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首先是ChatGPT诞生以来，OpenAI最依仗的按API调用收费模式。在该模式下用户几乎可以使用OpenAI所研发的多模态能力，贯穿底层大语言模型、模型部署、模型开发等过程，且价格也十分友好，每次调用只需几美分。OpenAI官方并未具体划分使用者是个人用户还是企业，但据外媒报道，除了大量个人用户外，Jasper、Slack、Salesforce、摩根士丹利等知名企业都是其早期用户。
值得一提的是，在这个收费模式之下，OpenAI还向其最大的“金主”微软提供了包括编码、GPT-4、文生图、ChatGPT等多项功能，并融入进微软云服务、搜索、办公软件等多款产品中。OpenAI能从中收益几何尚未可知，但以Azure云业务为例，微软使用上述OpenAI功能的成本与报价一致，同时，OpenAI的所有技术还在微软的Azure云基础设施上免费运行。
其次是以ChatGPT产品为主的订阅收费制。早期OpenAI以免费方式获取了大量的训练数据，也凭借此，在9个月内，刷新TikTok和Instagram的用户增长数据，成为最快达到1亿用户数的应用。
以此观之，OpenAI正在试图从以前低收费、低频率的按Token收费的API模式，转向高定价、高粘性的2B订阅收费和定制化解决方案收费的多样化收费模式。
越增长，会不会越亏损？营收增长，也并不意味着OpenAI真正开始赚钱，毕竟10亿美元在OpenAI的投入成本中，也只能是“洒洒水”。并且全面开启商业化后，随着OpenAI用户量和GPT4持续研究对算力的需求，成本会随着用户规模持续上升，不少科技公司都难以摆脱“营收越增长越亏损”的魔咒。
OpenAI的高成本有目共睹。据光锥智能梳理，目前OpenAI的成本投入主要分为以下几个部分：
人才成本：OpenAI在旧金山拥有375名常驻员工，其中大部分都是机器学习领域的大佬，光是每年给他们开的工资就要2亿美元。据国外薪酬网站调查，OpenAI软件工程师工资待遇的中位数是92万美金。训练成本：有数据显示，他们训练一次GPT3就花费了460万美元，相应的云资源成本差不多也是9位数（也就是上亿）。另据半导体咨询研究公司SemiAnalysis数据显示，如果OpenAI云计算的成本是差不多1美元/每A100小时的话，那么在这样的条件下，仅一次训练的成本大约是6300万美元，这还不包括所有的实验、失败的训练和其他成本，例如，数据收集、RLHF、人力成本等。推理、运营成本：援引《福布斯》报道称，ChatGPT的大型语言模型的运营费用或推理成本“在部署任何合理规模的模型时都远远超过训练成本”，“事实上，ChatGPT的推理成本每周都会超过培训成本”。投资：据外媒The Information报道，年初，OpenAI通过微软和其他投资者支持的1亿美元创业基金投资了至少16家公司，其推出的加速器Converge，投资了10家公司。光锥智能也发现，今年上半年，OpenAI以企业名义公开投资的次数达到了3次，在它之前是微软、谷歌、英伟达一众老牌公司。收购：8月17日，OpenAI宣布收购了一家名叫Global Illumination游戏公司，据悉这是OpenAI自2015年创立以来的首笔公开收购。据公开资料显示，自OpenAI成立至今，光是被投资就收到了150多亿美元，用来填补高成本训练、开发大模型的“窟窿”。
通往AGI的目的地，OpenAI的确需要钱，但“烧钱”就像个无底洞，“流血”可能也换不来增长，正是因为如此，OpenAI才要加快商业化进程。
data.ai数据显示，截至2023年6月19日，ChatGPT iOS端5月21日-6月19日美国地区平均日活用户量约94.64万人，累计付费用户数约为4.13万人。因此日活付费率（月付费用户数/日活跃用户）约为4.36%（4.13÷94.64）。据 Questmobile数据，百度APP日活月活用户比例为37%左右，因此如果ChatGPT日活月活比例为37%时，月活跃人数约为255.78万（94.64÷37%），此时月活付费率（月付费用户数/月活跃用户）约为1.61%（4.13÷255.78）。
以上数据说明OpenAI的商业化仍道阻且长，未来，只有提高用户付费比率，到达一定水平，才能实现盈亏平衡，单独的营收无法说明问题。
OpenAI与微软“抢食”商业模式跑通固然可喜，但问题也随之而来。曾经的“隐忧”直接被搬到了台前，那就是与微软之间微妙的关系。
需要明确的前提是，无论OpenAI与微软度过了多么甜蜜的“蜜月期”，这都是两个独立运营的机构和公司，虽然相较于收购或投资的关系二者的合作更为特殊，甚至纳德拉不惜力排众议，关停部分业务为OpenAI建设智算中心，但一旦OpenAI开始独立商业化，就意味着二者要分同一块蛋糕，也就避免不了战争和厮杀。
而与直面竞争不同的是，OpenAI与微软，关系更为紧密，也更为复杂。
2019年，OpenAI从非营利性过渡到混合模式，其中一个名为OpenAI LP负责开放人工智能研究实验室开发产品商业化。同年，微软在该伙伴关系中投入10亿美元，通过其Microsoft Azure AI超级计算技术，作为训练GPT模型的基础架构。而在2022年，这种伙伴关系进一步加强，微软向OpenAI投资100亿美元。
正如前文所说，在外界眼中，双方是互补的，微软向OpenAI提供资金、资源和技术支持，而OpenAI则助力微软一跃再次成为最顶尖的科技巨头，但这样的局面，随着2023年OpenAI的逐步商业化，也发生了改变。
今年六月，根据《The Information》，微软的一份内部文件指示Azure的销售人员告诉客户微软能比OpenAI提供更多的服务；而OpenAI则在通过延迟授予微软产品API访问权限、暂缓提供最新模型等方式，进行防御。这是首次向外界展示了双方之间出现的细微裂痕。
当投入到残酷的市场化竞争中，双方的利益冲突在所难免，一段销售话术证明不了什么，背后的战略才能真正说明问题。
比如今年3月份，OpenAI在抢先与Snap和Instacart等公司签约后，微软云服务间隔了一周才公布了ChatGPT功能的预览；GPT-4语言模型发布后，同样是Duolingo和Stripe等公司已经直接向OpenAI付费之后，微软的云服务才获得了GPT-4的接入权。
技术掌握在OpenAI手里，它必须对微软共享，但共享的时间、节点以及程度，却没有具体的说明和规定，OpenAI欲利用这种“时间差”，来抢夺一部分标杆客户。
不客气地说，OpenAI如何处理好与微软之间的关系，双方划定界限、制定标准、找寻合作方式和平衡点，一旦处理不慎，很有可能会是双方共同的危机。
不过，商业世界里，没有永远的朋友，也没有永远的敌人，只有永远的利益，在利益面前，聪明如Altman和纳德拉一般的“鬼才”，人们更期待他们如何再创奇迹，而非落入“撕逼”的俗套里。
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