admin 
Interviu „Big Technology Podcast“ Samui Altmanui atrodė, kad sunku atsakyti į sudėtingus klausimus apie OpenAI kelią į pelningumą.
Maždaug 36 minutę pašnekovas uždavė didelį klausimą apie pajamas ir išlaidas. Samas Altmanas teigė, kad „OpenAI“ nuostoliai yra susiję su nuolatiniu mokymo išlaidų didėjimu, o pajamos auga. Jis teigė, kad įmonė būtų pelninga daug anksčiau, jei ir toliau taip agresyviai nedidintų savo išlaidų mokymams.
Altmanas teigė, kad susirūpinimas dėl „OpenAI“ išlaidų būtų pagrįstas tik tuo atveju, jei įmonė pasieks tašką, kai turėdama daug kompiuterių, negalėtų pelningai užsidirbti pinigų.
Pašnekovas paklausė:
„Pakalbėkime apie skaičius nuo tada, kai tai iškėlėte. Pajamos auga, išlaidos skaičiuojant auga, bet skaičiuojant išlaidos vis tiek lenkia pajamų augimą. Manau, kad skaičiai, apie kuriuos pranešta, OpenAI turėtų prarasti maždaug 120 mlrd. nuo dabar iki 2028 m., 29 m., kai jūs tapsite pelningi.
Taigi šiek tiek pakalbėkite apie tai, kaip tai keičiasi? Kur vyksta posūkis?”
Samas Altmanas atsakė:
„Turiu galvoje, kad augant pajamoms ir vis didesnei laivyno daliai išvados galiausiai padengia mokymo išlaidas. Taigi toks planas. Išleisk daug pinigų mokymams, bet uždirbk vis daugiau.
Jei ir toliau taip nedidintume savo mokymo išlaidų, būtume pelningi daug anksčiau. Tačiau mes darome statymą labai agresyviai investuoti į šių didelių modelių mokymą.
Šiuo metu pašnekovas smarkiau kalbėjo Altmanui apie kelią į pelningumą, šį kartą paminėdamas įsipareigojimą išleisti 1,4 trilijono dolerių, palyginti su 20 milijardų dolerių pajamomis. Tai nebuvo „softball“ klausimas.
Pašnekovas atstūmė:
„Manau, kad būtų puiku visiems kartą ir visiems laikams išdėstyti, kaip tie skaičiai veiks.
Panašu, kad pirmasis Samo Altmano bandymas atsakyti buvo tarsi salotinis žodis:
„Iš tikrųjų labai sunku patikti, matau, kad vieno dalyko aš tikrai negaliu to padaryti ir labai mažai žmonių, su kuriais kada nors sutikau, gali tai padaryti.
Žinote, jums gali patikti, jūsų galvoje yra gera intuicija daugeliui matematinių dalykų, bet eksponentiniam augimui paprastai labai sunku greitai susitvarkyti.
Kaip ir dėl kokių nors priežasčių, evoliucijai reikėjo daugybės dalykų, kad galėtume gerai susitvarkyti su matematika. Eksponentinio augimo modeliavimas, atrodo, nėra vienas iš jų.
Tada Altmanas atgavo koją su nuoseklesniu atsakymu:
„Mes tikime, kad galime išlikti ant labai stačios pajamų augimo kreivės gana ilgai. Ir viskas, ką matome šiuo metu, ir toliau rodo, kad negalime to padaryti, jei neturime skaičiavimo.
Vėlgi, esame taip suvaržyti skaičiavimo ir taip smarkiai atsiliepia pajamų linija, kad manau, kad jei pasieksime tokį tašką, kai sėdime prie daugybės skaičiavimų, kurių negalime uždirbti iš pelningo skaičiavimo vieneto, būtų labai pagrįsta sakyti: gerai, tai šiek tiek, kaip visa tai veiks?
Bet mes tai sukūrėme daugybe būdų. Žinoma, mes taip pat tapsime veiksmingesni, pavyzdžiui, šnipštas už dolerį, kaip žinote, visas darbas, kurį atlikome, kad apskaičiavimas būtų pigesnis, bus atliktas.
Bet mes matome šį vartotojų augimą, matome šį įmonės augimą. Yra daugybė naujų rūšių verslų, kurių mes dar net neįkūrėme, bet pradėsime. Tačiau kompiuterija iš tikrųjų yra gyvybiškai svarbi priemonė, leidžianti visa tai padaryti.
Mes visada turėjome skaičiavimo deficitą. Tai visada varžo tai, ką galime padaryti.
Deja, manau, kad taip bus visada, bet norėčiau, kad taip būtų mažiau, ir norėčiau, kad laikui bėgant taip būtų mažiau, nes manau, kad yra tiek daug puikių produktų ir paslaugų, kuriuos galime pristatyti, ir tai bus puikus verslas.
Tada pašnekovas siekė patikslinti atsakymą ir paklausė:
„Ir tada jūs tikitės dėl tokių dalykų kaip šis įmonės postūmis, pavyzdžiui, žmonės, norintys mokėti už ChatGPT per API, OpenAI galės padidinti pajamas, kad už tai atsiskaitytų pajamomis.
Samas Altmanas atsakė:
– Taip, toks planas.
Altmano komentarai apibrėžia konkrečią slenkstį, skirtą įvertinti, ar OpenAI išlaidos yra problema. Jis nurodo nepanaudotą arba negaunamą pajamų skaičiavimo galią kaip tašką, kuriuo susirūpinimas būtų pagrįstas, o ne dabartinius nuostolius ar didelius kapitalo įsipareigojimus.
Jo paaiškinime, ribojantis veiksnys yra ne noras mokėti, o tai, kiek skaičiavimo pajėgumų OpenAI gali prijungti ir naudoti. Tolesnis klausimas tai aiškiai parodo, o Altmano patvirtinimas aiškiai parodo, kad įmonė, siekdama padengti savo išlaidas laikui bėgant, pasikliauja pajamų augimu iš vartotojų naudojimo, įmonės pritaikymo ir papildomų produktų.
Altmano kelias į pelningumą remiasi paprastu statymu: OpenAI gali rasti pirkėjų savo kompiuteriams taip greitai, kaip gali sukurti. Galiausiai tas statymas arba toliau laimi, arba baigiasi žetonai.
Žiūrėkite interviu, prasidedantį maždaug 36 minutes:
Teminis vaizdas / ekrano kopija
