Open AI的盈亏分析——研报阅读

周末看了下方正证券的报告，写得挺好的，下面的摘要主要是他们报告本身的摘要，但是我进行了一些补充。

一、算力的逻辑

“根据Yufan Liu等人的论文研究，模型精度每下降10%，算力可能减半。在2500万DAU的假设条件下，若每个用户10次的使用次数，GPT-3.5所需GPU数量大约为27.2万A100。”

算力的研究主要是为了估算成本，报告中主要关注的是GPU的成本，成本的估算需要考虑用户使用情况和性能情况，前者包括用户量，以及每个用户的请求数量，后者则体现在精度上。

二、Open AI的总体盈亏分析

前面的算力分析关注的是成本（没有考虑运营成本），而盈亏分析还需要考虑收入。收入与商业模式有关，目前主要来自用户的付费。所以假设的变量也清楚了，即用户的付费率。

首先是用户数量：

据data.ai数据显示，截至2023年6月19日，ChatGPT iOS端上线首月的日活付费率约为4.36%。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%。

而结论性的分析是：

在GPT-3.5压缩成本的情况下，如果日活月活比例达到35%，月活付费率突破12%，对于压缩后的GPT-3.5或能实现盈亏平衡。Open AI资金预测：对于压缩成本后的GPT-3.5模型和GPT-4模型，若月付费率每月提升0.25%或不能持续；若月付费率每月提升0.5%或能扭亏。

这里，报告做了个假设，初始是6000万的月活，然后GPT3.5和GPT4假设初始付费率是2%，每个月提升0.25%。最后的结论是，即便到2026年，每月营收也弥补不了算力成本。

如果算上运营费用，程序员的开支，那么这样的项目亏损更多，基本上是做不下去的。当然，现实情况可能还能够有其他的盈利手段，比如做广告什么的（有这么多月活，那广告通常是个不错的选择，百度谷歌都是靠这个），或者忽悠更多的投资者进来。

如果付费率每个月提升0.5%，那么到2025年10月将实现扭亏为盈（这里我就不放图了，有兴趣可以看看他们的报告原文P18），不过这个时候付费率需要达到15.5%。

三、Open AI“单用户”盈亏分析

这里的分析是，在假定付费率和月活固定的情况下，单用户每天的使用情况如何影响项目的盈利情况。

其结论是：在付费率和月活固定时候，每个用户每个月使用的频率越高，平均请求数量越多，那么项目的盈利就越低。为什么呢？就跟自助餐一样，如果你办了个月卡，然后天天去、天天吃很多，那么老板可能就亏损了；老板更喜欢那种，交了钱，但是基本不去的客户。

如果按GPT-4单用户每日吞吐量约7-8次，日活月活比例大约为30%-35%，处于盈利状态。如果日活月活比例达到50%-55%，则当用户使用次数大于14次时，可能会出现亏损。

而GPT采用的策略是：限制高频用户的使用时长，从而降低成本。当然，从经济学的角度，还可以进行差异化定价。

四、如何提高GPT-4付费率

这里面需要分析什么呢？一是用户画像，二是使用场景。报告是这么描述的。

在ChatGPT用户中，主要使用者为程序员；其次还包括学生和教师用户、设计师/创作者用户等；此外，还有社会科学家、游戏玩家、投资者等多类用户。

对于程序员来说，ChatGPT可以帮助他们调 试、生成代码、结构设计、修复代码错误；对于学生和教师群体来说，GPT-4可以切换不同“身份”进行智能对话、撰写文章、回答问题等，为学生使用群体提供了方便；对于设计创作者来说，ChatGPT可以用于生成创意和灵感，协助设计师进行创意设计。

我们可以看到，上面提到的使用GPT，主要是一种创作和研究需求，而提到研究需求，或者那些体育教练/运动员、棋类教练/棋手等等也可以使用，通过给GPT投喂更多的材料，理解对手、理解自己。

当然，作为一个新的玩意，需求场景是不断变化的，这就需要发挥创业者们的想象力。不过，个人认为，专门做GPT的盈利前景可能比较微妙，现在很多软件公司都在研究这个（包括我现在所在的单位），将现有的产品场景跟大模型结合起来，作为一项增值服务，提升客单价。

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