Wprowadziliśmy ChatGPT jako badawczą wersję poglądową, aby zrozumieć, co się stanie, gdy przekażemy pionierską inteligencję bezpośrednio w ręce użytkowników.
Technologia ta została ochoczo przyjęta i jest stosowana na skalę, której nikt nie przewidział.
Użytkownicy nie tylko eksperymentowali z AI, ale także powiązali ChatGPT ze swoim codziennym życiem. Studenci zaczęli za pomocą AI wykonywać zadania domowe, z którymi męczyli się do późna w nocy. Rodzice z pomocą ChatGPT zaczęli planować wycieczki i zarządzać budżetem domowym. Pisarze usuwali swoje blokady twórcze. Coraz więcej osób używało AI, aby zrozumieć swoje życie. ChatGPT pozwalał zrozumieć objawy schorzeń, przygotować się do wizyt lekarskich i podejmować złożone decyzje. Użytkownicy korzystali z AI, aby lepiej zrozumieć różnorodne kwestie, gdy byli zmęczeni, zestresowani lub niepewni.
Następnie zaczęli wykorzystywać tę przewagę w pracy;
na początku w drobnych sprawach: lepiej dopracowane materiały na prezentację, jeszcze raz sprawdzony arkusz kalkulacyjny lub wiadomość e-mail do klienta przeredagowana w odpowiednim tonie. To wszystko bardzo szybko stało się częścią codzienności: programiści szybciej analizowali kod, specjaliści od marketingu tworzyli lepsze kampanie, zespoły finansowe bardziej klarownie modelowały scenariusze, menedżerowie korzystali z większej wiedzy, przygotowując się do trudnych rozmów.
AI powstało z ciekawości, a stało się infrastrukturą, która pomaga ludziom tworzyć więcej, szybciej podejmować decyzje i działać sprawniej.
Zmiana ta leży u podstaw naszych zamysłów rozwojowych firmy OpenAI. Zajmujemy się badaniami i wdrożeniami. Naszym zadaniem jest zmniejszenie dystansu między obszarem, w którym rozwija się inteligencja, a sposobem, w jaki osoby, firmy i kraje faktycznie ją wdrażają i wykorzystują.
Od kiedy ChatGPT stał się narzędziem, którego ludzie używają każdego dnia do wykonywania swojej pracy, kierowaliśmy się prostą i trwałą zasadą: nasza firma powinna rosnąć wraz z rozwojem zastosowań inteligencji.
Świadomie zastosowaliśmy tę zasadę. W miarę jak użytkownicy domagali się kolejnych funkcji i większej niezawodności, wprowadziliśmy dla nich plany subskrypcyjne. Gdy AI zaczęła być wykorzystywana w zespołach i przepływach pracy, stworzyliśmy subskrypcje dla firm i wprowadziliśmy ceny uzależnione od wykorzystania, aby koszty rosły proporcjonalnie do faktycznie realizowanych zadań. Stworzyliśmy także biznes oparty na platformie, który umożliwia programistom i przedsiębiorstwom wdrażanie inteligencji za pomocą naszych interfejsów API, gdzie wydatki rosną proporcjonalnie do osiągniętych wyników.
Ostatnio zastosowaliśmy tę samą zasadę w handlu. Użytkownicy zadają ChatGPT pytania nie tylko, aby uzyskać odpowiedzi, ale aby zdecydować, co zrobić dalej. Co kupić? Dokąd jechać? Którą opcję wybrać? Pomaganie użytkownikom w przechodzeniu od eksploracji do działania tworzy wartość dla nich oraz partnerów, którzy ich wspierają. Reklama podąża tą samą ścieżką. Kiedy trzeba podjąć decyzję, odpowiednie opcje mają rzeczywistą wartość, pod warunkiem że są jasno oznaczone i naprawdę użyteczne.
Na każdym poziomie stosujemy ten sam standard. Monetyzacja powinna być naturalną częścią doświadczenia. Jeśli coś nie wnosi wartości, nie ma to racji bytu.
Nasze wskaźniki liczby aktywnych użytkowników tygodniowo (WAU) i liczby aktywnych użytkowników dziennie (DAU) nadal osiągają poziomy najwyższe w historii. Wzrost ten opiera się na mocy obliczeniowej, pionierskich badaniach, produktach i monetyzacji. Inwestycje w moc obliczeniową pozwalają rozwijać nowatorskie badania i zapewniają przełomowe zmiany w możliwościach modeli. Sprawniejsze modele oznaczają lepsze produkty i szersze wykorzystanie platformy OpenAI. Wdrażanie AI zwiększa przychody, a te z kolei finansują następną falę zwiększania mocy obliczeniowej i tworzenia innowacji. Cykl się kumuluje.
Przez ostatnie trzy lata nasze możliwości obsługi klientów (mierzone przychodami) były bezpośrednio skorelowane z dostępną moc obliczeniową: moc obliczeniowa rosła 3-krotnie rok do roku, czyli 9,5-krotnie od 2023 do 2025: 0,2 GW w 2023 r., 0,6 GW w 2024 r. i ~1,9 GW w 2025 r. Przychody rosły analogicznie: 3x rok do roku, lub 10x od 2023 do 2025: 2 mld USD ARR w 2023, 6 mld USD w 2024 i ponad 20 mld USD w 2025. Wzrost na tę skalę był wcześniej niespotykany. Jesteśmy przekonani, że większa moc obliczeniowa w tych okresach przyspieszyłaby wdrożenie naszych rozwiązań przez klientów i jeszcze bardziej napędziła proces monetyzacji.
Mocy obliczeniowej brakuje AI najbardziej. Trzy lata temu polegaliśmy na jednym dostawcy usług obliczeniowych, a dziś współpracujemy z rozmaitymi dostawcami w zróżnicowanym ekosystemie. Ta zmiana daje nam odporność, a co najważniejsze, spokój o moc obliczeniową. Możemy planować, finansować i wdrażać rozwiązania, działając bez obaw na rynku, gdzie dostęp do mocy obliczeniowej definiuje, kto może się rozwijać, a kto nie.
Moc obliczeniowa zmieniła się ze stałego ograniczenia w aktywnie zarządzane portfolio. Gdy możliwości mają największe znaczenie, modele pionierskie trenujemy na sprzęcie klasy premium. Gdy wydajność ma większe znaczenie niż sama skala, zapotrzebowanie na moc realizujemy na tańszej infrastrukturze. To powoduje, że opóźnienia maleją, a przepustowość się zwiększa, więc możemy dostarczać użyteczne informacje przy kosztach mierzonych w centach za milion tokenów. Dzięki temu właśnie AI jest praktycznym rozwiązaniem do wykorzystania w codziennych zadaniach, a nie tylko technologią stosowaną w ekstremalnych przypadkach.
Na tej warstwie obliczeniowej operuje platforma produktowa, która obsługuje tekst, obrazy, głos, kod i interfejsy API. Użytkownicy prywatni i organizacje używają jej, aby analizować, tworzyć i działać bardziej wydajnie. Następna faza to agenci i automatyzacje przepływu pracy, które działają nieprzerwanie, zachowują kontekst w czasie i podejmują działania za pomocą narzędzi. Dla użytkowników prywatnych oznacza to, że AI potrafi zarządzać projektami, koordynować plany i wykonywać zadania, a dla organizacji staje się warstwą operacyjną dla pracy opartej na wiedzy.
W miarę jak te systemy przestają być nowością, a stają się codziennością, są one sprawniej i częściej wykorzystywane. Taka przewidywalność wzmacnia ekonomię platformy i wspiera inwestycje długoterminowe.
Model biznesowy zamyka cykl. Zaczęliśmy od subskrypcji, a obecnie obsługujemy wielopoziomowy system, który obejmuje: subskrypcje użytkowników prywatnych i zespołowe, bezpłatną wersję z reklamami i polecanymi produktami, co zwiększa wykorzystanie naszych rozwiązań, oraz interfejsy API oparte na użyciu powiązane z produkcyjnymi obciążeniami roboczymi. Kolejne działania wykraczają poza to, co już sprzedajemy. W miarę jak inteligencja wkracza w badania naukowe, odkrywanie nowych leków, systemy energetyczne i modelowanie finansowe, pojawiają się nowe modele ekonomiczne. Licencjonowanie, umowy oparte na własności intelektualnej oraz wycena oparta na wynikach będą współdzielone w ramach wytworzonej wartości. Tak właśnie ewoluował internet, a inteligencja będzie podążać tą samą ścieżką.
Taki system wymaga zdyscyplinowanego podejścia. Zapewnienie mocy obliczeniowej o najwyższej jakości wymaga zobowiązań podejmowanych z wieloletnim wyprzedzeniem, a wzrost nie przebiega w idealnie płynny sposób. Czasami zdolności produkcyjne wyprzedzają zapotrzebowanie, natomiast w innych przypadkach użytkowanie wyprzedza możliwości techniczne. Równoważymy te zmienne delikatnie, współpracując, zamiast posiadać, oraz dostosowując umowy elastycznie do dostawców i typów sprzętu. Kapitał wykorzystujemy w transzach na podstawie rzeczywistych sygnałów popytu, co pozwala nam się rozwijać, gdy pojawia się wzrost, bez nadmiernego inwestowania na przyszłość, z zachowaniem zgodności ze stanem rozwoju rynku.
Takie zdyscyplinowanie wyznacza nasze priorytet na 2026 rok: praktyczne wdrożenie. Priorytetem jest domknięcie luki między aktualnymi możliwościami AI, a tym, jak użytkownicy, firmy i kraje korzystają z tej technologii na co dzień. Szanse są ogromne i mogą pojawiać się błyskawicznie, zwłaszcza w dziedzinie zdrowia, nauki i biznesu, gdzie lepsza inteligencja bezpośrednio przekłada się na lepsze wyniki.
Infrastruktura rozszerza nasze możliwości tworzenia rozwiązań. Innowacje rozwijają zakresy tego, co inteligencja może osiągnąć. Wdrożenie poszerza grono użytkowników, którzy mogą korzystać z systemów. Przychody finansują kolejny krok naprzód. W ten sposób inteligencja się skaluje i staje się fundamentem globalnej gospodarki.
