chatgpt初级人工智能 从chatgpt看人工智能
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近期，ChatGPT概念在全球爆火。而在ChatGPT爆火的背后，则是汹涌的人工智能浪潮。据环球时报，随着美国科技初创公司OpenAI旗下智能聊天工具ChatGPT的大火，近期，美国科技巨头频频在人工智能领域出手，2023年各巨头或将在人工智能领域掀起新一轮鏖战。 企查查数据显示，我国现存人工智能相关企业超109万家。近10年来，我国新增人工智能相关企业注册量逐年上升。2020年新增人工智能相关企业18.52万家，新增量同比增长201.54%。2021年新增35.50万家，新增量同比增长91.71%。2022年新增42.08万家，新增量同比增长18.55%。从区域分布来看，广东以16.45万家人工智能相关企业排名第一。江苏、山东分别有9.44万家、9.26万家，位居前三。从城市分布来看，广州以6.81万家排名第一。其次是深圳、上海等。 1、我国现存人工智能相关企业超109万家 企查查数据显示，我国现存人工智能相关企业超109万家。近10年来，我国新增人工智能相关企业注册量逐年上升，年注册量增速实现连续9年正增长。2018年我国新增人工智能相关企业4.23万家，新增量同比增长50.13%。2019年新增6.14万家，同比45.27%。2020年新增人工智能相关企业18.52万家，新增量同比增长201.54%。2021年新增35.50万家，新增量同比增长91.71%。2022年新增42.08万家，新增量同比增长18.55%。 2、人工智能相关企业区域分布：广东最多 企查查数据显示，从区域分布来看，广东以16.45万家人工智能相关企业排名第一。江苏、山东分别有9.44万家、9.26万家人工智能相关企业，位居前三。此后依次为浙江、福建、陕西等。 3、人工智能相关企业城市分布：广州最多 企查查数据显示，从城市分布来看，广州以6.81万家人工智能相关企业排名第一。深圳、上海分别有人工智能相关企业5.52万家、5.08万家，排名前三。此后依次为西安、北京、杭州等城市。
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ChatGPT是人工智能研究机构OpenAI在2022年11月底发布的生成式AI对话大模型。上线一个多月，ChatGPT就把OpenAI的估值从200亿美元推高到290亿。如果其商业化大规模推进，或许我们的后世子孙将很难想象，人类曾需要自己构思文案或自己写程序代码。正如我们难以想象的计算机要占一个房间那么大。
作者 |?齐健 陈伊凡
编辑 |?陈伊凡
图源 |?图虫创意
“一场针对AI的‘完美风暴’正在形成。”
一位产业投资人如此描述。
一时间，街头巷尾都在热议一个叫做ChatGPT的产品，ChatGPT相关概念股一度猛涨。一家大数据公司创始人表示，已经有客户咨询，是否能在他们的产品里结合ChatGPT。
在经历了2016年，由AlphGo击败李世石而掀起的AI浪潮后，AI行业沉寂良久，上一波浪潮里起来的AI算法公司，在硬件化和数据的泥沼里寻找出路，这么多年，AI行业太需要一个现象级的故事了。ChatGPT的出现，就如同点亮了灯泡，让这个行业再度以如此高光的姿态回到公众视野。只是，与上一波AI浪潮不同，这次的主角，从谷歌的AlphGo，变为微软的OpenAI。
风吹得太快了。
1月17日，微软CEO Satya Nadella公开表示要将OpenAI产品与自身生态结合，将ChatGPT加入到Bing、Office、GitHub、Azure等微软“全家桶”中。随后的一周中，微软又宣布向OpenAI追加数十亿美元投资。近期，OpenAI更是公布了ChatGPT最新的订阅制商业模式。
北京时间2月7日凌晨，谷歌突然发布了基于谷歌LaMDA大模型的下一代对话AI系统Bard。同一天，百度也官宣了正在研发的文心一言（ERNIE Bot）项目，计划在3月完成内测，随后对公众开放。
北京时间2月8日凌晨（美国当地时间2月7日），微软宣布，推出由ChatGPT支持的最新版本Bing（必应）搜索引擎和Edge浏览器。Satya Nadella表示，“搜索引擎迎来了新的时代”。微软称必应构建在新的下一代大型语言模型上，比ChatGPT更强大，并且能帮助其利用网络知识与OpenAI的技术进行智能对接。
24小时内，三家科技巨头躬身入局、抢占高地。这股风不仅快，而且猛。
“谷歌可能只需要一两年时间，就会被彻底颠覆。”Gmail创建者之一、谷歌老员工Paul Buchheit近日公开表示，ChatGPT将彻底摧毁谷歌赖以生存的搜索引擎。
ChatGPT是人工智能研究机构OpenAI在2022年11月底发布的生成式AI对话大模型。上线一个多月，ChatGPT就把OpenAI的估值从200亿美元推高到290亿。如果其商业化大规模推进，或许我们的后世子孙将很难想象，人类曾需要自己构思文案或自己写程序代码。正如我们难以想象的计算机要占一个房间那么大。
作为一家限制营利（Capped-Profit）型企业，OpenAI在AI领域的研究并非只为赚钱。但ChatGPT似乎正在把OpenAI“逼”到赚钱的风口上。据外媒The Information爆料，OpenAI计划在2023年实现2亿美元营收，2024年底前，营收达10亿美元。
投资机构红杉美国在2022年发布的一篇分析文章《Generative AI: A Creative New World》中提到，生成式AI有潜力产生数万亿美元的经济价值。如今，作为AIGC领域其中一个代表性产品，ChatGPT的爆火正在印证这一预言。
“ChatGPT是多个底层技术积累和市场成熟到一定程度的产物，”一位产业投资人如此概括他对于这款现象级产品的理解，他将ChatGPT类比iPhone，虽不是第一款智能手机，但却是最成功的一个。
也正如iPhone催生出了一系列智能手机APP，一波应用型公司正在基于GPT等生成式AI大模型迅速成长。在过去一年里，AIGC赛道正在催生出一个个独角兽。只是在这一个个造富神话的背后，越来越多人似乎也意识到，只有少数故事可以讲下去，还有很多故事可能讲不长久。
虎嗅通过与多位投资人、业内人士的交流，试图理清，在一、二级市场狂热背后，目前在AIGC上的商业模式，哪些可以跑出来，哪些难以为继。
AIGC的泡沫：还没吹起来，就要破了
AIGC（AI Generative Content，AI生成内容）顾名思义，是AI直接生产内容的技术形式。生成式AI并不是一个新事物，它由来已久，但2022年却被很多AI行业人士称为AIGC元年，开启“元年”概念的有两件大事，其一是ChatGPT的现象级爆火，使AIGC彻底出圈，大幅拉高了人们对AI能力上限的认知。另一件则是2022年8月图片生成大模型Stable Diffusion的开源，Stable Diffusion虽然并不算是非常强大的AIGC文生图模型，但是他的开源却让文生图这种能力“飞入寻常百姓家” ，这也成为了AIGC能够现象级爆火的条件之一。
ChatGPT火爆对中国人工智能的启示 ｜ 新京报社论chatgpt下载,chatgpt中文,chatgpt注册,chatgpt账号 ChatGPT的火爆，进一步向中国相关企业展示了新的可能性，以及加速让可能性落地的确定路径。 ▲2022年9月1日，2022世界人工智能大会在上海世博中心开幕，参展企业200余家。资料图。图/IC photo 新京报社论 近日，凭借精准的对话理解能力和互动模型，美国科技初创公司OpenAI旗下智能聊天工具ChatGPT在全球范围内再度掀起了一阵“人工智能飓风”。而据新京报报道，我国现存人工智能相关企业超109万家。9年多来，我国新增人工智能相关企业注册量逐年上升。2020年新增人工智能相关企业18.52万家，新增量同比增长201.54%。2021年新增35.50万家，新增量同比增长91.71%。2022年新增42.08万家，新增量同比增长18.55%。 在全球范围内，类似于ChatGpt的智能聊天交互系统并不罕见，国内的创业公司、大型企业均研发过不少类似产品。比起同类的诸多产品，ChatGpt的领先之处在于其可以持续理解人类文字意图，从而实现连续多轮交互对话，继而制造出了“有思想可交流”的智能感。从底层技术的角度看，这不算是突破性的进阶，更多是量变引起质变的必然结果。ChatGpt的核心是“算法+数据”，而抛开数据量来看，在算法相关的技术上，全球几乎是平行前进，关键的差别是算法背后的“基础设施”。 从理论上看，穷尽所有的测试数据和训练材料，AI就会呈现出恐怖的准确率。而OpenAI正是沿着这个“理论上”的路径一路狂奔，海量的数据加上充分的训练，共同造就了今天的结果。 这对中国正在发展中的人工智能产业提供了新的启示。当前，中国人工智能产业正处在加速缩小差距的关键时期。ChatGPT的火爆，进一步向中国相关企业展示了新的可能性，以及加速让可能性落地的确定路径。 可以说，在资金、人才、底层技术等关键环节上，中国人工智能产业已经补齐了短板。以ChatGPT及其背后的OpenAI作为比较的坐标轴来看，如何让中国的政策资金等优势，催生出“量变引发质变”的结果，创造出属于中国的人工智能领先级产品，仍有一些可参考的经验。 比如，鼓励科技创新力量资源更多向行业基础设施集中。值得注意的事，OpenAI并非一家聚焦于“场景应用”的人工智能企业，其技术和模式就是对人工智能的训练、模型进行长期重度投入，从而系统性提升底层技术能力。 而中国相对领先的人工智能企业，则更多擅长在具体的场景、领域应用入手，喜欢先研究“如何用起来”，而不是“用什么最好”。早期，这有助于中国各行各业迅速借助人工智能实现生产力提升，但从长期来看，各家企业建一套模型、搞一套数据来训练，客观上也使得中国的“小产品众多，拳头产品不够”。 因此，应当从政策、市场、资金投入等领域，鼓励企业围绕着基础模型的运维训练管理、云算力支撑、中文语料反馈优化、中英文数据互补等关键点进行长期投入，尤其要解决未来长期发展中的一些潜在难点，如算力问题等。 当然，也需继续坚持“引进先进经验，实现本土优势”。当下，既是一场全球范围的人工智能大竞赛，同时，也应当视为是全球合作共同探索未知领域的合作赛。 因此，我们尤其要注意避免重复造轮子，不应反复投入做轻量的测试产品，而应当加大对海外先进技术模型、模式、人才的引进，同时，深入中国的制造、消费等产业底层，在中国最需要的应用领域中做落地突破，做出能实际改变中国的生活消费、制造业升级的产品，在局部应用中寻求超越。 一款产品出圈，表面上是短跑竞赛的结果，但实际上，任何竞赛背后都是长期性系统性的比拼。尊重规律、持续积累，是中国人工智能产业完成关键跃升的必经之路。 编辑/迟道华 校对/张彦君
