在科技界，OpenAI下一代模型的曝光无疑为当前的大模型之战增添了新的热度。据科技媒体The Information早前报道，OpenAI的“草莓”（Strawberry，前身为Q*）项目计划在今秋推出，而基于“草莓”合成数据开发的最新大模型“猎户座”（Orion）则有望于明年年初面世。这一系列动向预示着，大模型的竞争正逐渐白热化，而背后的经济价值也愈发显著。
随着技术的飞速进步，大模型日益复杂和强大，它们解锁的经济潜力也随之增长。Benchmark合伙人Sarah Tavel曾在其文章中指出，大模型的进步不仅仅是技术层面的突破，更代表着巨大的经济价值。她认为，从大模型辅助编程（copilot）到自动编程（autopilot）的跨越，其创造的价值几乎是无限的。以微软与OpenAI联合推出的AI编程工具GitHub Copilot为例，它声称能提升10-20%的生产率，若全面部署，每年有望创造1000-2000亿美元的价值。全球每年在软件工程师上的支出高达1万亿美元，大模型的进步将显著减少企业在软件开发上的人力成本。而编程只是大模型能力的一小部分，随着其能力的增强，它们能够处理的任务将更加复杂，潜在的经济价值也将更加巨大。
然而，大模型的发展并非一帆风顺。据天脉网了解，随着模型复杂度的增加，训练它们所需的资本也呈指数级增长。一旦有更先进的模型出现，旧模型的价值就会迅速降低甚至归零，这使得投资回报变得难以预测。以GPT3.5为例，2022年11月推出时，其性能远超竞争对手，定价也相对较高，每1000个token的定价为0.0200美元。但短短一年半后，其定价已降至每1000个token 0.0005美元，降幅高达97.5%。这种快速的商业化速度在科技领域极为罕见，意味着大模型相关投资可能迅速贬值。
尽管如此，AI公司仍在争相加大对大模型的投资，以期最终达到人工通用智能（AGI）的宏伟目标。这一过程中，谁能在大模型开发中争取到主动权，谁就能成为这场战争的大赢家，获得丰厚的回报，而那些落后者则只能分得残羹剩饭。Tavel指出，像微软、谷歌、meta这样的巨头公司由于拥有强大的资金支持，能够持续投资于这一领域。这些公司的核心业务产生大量现金，使它们能够不断加码对大模型的投资，以保持领先地位。然而，随着投资者回归理性，市场焦点逐渐集中在大模型的盈利能力上。在大模型的激烈竞争中，投资者可能在短期内难以看到显著的投资回报。
著名风险投资公司红杉资本的合伙人David Cahn此前指出，AI基础设施的巨额投资和实际收入之间存在巨大差距。鉴于英伟达预计2024年第四季度年化数据中心运行率为1500亿美元，目前需要6000亿美元来偿还训练和运行大模型的巨额投资，至少有5000亿美元的空缺需要填补。Tavel认为，随着大模型竞争越来越激烈，这一差距只会越来越大。
