OpenAI 首席科学家大战 CEO 从 11 月 17 日至当月底，是全球 AI 人最紧张兴奋的时刻。

OpenAI CEO 山姆 · 奥特曼草草 " 被下课 " 与匆匆 " 再上位 "，扣动着太多人的神经。这些人既有 OpenAI 员工、管理层，也有 OpenAI 的忠实用户、投资人，甚至是整个 AI 从业者与观察者。

简要复述这场跌宕起伏、无限反转年度宫斗大戏的关键节点：

1，11 月 17 日，山姆 · 奥特曼在 CEO 任上被以伊尔亚 · 苏茨克维为代表的董事会单方面解雇。

2，OpenAI 大股东（也是主要投资人）微软宣告此前并不知情，并在随后的行动中有意联合 OpenAI 管理层、员工以及其他投资人力促山姆回归；山姆也开出了回归的条件 - 解散现有董事会，若否，自己会选择重新创业。

3，11 月 20 日，OpenAI 董事会宣布了新 CEO 人选，这等于将山姆 " 二次 " 除名；当日微软 CEO 萨提亚也宣布继续与 OpenAI 合作，并邀请山姆加入微软，领导新 AI 团队。

4，11 月 29 日，山姆 " 意外 " 恢复 OpenAI CEO，并成立了新董事会；之前罢黜山姆的伊尔亚成为前任，微软成功晋升为董事会观察员。

至此，这场由山姆去留引发的 OpenAI 权力之争暂告段落。但这个大多数人满意的结局，并没有疏散围观的人群。相反，它勾起了越来越多人对山姆以及伊尔亚的兴趣，并进一步加深了人们对 AI 发展路径的思考。

在美国硅谷，山姆是年轻才俊，更是 " 独裁者 "，他的野心人尽皆知。对于山姆，YC 创始人保罗 · 格雷厄姆曾给出过 " 野心超过硅谷能容纳的边界 " 这样的评价。

在 2019 年成为 OpenAI CEO 之前，年仅 30 岁（2014 年）的山姆便担任 YC 创业孵化器 CEO。尽管国内用户对 YC 不甚熟悉，但 YC 孵化器在美国 AI 界却十分出名。

2015 年，山姆便希望通过 YC 孵化器建立一个 AI 实验室，目标是 " 建立安全的人类级 AI"。这成为日后山姆创建 OpenAI 的一次预演。在山姆带领下，YC 孵化器也取得了不错的业绩，2019 年其市值接近 1500 亿元。

同样是 2015 年，山姆与马斯克、格雷格等人共同成立了 OpenAI。但直到 2019 年担任 CEO 前，作为创始人的山姆更像是 OpenAI 的投资人角色。

成为 CEO 后，投资人的特质开始慢慢作用于 OpenAI 。尤其是在去年底借助 CHATGPT 一炮而红后，山姆加速了 OpenAI 的商业化路径。

进入 2023，OpenAI 推出了付费版、定制化企业版等商业化产品。今年 10 月，山姆对员工透漏，公司年度营收或将达 13 亿美元，而去年这一数字不足 3000 万美元。

也是在此时，山姆与董事会矛盾开始激化。这场矛盾的核心在于，山姆激进的商业化策略，让以伊尔亚为首的董事会认定违背了 OpenAI" 非营利、安全且造福全人类 " 的初心。

这就牵涉到了本次事件的另一名主角伊尔亚。需要特别指出的是，身为 OpenAI 董事会成员的伊尔亚，并不是我们传统意义上理解的 " 资方 " 代表，而是一名货真价实的技术大拿。在董事会成员身份外，伊尔亚是 OpenAI 的联合创始人兼首席科学家。

其中，首席科学家职务更能体现伊尔亚身份与定位。这名以色列裔加拿大计算机科学家，师从图灵奖得主 Geoffrey Hinton，在机器学习领域有很高的造诣。此前，他曾是谷歌的一名研究科学家，2022 年还当选为英国皇家学会院士。

至此，我们能更好的透视 OpenAI 这场权力之争背后，山姆与伊尔亚争得到底是什么？

这是一场事关 AI 发展理念与现实路径的争锋，伊尔亚更倾向于技术中性以及非营利性，而山姆更侧重于商业化应用。从结果来看，商业化理念以压倒性优势战胜了纯粹的技术流。

但如果仅仅定义为这是一场商业对技术的胜利，那就过于肤浅了。实际上，这更像是一场商业现实主义对技术理想主义的胜利。

即便有大金主微软支持，OpenAI 后续技术研发还需要源源不断的融资。须知，在大模型这条极其 " 烧钱 " 的路径中，仅仅维护 ChatGPT 就需要付出极高的成本。在山姆看来，为了最终 " 造福全人类 "，商业化在所难免。

对于这一决定，无论是投资人、合作伙伴，OpenAI 员工、管理层，还是用户，都在用脚投票、站在了山姆这一边。

不少 AI 观察者给出的反馈更加理性、直接：作为 CEO 的山姆更能理解 OpenAI 当下最需要什么，相比，伊尔亚有些过于理想主义，过于想当然了。

OpenAI 的宫斗剧也给我们一个启示，那就是围绕大模型的 AIGC 创新是一个永恒的 " 一把手工程 "，单纯依靠部分科学家是不够的，而寄托于某个技术部门负责人更是万万不能的。

李彦宏在西丽湖论坛上的演讲与上述逻辑实现了某种契合。他认为，做 100 个大模型是资源浪费，只有 AI 原生应用才能提升关键的业务指标，一把手要亲自拥抱 AI 时代、亲自下场，而不是让 IT 负责人去完成 " 做大模型 " 的技术任务。

" 因为 CTO、IT 负责人更关注技术本身，认为做大模型是交作业，结果不仅资源浪费，而且用不起来，最后一地鸡毛；只有一把手才会真的关注，新技术如何提升自己的业务关键指标，一把手上阵，才能让新技术真正为企业所用。"

不只是口头说说，我们在很多场合都能看到李彦宏以身作则，推动百度产品全面 "AI 重构 "，全力主抓 AI 原生应用 " 一把手工程 "。

一如 OpenAI 员工用脚投票支持山姆回归，对于李彦宏的选择，市场也在做出某种积极回应。

根据三季度财报，百度正在迎来新一轮繁荣，百度搜索、文库、网盘等 AI 原生应用数据显著上升；文心大模型开始驱动营收增长；财报披露后百度股价连涨三天 ......

相反，一些好技术、硬科技也会因没有具体实现路径以及一把手战略支撑，而放缓、甚至停滞。

此前，有媒体报道，由于预算及盈利等原因，阿里巴巴达摩院量子实验室或已解散，共计裁减 30 余人。

而据阿里巴巴达摩院给媒体释放的消息，为了进一步推动量子科技协同发展，达摩院将量子实验室及可移交的量子实验仪器设备捐赠予浙江大学，并向其他高校和科研机构进行开放，共谋发展。

据悉，达摩院隶属于阿里 " 云智能集团 "。早在 2018 年 5 月，达摩院量子实验室研便研发了当时世界最强大的量子电路模拟器 " 太章 "，这一技术甚至超越了当时的谷歌。但即便技术如此领先，量子实验室最终也没能逃脱被转赠的命运。

技术爆炸后的路径选择

回到大模型，无论是在中国的百模大战，还是 OpenAI 的宫斗大戏，都说明了一件事：进入深水区的大模型开始快速分化、分野。

在前期依靠技术爆炸走向登峰、取得非凡战果后，行业开始放缓、并进入到 " 路径 " 选择的过渡期。换言之，这个阶段决定大模型生死的不是技术本身，而是更具体的业务发展路径。

据不完全统计，截止 10 月国内已经发布了 238 个大模型，而 6 月末这个数字还是 79 个，4 个月翻了 3 倍。

每一个志在基础大模型的企业都要经历购买芯片、建立智算中心、从头开始训练等烧钱模式。但即便如此，由于训练参数不够大，大部分模型也不会产生智能涌现能力。

所以，我们看到国外除了有几十个基础大模型外，全部在围绕应用做文章，比如当下国外已经有了上千个 AI 原生应用，而我们还是屈指可数。

当然，我们也要透过一些大模型数据，看到一些不一样的东西。

一方面，不管是大厂、AI 企业甚至是某些细分领域的头部企业，确实都在拥抱大模型，甚至说 " 人手一个大模型 "。但另一方面，这些企业手中的大模型，很多只是一个噱头，比如一些金融科技企业创建的大模型，更像是一种基于数据的营销应用，本质还是一种应用逻辑。

这也恰恰反证了，大模型在应用层面正在被行业看见、认可、接受。

从行业发展来看，PC 时代只有 Windows 一个操作系统，但基于 Windows 系统开发的软件有很多；移动互联网时代，主流操作系统只有安卓和 iOS 两家，但移动应用却有 800 万之多。

在李彦宏看来，大模型本身也是一个类似操作系统的基础底座，开发者要做的的围绕这个底座开发出各种各样的原生应用。而重复开发基础大模型，既是对社会资源的浪费，也会让企业错失绝佳的发展机会。

或许，我们应该反复揣摩李彦宏那句，"AI 原生时代，我们需要 100 万量级的 AI 原生应用，但是不需要 100 个大模型 " 的真正内涵。如其所言，市场最终只有为数不多的几个基础大模型能存活下来，但 AI 原生应用一定会喷涌而出。

对志在大模型的企业一把手，不能只看 OpenAI 的宫斗戏，更要看到 AIGC 在更加确定的可实现路径。AI 原生应用，是个必选项。