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文 |文道商学院，作者|射杀狼。OpenAI 的首席科学家与首席执行官 从 11 月 17 日到月底，这是全球 AI 人最紧张、最激动人心的时刻。
OpenAI CEO Sam Altman 被匆匆“解雇”，匆匆“重新上台”，触动了太多人的神经。 这些人不仅是OpenAI的员工和管理层，也是OpenAI的忠实用户、投资者，甚至是AI的从业者和观察者。
简单复述一下这场跌宕起伏、无限反转的年度宫斗剧的关键节点：
1、11月17日，山姆·奥特曼（Sam Altman）在担任首席执行官期间被单方面解雇出以伊利亚·苏茨凯维（Ilya Sutskevi）为代表的董事会。
2、OpenAI大股东（也是主要投资方）Microsoft宣布此前并不知道此事，在后续行动中，拟联合OpenAI的管理层、员工等投资者，推动山姆回归;山姆还提出了一个回报条件——解散现有的董事会，如果没有，他会选择创业。
3、11月20日，OpenAI董事会宣布新任CEO，相当于“两次”罢免Sam;同一天，Microsoft CEO Satya 也宣布将继续与 OpenAI 合作，并邀请 Sam 加入 Microsoft 领导新的 AI 团队。
4、11月29日，山姆“出人意料”地恢复了OpenAI的CEO职务，并组建了新的董事会;此前罢免山姆的伊利亚成为他的前任，Microsoft被提升为董事会观察员。
至此，山姆离职引发的openAI权力斗争暂时告一段落。 但这个大多数人都满意的结局，并没有疏散围观的人群。 反而引发了人们对山姆和艾莉亚越来越浓厚的兴趣，进一步加深了人们对AI发展路径的思考。
在硅谷，山姆是一个年轻的天才，也是一个“**”，他的野心是众所周知的。 对于山姆YC的创始人保罗·格雷厄姆（Paul Graham）曾给出“野心超出了硅谷所能容纳的界限”的评价。
在 2019 年成为 OpenAI 的 CEO 之前，年仅 30 岁（2014 年）的 Sam 曾担任 YC 企业孵化器 的 CEO。 虽然国内用户对YC不是很熟悉，但YC孵化器在美国AI社区非常有名。
2015 年，Sam 想通过 YC 孵化器建立一个 AI 实验室，目标是“构建安全的人类级 AI”。 这成为 Sam 未来创建 OpenAI 的预演。 在Sam的带领下，YC孵化器也取得了不错的成绩，2024年市值近1500亿元。
同样在 2015 年，Sam 与马斯克、格雷格等人共同创立了 OpenAI。 但直到 2019 年，当他成为首席执行官时，作为创始人的 Sam 更像是 OpenAI 的投资者。
成为CEO后，投资人的特征开始慢慢在OpenAI上下功夫。 尤其是去年底借助ChatGPT走红后，Sam加速了OpenAI的商业化进程。
进入 2023 年，OpenAI 推出了付费版、定制企业版等商用产品。 去年10月，山姆告诉员工，该公司的年收入可能达到13亿美元，而去年还不到3000万美元。
也正是在这个时候，山姆和董事会之间的冲突开始加剧。 这场冲突的核心是，山姆激进的商业化战略，让以伊利亚为首的董事会认为，这违背了OpenAI“非营利、安全、造福全人类”的初衷。
这涉及到这一事件的另一个主角伊利亚。 需要指出的是，Ireya作为OpenAI的董事会成员，并不是传统意义上的“管理”代表，而是真正的技术大师。 除了董事会成员外，Ilya 还是 OpenAI 的联合创始人兼首席科学家。
其中，首席科学家的职位更能体现伊利亚的身份和定位。 这位以色列裔加拿大计算机科学家曾在图灵奖获得者杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）的指导下学习，在机器习领域具有很高的造诣。 此前，他是谷歌的研究科学家，并于 2022 年当选为英国皇家学会院士。
在这一点上，我们可以更好地理解 OpenAI、Sam 和 Ilya 之间权力斗争的背后是什么？
这是一场AI发展理念与现实路径的较量，Ilya更倾向于技术中立、非营利性，而Sam则更专注于商业应用。 从结果来看，商业化的想法压倒性地压倒了纯技术流。
但是，将其定义为企业对技术的胜利就太肤浅了。 实际上，这更像是商业现实主义对技术理想主义的胜利。
即使有大融资方Microsoft的支持，OpenAI的后续技术研发仍然需要源源不断的资金。要知道，在大模型极其“烧钱”的路径上，单独维护ChatGPT的成本是极其昂贵的。 在山姆看来，为了最终“造福全人类”，商业化是不可避免的。
对于这个决定，无论是投资人、合作伙伴、openai员工、管理层，还是用户，都是用脚投票，站在山姆这边。
许多 AI 观察者给出的反馈更加理性和直接：Sam 作为 CEO，可以更好地理解 OpenAI 目前最需要什么，而 Ilya 有点过于理想化，过于理所当然。
OpenAI的宫斗剧也给了我们一个启示，那就是AIGC围绕大模型的创新是永恒的“头号工程”，仅仅依靠一些科学家是不够的，不可能寄托在某个技术部门的头上。
首先，高层领导应该比单纯的技术人员更了解前端市场需求，更了解合作伙伴、用户和投资者的核心需求。
其次，只有带着这个真实需求回过头来看，公司高层领导才能做出前瞻性的预测，选择正确的AI大模型实施路径。
此外，大模式是一项成本巨大的长期战略业务，只有最高领导者才能推动和承担。
李彦宏在西丽湖论坛上的发言符合上述逻辑。 他认为，做100个大模型是浪费资源，只有AI原生应用才能提升关键业务指标，高层领导应该亲自拥抱AI时代，落地而出，而不是让IT负责人完成“做大模型”的技术任务。
因为CTO和IT领导更注重技术本身，他们认为做一个大模型是一门功课，结果不仅浪费资源，而且无法使用，是最后的鸡毛;只有高层领导才会真正关注新技术如何提升自己的业务关键指标，而第一领导者才能让新技术真正被企业所用。 ”
不只是说说而已，我们可以看到李彦宏在很多场合以身作则，推动产品全面“AI重构”，聚焦AI原生应用的“头号工程”。
正如 OpenAI 员工用脚投票支持 Sam 的回归一样，市场也对 Robin Li 的选择做出了一些积极的反应。
第三季度财报显示，新一轮景气来临，搜索、库、网盘等AI原生应用数据大幅增长文信模式开始带动营收增长;财报发布后，股价连续三天上涨。
相反，一些好的技术和硬的技术也会因为缺乏具体的实施路径和先发制人的战略支撑而放缓甚至停滞不前。
此前有报道称，由于预算和利润原因，阿里巴巴达摩院量子实验室可能已经解散，累计裁员30余人。
据阿里巴巴达摩院发布消息，为进一步推动量子技术协同发展，达摩院将向浙江大学捐赠量子实验室和可转移量子实验仪器设备，并开放给其他高校和科研机构，共谋发展。
据悉，达摩院隶属于阿里旗下的“云智集团”。 早在2024年5月，达摩院量子实验室就研发出了当时全球最强大的量子电路模拟器“太章”，甚至超过了当时的谷歌。 但即使拥有如此领先的技术，量子实验室也没能逃脱被转移的命运。
回到大模型，无论是国内的百模大战，还是OpenAI的宫斗剧，都说明了一件事：进入深水区的大型模型开始迅速分化并划分为领域。
在前期依靠技术达到顶峰并取得非凡成绩后，行业开始放缓，进入“路径”选择的过渡期。 也就是说，现阶段决定大模型生死存亡的不是技术本身，而是更具体的业务发展路径。 
据不完全统计，截至10月，国内已发布238款大型车型，截至6月底仍为79款，4个月增长了3倍。
每个以构建基础大模型为目标的企业，都要经历从零开始采购芯片、建立智能计算中心、培训等烧钱模式。 但即便如此，由于训练参数不够大，大多数模型都不会产生智能涌现。
因此，我们看到，除了几十个基础的大模型外，都在对应用大做文章，比如国外有上千个AI原生应用，而我们还是屈指可数的。
当然，我们也必须通过一些大型模型数据才能看到不同的东西。
一方面，无论是大厂商、AI公司，甚至是某些细分领域的龙头企业，确实在拥抱大模型，甚至说“每个人都有一个大模型”。 但另一方面，这些企业手中的很多大模型都只是一个噱头，比如一些金融科技公司打造的大模型，更像是一个基于数据的营销应用，本质是应用逻辑。
这只是证明大型模型在应用层面被业界看到、认可和接受。
从行业发展来看，PC时代只有一种操作系统，但基于Windows系统开发的软件却很多在移动互联网时代，只有Android和iOS两种主流操作系统，但移动应用程序却多达800万个。
在李彦宏看来，大模型本身也是一个类似于操作系统的基础，开发者需要围绕这个基础开发各种原生应用。 基础大模型的反复开发，不仅浪费了社会资源，也让企业错失了极好的发展机会。
或许，我们应该反复思考李彦宏这句话的真正内涵，“在AI原生时代，我们需要100万个AI原生应用，但不需要100个大模型”。 正如他所说，最终只有少数基础模型能够生存下来，但AI原生应用肯定会涌现。
对于瞄准大模型的企业高层来说，我们不仅要看OpenAI的宫斗剧，还要看到AIGC更确定的可实现路径。 AI 原生应用程序是必须的。