毫无疑问，大型人工智能（AI）语言模型是一项昂贵的业务。

据The Information消息，三位了解OpenAI财务状况的人士透露，该公司去年开发ChatGPT并从谷歌招聘关键员工，致使亏损大约翻了一番，达到5.4亿美元左右。这一此前未公布的数字反映出，在该公司开始出售聊天机器人的使用权限之前，其机器学习模型的训练成本高昂。

这家初创公司于2022年11月推出的AI聊天工具ChatGPT，可谓是最近的“当红明星”。不过在“当红”的背后，OpenAI在它身上投入了多少成本呢？

数据显示，OpenAI成立于2015年。2018年，该公司推出用于文本生成的自然语言处理（NLP）模型GPT-3，它的前作GPT-2曾被称为“最强NLP模型”。据科技媒体Venture Beat，GPT-3拥有1750亿参数，训练成本花费约1200万美元，是同类中参数数量最多、最昂贵的模型之一。2022年11月30日，OpenAI发布了爆火的ChatGPT。

目前，关于数据的所有权问题，正迅速成为AI热潮中一个激烈的新“战场”。例如，三星电子担心自己的专有数据会流入各类生成式AI的数据池，最近宣布禁止员工在公司设备上使用当下流行的AI工具，如ChatGPT、Bard和Bing。

虽然OpenAI花钱的速度很快，但其融资的速度也非常快。

今年1月，微软和OpenAI正式宣布，将以“多年、数十亿美元”的投资扩展他们的合作伙伴关系，利用微软Azure云计算服务提供的算力，以更快地实现AI的突破。据报道，微软将向OpenAI公司投资100亿美元，

在这之前，OpenAI在成立的七年多时间里总共收到了40亿美元的投资。从2019年开始，微软与OpenAI建立了紧密的战略合作关系，向OpenAI进行了三次投资。

据报道，OpenAI已于4月底完成了一笔103亿美元融资，估值达到270亿-290亿美元（约合人民币1900亿-2000亿元）。文件显示，参与本轮融资的风投公司包括老虎全球管理、红杉资本、加州 Andreessen Horowitz、纽约Thrive和K2 Global。

此外，OpenAI还一直在招聘更多的工程师和销售，并从苹果、谷歌等大公司“挖墙脚”，这也是一大笔开支。

OpenAI首席执行官Sam Altman曾私下建议，公司可能需要在未来几年尝试筹集高达1000亿美元的资金，用于开发足够先进的通用型AI工具，并以此提高公司的盈利能力。

Altman周三（5月3日）还表示，OpenAI将成为硅谷有史以来资本密集度最高的初创公司。

考虑到AI的开发成本是如此之大，这就引发了一些问题，例如AI公司的收入能否覆盖成本，此外，其他初创公司是否能跟上OpenAI的步伐。

2020年，OpenAI在谷歌云上的支出至少达到了7500万美元，后来转向微软的Azure云。今年早些时候，它与微软达成了100亿美元的投资，微软将向OpenAI提供现金和Azure云的信用额度。

目前，OpenAI的收入规模相对于成本仍然相对较小。不过一些投资者还是认为，该公司的软件能够引领未来潮流，在未来某个事件能成为该公司的赚钱利器。

向企业客户提供服务不算新鲜事，从2022年11月面向C端用户推出ChatGPT聊天机器人后，OpenAI就开始向企业提供付费接入的产品。只不过，早期用户的热情遮掩了OpenAI toB的意图。事实上，类ChatGPT产品toB才是主流的商业模式，至少从小冰toC免费陪聊、toB可定制来看是这样。

事实上，在AI商业化方面，各科技巨头都在努力尝试。

目前微软已经推出的由 ChatGPT 提供技术支持的高级 Teams 产品，做的事有生成会议记录、记笔记、起草工作邮件等，旨在帮助员工解决大量重复、机械的文书工作。

而谷歌想做的搜索引擎，微软已经改造的必应bing，将ChatGPT整合为AI助手，帮助用户自动化筛选，获得更好更完整的答案。如果没有AI，用户自己在互联网数据之海中筛选并判断哪些信息有用，是很麻烦的。

尽管很多美国学校开始严禁学生使用ChatGPT做作业，但这项新技术还是可以在教学场景中发挥正向作用。根据Stud*.c*m的调查，有21%的老师开始用ChatGPT辅助教学，包括提供写作提示、制定课程计划、教授写作风格（生成范文）等。

ChatGPT可以说是一个烧钱的游戏。

曾有用户在社交媒体上提问ChatGPT是否会永久免费，对此，Open AI首席执行官Sam Altman回应称：“我们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。”Sam Altman曾透露，ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分”。

小冰公司CEO李笛曾在接受媒体采访时透露，ChatGPT贵，是因为它追求极致交互的效果，用了最复杂的方法来实现它。当然大家现在不停在寻找各种等价替换的方法，成本会逐渐降低，所以它目前为止更多的是一个研究方面的突破，是一个实验室方面的突破。

事实上，ChatGPT运用的这类大模型训练成本非常高。相对训练来说，模型推理，也就是用户提交输入模型输出结果的过程，这一成本会更高。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用，所以前段时间免费的公测也停止了，如何降低模型推理的消耗便成为目前的一个重要研究问题。”业内人士称。

尽管如此，众多机构仍看好ChatGPT及其AIGC的“钱”景，只是究竟有多少科技企业能一直玩这个“烧钱”的游戏呢？