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ai运动产品生产模式有哪些
AIGC 即 AI Generated Content，利用人工智能技术来生成内容，它被认为是继PGC、UGC之后的新型内容创作方式。2022年AIGC高速发展，这其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能，成为AIGC发展的“加速度”。
2、AIGC有哪些应用价值？
AIGC将有望成为数字内容创新发展的新引擎。1）AIGC能够以优于人类的制造能力和知识水平承担信息挖掘、素材调用、复刻编辑等基础性机械劳动，从技术层面实现以低边际成本、高效率的方式满足海量个性化需求。2）AIGC能够通过支持数字内容与其他产业的多维互动、融合渗透从而孕育新业态新模式。3）助力“元宇宙”发展。通过AIGC加速复刻物理世界、进行无限内容创作，从而实现自发有机生长。

1）AIGC+传媒：写稿机器人、采访助手、视频字幕生成、语音播报、视频锦集、人工智能合成主播
2）AIGC+电商：商品3D模型、虚拟主播、虚拟货场
3）AIGC+影视：AI剧本创作、AI合成人脸和声音、AI创作角色和场景、AI自动生成影视预告片
4）AIGC+娱乐：AI换脸应用（如FaceAPP、ZAO）、AI作曲（如初音未来虚拟歌姬）、AI合成音视频动画
5）AIGC+教育：AI合成虚拟教师、AI根据课本制作历史人物形象、AI将2D课本转换为3D
6）AIGC+金融：通过AIGC实现金融资讯、产品介绍视频内容的自动化生产，通过AIGC塑造虚拟数字人客服
7）AIGC+医疗；AIGC为失声者合成语言音频、为残疾人合成肢体投影、为心理疾病患者合成医护陪伴
8）AIGC+工业：通过AIGC完成工程设计中重复的低层次任务，通过AIGC生成衍生设计，为工程师提供灵感
3、AIGC商业模式如何？
1）作为底层平台接入其他产品对外开放，按照数据请求量和实际计算量计算：GPT-3对外提供API接口，采用的四种模型分别采用不同的按量收费方式
2）按产出内容量收费：包括DALL·E、Deep Dream Generator等AI图像生成平台大多按照图像张数收费
3）直接对外提供软件：例如个性化营销文本写作工具AX Semantics则以约1900人民币/月的价格对外出售，并以约4800欧元/月的价格提供支持定制的电子商务版本。大部分C端AGC工具则以约80人民币/月的价格对外出售
4）模型训练费用：适用于NPC训练等个性化定制需求较强的领域
5）根据具体属性收费：例如版权授予（支持短期使用权、长期使用权、排他性使用权和所有权多种合作模式，拥有设计图案的版权）、是否支持商业用途（个人用途、企业使用、品牌使用等）、透明框架和分辨率等
4、AIGC的行业门槛及壁垒是什么？
1）打造一体化解决方案服务能力：AIGC本质上提供的是内容的生成工具，和传统的内容辅助编辑逻辑是相同的。采集、生产、媒资管理、分发消费等视频整个生命周期，一般都需要覆盖内容生成的全生命周期。
2）与行业的深度绑定关系：通过和行业形成深度绑定关系，接入相关平台或底层系统的，与原来的内容载体建立良好的合作关系，除去说明场景可行性外，还需要强调对方在基础架构上的配合意愿。
3）构建业务闭环：创作型的工具如何得到反馈的手段，需要新的模式形成闭环。需要从“拼接式”（需要大量的人工标注数据，只能针对具体任务，不会自我成长）到“进化式”（创造特定条件和核心能力，使之能够完成通用任务并自我成长），并与用户增加对话轮次、建立情感链接。
5、AIGC技术处于什么发展阶段？
2021年之前，AIGC生成的主要是文字，而新一代模型可以处理的格式内容包括：文字、语音、代码、图像、视频、机器人动作等等。AIGC被认为是继专业生产内容（PGC，professional-generated content）、用户生产内容（UGC，User-generated content）之后的新型内容创作方式，可以在创意、表现力、迭代、传播、个性化等方面，充分发挥技术优势。
2022年：AIGC高速发展，其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能，成为AIGC发展的“加速度”。
6、AIGC的发展面临什么挑战？
AIGC在引发全球关注的同时，知识产权、技术伦理将面临诸多挑战和风险。同时AIGC距离通用人工智能还有较大的差距。
1）知识产权争议。AIGC的飞速发展和商业化应用，除了对创作者造成冲击外，也对大量依靠版权为主要营收的企业带来冲击。
2）关键技术难点。AIGC距离通用人工智能还有较大差距，当前热门的AIGC系统虽然能够快速生成图像，但是这些系统未必能够真正理解绘画的含义，从而能够根据这些含义进行推理并决策。
3）创作伦理问题。部分开源的AIGC项目对生成的图像监管程度较低，数据集系统利用私人用户照片进行AI训练，侵权人像图片进行训练的现象屡禁不止。一些用户利用AIGC生成虚假名人照片等违禁图片，甚至会制作出暴力和性有关的画作。由于AI本身尚不具备价值判断能力，一些平台已经开始进行伦理方面的限制和干预，但相关法律法规仍处于真空阶段。
7、如何看待AIGC的未来趋势？
据李彦宏判断，未来AIGC将走过三个发展阶段：助手阶段、协作阶段、原创阶段。
在第一阶段，AIGC将辅助人类进行内容生产；
第二阶段，AIGC以虚实并存的虚拟人形态出现，形成人机共生的局面；
第三阶段则是原创阶段，AIGC将独立完成内容创作。Gartner预计，到2025年，生成式人工智能将占所有生成数据的10%。
推动这一变化发生的驱动力在于：
1）核心技术升级不断发展。AIGC的三大基础能力包括内容孪生、内容编辑、内容创作，将随着产业发展而逐渐升级。
2）产品类型逐渐丰富。人工智能的不断发展及推进，也将使AIGC模态不再仅仅局限于文本、音频、视觉三种基本形态。嗅觉、触觉、味觉、情感等多重信息感知和认知能力将以数字化的形式传输并指导人工智能进行内容创作，甚至创造出酸甜苦辣外的另一种味道。
3）场景应用趋于多元。目前，AIGC已经在多个领域得到广泛应用，如金融、传媒、文娱、电商等，未来应用场景会进一步多元化。除应用场景的横向扩展外，场景与场景的融合交互也是未来的发展趋势之一。
4）生态建设日益完善。技术研发的不断创新将强有力地推动内容创作，提高生成内容质量，使内容更接近人类智力水平和审美标准，同时应用于各类行业各种场景。AIGC的繁荣发展将促进资产服务快速跟进，通过对生成内容的合规评估、资产管理、产权保护、交易服务等构成AIGC的完整生态链，并进行价值重塑，充分释放其商业潜力。
8、AIGC未来市场空间有多大？
随着标注数据累积、技术架构完善、内容行业对丰富度/事实性/个性化的要求越来越高，AIGC行业即将被推向前台。
在未来2-3年间，AIGC的初创公司和商业落地案例将持续增加。目前由人工智能生成的数据占所有数据的1%不到，根据Gartner预测，到2025年，人工智能生成数据占比将达到10%。根据《Generative AI：A Creative New World》的分析，AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。
9、AIGC的产业链分布如何？
我国的AIGC行业尚未发展成型，目前，AIGC代表公司较少，且上游还有众多欠缺。
国内的AIGC场景开发较少：在我国，由于技术发展不足以及投资环境的影响，AIGC大多被作为公司的部分业务、乃至相对边缘化的功能进行研发开发，独立运行的初创公司数量明显少于国外，大部分细分赛道的初创玩家在5家以下，这也间接导致了国内的AIGC场景开发较少。
AIGC应用场景深度不足：国内布局最多的赛道是写作和语音合成领域，虚拟人赛道刚刚开始兴起基本均停留在内容领域。而在国外延展领域得到了更为充分的挖掘，例如个性化文本生成、合成数据等赛道均是重点布局领域。此类业务拓展的综合性要求较高，需要客户方的数字化程度以及对对应行业的充分了解。
10、AIGC相关公司有哪些？
上市公司
300418 昆仑万维
业务布局：公司在AIGC领域已经投入了近两年的时间，国内最早布局AIGC领域的公司之一。公司成立了MusicX Lab，致力于打造领先的人工智能音乐生成技术，目前已正式销售AI作曲，具备成熟专业的全链路音乐制作和全球音乐发行能力。22Q3 MusicXLab再推10首新作AI歌曲，算法模型及AIGC能力不断优化提升。目前新歌已在国内外各大平台上线。
客户类型：22Q3在国内外各大平台再推新歌的基础上，也积极拓展了车企、教育、时尚、游戏、娱乐等各个行业的合作生态，达成了歌曲代销、车机音源、公播音乐、AI音乐辅学、品牌联名主题曲、有声书及视频配乐等落地业务。例如，MusicXLab与音乐公司达成歌曲代销合作，与头部车企达成AIGC战略合作，与游戏公司签约BGM长期合作，与教育机构达成AI音乐评价辅学合作等。先进科技的持续赋能和产品矩阵的不断丰富将为StarX发展注入强劲动力。
301270 汉仪股份
公司以技术驱动设计，近年来针对字库产品设计、生产、传输、储存到识别的全业务链条进行持续不断的研发投入，实现了全面的技术储备以保证公司业务持续高效的发展。同时，公司紧随信息技术、人工智能的发展步伐，及时将先进的信息技术应用于字库行业，形成了以大数据、人工智能为基础的技术储备。
300364 中文在线
公司已推出AI绘画功能和AI文字辅助创作功能，其中AI文字辅助创作功能已上线，该功能已向公司旗下17K文学平台全部作者开放。公司深度结合作者的真实写作场景，作者在使用AIGC功能时，通过针对不同的描写场景填写关键词和辅助短语，即可生成对应的文字内容描写，提高写作效率。目前可针对人物、物品等进行AI辅助创作，并针对不同的作品类别如古风、都市等进行语言调整，带来最佳的内容产出体验，大幅提升创作效率和内容的可读性。
000681 视觉中国
公司在AI方面持续投入，已发售数轮AI数字藏品，并使用AIGC方式创作图片内容，目前平台仍在大力投入AI布局。
300624 万兴科技
公司已布局虚拟数字人、虚拟场景、虚拟直播等创新业务领域；近日在2022全球元宇宙大会论坛上宣布布局AIGC赛道，公司旗下首款AI绘画软件“万兴AI绘画”正式开启公测。
300229 拓尔思
公司已落地了一批服务型虚拟人项目，其中与广东省共建“南方乡村振兴新农人AI数智赋能平台”，定位于农产品直播内容智能创作的AIGC在线服务平台，主要面向农产品电商主播提供直播脚本智能创作、带货虚拟人全链租用等知识赋能服务。
2022年世界杯举办期间，公司将利用自研互联网大数据资讯平台，对世界杯相关的热点和话题进行大数据分析和研判，通过AIGC的内容自动创作和虚拟数字人进行联合，开展“大数据看世界杯”的虚拟数字人系列服务。
002657中科金财
今年服贸会期间，公司发布了中科金财“元宇宙技术服务矩阵”，其中，公司基于WEB3.0规则架构，研发了数字人内容制作引擎、元宇宙场景开发工具，并通过AIGC的企业级内容互动创作平台，实现与中科金财元宇宙数字化营销平台“觅际”融合，公司作为邮储银行北京分行在服贸会上的合作伙伴，通过上述技术服务，首次实现了“沉浸式购物+数字人民币”场景落地。
BIDU 百度
在9月23日举办的2022万象·百度移动生态大会上，百度发布了AI助理，覆盖了各种AIGC应用，包括AI自动生成文字、图片以及图片转换成视频。借助AIGC的力量，百度希望为现有的500多万百家号创作者带来一套AI生产内容工具，帮助他们更快更好地产出视频内容，从而增加百度百家号等产品的用户粘性，以反击头部短视频平台。目前百度已经和数十家权威媒体成立“AIGC媒体联盟”。
300130 新国都
公司全资子公司新国都智能基于图像深度学习、计算机视觉等前沿AI技术，积极探索AI人工智能技术在AIGC、智能驾驶等领域的应用。
0700 腾讯
腾讯AI Lab基于自己的多模态学习及生成能力在游戏领域进行了全流程的布局。「绝悟」AI通过强化学习的方法来模仿真实玩家，包括发育、运营、协作等指标类别，以及每分钟手速、技能释放频率、命中率、击杀数等具体参数，让AI更接近正式服玩家真实表现，将测试的总体准确性提升到95%。目前腾讯绝悟在环境观测、图像信息处理、探索效率等方面的创新算法已经突破了可用英雄限制（英雄池数量从40增为100 ），让 AI 完全掌握 所有英雄的所有技能并达到职业电竞水平，能应对高达10的15次方的英雄组合数变化。目前，腾讯AI Lab还与腾讯 AI Lab 还与王者荣耀联合推出了AI开放研究平台「开悟」，并积极举办相关赛事。
MFST 微软
微软亚洲研究院支持图像变为动态、文本生成视频、文本生成图像、图像补全、图像生成的NUWA-Infinity
BABA 阿里巴巴
阿里巴巴智能设计实验室研发虚拟模特塔玑及AI视觉物料生成系统阿里鹿班。
NVDA 英伟达
在视觉生成研究领域始终位于前沿，代表作品包括CycleGAN、GauGAN、EditGAN、GANverse3D、Instant NeRF等。
未上市公司
小冰公司
成立时间及融资轮次：2020年 A轮（估值已达10亿美元独角兽，高瓴领投）
AIGC相关亮点：作为“AI being”派虚拟人。小冰的产品虚拟人、音频生成、视觉创造、文本创造、虚拟社交、Game AI等。
客户范围：客户已覆盖金融、智能车机、零售、体育、纺织、地产、文旅等十多个垂直领域，并提出了以“人力”的逻辑去进行商业报价的虚拟人商业模式。
DeepMusic（灵动音科技）
成立时间及融资轮次：2018年 A轮（TME领投，单轮融资数千万人民币）
AIGC相关亮点：产品包括针对视频生成配乐的配乐猫、支持非音乐专业人员创作的口袋音乐、可AI生成歌词的 LYRICA、AI作曲软件LAZYCOMPOSER。目前已与国内多家音乐平台厂商达成合作。其音乐标注团队已形成了全球最精确的话语歌曲音乐信息库。
倒映有声
成立时间及融资轮次：2019年 Pre-A轮（中文在线投资，单轮融资千万人民币级）
AIGC相关亮点：倒映有声通过神经渲染技术快速构建AI数字分身，通过语音+图像生成技术，生成和驱动数字分身的唇形、表情、动作、肢体姿态，创造表情自然、动作流畅、语音充满情感的高拟真度数字分身IP。2021年3月倒映有声和中央广播电视总台音频客户端「云听」签署战略合作协议。
rct AI
成立时间及融资轮次：2018年 A3轮（元宇宙资本和Springwind Ventures领投，单轮融资额超千万美元）
AIGC相关亮点：通过简单设计并调整不同的参数，rct AI的混沌球（Chaos Box）算法可以在游戏中大规模地轻松生成具有智能意识的虚拟角色。他们的行为和对话不会重复，皆为动态生成。目前，rct AI已凭借核心技术Chaos Box帮助了10余家企业，完成包括对战游戏、虚拟人铸造等多种类型的项目，与世界范围内 20+ 游戏厂商建立了深入合作，触达超过 2 亿用户。
超参数
成立时间及融资轮次：2019年 B轮（红杉中国领投，估值已达10亿独角兽，单轮融资1亿美元）
AIGC相关亮点：超参数科技提供的AI bot支持玩家陪玩、多人团队竞技（球球大作战）、非完美信息博弈AI（斗地主、德扑、麻将等）等。目前，超参数AI Bot已在多款千万日活的产品中上线，每日在线数峰值将近百万，业内率先实现在3D FPS领域的大规模商业化落地。
影谱科技
成立时间及融资轮次：2018年 D轮（单轮融资13.6亿元，商汤科技领投）
AIGC相关亮点：在视频生成相关领域支持结构化视觉分析、影像自动合成技术、智能视频编辑、视频内容生产等。
Zyro
围绕垂直业务场景，结合业务knowhow 组织相关AIGC能力
围绕电商场景，通过AIGC生成网站搭建过程中所需的各类素材，具体业务包括针对性生成公司介绍、企业价值、Slogan、自动提升图片清晰度、自动生成logo等。
聆心智能
基于多模态对话生成系统，该公司专注于针对精神心理的AI驱动的高质量数字疗法，让AI围绕认知、情绪和行为三个维度对用户进行评估和干预，生成千人千面的情绪治疗方案，目前已与北医六院、湘雅二院、中日友好医院、清华大学玉泉医院等达成合作。
OpenAI
将其底层模型对外开放商用，开创基础设施型的商业模式。GPT-3目前已经开始对外提供API，并分为四种模型按照用量对外收费。
Gliacloud
输入文本链接，软件能够自动对其中的标题和文字进行区分表示，并根据不同层级自动匹配素材和文字的转场、格式等，进而形成说明式的视频。该方式能够增加10倍的视频产量。类似公司包括：Gliacloud、Synths.video、lumen5、Pencil。
Rosebud.ai
Rosebud.ai能够生成非真实的人脸图像，并在该图像中匹配相关衣物等所需素材。此外，模型面孔可以根据对应受众的相关数据进行调整。该公司声称，其生成模型能够使活动点击率提升22%。
gpt4组织编号是什么
目前，GPT-4并没有被官方确认和发布，因此GPT-4组织编号也没有被确定。不过从过去的惯例来看，GPT-4组织编号应该会以“gpt-”的形式进行命名。
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是由OpenAI公司开发的一种基于transformer网络结构的语言。这个系列的都具有强大的生成能力，能够通过海量的数据训练出高度可操控和逼真的文本生成。而且每代GPT的规模都比上一代更大，参数更多，能力更强。
目前已经发布的GPT包括GPT-1、GPT-2、GPT-3，其中GPT-3是目前最新的版本，使用了比前代更多的训练数据和更复杂的架构，在包括文本生成、对话交互、文本分类等多个领域都实现了突破性的进展。
虽然GPT-4尚未发布，但是根据预测，它的规模和能力会更大，可以处理更长、更复杂的文本，能够更好地理解上下文，并预测未来事件。同时，它还有望加强自然语言理解和推理能力，可以更好地进行对话交互，甚至有可能实现更加复杂的任务。
总之，GPT-4是一个仍未发布但备受期待的语言，它给我们带来了很多期望和想象。虽然GPT-4的组织编号还没有确定，但相信随着时间的推移它一定会呈现在我们面前。
马斯克“反感”AI是为打磨自家品牌？
人机未来
以人工智能为代表的第四次工业革命，是人类的强化，而不会是机器的崛起。马斯克的末日言论，究竟是马斯克真的很“反感”人工智能，还是有其他动机，我们也没必要去瞎操心。
近日，针对波士顿机器人（Boston Robotics）推出能跑能跳的“人形”机器人，作为数家科技公司创始人的埃隆·马斯克在推特上写道：“我们马上就完了。”他同时表示，未来基于人工智能的机器人的发展潜力将会令人感到惊讶，甚至可能会让人感到恐怖，因此立法者需要对人工智能技术加强监管。
马斯克“反感”AI是为打磨自家品牌
这已经不是马斯克第一次对人工智能表现出如此的“恐惧”与“反感”了。早在2014年麻省理工学院的一次公开访谈中，马斯克就抛出了“AI威胁论”。此后，马斯克时不时重新提及类似的问题，甚至与Facebook创始人扎克伯格多次进行公开辩论。
许多硅谷人士认为，马斯克的言论并没有什么新鲜，他只是在挑逗一个根深蒂固的矛盾，即人类与机器之间的冲突。这样做并不是为了拯救人类世界，而是为抛光打磨自己的品牌。
有人这样总结马斯克讲故事的套路：
第一步，发现人类的问题；
第二步，问题很大，必须死磕；
第三步，原来这事可以用很“极客”的技术解决掉；第四步，投资、并购、成立公司、融资。
于是，我们看到马斯克不断成立新的公司，比如成立特斯拉，是因为人类交通工具导致大气变暖和环境威胁；成立太阳能公司SolarCity是因为人类面临能源紧张；成立火箭公司SpaceX，是因为人类压力太大，必须移民到火星；成立人工智能企业OpenAI，是为了进行公益式的AI研发，同时监管和修正AI存在的问题；成立研究脑机接口企业Neuralink，是为了避免人类被AI淘汰，要让人类变成半机器人化……
同样，与马斯克辩论的扎克伯克也被认为，是为自己的企业发展服务的。Facebook在2013年就设立了人工智能研究部门，定期发布研究成果。甚至于扎克伯格自家住宅也加入了智能化的因素。
虽然两人进行了多次的辩论交锋，但究竟何为智能，却从来没有明确过。这种情况的辩论，其实意义并不大。
机器取代人真的存在吗
马斯克的观点，概括起来很简单，就是“机器崛起、人类灭亡”，“硅基文明”取代了“碳基文化”，人类文明最终终结。要反驳这样的立论，并不难。国外相反的论调有很多，像今天将在中国“全球思想盛宴-人工智能与人类文明”峰会上亮相的斯坦福大学人工智能学者Yoav Shoham就认为，未来人与机器的界限会越来越模糊，人和机器融为一体，但不存在机器会取代人的一个过程。
马斯克的末日论是建立在毫无条件限制的进化论基础之上。因此，他认为只要计算能力不断提升，数据量不断增长，算法让机器人不断自我进化，最终有一天，它就能觉醒、产生意识，并且认识到必须消灭人类，成为地球的霸主。
但这可能吗？回顾人工智能发展的历史就不难理解，每一次人工智能发展陷入低潮，都是因为某项推动人工智能发展的技术陷入了瓶颈。而人类生活的世界，并不是一个可以无限制发展的地方。客观规律以及各种资源的有限性，决定了客观环境具有局限性。
更何况，即使在某一方面可以突破局限，出现毫无限制的增长，是否也意味着全局性产生质的变化呢？答案也是否定的。
因为，物体各部分的充分协调与配合，才能让其发挥最大的效用，而非某一部分无限地增长。
人工智能是人类的强化，而非机器崛起
此外，即便是机器人，也不能脱离现实的物理条件限制。简单来说，机器人总不能离开能源吧。最早打败韩国李世石的AlphaGo，就用了1920个CPU和280个GPU，下一场棋局的电费就高达三千美元。相较之下，李世石在这场比赛中，可能只消耗了一两碗饭的量，“电脑”和“人”脑在耗能效率上实在有天壤之别。
当然，你可以说，技术和算法的进步，可以帮助其解决能耗的效率问题，比如通过优化算法，来降低智能机器的能源消耗。但问题在于，无论如何改进计算效能，或是耗能效率，从工程学的角度上看，都是短期的，类似于补贴之类的解决方案，终究不会是长久之计。
总之，在当前人工智能各类技术还具有专用性的条件下，以人工智能为代表的第四次工业革命，是人类的强化，而不会是机器的崛起。马斯克的末日言论，究竟是马斯克真的很“反感”人工智能，还是有其他动机，我们也没必要去瞎操心了。
不过这样的言论，也并非毫无意义。假如真有这么一天，机器人如这马斯克所说般崛起，可以取代人类的一切劳动，无论是体力上，还是脑力上的劳动，那么作为人类存在的价值，究竟是什么？当人类向半机器半人类方向“进化”时，是否只是为了跟机器竞争抢饭碗而已？
以此作为切入点，反思人工智能革命未必不是一个好角度。人类自身存在的意义与价值究竟是什么？或许，这才是马斯克“末日言论”背后最值得深思的问题。
openai是什么
OpenAI是由诸多硅谷大亨联合建立的人工智能非营利组织，成立于2015年12月。
2016年11月16日，微软宣布，与由特斯拉首席执行官埃隆·马斯克和YCombinator总裁山姆·阿尔塔曼联合创建的估值达10亿美元的人工智能非盈利性研究公司OpenAI展开合作。
2019年7月23日，微软宣布出资10亿美元，投向知名AI研究机构OpenAI，双方达成一项多年合作协议——OpenAI在微软Azure云平台开发AI技术。2021年5月27日，OpenAI宣布与微软成立1亿美元的人工智能创业基金。
作为一个非盈利性人工智能项目，OpenAI的使命是 “推动数字智能的发展，同时不被财务回报所限制，从而造福整个人类”。OpenAI获得的投资承诺已经超过10亿美元，资金提供方包括Sam Altman、Elon Musk、PayPal联合创始人Peter Thiel、LinkedIn联合创始人Reid Hoffman、AWS、Infosys和YC Research等。
发展历史：
2015年12月12日，非盈利性的人工智能项目—OpenAI宣布正式启动，YCombinator总裁 Sam Altman和特斯拉CEO Elon Musk将共同担任OpenAI的联席主席。
2017年5月，OpenAI发布了一款能在“观看”人类搭积木后模仿这一行为的机器人。
2017年8月12日，在Dota 2国际邀请赛上Open AI公司的机器人在Dota2 1v1比赛中战胜了Dota人类顶级职业玩家Dendi。
2021年1月7日，旧金山人工智能研究公司OpenAI已经开发了一种新系统，能根据短文本来生成图像。OpenAI在官方博客中表示，这个新系统名为DALL-E，名称来源于艺术家萨尔瓦多·达利和皮克斯的机器人英雄瓦力的结合。新系统展示了“为一系列广泛的概念”创造图像的能力，创作的作品包括牛油果形状的扶手椅等。
