文/周逸斐
编辑/周晓奇
半年前，ChatGPT 还只是个被人花式撩拨的聊天工具，春节前后，变成了全球科技圈“顶流”般的存在。与 Clubhouse 软件诞生时一样，“一夜爆火”的 ChatGPT，再次激起了国内各大科技公司的争相入局。
热潮最早兴起于 2022 年 11 月末。当时，美国头部人工智能研究机构 OpenAI 发布最新一代聊天机器人 ChatGPT，一周时间内突破百万用户，2 个月累积用户过亿，Tiktok 用了 9 个月才达到这个纪录，ChatGPT 成为有史以来突破亿位用户最快的消费级应用程序。
在网络上众多热议中，ChatGPT 的功能被网友定为不仅能像人类一样进行实时聊天，还能完成邮件、文案、翻译等内容创作任务，甚至还有不少作者尝试让它写文章，为更复杂的搜索提供创造性的答案。
ChatGPT 的火爆，也引来了一场“反攻”大竞赛。
作为竞对的谷歌反应迅速，即将推出类似 ChatGPT 的服务 Bard。不过因为国内手机号无法直接注册 ChatGPT，很多感兴趣的网友迫切希望国内能做出类似 ChatGPT 的产品，来满足自己的好奇心和需求。
百度即将推出的软件，或会把国内科技巨头围绕人工智能的角逐推向新高度。与谷歌同一天，2 月 7 日，百度官方把类 ChatGPT 项目名字确定为“文心一言”，目前还正在做上线前的冲刺，计划在 2023 年 3 月完成内测，面向公众开放。
图源百度官方公众号
ChatGPT 的大热让百度迅速成为关注焦点。该消息一出，直接推动百度当天大幅上涨，盘中一度涨超 15%。全球人工智能领域似乎迎来了久违的兴奋感。一场争夺 ChatGPT 概念的竞赛一触即发。
但资本市场的火爆，或许也难给科技巨头带来真正意义上的春天，OpenAI 至今依然处在严重亏损状态。享受巨头投入的 ChatGPT，距离真正落地、收回投资和实现利润上限目标，还有多久，仍需足够长的时间解答。
1、全球科技巨头，纷纷“反攻”ChatGPT
什么是 ChatGPT？这是 2023 年以来几乎整个人工智能圈都在讨论的事情。并且热度在以肉眼可见的速度飞速上涨。
微软 CEO 纳徳拉都忍不住感叹，“这辈子第一次见这么大的技术浪潮，AIGC 堪比工业革命！微软将全线接入 ChatGPT。”
从去年 11 月推出至今，ChatGPT 的应用领域愈加多样，每一次新尝试，都会引起广泛的讨论和不计其数的赞美。2 月 7 日，因为用户访问需求激增，ChatGPT 直接崩了。
当然，这不是大众第一次痴迷这种工具。比如 2016 年微软的聊天机器人 Tay，发布不久后，它受发布厌女、种族主义等各种煽动性言论影响着，从“人类超级酷”变成“我只是讨厌所有人”，很快就被下线了。
不同于“老前辈”们，这次以 ChatGPT 为代表的新一代更“更聪明”，多轮对话能力以及对话交互友好性上展示了令人惊艳的效果，明显超越此前同类产品功能。更有意思的是它具备“学习”能力。
图源 OpenAI 官网
比如对于同一类问题的答案和语言处理，给 ChatGPT 投喂的数据越多，它呈现的答案质量，就能有肉眼可见的提升。
谷歌进行了一次内部的测试，结果显示，ChatGPT 成功通过了谷歌的面试，拿到了年薪 18 万美元的 L3 工程师 offer。
另外，与 Siri 和搜索引擎必须以语音、文本作为入口不同，使用 ChatGPT 可以直接用日常文字语言，就像和人对话一样，它能自主理解，不需要固定格式。并且它打破了十几年未变的“搜索框”搜索形式，把“搜索框式”搜索转变为“对话式”搜索。
除了能自主理解问题，ChatGPT 还能把生成的答案用易于人类理解的语言组织起来，生成类似人类语言的文本答案。总而言之，它像是线上人工智能聊天机器，又在语言和知识的空间里远超人类。
ChatGPT 的出现，直接带来“鲶鱼效应”，它自然引发了全球科技巨头的反攻和警惕，若根据诸多专家学者的公开观点，ChatGPT 带来的变革是巨大的，其一旦全面应用，必定对很多行业造成巨大的冲击。
这次微软第一时间选择拥抱 ChatGPT，在此前投资 OpenAI 后，再次追加百亿美元投资，并推出结合 ChatGPT 的 Bing 搜索引擎，同时将 ChatGPT 延伸到自家最难啃的 2B 业务中。微软的动作让它的市值迅速飙升。
面对微软如此激进的战略，英文和中文世界最大的搜索引擎谷歌、百度都迅速展开了防御动作。
据多家海外媒体报道，为了应对 ChatGPT，谷歌内部拉响了“红色警报”，特意请回几年前离职的谷歌公司联合创始人谢尔盖·布林和拉里·佩奇商讨对策。
根据公开消息，谷歌的 Bard 新项目背后的技术 LaMda，能让产品展示出接近人类水平的对话质量。
百度在国内地位和处境等同于海外的谷歌，谷歌官宣“Bard”的同一天，也就是昨天，百度突然对外公布，其类 ChatGPT 项目名字确定为“文心一言”，英文名 ERNIE Bot，3 月完成内测后就面向公众开放。百度希望成为中国的 OpenAI+Google。
海内外巨头尤其是搜索领域的领头军极为积极加入，一方面是对搜索领域带来的创新。传统搜索引擎了发展多年，但相关创新性改变寥寥无几。各大平台为了给用户的搜索体验带来新鲜感，绞尽脑汁。例如淘宝推出“扫一扫”、“淘宝拍照”等搜索功能；谷歌在 2020 年推出“段落索引”。
从资本的反应来看，直到融合 AI 模型的 ChatGPT 出现，才算真正缓解了全球的搜索引擎面临的技术升级停滞不前的僵冷局面。因此，对于搜索巨头来说，ChatGPT 项目是必须要跟进的事情，它能对自身业务进一步的提升以及抬升股价，起到明显作用。
从更广阔的的视野来看，ChatGPT 也代表人工智能的自我演化与进化。和《流浪地球2》中的 MOSS 一样，ChatGPT 也算是基于人工智能技术下的产物。让科技巨头争分夺秒入局的原因并不是 ChatGPT 这一应用，但其背后的人工智能技术，可能会彻底改变人们获取信息的方式，引发一场效率革命。谁在时间上占领先机，未来能抢的蛋糕能多一些。
图源华西证券
国内外科技巨头在类 ChatGPT 项目的反攻，有可能重新激活平静数年的人工智能市场，通过带动研发和投资，让人工智能市场进入一个新的高潮。当然，这一过程需要走很远的路。但谁也不想输在起跑线上。
2、人工智能公司看到了新希望？
ChatGPT 的爆火，再次引发了人们对 AI 的无限想象与热情。
AI 行业曾有两次现象级关注。第一次是 1956 年的夏天，美国达特摩斯大学举办了一场主题为“如何用机器模拟人的智能？”的学术会议。期间，麦肯锡提出了“人工智能”概念，多年以后，这场会议被认定为全球人工智能研究的起点。
第二次就到了 2016 年，“阿尔法狗”围棋机器人先后击败围棋世界冠军李世石、柯洁，彻底掀起 AI 浪潮。也是那年，被公认为人工智能元年。
一晃 6 年又过去了，AI 行业从风生水起到风平浪静再到如今回归到商业逻辑，上一波浪潮里发展起来的人工智能企业，如今日子颇为艰难。
以“AI 四小龙”之一云从科技为例，根据其最新发布的 2022 年全年业绩预告，去年全年预计增亏，至少亏损 7.85 亿，收入和利润规模均同比下降。而按照云从科技去年上市时公布的招股书测算，它要到 2025 年才能实现盈利。
国内跑在头部的 AI 公司，也都面临“高亏损、高负债”的问题。
AI 公司的最大问题就是技术扎实，但造血能力较差、需求低， ChatGPT 恰好能带来了新的变现希望，可以在多行业、多领域衔接应用，这对一直寻求破局之道 AI 公司来说，是最优选择。
上线才一个多月，ChatGPT 就把自家公司 OpenAI 的估值从 200 亿美元抬升到了 290 亿美元。AIGC（人工智能技术生成内容）和 ChatGPT 首次大幅拉高了人们对 AI 能力上限的认知，也让 ChatGPT 为核心的新一轮 AI 之战拉开了序幕。
二级市场和投研机构的反应最直接。作为 ChatGPT 概念股之一，云从科技在短短两个月时间，股价几乎“满血复活”。
不止云从科技，其实国内资本市场所有正在大涨的 ChatGPT 概念股中，很少公司真正拥有与 ChatGPT 高度相近的业务，大都是业务同在 AI 技术领域，但也阻挡不了投资者担心错过 AI 行业第二春的热情。
现在来看，ChatGPT 及一众海外公司走得更快些，但国内的人工智能企业也并非没有机会。目前国内各大 AI 公司都在生成式大模型上重点发力，陆续进化、公布自家的大规模预训练模型。
作为“AI 公司第一股”，从近几年商汤科技持续生产 AI 模型的速率可以看到，其进化趋势非常明显。商汤 AIDC （人工智能计算中心）目前和谷歌、微软一起排到了全球的前三，相比于传统人工智能的标准提高了 600 倍。
而大模型和大的算力中心，既是 AI 公司赶超 ChatGPT 的基本准入门槛，也决定了 AI 公司能否实现最大商业化、稳态后能否实现盈利。
如今的商汤科技更多是利用 GPT 等生成式内容进行短视频等创作，让用户在创作的过程当中，提升生产效率。
已经上市的 AI 公司具备较大的竞争优势并积累了较高门槛，其他长期深耕人工智能领域的企业也都在多个领域摩拳擦掌，纷纷表态具备技术积累，并在很多具体业务上都利用了 AI 加持。
在智能客服领域，地产行业智能获客服务商云蝠智能，上个月尝试引入 ChatGPT 来做外呼的 Demo 测试，让 ChatGPT 来回复客户的问题；谷歌投资的出门问问从 2019 年底开始探索生成式应用，2020 年 GPT-3 模型出来至今，一直在跟踪大模型，应用到行业的一大方向是写文案。
目前，ChatGPT 更多是海外的狂欢，但发展中国自己的 ChatGPT 项目无疑也是合理且令人期待的。但争夺主动权不是简单模仿和盲目跟风，ChatGPT 能否帮助 AI 企业扭转商业化不及预期的困局，加速人工智能商业化进程，并讲好后续新故事，还需要交给时间来判定。
3、是黑马也是吞金兽，想复制 ChatGPT 不容易
具有庞大数据训练量是 ChatGPT 得以出圈的原因之一，这也意味着 ChatGPT 强大功能背后，是沉重的成本负担。
从根本上讲，ChatGPT 各种惊艳表现都依赖其背后自然语言处理（NLP）和生成模型的支持。OpenAI 就在官方博客写道，ChatGPT 是 OpenAI 对 GPT-3 模型（又称为 GPT-3.5）微调后开发出来的对话机器人。正如字面意思一样， ChatGPT 是通过多次迭代而来。
从这一角度来看，ChatGPT 是 AI 技术的“暴力式”突破。它基于大模型，加上不计成本的高质量数据集训练，最高性能硬件的支持，以及顶尖人才等因素共同实现。
而大模型，就是企业在 ChatGPT 项目比拼的护城河。这同时带来了两个问题：巨大的算力需求与资金消耗。
OpenAI 为了让 GPT-3 的表现更接近人类，用了 45TB 的数据量、近万亿个单词（相当于 1351 万本牛津词典）来训练它。而且训练这样一个包含 1750 亿参数的语言大模型，至少需要上万个 CPU/GPU 24 小时不间输入数据。ChatGPT 所需要的部分高质量标注数据，依靠博士级别的专业人士来完成，显然会占用更多的人力和财力。
小冰 CEO 李笛曾用人工智能小冰举例，如果小冰用 ChatGPT 这类方式运行系统，小冰每天承载的交互量就需要花近 3 亿人民币的对话成本。折合成一年，就是千亿元的成本。这绝对是一个“烧钱”的游戏。
此外，聚焦 NLP 领域也意味着承担隐形的机会成本。
NLP 任务都是直接用原始文本和与文本相关的所有元数据来表达概念，这类模型的商业化服务，无论是云资源的消耗量还是接口调用服务收费，用同样的精力获取的收益，远不及图像音视频或科学计算。
一个残酷的问题摆在了中国 AI 公司面前：不但大部分初创公司承担不起成本，巨头也不会每天进行训练。没有强大的算力（也相当于财力）支持，GPT-3 不可能被训练出来。
相比海外以 OpenAI 和 DeepMind 为代表的 AI 厂商，国内厂商不论是在算力、算法还是高质量的数据方面，都存在着一定的差距。
即便国内一些巨头企业有充足的资金能弥补算力、硬件方面的不足，但是数据尤其是能够满足大模型运转的高质量数据，在中国较为稀缺。
中国的确不缺海量数据，但是这些数据需要通过高专业专业团队，对大数据进行深层次挖掘、采集、标注、整理，高专业团队在国内也是稀缺的。
值得创业公司关注的一点是，ChatGPT 目前并未开源，商业模式不清晰，企业前期不计成本的投入，后期能否带来称心如意的高回报，这是一个必须慎重考虑的问题。
当然，相比于元宇宙，“AI+”作为在国内已经发展数十年的概念，已经从“虚”走向了现实技术发展期。但中国多数 AI 公司更擅长做优化工作，或许它们更适合到技术成本更低时，再结合自身的优势，站在巨人肩膀上看世界。
