿美元的年度营收。

然而，据知情人士的消息，微软推出的 GitHub Copilot 陷入了 " 叫好不叫座 " 的亏损窘境。

每个 GitHub Copilot 用户每月至少让微软承受超过 20 美元的亏损，甚至重度用户需要微软 " 倒贴 "80 美元。

无独有偶，作为 Alphabet（Google 母公司）手里的 AI 王牌，人工智能实验室 DeepMind 的日子也不好过。最新的文件泄露，DeepMind 去年同期利润下降了 40% 以上，员工成本也削减了 39%。

亚马逊云部门的 CEO Adam Selipsky 在谈到生成式 AI 行业时表示：" 与我交谈过的许多客户都对运行其中一些模型的成本感到不满意。"

从事物发展的规律来看，换个角度想，模型们可能正在步入一个更成熟、更稳定的发展阶段。想当初，生成式 AI 的热潮袭来，巨头们一股脑儿钻进生成式 AI 赛道，生怕晚行一步就会错失哪怕一丁点的市场份额。

原美团联合创始人王慧文也在朋友圈高调宣布拿出 5000 万美元创业，剑指 AI，短短几个月过后，王慧文创立的 " 光年之外 " 却只剩下一地鸡毛，最终并入老东家美团的版图之中。

商业叙事的逻辑依然奏效，在未形成规模经济之前，无论是 To B 还是 To C，" 烧钱 " 依旧是生成式 AI 需要承受的代价。

外媒 Analytics 称，OpenAI 每天大约 " 烧掉 "70 万美元，以维持 ChatGPT 的运作。同时这个费用还不包括 GPT-4、Dall-E 2 等其他产品。

Analytics 悲观地敲响丧钟：OpenAI 很可能到 2024 年破产。一贯坦率的阿尔特曼多次驳斥破产言论，称月度营收超过 1 亿美元，但对于运营成本等投入却没有予以否认。

那么，钱都花到哪儿去了？在此前文章中，我们报道过 ChatGPT（在 GPT-3 推出之后）每与用户交流 25~50 个问题，就得 " 喝掉 " 一瓶 500 毫升的水来降降温。

以水、电为代表等基础设施的资源消耗只是这算账本上的冰山一角。甭管是运筹帷幄还是信心不足，生成式 AI 战役的 " 粮草 " 都得准备充足。

在 GPU 短缺时代，不是谁都像 Inflection AI 公司 " 背靠大树好乘凉 "，轻而易举地利用 22000 张英伟达 H100 GPU 构建世界上最大的 AI 超级计算机。

据英国《金融时报》报道，中国互联网巨头正争相抢购英伟达高性能 AI 芯片，其中百度、腾讯、阿里巴巴以及字节跳动总共采购 10 万张 A800，每张 A800（A100 的 " 阉割版 "）的价格就达到 1 万美元。

即使模型研发训练完成，Web 2.0 的实践经验告诉我们，酒香也怕巷子深，技术与市场的严重脱节，对商业化将会是致命的打击。因此，要想在 " 千模大战 " 中突围而出，宣发的重要性不言而喻。

为了弯道超车，Meta 向顶级创作者支付数百万美元，利用其在不同平台已经积累的庞大受众群体，使用肖像来打造 AI 角色。乍一看，这种玩法与高德地图的于谦导航语音包有异曲同工之妙。

花费如流水，风口阵阵也有可能是妖风，盈利的曙光到来之前，底蕴不足的企业难免要提前离开牌桌。

狂奔 300 多天，行业淘汰赛开启

OpenAI 也曾面临过 " 关门倒闭 " 的考验，但幸运的是，和马斯克分道扬镳之后，遇到了如今的东家 " 微软 "。获得投融资后的 OpenAI 活了下来，蛰伏数年，最终吹响了生成式 AI 革命的号角。

在科技企业营销圣经《跨越鸿沟》一书中，杰弗里 · 摩尔写道：

高科技产品面世过程中，最危险、最关键的一点，就是由少数有远见者所主宰的早期市场，向实用主义者占支配地位的主流市场过渡。

作为最先登上生成式 AI 舞台的主角，自去年底至今，ChatGPT 已然狂飙突进 300 多天，如火如荼的行业底下也涌动着一股暗流。

CCS Insight 首席分析师 Leo Gebbie 表示：" 今年早些时候，围绕生成式 AI 的讨论都是关于该技术令人兴奋的前景，它可以做什么、它可以提供什么、它可以为我们做的令人惊奇的事情。"

而现在 CCS Insight 警告说，随着运行此类服务的成本开始对企业造成影响，生成式 AI 行业明年将遭遇 " 冷水澡 "。

生成式 AI 的空前繁荣能持续多久，始终是投资市场的一大关注点。如今商业落地拐点已经出现，盈利成了模型们 "To be， or not to be" 的金科玉律。因此，想要走的更远，ChatGPT 们还得想点法子。

最常见的策略不外乎几种。参考上文的 Inflection AI ，寻找一个好东家（英伟达），来一场 " 你有故事他有酒 " 的企业联姻。

没有好故事，怎么办？那只好遵循（付费）用户即上帝的商业法则，只有付费用户才能享受到更好的服务。以 OpenAI 为例，ChatGPT 的每一次重大更新都是订阅用户优先使用，如果你也想用，只需两个字：" 打钱 "。

巨头们无不效仿这种策略，微软推出的 Office 全家桶 GPT-4 版的订阅价格为每月 30 美元（约合人民币 216 元），适用于 Microsoft 365 E3、E5、商业标准版和商业高级版客户。

Adobe 也使用积分系统来降低 Firefly（AI 图像生成器）的亏损风险，Adobe CEO Shantanu Narayen 表示：" 我们正在努力提供巨大的价值，同时也要权衡成本。"

粮草先行的道理，巨头们都懂。自研芯片才是生成式 AI 巨头魂牵梦绕的正确步骤。

前脚刚有微软宣布在下个月推出该公司首款专为 AI 设计的芯片，以减少对英伟达的依赖，后脚 OpenAI 就放出风声，要探索自研 AI 芯片，并已经评估了潜在的收购目标，动作速度之快，行动幅度之大，可见一斑。

当然，随着时间的推移，就像云存储和 3D 动画等众多技术一样，生成式 AI 将随着大规模落地而变得更加经济实惠。

从长远来看，正如汽车问世之后，毋庸置疑地成为下一个时代的交通方式，生成式 AI 也终将如智能手机电动车一样自然地融入我们的日常生活。

今年 2 月份的时候，阿尔特曼在接受采访中表达了自己的疑虑：

这里（ChatGPT）有很大的价值，我们甚至想不到要怎么用它来赚钱。

如今看来，时隔 8 个月后，该如何实现从前景到 " 钱景 " 的惊险一跃，阿尔特曼似乎也还没有找到更好的解法。

本文来自微信公众号：APPSO （ID：appsolution），作者：莫崇宇