低俗的“人脸识别”生意之外，AI终于稍微显露真本领；Jane Street等量化交易商和摩根斯坦利等金融巨富成为先着鞭者，鸿沟从AI时代的第一天开始
《The Infomation》关于OpenAI未来一年或将收入10亿美金的报道，引起了众多关注和洗澡，但却没有被充分解读：
匿名人士透露，Openai未来12个月内，将会从GPT4的各种授权费用当中，获得10亿美元的收入。此前，该刊曾经预测，OpenAI每年的收入大约是数亿美元。
每月8000万美元的收入组成包括，OpenAI总共有100到200万付费订阅用户，每月单价20美元，意味着付费收入一项，每月即有超过2000万美元入账。
此外，还有一些大客户的收入，包括一些APP开放商和证券公司、金融业者。
中国所有自研“大模型”的企业们应该在APP开发商的序列，此外，也包括英语学习公司Duolingo，这是一个有意思的赛道，OpenAI自己还出手投资了一家韩国英语学习公司Speak.ai。
Sam Altman公开说，OpenAI属于非卖品
《智物》了解，国内也有团队在测试相关的应用，应该会让英语教育成本、普及程度大幅提升，是一个非常有意思、有价值的赛道。
最先采用GPT4的金融业者的名字包括Jane Street和Citadel以及摩根斯坦利。
Jane Street和Citadel如今大名鼎鼎，所从事的正是当下市场上议论纷纷的高频量化交易，其中，Jane Street在中国成立了一家贸易公司，以此从事投资中国股市、期货市场，公司名字就叫“简街贸易上市有限责任公司”。
《智物》曾经调侃过，国内AI独角兽的收入多数是靠脸——人脸识别，协助某些单位抓坏人，协助有预算的企业找有钱消费的人。所谓AI，能够改变未来的人工智能技术’>人工智能技术，到目前为止，所谓的商业模式基本如此，没有例外。
人脸识别这种业务最初诞生在美国911之后的洛杉矶机场，这也是美国NEC研究院的遗产之一，也是Yanlecun机器学习首次商业应用，如今的中国AI独角兽的创业者中，多位参与了当年的这个项目。
这个模式的单一之处还在其次，这个模式最要命的地方在于，某些单位的预算并不充分，关键是并不持久，各地的这种单位，有着共同的股东——算不算依赖？
最有意思的是，这些业务收入的确认难度。曾经有某AI独角兽公司的人士向《智物》确认，因为竞争的原因，AI独角兽们账面计入的收入和真实的收入之间有着巨大的GAP。
《智物》不想指认什么人，只是知道，这是一个极为普遍的共性现象。
2022年10月，当ChatGPT推出，某位出身微软亚洲研究院的创业者感叹，全部AI从业者此前的工作白费了，如今可以从头来过。
半年之后，这位创业者也接入了OpenAI的接口，推出了自有品牌的生成式AI系统，可以完成写邮件等任务，确实是能够按照字数要求完成。
《智物》看到《The Infomation》这篇报道感慨之处——AI真正有价值的地方来了，不再是靠什么人脸识别，而是真正的人工智能业务。
另外一个有趣的地方，是这些金融贵富。
主营ETF的简街成立于2000年，在其官网介绍当中，突出强调了机器学习算法在其交易理念当中的重要之处。
中文媒体的公开报道当中，简街管理的资金总额超过17万亿美元。根据《华夏时报》的报道，2022年公募基金年报当中，简街频频出现在多家ETF持有人名单当中，包括国泰上证5年期国债ETF、国泰上证10年期国债ETF、富国上海金ETF等等。
此前，有报道称，在行情动荡的疫情期间，简街公司在波动的行情当中获益巨大。《华夏时报》援引专业从业者的分析认为，这些境外专业高频量化公司在中国的交易当中，基本属于稳赚不赔的交易。
稳赚不赔？听起来像是点金术和印钞机的感觉。一位当下A股的明星牛散对《智物》提到，当前的期货市场几乎是唯一可以创造财富奇迹的所在。当然，此君正是期货市场起家。
就在几天前的一场演讲当中，另一位AI大神Andrew Ng也提到了来自金融市场的橄榄枝。但是，他对卡车、输油管道的AI应用的兴趣，远远超过金融点金术。
这些高频量化公司极为重视技术、信息领域的投入，数家公司联合投资了一条东京到芝加哥的海底光缆项目，以便于更及时获得相应的期货信息和报价。
在数月前的一篇报道当中，The Inftomation提到了另外一家高频量化公司Citadel对AI、大模型技术的重视，其中援引该公司CEO的话称，Citadel公司正在探索使用语言大模型的方法，大模型通过大量文本和其他数据来学习人类语言的细微差别。他表示，这项技术“使我们能够改变组织信息、查询知识和相互交流的方式”。
The Infationm提到大模型对对交易员有一些明显的潜在用途。其中包括，抵押贷款、公司和市政债券的交易员经常筛选大量有关资产的“非结构化数据”，以此来确定买卖价格，大模型可以通过快速理解数据来简化这一过程。
有这样的快速生财之道，AI独角兽们可以摆脱收入主要靠脸的不利局面吗？Andrew Ng拒绝金融界人士橄榄枝的理由是，他需要了解太多的金融知识了。这是一个聪明的认知，但未什么这位大神肯去和重型机械和输油管道打交道？
《智物》提到过，如今的OpenAI通过一个泛化AI的能力，构建起来了一个复杂的”引擎应用商店“，包含了教育、金融等等多个领域，当然，也包括面向个人的ChatGPT的应用付费。
这样的吸金能力是OpenAI团队几次公开表示，不会将OpenAI出售给微软公司的原因？这也是Sam Altman敢夸海口，要给不停产生数据的芸芸众生发放工资的原因？
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