OpenAI在生成式人工智能市場占據主導地位，其GPT-4是迄今為止行業表現最佳的模型。但越來越多的企業選擇構建自己的小型AI模型，這些模型更適合他們的業務需求。

例如，Salesforce已經試驗了兩款名為Einstein for Developers和Einstein for Flow的編碼AI助手，它們基于Salesforce自家的編程數據和開源數據進行訓練。這些都是面向特定商業應用的“小型”AI模型。Salesforce產品執行副總裁Patrick Stokes表示，這些助手也可以寫詩等，但由于它們沒有像ChatGPT那樣在更廣泛的互聯網上進行訓練，所以在這方面表現不會那么出色。

隨著OpenAI、谷歌、亞馬遜和Meta專注于構建越來越大的AI模型，公司等待并觀察這些模型可能產生的能力仍然是個不錯的選擇。但也有可能會出現為特定任務設計的大量小型AI模型的海洋，這意味著人們可能在一天中的不同活動中與不同的AI機器人互動。麻省理工學院助理教授Yoon Kim表示，最終，公司可能會發現，通過專注于特定應用，他們可以以較低成本采用AI。Yoon Kim的研究重點是使生成式AI模型更高效。

“你不能直接使用ChatGPT” Braden Hancock是Snorkel AI的首席技術官，這是一家位于加利福尼亞州紅木城的公司，專門改進AI模型。他一直在幫助企業（其中許多位于金融領域）構建小型AI模型，這些模型為做一件事的機器人提供動力：例如客戶服務助手或編碼助手。

Hancock說：“也許在今年年初，就在ChatGPT發布之后，人們還不太確定——哦，我的天，游戲是否結束了？AI現在是否已經解決了？”然后，在仔細研究后，公司意識到幾乎沒有任何商業應用可以在不進行任何修改的情況下通過ChatGPT解決。

這對OpenAI意味著什么？ Amin Ahmad是專注于語義搜索的軟件公司Vectera的創始人兼CEO。他表示，如果硬件成本降低足夠多，那么就有一種情況，GPT-4將為每個人做所有事情。AMD剛剛發布了一套芯片，可能降低開發AI模型的成本。

但還有另一種情況，市場上更多的大型語言模型（LLM）將為OpenAI帶來增加的競爭。這有助于解釋為什么OpenAI一直在游說更多的監管，以領先于AI競爭對手，并使其他人更難參與。