OpenAI在追求增长中忘记了为了谁而构建
去年十月，OpenAI完成了一次备受关注的企业重组：将其非盈利机构转变为一个以经济利益为导向的实体，打破了历史上限制其融资能力的回报上限。几周后，OpenAI关停了Sora，这个经过短短几个月公开发布的视频生成平台。这两个看似不同的举动，纵观全局却揭示了一个共同的问题：这是一家在没有明确为谁构建的情况下扩展其结构的公司。
我对企业间的戏剧本身并不感兴趣。我关注的是其揭示的战略模式，因为这样的模式每年被数十家科技公司以不同的名字和日期重复。
为投资者而非用户构建的陷阱
当一个组织具备了明确的使命（在OpenAI的案例中是开发有利于人类的人工智能），然后根据需要调整其法律架构以便大规模接受私人资本时，这不是在做技术上的决策。它是在决定谁来定义价值。而这个决定会直接影响到操作，这种影响会在任何账目出现之前就显现出来。
Sora就是最直观的例子。推出一个视频生成应用，拥有与需求不成比例的计算基础设施和运营成本，并不是一个勇敢的战略赌注，而是在确认市场愿意为此付费之前就花费了资本。刚发布两个月就关停，并不是失败技术的症状，而是一个组织在构建某样东西的技术能力与实际存在需求之间发生了混淆的症状。
在科技行业中，这是最常见也是最昂贵的错误：把产品发布视为市场验证。市场上出现的产品并非经过验证的市场，它只是一个暴露的假设。当这个假设在产生明确的持续需求信号之前消耗了数百万基础设施费用时，关闭并不是一次偶发的失败，而是跳过了过程中的最廉价阶段所付出的代价。
向内增长，而市场却在需求别的东西
OpenAI的重组在结构上揭示了许多成熟科技公司未能解决的一种紧张关系：机构增长和最终用户价值增长之间的脱节。一家公司可以筹集数十亿资金，雇佣数百名工程师，发布多次模型，却仍未能准确回应将持续支付的细分市场的具体问题。
当投资者的压力主导产品议程时，公司往往倾向于增加变量：更多的模型、更多的应用、更多的格式。这是生成可持续价值的对立逻辑。增加市场未要求的变量会膨胀成本结构，却不会提升用户认为有用的东西。在这种情况下，Sora并非孤立的实验，而是一家需要向新投资者展示合作进展所导致的可预测结果，而非倾听用户的需求。
对于任何正冷静阅读此文的管理人员而言，这里是最不舒服的分析：问题并不是OpenAI，而是决策模型。当增长资本在尚未明确了解哪些产品变量能真正带来用户留存之前到达时，组织开始向内部构建，增加复杂性。这种复杂性在演示中会满足投资者的需求，而普通用户却察觉不到并且不会付费。
一家没有十亿资金的初创公司会如何不同
观察OpenAI关闭Sora期间市场发生的事情，令人感到启发：数十个规模较小的视听内容生成工具，以更窄的提案和更明确的使用案例，依然在基础用户数量上持续增长。不是因为它们有更好的技术，而是因为它们选择服务于特定领域的特定功能，而不是构建一个没有人能精确描述的通用平台。
这是拥有丰富资本的公司管理层系统性低估的机制：资源的约束迫使精确。 六个月前的初创公司无法在未验证留存的情况下随意推出应用。它必须选择其提案中最重要的变量，去除其他一切。这种纪律，虽然看似在对抗有无限资本的竞争者的劣势，但往往是小型参与者能够更早找到实际市场的原因。
OpenAI有能力构建几乎任何东西。这正是其面临的最严重问题。当你可以构建一切时，什么优先构建的问题就不再是通过倾听市场来回答，而是通过观察竞争者或满足投资者所期望的增长叙述来回答。在这里，不论资产负债表的规模如何，任何企业都会进入它宣誓避免的同一条红海。
资本无法替代明确的构建对象
重组为盈利模式本身并不道德上有问题。组织基于合理的运营原因经常改变其法律结构。然而值得深入分析的是其顺序：首先调整结构以便获取资本，接着加速产品发布，然后再关闭这些产品，却没有形成一个明确的验证周期。
这种顺序在任何产品策略分析中有一个名称：为了维持一种增长叙述而燃烧资本，而不是让增长自然产生。而一家如OpenAI般规模的公司，如此行动，不是科技新闻，而是行业信号。
未来五年在人工智能领域构建最强大地位的领导者，将不是拥有最多在产模型的，也不是筹集最大资金轮的。 而是能精确识别出其产品中哪个变量能够留住付费用户，消除所有不为这一变量作贡献的东西，并且有纪律地在当前产品证明有持续需求之前不发布下一个产品的公司。这并不需要更少的资本。它需要对客户的清晰理解，而这是任何投资者都无法买到的。
