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ChatGPT母公司OpenAI
最近是住在热搜里了
一会儿被曝可能在2024年底破产
一会儿又被预测未来一年营收将达10亿美元
说到底，就是人红是非多
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印度媒体：OpenAI要“无”了？
近日印媒Analytics India Magazine发文，对于OpenAI的财务状况提出了一系列疑虑，进而预测ChatGPT母公司OpenAI可能在2024年底破产。
报告称，OpenAI仅运行其人工智能服务ChatGPT每天就要花费约70万美元（约合人民币500万元）。
OpenAI目前正处于烧钱的状态，尽管该公司试图通过GPT-3.5和GPT-4来实现盈利，但目前还没能产生足够的收入来实现收支平衡。
图源：Analytics India Magazine
其实早在今年5月，硅谷媒体The Information就曾报道，因为大模型需要耗费巨大的算力资源和数据，以及其背后运营也要付出不菲的开销，仅是在 2022年，OpenAI总计损失达到了5.4亿美元，与之形成鲜明对比的则是其产生的收入只有2800万美元。
图源：The Information
并且在运营成本如此高昂的情况下，ChatGPT流量却在持续下降。
根据网站数据分析工具SimilarWeb调查显示，ChatGPT访问量增长率在过去几个月间一直在下滑，从2023年6月到7月，用户基数下降了12%，从17亿减少到15亿。
图源：Similarweb
基于此，来自X（前身为Twitter）的用户透露道，如今ChatGPT越来越没人用的主要原因在于很多公司开始禁止员工使用ChatGPT进行工作，但是允许他们使用API（应用程序接口）来将大模型应用在不同的工作流程中。
那OpenAI真的就会如此谢幕吗？
已经有人算了一笔账了：微软对OpenAI投资了100亿美元，就算OpenAI一分钱不挣，光靠这笔钱，哪怕一天花费70万美元也能运营40年。
还有一位知情人士向The Information透露，通过销售AI软件和驱动其运行的计算能力，OpenAI预计将在未来12个月内实现超过10亿美元（约合72.9亿元人民币）的收入。
图源：The Information
所以不管怎么算，“OpenAI明年破产”这样的结论都过于草率了。
更重要的是，过去半年里全球科技企业频繁的动作已经印证，AI并非只是一场炒作，而可能是一场有望彻底改变我们工作方式、有史以来最重要的产业革命。
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科技行业分析师：AIGC已是明确之势！
对于OpenAI公司将于明年破产的传言，天风国际证券分析师郭明錤（Ming-Chi Kuo）出面怼回去了。
他在X上发文称，“不用去担心这种事”，“AI/AIGC（人工智能/生成式人工智能）已是明确的趋势，但产业的变化将会创造新赢家与输家。”
图源：X
也许也是为了回击破产流言，今天OpenAI在其官网宣布，将于11月6日在美国加利福尼亚州旧金山，举办首届全球 “开发者大会”—— OpenAI DevDay。
图源：OpenAI
尽管CEO Sam Altman表示不会发布GPT-5或类似的大模型，但仍会带来令人高兴的新东西。网友猜测可能会推出GPT-6或多模态GPT-4。自2020年推出API以来，超过200万开发者已将GPT-4、GPT-3.5、DALL.E和Whisper应用于各种用例。
科技大厂正逐鹿“人工智能”
人工智能相关研发已经进入了白热化阶段。科技巨头们不仅抢占了先机，也已经给其他企业们打了样。微软、谷歌、Meta、苹果等公司都已经在逐步建立起自己的人工智能大厦，他们将在该赛道中尽力角逐。
苹果日砸百万，豪赌Apple GPT
在计划发布iPhone15时苹果又甩了个大招：Apple GPT怕是要来了。
据The Information最新报告，苹果大幅增加了在AI方面的支出，方向是大模型，目的打造对话式AIGC。这笔研发经费可谓非常庞大：每天烧掉数百万美元，并从谷歌挖来了多名工程师。
据了解，苹果最先进的大型语言模型（内部称为 Ajax GPT）已经接受了“超过2000亿个参数”的训练，并且比OpenAI的GPT-3.5更强大。
图源：The Information
短短一个多月的时间，
Meta密集发布一系列开源大模型
7月14日，Meta AI推出CM3leon，可实现最先进的文本到图像生成性能，计算效率是竞争模型的5倍。
7月18日，Meta发布了Llama2，并与微软和亚马逊合作，将向全球开发者提高基于Llama2模型的云服务。
8月2日，Meta发布了一款名为AudioCraft的生成式AI音乐创作工具。
8月22日，Meta AI隆重推出SeamlessM4T，可以根据任务执行多达100种语言的语音到文本、语音到语音、文本到文本翻译和语音识别任务。
8月24日，Meta开源了Code Llama，一个可以用自然语言（特别是英语）生成和解释代码的机器学习系统。
图源：Meta
所以说，提前布局AI，就能成最大赢家！
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大力发展AI，真的离不开Data人才
在当下人工智能的热潮中，任何一家企业想要站稳脚跟，必然是离不开Data人才的帮助！
对于留学生来说，薪资高、H-1B友好的DA/DE/DS/BA等数据岗位，也一直是求职的大热门！
DA/DE/DS/BA是什么？有哪些不同之处？
Data Analyst（DA） 数据分析师
DA是entry level的职位，入门比较简单，适合刚接触数据科学的同学。
工作几平都是和数据打交道，核心是找寻和解决问题，即从数据中找问题和解决问题，将分析的结果转化为切实可行且能有所成效的商业方案。
DA需要熟练学握Python和R，A/B Test， Model,SQL，Tableau等。
数据分析师在美国第一年薪资在$6~9w不等。
Data Engineer（DE） 数据工程师
DE是软件工程师，不过是围绕着大数据领域的工程问题，需要抓取、存储、维护数据和数据架构，构建数据收集pipeline及其他各种各样的事情。
在数据工程中，DE需要使用以下特定工具来处理数据：ELT工具，Python，sQL和NoSQL。
Data Engineer在美国第一年平均薪资约$11W。
Data Scientist（DS） 数据科学家
DS这个职位是从DA中分离出来的。工作内容主要是建模，需要掌握很强的统计和Machine Learning知识，懂得如何将复杂的商业问题转化为统计和机器学习可以解决的问题，然后据此Build Data Pipeline，设计很好的data model支持公司的战略决策，match business的KP1等。
DS的核心集中在Model和Python等技术上，所以需要深度了解R，Python， SQL, Machine Learning以及Tensorflow。
Data Scientist对技能水平要求更高，自然薪资也会更高一些，第一年薪资可达$12W。
Business Analyst（BA） 商业分析师
BA是一种介于客户和IT团队之间的角色，BA在IT项目中负责发掘、分析、传达和确认客户需求。一般不会亲自对数据进行建模分析，主要使用SQL和Excel，但是学握的要求相对来说比较低。
BA需要strongbusiness acumen,会有很多的跨部门沟通的工作，对技术对背景要求低一些，适合爱Social，沟通技能强的同学。
Business Analyst在美国第一年薪资差不多在$6~9w不等。
DS/DA必备技能+面试宝典
面对数据类的岗位，同学们又该如何去准备？UU也为大家备好了这些干货！
图源：ShoulderU
当前，北美科技公司们的秋招也进入白热化，每天都有新的公司开岗，但同学们日常为了准备求职就要花费大量的时间，哪还有多的功夫去每家企业官网查岗位呢，所以信息差是留学生求职路上的第一个难关，而也是求职成功路上需要克服第一个问题。
当网申/内推变成信息战，谁能第一时间捕捉到岗位开放的信息，谁才能第一时间投递。
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