还不到6个月,GPTs凉了

导读 上周,不少人发现微软官网忽然更新了一条 "GPT Builder 即将停用 " 的通知。宣布将从 7 月 10 日起终止对 Copilot GPT 的支持...

上周,不少人发现微软官网忽然更新了一条 "GPT Builder 即将停用 " 的通知。宣布将从 7 月 10 日起终止对 Copilot GPT 的支持,并会在四天内把平台上所有已创建的 GPT 连同相关数据全部删除。

如此猝不及防,因为就在仅仅 3 个月前,GPT Builder 才被微软打包进 Copilot Pro 服务正式推出。每月付费 20 美元的订阅用户可以根据特定需求,创建定制化的 GPT 聊天机器人来自用或分享。

对于刚上线就遭遇光速 " 停服 ",官方给出的解释是:" 正在继续评估针对消费者 Copilot 的可扩展策略,并优先考虑核心产品体验,同时仍然致力于为开发者提供机会。为此,我们将把 GPT 的重心转移到商业和企业应用场景,并停止消费级 Copilot 方面的 GPT 工作。"

简言之,试验了几个月,微软现在得出结论,GPT Builder 在消费端并不算一个可行的产品。尽管公司全力推进 Copilot 等 AI 项目,也只会在其具有现实商业意义时予以支持。

处境一样尴尬的还有 Copilot GPTs 的 " 本体 "、相同产品逻辑的 ChatGPT 版 GPTs 和 GPT Store。

随着 GPT-4、Sora、Voice Engine、GPT-4o 引发一轮又一轮的讨论热潮,OpenAI 百宝箱内爆款频出,GPTs 逐渐成了那个隐身在后,极少被人提及的名字。但人们也还依稀记得它的盛大出场——那个被视为具有划时代意义,可能改写整个 AI 行业的硅谷的冬天。

出道即巅峰,却是昙花一现?

去年 11 月 6 日的 OpenAI 开发者大会上,奥特曼首次向全世界介绍了 GPTs 的概念。用户无需任何编程知识,仅通过自然语言指令和上传知识库,就能轻松定制自己的个性化 GPT。

GPTs 具备多模态功能,支持外部数据源扩展和 API 集成,还可以发布到即将上线的 GPT Store 参与社区共享和营利。奥特曼信心满满地描述着 GPT Store 类似 App Store 的搜索、分类和推荐机制,并亲自演示了如何在几分钟内构建一个完全版的 " 创业导师 " 聊天机器人。

一夕之间,挡在普通人面前的技术壁垒被推翻," 开发者 " 一词被重新定义,更有无数 AI 创业公司惨遭血洗。人们看到了 OpenAI 试图效仿苹果和谷歌,打造一套完整开发者和用户生态的野心。彼时 " 变天 "" 炸裂 "" 颠覆 " 还未成为常见词汇,那场发布会被江湖形容为 "OpenAI 的 iPhone 时刻 "。

始料未及的是,一出狗血宫斗风波打乱了 GPT Store 的发布节奏。导致原定去年 11 月末上线的 GPT Store 今年 1 月 10 日才对 Plus 用户开放。与此同时,GPTs 使用过程中暴露的问题也接踵而至。

使用体验大翻车,开发者不满,GPTs 凉了

凭着亲民的技术要求,GPTs 迅速吸引全球大量 AI 爱好者涌入。截至今年 1 月底,用户创建的 GPTs 已超过 300 万个。

但也正是由于创建门槛低,大家发现只用简单 prompts 调出来的定制 GPT,体验其实和直接对话 GPT-4 没太大差别,甚至还是个 " 低配版 ":它不能适应知识库、容易分心和产生幻觉;不能 100% 遵循自定义指令,反而 " 在 ChatGPT 界面得到的回答效果要好 5 倍 ";本质相当于基础 RAG 平台,却最多只能传 10 个文件,未能提供向量数据库调用等功能。而且容易实现也就意味着容易被替代,几百万个 GPTs 同质化严重、良莠不齐,真正优秀的却少之又少。

相比起来,人们还不如使用一个足够强大、灵活且通用的 AI 助手来满足各类复杂需求。据 Sametime Web 数据显示,2 月份 GPTs 访问量仅占 ChatGPT 网页端的 1.5%。自 GPT Store 开业以来,每周用户流量也已趋于平稳。

更严重的是一些独立 GPTs 显露出的安全隐患。许多用户都在 X 表示,自己仅通过几轮对话诱导,就能从 GPTs 下载原始知识文件,存在数据泄露风险。

比如,有人从薪酬比较网站 Levels.fyi 的 GPT 中,轻松获取了作者上传的 "2021 年美国各大科技公司岗位薪酬 " 数据表格。还有人直接套出 OpenAI 16 个官方 GPT 的源提示。普通用户复制粘贴 prompts,再搭配几个知识库文件,就能瞬间复刻。

来到开发者这边,也是怨声载道。

一方面,直至 5 月 13 日 OpenAI 春季发布会前,都只有付费用户才能访问 GPT Store,很大程度上限制了 GPTs 的用户增长潜力。而且由于 OpenAI 后台提供的用户数据分析功能不足,在一个数据驱动决策的世界里,创作者们无法得到充分洞察,很难吸引到新用户。

Hintloop 创始人 Kirill Demochkin 说,在他分析的超过 36000 个定制聊天机器人中,只有 5% 的 GPTs 每天有 150 到 500 个活跃用户,绝大多数每天只能吸引 1 到 2 个用户。

另一方面,是新创作者在 GPT Store 的可见性问题。虽说全民可参与,但其实商店当前的设置令 GPTs 的新人创作者们很难获得关注。每个类别下只能展示 OpenAI 的官方推荐排列。社区纷纷喊话 OpenAI 可以学学 TikTok,采用类似的大数据推送或分发方式,让新创作者有更多机会展现自己。

除此之外,最大的问题在于 OpenAI 模糊不清的货币化政策。早在开发者大会上,奥特曼就承诺发布 GPTs 会产生实际收入,但却一直停留在画饼阶段,没有公布任何支付规则。大家分不到钱,自然就缺乏动力构建高质量应用。

到 3 月底,眼看 GPTs 快要 " 凉凉 ",OpenAI 不得不紧急决定与小部分美国开发者合作,基于 GPTs 的使用情况发放相应奖励。目标是 " 创建一个充满活力的生态系统,让开发者的创造力和影响力得到回报 "。至于更具体的奖励细节,OpenAI 并未披露。

与之形成鲜明对比的是,OpenAI 前董事 Adam D Angelo 打造的 AI 聊天平台 Poe。同样的创作者经济模式,Poe 不仅更早付诸行动,发展出一套清晰完善的 " 变现计划 ",还将适用范围扩展到包括中国香港在内的 23 个国家和地区。

在 Poe,创作者可以通过设定聊天机器人付费墙和每条信息的价格来获取收益,也能靠拉新把每份订阅多达 50 美元的激励收入囊中。Poe 贴心地讲解了收益计算方式、如何设置收款和获取更多转化的攻略。当初传言 Adam D Angelo 因为被奥特曼端了饭碗而大怒,谁成想 Poe 大路越跑越通,GPTs 倒是跪了。

尽管后来为了力挽狂澜,OpenAI 推出直接在对话框中 " 艾特 "GPTs 的炫酷功能,让 300 万聊天机器人 " 为你打工 ",但先找到特定 GPTs 对话,下次再 " 艾特’ ",从下拉菜单选取,再输入指令——明明一个 ChatGPT 就能办的事儿,非要把操作线程折腾得更冗长,恐怕真正使用的人寥寥无几。

上个月,OpenAI 宣布对所有免费用户开放访问权限,但这似乎也救不了 GPTs。

为啥 GPT Store 成不了 App Store

承载着奥特曼和 OpenAI 的野望,从惊世骇俗的登场,到光环褪去的落寞。起码到目前为止,GPTs 并未成为它预想中的样子。

OpenAI 的顶级研究人员曾表示,LLM 可能成为一种操作系统,类似于苹果的 iOS。然而无论是 iOS 还是 Android,它们早期的热门应用包括视频游戏、导航地图、社交媒体、浏览器工具等等,都是功能鲜明且易于使用和理解的服务。但早期生成式 AI 驱动的应用通常没有那么直观,大多数人也并未形成依赖聊天机器人来创建图表、计划旅行、解数学题的习惯。

另有分析人士表示,App Store 和 Play Store 的成功也受益于它们是 iPhone 和 Android 手机的一部分。运行在消费者离不开的电子设备上,本就拥抱了海量用户基础。反观 ChatGPT 虽然已积累了 1.8 亿用户,实属了不起,但对更多普罗大众来说仍是一个新奇事物。这也难怪奥特曼一直不放弃进军 AI 硬件的计划,试图抢先攻下这片生态高地。

不过,GPTs 和 GPT Store 折了也丝毫不影响 OpenAI 的赚钱能力。The Information 近日报道,OpenAI 在过去六个月内的年化收入已翻倍达到 34 亿美元。2023 年底这个数字还是 16 亿美元,去年夏天同期为 10 亿美元。而 Anthropic 的计划是到今年底实现超过 8.5 亿美元的年化收入。加拿大竞争对手 Cohere 在 4 月份公布,年化收入计算仅为 2200 万美元—— OpenAI 仍然断崖式领先于同行。

在 OpenAI 这 34 亿美元中,有 32 亿美元来自于 ChatGPT 订阅服务以及软件开发人员通过 API 访问其模型的费用。由于这些模型部署在微软云端,微软会从中抽成。OpenAI 也会从微软向其 Azure 云客户销售的 OpenAI 模型中获得部分收益。据奥特曼告诉员工,按年计算,这部分收益现在约为 2 亿美元,只占微软从该业务中产生收入的 20%。

而今微软砍掉面向消费者的 Copilot GPTs 专心搞企业级服务,与 OpenAI 自己的业务路线也不谋而合。今年以来,OpenAI 首席运营官 Brad Lightcap 曾多次公开表示,公司正在着力探索更多 to B 模式,包括企业级模型的全方位定制化服务。

对于 GPTs,则更像一款 AI 时代的试验品。它曾淘汰了初代 GPT 插件,也创造过轰动全球的美丽畅想。而今虽倒犹荣,说不定一百个 GPTs 倒下,一千个别的什么东西又会站起来。