12월 31일, The Information은 두 명의 소식통을 인용해 ChatGPT 사용자 수의 강력한 증가에 힘입어 이 회사의 연간 수입 (연간 경상수입) 이 최근 16억 달러를 돌파해 CEO Sam Altman이 10월 중순 공개한 13억 달러에 비해 눈에 띄게 증가했다고 전했다.
대언어 모델 훈련 비용이 비싸기 때문에 업계 선두주자인 OpenAI도 자신의 실행 가능한 비즈니스 모델을 진지하게 모색하고 있다.OpenAI 홈페이지에 따르면 현재 그 제품은 주로 두 종류로 나뉜다. 하나는 응용 프로그래밍 인터페이스 API를 위주로 하는 제품으로 호출 가능한 GPT 모델, DALL · E 모델 (문생도 모델) 을 포함한다.Whisper (음성 인식 모델) 와 개발자를 위한 미세 조정 등 일련의 기능;다른 한 부류는 ChatGPT 대화로보트를 핵심으로 하는 제품으로서 그중 개인판은 대중의 환영을 받고있으며 기업판은 지금까지 판매가격을 발표하지 않았다.
올해 들어 OpenAI는 점차 제품에서 자신의 상업화 초기 형태를 연출하고 있다.현재 매달 ChatGPT Plus의 회원 가입 서비스와 소프트웨어 개발자가 API를 통해 모델에 액세스할 수 있도록 하는 두 가지 방식으로 주요 수익을 올리고 있다.
이 중 챗GPT 플러스의 멤버십 버전 구독 서비스는 OpenAI가 연초에 출시해 사용자가 월 20달러만 내면 더 빠른 응답 속도를 누릴 수 있고 GPT-4 모델을 우선적으로 사용하는 등 여러 가지 특성을 갖고 있다.업계 최신 데이터에 따르면 ChatGPT Plus의 유료 사용자 수는 23만~25만 명으로 추산된다.
API별 호출 요금 모델은 현재 OpenAI가 가장 의존하는 비즈니스 모델이며, 구체적인 실시에서 OpenAI는 입출력의 트래픽 (또는 token, 어원) 에 의존하여 요금을 부과하며, 공식 홈페이지에는 일부 모델의 트래픽 요금 계산 방안을 전시한 바 있다.
사진 출처: OpenAI 홈페이지
봉서자본투자동업자 진석은 계면신문기자에게 AI 응용이 GPT-3.5 터보 류량을 호출하는 중위수의 수준에 따라 한 사용자가 매일 이 응용 (DAU) 을 사용하기만 하면 사용자배후의 APP회사는 약 OpenAI에 0.2위안 좌우의 류량비용을 지불해야 한다고 알려주었다.이런 식으로 천만 수준의 일일 앱 앱이 GPT의 포트에 접속했다면 OpenAI에 하루 200만 위안의 데이터 요금을 내야 한다.
또한 Microsoft와 협력하면 Microsoft의 클라우드 서비스인 Azure OpenAI는 OpenAI 모델을 직접 호출하여 ChatGPT, Codex를 DALL로 패키지화할 수 있습니다.E, 따라서 OpenAI는 Microsoft가 OpenAI 모델을 판매하는 수입에서 한 숟가락을 나눌 수도 있지만, 이는 OpenAI가 직접 자신의 모델을 판매하여 얻은 분배보다 낮다.
최신 16억 달러의 연간 수입은 OpenAI가 매월 상술한 세 가지 주요 방식을 통해 1억 3천만 달러의 수입을 올릴 수 있다는 것을 의미한다.
이달 초 블룸버그통신에 따르면 OpenAI는 현재 연간 수입의 62배인 1000억 달러 이상을 평가할 새로운 자금 조달을 논의하기 시작했다.
특히 OpenAI의 가장 중요한 라이벌인 아마존과 구글이 지원하는 Anthropic도 오늘 재무 프로세스가 드러났다.소식통에 따르면 2024 년 말까지 Anthropic의 연간 수입은 8 억 5 천만 달러를 넘어 이전 시장의 예상보다 훨씬 높을 것이지만 올해 16 억 달러에 도달 한 OpenAI에 비해 많이 떨어졌습니다.
또 OpenAI의 경영진은 2024년 말까지 OpenAI의 연간 수입이 50억 달러에 이를 수 있다고 보고 있다고 The Information은 전했다.이 수치로 볼 때 Anthropic이 OpenAI를 따라잡을 희망은 더욱 희박하다.
현재 미국 시장은 이미 기초적인 큰 모델 차원에서 너무 많은 투자를 할 필요가 없지만, 최고의 자본은 여전히 헤드 회사로 모이고 있다.미국 투자기관 코아티에 따르면 벤처투자기관들은 2023년 11월까지 AI 분야에 300억 달러 가까이 투입했다. 이 중 약 60% 는 OpenAI, Anthropic 등 대형 언어모델 신귀, 약 20% 는 이들 모델을 지원하고 납품하는 인프라, 약 17% 만이 AI 애플리케이션에 투입됐다.
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