来源：DeepTech深科技
据《华尔街日报》报道，OpenAI 正在洽谈新一轮融资，约数十亿美元，估值可能超过 1000 亿美元。本轮融资预计将由风险投资公司 Thrive Capital 领投，该公司准备投资约 10 亿美元，微软有望参与其中。
公开消息显示，OpenAI 的年收入在过去 6 个月内增长了一倍多，达到 34 亿美元。这笔收入的大部分来自 ChatGPT 的订阅费以及开发者通过 API 访问其模型的费用；此外，OpenAI 与微软建立了合作伙伴关系，通过 Azure 平台销售 OpenAI 模型，此合作为 OpenAI 带来了约 2 亿美元的年收入。
然而，OpenAI 的财务亏损仍然很大。原因在于运行 ChatGPT 的成本非常高。一项对 ChatGPT 的分析显示，考虑到 GPU 小时数和硬件的底层成本，其运行成本约为每天 70 万美元。这一数字（源于 GPT-3 的 1750 亿个参数的大型架构）加上 GPT-4 的 100 万亿个参数，成本会更高；此外，该公司在 AI 培训、云服务以及人员配备上也投入了大量的资金。
在今年 7 月份，The Information 就报告称，OpenAI 到今年底可能会亏损高达 50 亿美元，这家现估值 860 亿美元的公司需要在未来 12 个月内筹集更多的资金。
GPT-4 为医疗保健带来了什么？
自 2023 年初 ChatGPT 爆红以来，随着 OpenAI 不断迭代产品，相继推出 GPT-4、GPT-4 Turbo，公司的商业模式也得到了快速发展，成为生成式 AI 快速发展的一个重要里程碑。
未来一段时间，较为期待的无疑是 GPT-5。GPT-5 将如何助力医学领域？不妨先看看 GPT-4 为医疗保健带来了什么？
医疗记录。捕获、分析和提炼医生与患者会面内容的能力，以减少医生的工作量，特别是行政任务和文书工作。在该功能的拟议实现中，一旦患者同意，GPT-4 就会捕获对话记录并以类似于当今“智能扬声器”的方式处理医生和患者之间的对话。
医疗咨询。初步医疗咨询中包括有关患者表现的信息或测试结果，GPT-4 可以帮助提出请求的医生解决问题。ChatGPT 擅长快速准确地翻译复杂的医学术语、技术短语和日常语言。用户也可以通过交互方式询问更多具体信息或请求更简洁的答案来澄清解决方案，从而更快地“切中要点” 。
患者分类。用于患者分诊，它会询问患者的症状和病史，帮助评估病情的严重程度和紧急程度。人工智能可能会通过帮助医生使用技术改善临床护理来支持医疗实践。
虚拟助手。创建一个虚拟助手，帮助患者预约、接受治疗和管理他们的健康记录。由 ChatGPT 提供支持的虚拟助手可以为患者提供必要的指导和帮助，以便患者有效地远程监督他们的健康状况。
临床应用。根据用户输入和当前科学指南提供个性化的饮食和锻炼建议，帮助应对肥胖。
事实上，科学家们已经尝试利用 ChatGPT 进行药物发现，通过分析科学论文、专利和临床试验数据识别新的药物靶点和潜在的药物相互作用。阿斯利康在将 ChatGPT 应用于药物发现的一项研究中表示，ChatGPT 可以识别出传统方法未发现的新靶点，并展示了生成式 AI 算法在加速药物发现过程的潜力。剑桥大学的研究人员利用 ChatGPT 分析科学文献并确定了一个治疗阿尔茨海默病的新靶点；旧金山加利福尼亚大学的研究人员使用 ChatGPT 分析电子健康记录并识别现实环境中存在的潜在药物间相互作用关系。
预热 GPT-5，称其水平将达博士级别
尽管未明确具体的发布时间，但已然在预热中，OpenAI 称 GPT-5 的智能水平将达到博士级别。不仅仅是在对话方面变得更好，更是以堪比博士的专业知识来解决复杂任务。
据传，GTP-5 有 52 万亿个参数，在训练过程中经过微调，能够迅速做出预测或生成响应。从这个角度来看，当前模型 GPT-4 参数较少，这使得 GPT-5 在潜在能力方面有了重大飞跃。
OpenAI 首席技术官 Mira Murati 在媒体采访时曾讨论了 GPT-5 的功能和潜力。GPT-5 有望在某些领域达到非常先进的水平，展现出与这些领域博士研究生相似的深度理解、推理和专业知识。这种跨越式的能力不仅仅是一个技术里程碑，更代表了人工智能潜在应用和影响的重大转变。
在医学领域，GPT-5 可以根据大量医疗数据提供详细的分析和见解，协助医疗保健专业人员。例如，它可以通过分析患者记录、病史和研究论文来帮助诊断疾病，以提出可能的病症和治疗方法。这可以提高诊断的准确性并实现个性化治疗计划；此外，GPT-5 还可以通过识别大型数据集中的模式和趋势来支持医学研究，帮助研究人员更有效地开发新药和疗法。
在技术创新方面，GPT-5 可以助力开发新产品和解决方案。如在材料科学、生物技术或工程等领域，GPT-5 可以分析实验结果，模拟各种场景，并提出进一步研究的最佳方法。这可以更快地对新技术进行原型设计、测试和改进。
此外，GPT-5 识别模式的能力在跨学科研究中尤其有价值，因为跨学科研究需要整合不同领域的知识。通过找到不同数据集之间的联系，GPT-5 可以促进不同学科研究人员之间的合作，从而形成一种更全面的解决问题的方法。
参考链接：
1.https://sacra.com/c/openai/
2.https://news.futunn.com/en/post/45462644/ai-is-too-expensive-some-analysis-shows-that-openai-may?level=1&data_ticket=1724898457869585
3.https://medium.com/@mdmamunurrahman027/after-making-1-6-billion-in-2023-will-openai-continue-to-be-popular-c9f3e37357a4
4.https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10713213/
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