В интервью Big Technology Podcast Сэм Альтман, похоже, изо всех сил пытался ответить на трудные вопросы о пути OpenAI к прибыльности.

Примерно через 36 минут интервьюер задал важный вопрос о доходах и расходах. Сэм Альтман сказал, что убытки OpenAI были вызваны продолжающимся ростом затрат на обучение на фоне растущих доходов. Он сказал, что компания стала бы прибыльной гораздо раньше, если бы не увеличила так сильно расходы на обучение.

Альтман сказал, что опасения по поводу расходов OpenAI будут обоснованными только в том случае, если компания достигнет точки, когда у нее будут большие объемы вычислений, которые она больше не сможет прибыльно монетизировать.

Интервьюер спросил:

«Давайте поговорим о цифрах с тех пор, как вы об этом упомянули. Доходы растут, расходы на вычисления растут, но расходы на вычисления по-прежнему опережают рост доходов. Я думаю, что опубликованные цифры говорят о том, что OpenAI потеряет около 120 миллиардов к 2028 году, когда они станут прибыльными».

Итак, поговорим немного о том: как это меняется? Где происходит поворотный момент?»

Сэм Альтман ответил:

«Я имею в виду, что по мере того, как доходы растут, а компания Inference становится все большей и большей частью автопарка, в конечном итоге затраты на обучение будут покрыты. Таков план. Тратьте много денег на обучение, но продолжайте зарабатывать больше».

Если бы мы не продолжали так сильно увеличивать затраты на обучение, мы бы получили прибыль гораздо быстрее. Но мы делаем ставку на то, чтобы очень активно инвестировать в обучение этих крупных моделей».

В этот момент интервьюер еще сильнее подтолкнул Альтмана к прибыльности, на этот раз упомянув обязательства по расходам в размере 1,4 триллиона долларов по сравнению с доходом в 20 миллиардов долларов. Это был не вопрос софтбола.

Интервьюер ответил:

«Я думаю, было бы здорово объяснить всем раз и навсегда, как эти цифры будут работать».

Первая попытка Сэма Альтмана дать ответ, похоже, провалилась, превратившись в своего рода словесный салат:

«Это действительно очень трудно полюбить. Я обнаружил, что есть одна вещь, которую я определенно не могу сделать, и очень немногие люди, которых я когда-либо встречал, могут это сделать».

Знаете, вам может нравиться, что вы хорошо чувствуете многие математические вещи в своей голове, но экспоненциальный рост обычно очень труден для людей, чтобы быстро развить хорошую умственную структуру.

По какой-то причине было много вещей, которые эволюция требовала от нас, чтобы хорошо решать математические задачи в уме. Моделирование экспоненциального роста, похоже, не входит в их число».

Затем Альтман дал более вразумительный ответ:

«Мы считаем, что сможем оставаться на очень крутой кривой роста доходов в течение довольно долгого времени. И все, что мы видим сейчас, продолжает предполагать, что мы не сможем этого сделать, если у нас не будет необходимой вычислительной мощности».

Опять же, мы настолько ограничены вычислительными мощностями, и это оказывает такое давление на ограничение доходов, что, я думаю, если мы доберемся до точки, когда у нас будет много вычислительных мощностей, которые мы не сможем монетизировать на основе прибыльной вычислительной единицы, было бы очень разумно сказать: «Хорошо, это немного похоже на то, как все это будет работать?»

Но мы представили это по-разному. Конечно, мы также станем более эффективными в расчете на доллар, потому что, как вы знаете, вся работа, которую мы проделали, чтобы удешевить вычислительную мощность, уже приносит свои плоды.

Но мы видим рост потребления, мы видим рост бизнеса. Есть целый ряд новых типов компаний, которые мы еще даже не основали, но собираемся создать. Но вычислительная мощность на самом деле является той жизненной силой, которая делает все это возможным.

У нас всегда был дефицит по математике. Это всегда ограничивало наши возможности.

К сожалению, я думаю, что так будет всегда, но мне бы хотелось, чтобы этого было меньше, и мне хотелось бы, чтобы со временем этого было меньше, потому что я думаю, что мы можем предоставлять так много отличных продуктов и услуг, и это будет отличный бизнес».

Затем интервьюер попытался прояснить ответ, спросив:

«И тогда вы ожидаете, что благодаря таким вещам, как этот корпоративный импульс, благодаря таким вещам, как люди, готовые платить за ChatGPT через API, OpenAI сможет увеличить доход до такой степени, что он сможет платить за это доходом».

Сэм Альтман ответил:

«Да, это план».

Комментарии Альтмана определяют определенный порог для оценки того, являются ли расходы OpenAI проблемой. Он указывает на неиспользованные или неденежные вычислительные мощности как на момент, когда беспокойство будет оправдано, а не на текущие потери или крупные капитальные обязательства.

По его словам, ограничивающим фактором является не готовность платить, а то, какой объем вычислительных мощностей OpenAI может вывести в онлайн и использовать. Последующий вопрос проясняет это, а подтверждение Альтмана дает понять, что компания полагается на рост доходов от потребительского использования, внедрения на предприятиях и дополнительных продуктов для покрытия своих расходов с течением времени.

Путь Альтмана к прибыльности основан на простой ставке: OpenAI сможет продолжать находить покупателей для своих компьютеров так же быстро, как только сможет их создать. В конечном итоге эта ставка либо продолжает выигрывать, либо фишки заканчиваются.

Посмотрите интервью, которое начинается примерно с 36-й минуты:

Рекомендуемое изображение/скриншот