Verslas, kuris plečiasi kartu su intelekto verte.

Paleidome „ChatGPT“ kaip tyrimų peržiūrą, kad suprastume, kas nutiktų, jei pažangiausią intelektą tiesiogiai atiduotume į žmonių rankas.

Po to sekė platus pritaikymas ir gilus naudojimas tokiu mastu, kokio niekas nenumatė.

Žmonės ne tik eksperimentavo su DI, bet ir įtraukė „ChatGPT“ į savo gyvenimą. Mokiniai pradėjo jį naudoti, kad išspręstų namų darbus, prie kurių jie įstrigo vėlai vakare. Tėvai pradėjo jį naudoti planuodami keliones ir valdydami biudžetą. Rašytojai jį naudojo, kad įveiktų tuščius puslapius. Vis dažniau žmonės jį naudojo savo gyvenimui suprasti. Žmonės naudojo „ChatGPT“, kad padėtų suprasti sveikatos simptomus, pasiruoštų vizitams pas gydytoją ir valdytų sudėtingus sprendimus. Žmonės jį naudojo, kad aiškiau mąstytų, kai būdavo pavargę, įsitempę ar netikri.

Tada jie tą svertą pritaikė darbe.

Iš pradžių tai pasireiškė mažais pokyčiais. Juodraštis, patobulintas prieš susitikimą. Dar kartą patikrinta skaičiuoklė. Kliento el. laiškas, perrašytas siekiant tinkamo tono. Labai greitai tai tapo kasdienio darbo eigos dalimi. Inžinieriai greičiau analizavo kodą. Rinkodaros specialistai formavo kampanijas pasitelkdami tikslesnes įžvalgas. Finansų komandos modeliuoja scenarijus aiškiau. Vadovai pasiruošė sudėtingiems pokalbiams, turėdami geresnį kontekstą.

Tai, kas prasidėjo kaip smalsumą tenkinantis įrankis, tapo infrastruktūra, kuri padeda žmonėms kurti daugiau, greičiau priimti sprendimus ir veikti aukštesniu lygiu.

Šis perėjimas yra „OpenAI“ kūrimo pagrindas. Mes esame mokslinių tyrimų ir diegimo įmonė. Mūsų darbas yra sumažinti atotrūkį tarp to, kur intelektas tobulėja, ir to, kaip asmenys, įmonės ir šalys jį priima ir naudoja.

Kadangi „ChatGPT“ tapo įrankiu, kuriuo žmonės pasikliauja kiekvieną dieną, kad atliktų tikrą darbą, vadovavomės paprastu ir ilgalaikiu principu: mūsų verslo modelis turėtų būti keičiamas kartu su vertę kuriančia analitika.

Tą principą taikėme sąmoningai. Kadangi žmonės reikalavo daugiau galimybių ir patikimumo, pristatėme vartotojų prenumeratas. Kai DI įsiliejo į komandas ir darbo eigas, sukūrėme darbo vietos prenumeratas ir pridėjome naudojimu pagrįstą kainodarą, kad išlaidos augtų kartu su realiai atliekamu darbu. Mes taip pat sukūrėme platformos verslą, kuris leidžia kūrėjams ir įmonėms integruoti intelektą per mūsų API, kur išlaidos auga tiesiogiai proporcingai pasiektiems rezultatams.

Pastaruoju metu tą patį principą pritaikėme ir prekybai. Žmonės ateina į „ChatGPT“ ne tik užduoti klausimų, bet ir nuspręsti, ką daryti toliau. Ką pirkti? Kur eiti? Kurią parinktį pasirinkti? Padėdami žmonėms pereiti nuo tyrinėjimo prie veiksmų, kuriame vertę naudotojams ir partneriams, kurie juos aptarnauja. Reklama seka tą pačią kryptį. Kai žmonės yra arti sprendimo, svarbios parinktys turi tikrą vertę, jei jos aiškiai pažymėtos ir tikrai naudingos.

Visais keliais taikome tą patį standartą. Monetizacija turėtų būti natūrali patirties dalis. Jei tai nesuteikia vertės, tai neturi čia būti.

Tiek mūsų savaitinių aktyvių naudotojų (WAU), tiek kasdienių aktyvių naudotojų (DAU) skaičiai ir toliau pasiekia visų laikų aukštumas. Šį augimą skatina smagratis, apimantis skaičiavimus, pažangius tyrimus, produktus ir pajamų gavimą. Investicijos į skaičiavimo galią skatina pažangiausius tyrimus ir kokybinį šuolį modelių galimybėse. Galingesni modeliai leidžia kurti geresnius produktus ir plačiau naudoti „OpenAI“ platformą. Įsisavinimas skatina pajamas, o pajamos finansuoja kitą skaičiavimo ir inovacijų bangą. Ciklas sudaro junginius.

Atsigręžus į pastaruosius trejus metus, mūsų gebėjimas aptarnauti klientus, matuojamas pajamomis, tiesiogiai priklauso nuo turimų skaičiavimo išteklių: skaičiavimo pajėgumai kasmet išaugo 3 kartus arba 9,5 karto nuo 2023 iki 2025 metų: 0,2 GW 2023 m., 0,6 GW 2024 m. ir ~1,9 GW 2025 m. Pajamos augo pagal tą pačią kreivę, didėdamos 3 kartus per metus arba 10 kartų nuo 2023 iki 2025 m.: 2 mlrd. USD ARR 2023 m., 6 mlrd. USD 2024 m. ir daugiau nei 20 mlrd. USD 2025 m. Tai dar neregėtas augimas tokiu mastu. Ir esame tvirtai įsitikinę, kad didesni skaičiavimo pajėgumai šiais laikotarpiais būtų lėmę greitesnį klientų įsisavinimą ir monetizaciją.

Skaičiavimo pajėgumai yra rečiausias DI išteklius. Prieš trejus metus mes pasikliovėme vienu kompiuterinių paslaugų teikėju. Šiandien bendradarbiaujame su tiekėjais įvairialypėje ekosistemoje. Tas pokytis suteikia mums atsparumo ir, svarbiausia, skaičiavimo tikrumą. Galime planuoti, finansuoti ir diegti pajėgumus užtikrintai rinkoje, kurioje prieiga prie skaičiavimo išteklių lemia, kas gali plėsti mastą.

Tai paverčia skaičiavimo galimybes iš fiksuoto apribojimo į aktyviai valdomą portfelį. Mokome pažangiausius modelius naudodami aukščiausios kokybės aparatinę įrangą, kai svarbiausia yra pajėgumas. Mes aptarnaujame didelio apimties darbo krūvius mažesnių sąnaudų infrastruktūroje, kai efektyvumas yra svarbesnis nei grynasis mastelis. Delsa mažėja. Pralaidumas gerėja. Ir mes galime pateikti naudingos informacijos už kainą, matuojamą centais už milijoną žetonų. Būtent tai daro dirbtinį intelektą (DI) tinkamą kasdienėms darbo eigoms, o ne tik elitiniams naudojimo atvejams.

Virš šio skaičiavimo sluoksnio yra produktų platforma, apimanti tekstą, vaizdus, balsą, kodą ir API. Asmenys ir organizacijos naudoja ją, kad galvotų, kurtų ir veiktų efektyviau. Kitas etapas – agentai ir darbo eigos automatizavimas, kurie veikia nuolat, išlaiko kontekstą laikui bėgant ir imasi veiksmų įvairiuose įrankiuose. Asmenims tai reiškia DI, kuris valdo projektus, koordinuoja planus ir atlieka užduotis. Organizacijoms tai tampa operaciniu sluoksniu žinių darbui.

Kai šios sistemos pereina iš naujovės į įprotį, jų naudojimas tampa gilesnis ir nuolatinis. Toks nuspėjamumas stiprina platformos ekonominę padėtį ir palaiko ilgalaikes investicijas.

Verslo modelis užbaigia ciklą. Pradėjome nuo prenumeratų. Šiandien valdome kelių lygių sistemą, kuri apima vartotojų ir komandų prenumeratas, nemokamą reklamos ir komercijos palaikomą lygį, kuris skatina platų įsisavinimą, ir naudojimu pagrįstas API, susietas su gamybiniais darbo krūviais. Kur tai toliau nuves, peržengs tai, ką mes jau parduodame. Kai intelektas persikelia į mokslinius tyrimus, vaistų atradimą, energetikos sistemas ir finansinį modeliavimą, atsiras nauji ekonominiai modeliai. Licencijavimas, IP pagrįsti susitarimai ir rezultatais pagrįsta kainodara dalysis sukurta verte. Taip vystėsi internetas. Intelektas seks tuo pačiu keliu.

Šiai sistemai reikalinga disciplina. Aukščiausios klasės skaičiavimo pajėgumų užtikrinimas reikalauja įsipareigojimų, prisiimtų prieš kelerius metus, ir augimas nevyksta visiškai tolygiai. Kartais pajėgumai viršija naudojimą. Kitais atvejais naudojimas viršija pajėgumą. Mes tai valdome išlaikydami lengvą balansą, bendradarbiaudami, o ne valdydami, ir sudarydami lanksčias sutartis su įvairiais tiekėjais ir aparatinės įrangos tipais. Kapitalas įsipareigojamas dalimis, atsižvelgiant į tikrus paklausos signalus. Tai leidžia mums judėti į priekį, kai yra augimas, neįsipareigojant daugiau ateičiai, nei rinka yra uždirbusi.

Ši disciplina nustato mūsų dėmesį 2026 metams: praktinis pritaikymas. Prioritetas yra sumažinti atotrūkį tarp to, ką DI dabar leidžia, ir to, kaip žmonės, įmonės ir šalys jį naudoja kasdien. Galimybė yra didelė ir neatidėliotina, ypač sveikatos, mokslo ir verslo srityse, kur geresnė analizė tiesiogiai virsta geresniais rezultatais.

Infrastruktūra plečia mūsų galimybes pristatyti. Inovacijos praplečia intelekto galimybes. Priėmimas išplečia, kas gali jį naudoti. Pajamos finansuoja kitą žingsnį į priekį. Taip intelektas plečiasi ir tampa pasaulinės ekonomikos pagrindu.