OpenAI即将停服：艺术家如何应对新挑战？

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“雷声大，雨点小”，有些AI创业者这样形容OpenAI将从今年7月9日阻止国内API（应用程序接口）调用的通知。

在一些人看来，尽管“国内2023年头部的大模型产品，一半以上都是‘套壳’ChatGPT（即调用开源大模型API提供服务，而非自研模型）”，OpenAI断供ChatGPT的调用，并未迎来想象中的行业地震。

据了解，目前中国国内使用OpenAI的技术有两种主流渠道，一是对接OpenAI官方提供的API；二是对接微软智能云Azure提供的OpenAI技术，微软则暂时还没有向开发者发送类似的API禁令。

分析指出，目前中国不少创业公司是通过接入OpenAI API的方式，简单套壳做大模型或者 AI 应用，可能会受到直接的影响。有市场分析认为，OpenAI关闭API，实际上意味着让出了中国市场，此次事件短期内会促进国产大模型公司市场占比提升。同时，也将倒逼中国大模型公司加速自主研发，并促使更多的创业公司选择国产大模型，规避日后可能的风险，减少对外部技术的依赖。

业内普遍认为，目前中美两国在人工智能领域各有优势。从中国国内来看，截至目前，中国共推出了约305个大模型，其中约140个大模型完成生成式人工智能服务备案，占305个大模型总数的45.9%左右。尽管美国在基础模型研发领先，但在全球AI专利数量和工业机器人安装量上，中国占据了全球主导地位。

中国2022年AI专利数量占据了全球的61.1%，远超美国的20.9%。2022年中国工业机器人安装量为29.03万台，是美国3.95万台的7.4倍。不过，INFORMATION报道称，Open AI从模型访问中获得的年收入高达10亿美元。

在大模型时代，算力是基础。全球科技大厂都在加大在算力方面的资本投入，中国不少地方算力建设相关政策陆续发布，为产业链带来发展机遇。北京方面，持续推进算力基础设施建设，打造内蒙古－河北－北京－天津为主轴的京津冀蒙算力供给走廊。上海方面，人工智能也是上海着力发展的三大先导产业之一，将聚焦模型算法、智能算力、具身智能等赛道，实现人工智能技术产品与应用需求的精准对接，加快催生新质生产力。深圳则是印发方案，要建设城市级智能算力平台。

业内分析指出，在C端，尽管普通消费者对AI产品的付费意愿上涨，但营收难以覆盖大模型训练和运行的高昂成本。此外，许多科技企业往往过于关注AI技术本身，而忽视了对消费市场的开拓和消费者需求的挖掘。而在企业端，不少传统企业在采用AI技术时需要考虑投资回报率、数据安全性等，此外将AI融入以往的工作流程以及后续维护都会产生较高成本，这些都使得技术与用户需求产生错配的情况。

近两年，生成式AI在全球经济中扮演越来越重要的角色。德勤最新报告显示，发展中经济体对生成式AI采纳度比发达经济体高出30%。中国方面，中国有超大的市场规模以及丰富的应用场景，为大模型的落地应用提供了广阔的空间和条件。德勤中国副首席执行官刘明华认为，中国要在全球竞争中缩小差距，应加强底层技术。

市场人士指出，中国大规模市场，使得中国在底层研发技术上略逊于美国的情况下，依然具备赶超美国的机会。但在赶超的过程中，会遇到越来越多的障碍，这对中国相关企业而言可能是个确定的趋势，也是挑战。美国此前公布投资禁令草案，旨在限制美国实体在半导体和微电子、量子信息技术、人工智能三个高科技领域对华投资。中国商务部对此表达强烈不满，并呼吁美方停止将经贸问题政治化和武器化。在近期举办的全球数字经济大会上，美中关系全国委员会会长欧伦斯也认为，中美要加强在人工智能、数字化领域的合作。

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无疑，OpenAI一度是国内AI创业者的不二之选。如今，成为OpenAI平替，正在成为国产大模型们争夺的下一个场景。

实际上，国产大模型已经开始在一定程度上满满蚕食着OpenAI在市场中的份额。巨大价格差异带来的诱惑，无疑让AI创业者们“真香”。“同样100万的Tokens（大模型文本最小处理单位），大概能供100个用户使用5个月，购买GPT 4.0，需要100元，但国产大模型DeepSeek只需要一元钱。”傅涵告诉字母榜，如今在头部大模型厂商的价格战之下，国内的AI创业者使用国产大模型，单月的Tokens成本相比起调用GPT 4.0，可能相差上百倍。

随着OpenAI将断供的消息传出，大厂们纷纷出动，开始“截胡”开发者。截至目前，包括智谱AI、零一万物、月之暗面、百川智能、商汤科技，以及百度、阿里、腾讯等，均已推出了OpenAI零成本迁移计划。同时部分大模型厂商，还贴心地附赠1千万乃至1亿Tokens。

▲斯坦福大学的AI小镇项目

此前，“准备好个体执照、服务号认证、域名，租一台国内服务器，一台国外服务器，大概2000块就能做一个套壳ChatGPT的小应用。”2023年，在国产大模型奋起直追ChatGPT，无瑕推出AI应用的同时，很多人借用ChatGPT端口，2-3个人就能日入过万的小作坊，赚得可谓盆满钵满。

而作为AI搜索头部应用，2022年12月推出的Perplexity， 也一度依赖OpenAI的 GPT 3.5模型，对此，Perplexity CEO Srinivas则直言，“拥有十万用户的套壳产品，比拥有自有模型却没有用户更有意义。”

不过，随着大模型厂商开始推出APP应用，甚至可以直接免费，而且功能场景做得更丰富，许多小作坊的日子越来越难熬。不管是通过微软云接入OpenAI，还是切换国产大模型，对于套壳大模型的AI创业者来说，2023年OpenAI爆红带来的流量红利正在消逝，已是确定的事实。

仅仅一年半，OpenAI的API红利，便已经消退。随着国内大模型底层能力提高，头部大厂们纷纷挤入AI应用层，争抢仅剩的流量，对于此前套壳的开发者来说，他们的产品、运营面临着更高的要求。试图基于某个开源大模型的微调做出“大爆款”的可能性越来越小。

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今年年初，OpenAI宣布推出全新的生成式人工智能模型“Sora”。通过文本指令，Sora可以直接输出长达60秒的视频，并且包含高度细致的背景、复杂的多角度镜头，以及富有情感的多个角色。继图像生成系统DALL·E和聊天机器人ChatGPT之后，OpenAI将其先进的AI技术拓展到了视频领域，成为实现AGI（通用人工智能）的重要里程碑。

OpenAI在Sora官方博客明确表示，目前Sora的模型还并不完美，仍然属于世界模型研究应用的初期。OpenAI也邀请了一批视觉艺术家、设计师和电影制作人加入，期望获得宝贵反馈，以推动模型进步，更好地助力创意工作者。

近几年，随着谷歌大脑的Imagen、OpenAI的DALL-E以及midjourney等AI绘画工具出现，概念设想和艺术呈现之间的鸿沟日益被填平，“人人都是艺术家”似乎正在从口号变为现实。因为科学家发明了直接由文本生成图像的计算机语言模型，只要输入我们设定的提示词，就能通过人工智能生成相应的图像。这些AI绘画工具通过神经网络的神奇算例、大数据模型和风格迁移，跨越了“词语”和“图像”之间的藩篱，所产出的作品水准质量越来越高

尽管AI艺术在国际范围内有广泛的应用，但在特定的垂直应用如中国文化艺术数字化生产中仍存在挑战。没有一个共同的标准或基准，可能导致研究和应用的碎片化。正如ImageNet推动图像识别领域的进步一样，AIGC领域亟需建立相应的标准来引领和整合该领域的发展。生成艺术的评判因其涉及深度的专业知识和主观审美而变得复杂，迫切需要艺术界的专家输入（如RLHF）来建立评价标准。合作开发的评价模型（Reward Model）可以独立于生成模型，为自动生成的艺术作品提供专家级的评分，旨在为生成领域提供更精确、科学的评价机制，并加强艺术家与技术研究者之间的连接。

不过，此次OpenAI“停服”，依赖OpenAI技术的艺术家和设计师将无法访问这些重要的生成工具，影响了他们在数字艺术、概念设计和文本创作中的效率和创新能力。

AI在艺术领域的应用涉及技术与文化的深度整合，其背后反映出这两者的综合实力。此次受停服影响，无疑让人重新思考中国AI艺术未来的发展方向。同时，将AI应用于艺术创作，能推动对AI算法的改进研究。通过在不同应用场景下对算法的表现进行研究和分析，可以使人们不断反思AI算法的极限、原理以及它的未来发展。艺术创作不仅能够拓展AI应用场景，还能为AI算法的改进提供实验数据和实践基础。跨界合作能同时推动技术的发展和文化与艺术的数字化转型，进而推动中国式现代化进程。

因此，艺术与AI的深度融合将成为文化数字化建设的重要方向，这也是研究AI在国家文化数字化建设中的重要意义所在。而此次OpenAI“停服”，或许同样也将倒逼中国的艺术系统更加迫切地建立起更加本土化和坚实化的生成逻辑与土壤。

此时OpenAI API在国内市场的禁用，颇有“一鲸落而万物生”的意味。国内大模型厂商纷纷推出了自己的迁移方案，通过优惠、免费服务和技术支持花式吸引用户。大模型服务商被再次拉到起跑线上赛跑，谁能用最诱人的方案获得用户放心，谁就有更大的可能脱颖而出，成为下半场的领跑者。

下面，“凤凰艺术”也为您呈现几家较为活跃的国内大模型。在您看来，谁又能成为真正的“平替”？

零一万物——“Yi API 二折平替计划”

“零一万物推出了“Yi API 二折平替计划”，面向 OpenAI 用户推出了平滑迁移至 Yi 系列大模型的服务，帮着潜在用户详尽地算了一笔大模型的账。

智谱AI——"特别搬家计划"

智谱面向 OpenAI API 用户提供了特别搬家计划，以帮助用户切换至GLM系列模型。智谱提供了一系列服务，以吸引有迁移需求的用户：

百川智能——“迁移只要五分钟”

百度智能云——故乡的云，主打免费

阿里云——用实力和价格说话

阿里云也邀请用户丝滑迁移到通义API上。并简洁明了的甩出了理由：

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