当客户通过Azure购买OpenAI时 ， 微软将从中分得一杯羹 。此外 ， 企业一直在考虑构建大模型的成本，同时意识到开源模型对他们来说更便宜 ， 当然，明显微软也在此之列 。
尽管目前还不完全清楚微软通过人工智能投资进行的云销售是否只是因为OpenAI的产品，或者它是否还包括其他开源产品 。但微软也在涉足开源领域以削减成本 。例如，它还在其云平台上提供Meta的Llama 2 。开发人员发现，这些开源产品可以取代OpenAI的模型，完成要求较低的日常工作 。
4、优等生OpenAI还有希望最近，OpenAI为所有ChatGPT Plus和ChatGPT Enterprise用户提供了DALL-E 3 。但是，企业客户仍然没有留下深刻印象，因为他们渴望更专业的业务用例，而不是通用的 。
OpenAI并不完全处于失败的一方 。其他人工智能服务的一些客户（AWS SageMaker、谷歌的Vertex AI等）正在寻求更多的多样性 。
例如 ， 忠于AWS SageMaker的富达投资公司（Fidelity Investments）已经开始测试微软的Azure OpenAI服务，以测试OpenAI的模型 。但仍然有很多用例需要OpenAI直接探索，而不是通过微软 。
5、谁也不想当大冤种企业版ChatGPT正在沦为“弃子”作为被OpenAI寄予厚望的ChatGPT Enterprise却逐渐沦为越来越多公司的“弃子”，归根结底是没有建立起“不可替代性” 。
首先，性价比不高 。OpenAI的模型固然优秀，但我们看到 ， 以Llama 2为代表的开源模型在性能方面正在追赶GPT-4 。更不用说，在大量开源和专有模型中进行选型，必须考虑成本和性能之间的平衡 。
再者，不可回避的幻觉 。ChatGPT Enterprise依然无法逃脱LLM当前共性的幻觉问题 。这种“幻觉”在娱乐性质的聊天问答中可能不会产生大问题，但在企业场景中，比如处理法律和财务文件时，幻觉的产生可能会引发一系列不可控的恶果 。
最后，功能缺乏专业性 。虽然被冠以“企业版”之名，但事实上ChatGPT Enterprise现阶段提供的功能仍然以通用功能为主 ， 企业用户很难找到更为专业的业务用例 。这让ChatGPT Enterprise更像一个穿着大人衣服的小孩，空有其形，缺乏其神 。
由此看来，放弃ChatGPT Enterprise并不是一个很难做出的决定 。在大模型野蛮生长的发展早期，没有建立起“不可替代性”，即使是行业领头羊，也很难让人心甘情愿买单，毕竟没人愿意做大冤种 。
对于OpenAI而言，或许依然需要从微软那里学习如何赚钱 ， 如何从一家科研公司变成一家商业公司 。
参考链接：https://analyticsindiamag.com/whats-up-with-chatgpt-enterprise/
https://analyticsindiamag.com/the-cost-of-using-llms-for-enterprise/
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