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原标题：AI大热，这个板块前景如何？

ChatGPT是目前市场最热的话题。ChatGPT推出后随即得到市场的广泛关注， 上线2个月后用户数超过1亿，用户数量增长迅猛，A股相关板块连续涨停。

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ChatGPT是目前市场最热的话题。ChatGPT推出后随即得到市场的广泛关注，上线2个月后用户数超过1亿，用户数量增长迅猛，A股相关板块连续涨停，一时之间人工智能又开始成为市场热点。

今天笔者就来和大家聊聊人工智能和ChatGPT。

那什么是ChatGPT呢？ChatGPt是由OpenAI推出基于 GPT 架构的 ChatGPT 聊天机器人。

它主要基于GPT框架下编制而成，来自官网（https://openai.com/blog/chatgpt/）的描述为“We’ve trained a model called ChatGPT which interacts in a conversational way. The dialogue format makes it possible for ChatGPT to answer followup questions, admit its mistakes, challenge incorrect premises, and reject inappropriate requests. ChatGPT is ”。

意思为“以对话的形式与用户进行连续性的交互，能够回答问题、代码修改、内容创作等”。微软 2023 年 1 月宣布进一步拓展与 OpenAI 合作并将其 AI 模型集成至其主要产品线。ChatGPT大力推动了AI行业，这一行业真正走到了投资者的视野中。

AI 产业链可划分为基础设施层、中间层及应用层。

1）基础设施层厂商主要为中间层及应用层厂商提供预训练模型等基础设施，掌握 AIGC 核心模型和算法能力，具备较高技术门槛，主要通过开放 API 和提供MaaS解决方案进行变现，典型企业包括OpenAI 、谷 歌 、DeepMind、百度和科大讯飞等；

2）中间层厂商基于预训练大模型生成场景化小模型，帮助不同垂直领域实现 AI的快速部署；

3）应用层厂商主要面向C端提供 AIGC相关服务，典型企业包括微软、百度、阿里巴巴和腾讯等。

我国目前在这一行业中，有着明显的落后位置，政策倾向十分明显。

目前在算力和算法上中国 AI 发展受限较多：

1）此前美国对性能超过 A100 的计算芯片限制出口中国，而我国最先进的芯片计算性能约为A100的70%，和海外龙头存在两年以上的差距，AI生态建设仍处于起步阶段，直接影响到大模型的速度和效率。

2）OpenAI 暂无中国开放注册，我国在 AI 算法和技术层面与国外相比竞争力不足。但国内有着数据资源规模大和多样化的比较优势，将数据作为生产要素，从而在人工智能领域赶超国外先进水平也不是不可能的事情。

和前期的元宇宙概念一样，人工AI的国内集中于几个龙头IT公司：腾讯、阿里、百度等，A股相关上市公司最多也就是个“蹭热度的存在”。

暴涨的上市公司最多只能作为一种脉冲机会，所以投资者一定注意仓位控制的问题。

AI技术作为一种重要的生产力工具，可以视为一种跨时代的行业。国家在政策上重视是预期内的事情，值得各位投资者长期观察。

引用参考文章：

免责声明：本文信息来源于公开资料，多具有时效性，本公司对该等信息的准确性、完整性或可靠性不作任何保证，个股案例仅为回顾，不构成投资建议及对未来趋势的判断。

市场有风险，投资需谨慎。投资者应自主做出投资决策并自行承担投资风险。

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chatgpt是史上最强人工智能吗 从chatgpt看人工智能

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OpenAI 的知名度在今年 1 月初还仅限于科技圈内，但伴随着 ChatGPT 的全球火爆，OpenAI 进入公众视野。OpenAI 自推出 ChatGPT 预览版之后，网站访问量快速攀升，目前已跻身全球 TOP50 网站。之前AI作画领域的DALL-E 2等AI模型也是他家的。

ChatGPT 使用一种大型语言模型。通过人工智能模型来与用户对话，并自动理解用户的问题，提供更精确、更有价值的信息。该模型回答问题的方式更贴近人类，具备记忆能力，可实现连续对话，同时还具备修改代码、撰写论文、诗歌创作等能力，极大地提升了对话交互模式下的用户体验。开放测试 5 天内注册人数即超过百万人，上线两个月 ChatGPT 月活用户达 1 亿。

机器人虽然很聪明但难免有点傻，比如不具备逻辑推导能力。例如提问：韩梅梅喜欢画画，她的儿子也是。李华是韩梅梅唯一的儿子。所以李华喜欢画画吗？ChatGPT：不太清楚李华是否喜欢画画。能明显感觉到生成的回复有“机器感”。

GPT系列是AIGC的一种商业化方向，目前AIGC已经实现商业化的方向有AI写作、AI作图、AI底层建模，未来AI生成视频和动画领域有望快速商业化发展。AIGC也被认为是继UGC、PGC/UGC之后的新型内容生产方式，有望解决PGC/UGC创作质量参差不齐或是降低其有害性内容传播等问题，有望在实现创意激发，提升内容多样性的同时降本增效，并大规模使用。目前我国已经有商业化例如百度AIGC数字人主播度晓晓、百家号TTV等。

百度宣布计划进军chatGPT，AIGC板块不断升温。百度正计划在今年 3 月推出与 OpenAI 的 ChatGPT 类似的人工智能聊天机器人服务，最初版本将嵌入其搜索服务中。这项工具将允许用户获得对话式的搜索结果。百度 CEO 李彦宏对于该项目的定位是“引领搜索体验的代边际变革”。

目前 AIGC 的爆发点主要是在内容消费领域，巨大的应用前景将带来市场规模的快速增长。随着 AIGC 的内容类型不断丰富、内容质量不断提升、技术的通用性和工业化水平越来越强，AIGC 在消费互联网领域日趋主流化，涌现了写作助手、AI 绘画、对话机器人、数字人等爆款级应用，支撑着传媒、电商、娱乐、影视等领域的内容需求。

大模型对存储、算力要求极高，且对于开发者对深度学习框架使用也有要求，这一类大模型底层创新在美国开始，中国在2021年后加速追赶，底层算法进入壁垒很高，此前国内大部分视觉类AI公司都以小模型路线为主，投入大模型研发较多的包括百度、华为等。

在业内人士看来，国产ChatGPT最主要的应用是搜索。2月8日，有媒体报道称“引领搜索体验的代际变革”成为百度2023年一季度OKR关键任务。在此之前，百度CEO李彦宏就曾多次谈论ChatGPT，并称“技术已经到了临界点”。

据《科创板日报》消息，对于华为在类似ChatGPT方向上的布局，华为计算产品线相关负责人表示，公司2020年开始在大模型开始有布局，2021年发布了鹏城盘古大模型，是业界首个千亿级生成和理解中文NLP大模型。

目前，百度的聊天机器人“文心一言”在做上线前的冲刺，预计3月份完成内测，面向公众开放，但按照谷歌和微软节奏，百度文心一言开放内测有可能提前。

去年年底，信创火了，今年年初ChatGPT火了，这把火熊熊燃烧，随着我国把数字安全提到较高的重视地位，板块长期配置机会仍值得关注！

此外，部分游戏公司也深度参与AIGC应用，腾讯控股 AI 领域深耕多年（优图等），内容领域龙头；网易旗下易智、伏羲、天音、有道智云等 AI 平台涵盖计算机视觉、数字孪生、人际交互、AI 音乐创作等方向；$三七互娱(002555)、吉比特、$巨人网络(002558)、)心动公司也都有相关技术布局（不作为个股推荐）

大数据50ETF（516000），主要投资于业务涉及大数据存储设备、大数据分析技术、大数据运营平台、大数据生产、大数据应用等领域的上市公司证券，其中不乏$恒生电子(600570)、$广联达(002410)、$科大讯飞(002230)、$用友网络(600588)$、紫光股份(000938)、$深信服(300454)、$中科曙光(603019)、$浪潮信息(000977)等行业龙头。

云计算50ETF（516630），产品跟踪中证云计算与大数据主题指数，主要投资于业务涉及提供云计算服务、大数据服务以及上述服务相关硬件设备的50只上市公司证券，不乏$恒生电子(600570)、$金山办公(688111)、$广联达(002410)、$深信服(300454)、$中科曙光(603019)、$浪潮信息(000977)等龙头股票。云计算是确定性很强的科技发展方向，其应用场景确定――云服务支撑各行各业，盈利模式确定――科技公司动力强劲的增长引擎，产业发展前景广阔，具备长期投资价值。

风险提示：数据来源ifind，本文提及个股均不作为投资推荐。ETF二级市场交易涨跌幅不代表基金净值涨跌幅。中证大数据产业指数2018-2022年完整会计年度业绩为：-29.20%、44.95%、3.57%、-3.50%、-25.68%。中证云计算与大数据主题指数2018-2022年完整会计年度业绩为：-28.54%、40.69%、13.48%、-9.94%、-23.92%。指数历史业绩不预示基金产品未来表现。本资料仅为服务信息，不作为个股推荐，不构成对于投资者的实质性建议或承诺，也不作为任何法律文件。大数据50ETF及云计算50ETF风险等级R4，具体风险评级结果以基金管理人和销售机构提供的评级结果为准，属于指数基金，存在标的指数回报与股票市场平均回报偏离、标的指数波动、基金投资组合回报与标的指数回报偏离等主要风险，其联接基金存在联接基金风险、跟踪偏离风险、与目标ETF业绩差异的风险等特有风险，且市场或相关产品历史表现不代表未来。投资者在投资基金之前，请仔细阅读基金的《基金合同》、《招募说明书》和《产品资料概要》等基金法律文件，充分认识基金的风险收益特征和产品特性，并根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等因素充分考虑自身的风险承受能力，在了解产品情况及销售适当性意见的基础上，理性判断并谨慎做出投资决策，独立承担投资风险。我国基金运作时间较短，不能反映股市发展的所有阶段。市场有风险，投资需谨慎。

ChatGPT未来新行业 国内chatgpt商业化落地

未来新新行业,未来可能出现的新兴行业,未来兴起的行业,未来行业大趋势

有没有大神来发表看法

ChatGPT 给我们带来了好多欢乐

然而快乐终有时，ChatGPT 推出会员付费，商业化背景速解

ChatGPT代表“聊天生成预训练转换器”，是由OpenAI开发的语言模型。它使用先进的自然语言处理技术来生成对基于文本的提示的类似人类的响应。自推出以来，ChatGPT 已被企业广泛采用，以改善其客户服务和营销工作。

ChatGPT 利用先发优势，开始推出20 美元/月的订阅服务“ChatGPT Plus”，ChatGPT Plus 将先在美国投入使用，美国用户可以注册排队，等待 ChatGPT 的邀请。From【财新网】

憋不住赚钱了吧？

之前一直有一批开源爱好者说CG会开源下去，除了爱好之外，没人愿意白忙活，更别说微软这些主要投资方，要赚钱滴，经济形势不好，韭菜收割的周期变短了而已。

美国版“今日头条”BuzzFeed 已经宣布与OpenAI 合作写稿。From【经济观察报】

微软整合 OpenAI 进入旗下全线产品推动商业化落地

微软CEO 纳德拉在达沃斯世界经济论坛上表示，下一阶段微软将实现 OpenAI 的工具集体商业化，计划中除了ChatGPT还有DALL-E 等人工智能工具，它们将被整合进微软旗下的所有产品中，包括 Bing、Office、Azure等。你还认为你的office可以免费使用么？做好备份策略吧...

ChatGPT的典型应用

• 客户服务

ChatGPT可以用于自动化客户服务，从而减少人工客服的工作量。ChatGPT可以通过识别客户的问题和需求，以自然的方式进行回答，并向客户提供有用的信息。与传统的机器人客服不同，ChatGPT可以理解和回应自然语言的输入，从而实现更加人性化的交互。

• 市场营销

ChatGPT可以用于市场营销，以与潜在客户进行互动。通过ChatGPT，企业可以构建自己的聊天机器人，向潜在客户提供有关其产品和服务的信息，并回答他们的问题。这种交互式的市场营销方法可以帮助企业更好地了解潜在客户的需求和偏好，从而更好地定位自己的产品和服务。

• 智能助手

ChatGPT可以用于创建智能助手，以辅助人们完成各种任务。例如，ChatGPT可以用于创建虚拟助手，以帮助人们安排行程、预订机票和酒店，或者提供健康咨询等服务。ChatGPT可以与人类进行类似的交互，从而提供更好的用户体验。

看起来没那么复杂，就聊天、人机交互，ChatGPT的商业展望、ChatGPT模型的应用，已经在很多领域和行业逐步普及并且在持续发展

• 比如教育领域：

ChatGPT类模型可以用于智能辅导，为学生提供更加个性化和智能化的教育服务。

而在中国，科大讯飞董事长刘庆峰就曾经说过“人工智能教育能体现因材施教，回归教育的本质”。

以科大讯飞的新产品――AI学习机为例，该产品深度结合学生实际需求，内容覆盖中小学全年级课程，不出门就可以智能辅助学生学习，家长也可以利用复杂场景的图文技术等对孩子的学情做分析，进而掌握孩子的学习状况和学习进度。机器批改可实现即时反馈，学生立马就能知道问题在哪，怎样有针对性提升。

这么看中小学老师得加油了，一个老师可以覆盖的学生数估计要大很多了。

这些应用场景我认为还比较简单，主要原因在于教学业务逻辑比较简单哈哈。但是科大讯飞在我看来，是一个非常有想象力的以AI为核心技术的企业，招人用人也非常有魄力，加油。

我家娃这几天正在玩ChatGPT，顿觉自己在学校学的东西真的是弱爆了，知识已经毫无意义了，真的是在浪费时间。20年人学的东西，AI10分钟就灌好了，教育必须要改革。机器人到底能在教育里如何帮到孩子？这可能不是一个技术问题，仍然是个教育问题，涉及到社会也涉及到我们家长自己。

• 比如客服领域：

ChatGPT类模型可以帮助企业提高客户服务质量和效率，减少人工客服的工作量。

而其实客服领域的AI应用很早就开始了，早年我们在运营商的时候已经在探索这类机器人解答问题的技术，相对于其他领域来说，这个领域的优势是技术的沉淀以及大量数据的沉淀，只要你的用户量足够巨量，那么AI可用的数据一定巨量，训练出来的机器人自然更贴合业务。

• 比如办公领域：

金山办公向外界分享了WPS 的AI 中台能力，并同步发布了 KSAI-lite 开源框架，将办公领域的AI 技术向业界开放。

• 比如机器人领域：

特斯拉 Optimus 人形机器人原型机已于 2022 年 10 月发布，展现人机互动能力。

聊天对于这种交互机器人来说，真的是一个很简单的功能，ChatGPT 是通往 AGI（通用人工智能）道路的一次跃迁，但我们离 AGI 仍有较远的距离。

• 比如在新闻领域：

ChatGPT模型可以自动生成更加丰富、准确、有趣的新闻内容，提高用户的阅读体验。对于这块，仍然有很大的拓展空间。

某些媒体网其实一直想做的就是这种媒体平台，但当时的时机不对，一群一群的自媒体工作者投入了疯狂的搬砖之中，早因为文章的粗制滥造已经牺牲了一大片了，当初为的是补贴，为的是平台流量，但是烧完之后呢？

靠人工搬运希冀能够出现释放数据价值的大媒体平台，是不可能发生的。钱烧完了就是烧完了，你用概念欺骗了投资人，核心仍然是关键技术，而不是你烧多少钱。我们一直在忽略商业的底层技术逻辑而在学习西方赚钱的表象，没有踏踏实实的技术研究和突破，哪里来的技术带来的价值量产。

这自然会出现技术不成熟为ChatGPT的大面积应用带来问题，譬如，某科技新闻网站一度开始使用 ChatGPT 生成新闻文章，但后来发现许多文章事实不准确而不得不更正。

AI必然将取代大量初级编辑动作，如果没有创意、没有前瞻、没有体验、没有自己的深刻洞察，纯叙述似的、知识科普类的工作将在AI商业化以后全部被AI无情取代，而且淘汰速度会越来越快，资本的惯性决定了高利润方向的加码。5年前去跟一些编辑同学聊的时候，我说小编工作性价比太低，未来越来越难，要抓紧做职业升级，她们不信，其实我只是在说一个提前的事实。

某种意义来说，我也是编辑，但我不以此为生，而是在创作和编辑中体会快乐，AI替代不了我这种无所求的人，只能成为我的开心工具。

在这种意义上，创作者是AI的客户，毕竟是人类创造了他们

在广告领域

ChatGPT模型可以根据用户的兴趣和需求，生成更加个性化和有效的广告内容。

在金融领域

ChatGPT模型可以用于智能投顾，为投资者提供更加精准和有效的投资建议。

再比如医疗领域，ChatGPT模型可以用于智能诊断，为医生提供更加准确和快速的诊断结果，而在中国，科大讯飞已经在推广“智医助理”AI 赋能基层医疗机构...

电商领域，百度 AI 开放平台已经在合作光云科技，赋能电商合规性体检 ...

神思电子的神思云脑在构筑核心能力，安防、工业等领域多点落地....

是的，大量的商用场景.....

综上所述，ChatGPT类工具模型的商业化具有广泛的应用前景和巨大的商业潜力。尽管其商业化还处于初期阶段，但是随着技术的不断发展和应用场景的不断扩大，ChatGPT类工具模型将会有更加广泛和深远的影响。

以ChatGPT为例，ChatGPT的商业化优势包括以下几个方面：

• 自然语言处理能力

ChatGPT可以理解和回应自然语言的输入，这使得它成为一种非常人性化的交互方式。在商业中，这种能力可自然赋能自动化客户服务和市场营销，从而提供更好的客户体验。

• 大规模处理

ChatGPT可以处理大量的请求，这使得它成为自动化客户服务和市场营销的有力工具。ChatGPT可以同时与多个客户进行交互，处理大量的问题和请求，从而提高效率。

• 可定制性

ChatGPT可以根据企业的需求进行定制，以满足不同的业务需求。企业可以根据自己的品牌语音和业务特点对ChatGPT进行定制，从而提供更加个性化的服务。

• 数据安全

ChatGPT可以在企业的私有云中运行，这可以保护企业的数据安全。企业可以控制其数据的存储和使用方式，从而更好地保护其知识产权和商业机密。

以ChatGPT为例，虽然ChatGPT在商业化中有很多优势，但也面临一些挑战。以下是一些ChatGPT商业化中的主要挑战：

• 数据隐私

在ChatGPT的训练过程中，需要使用大量的自然语言数据。

这些数据可能包含用户的个人信息和敏感信息，因此需要保护起来

在商业化中，需要制定相应的隐私政策和保护措施，以保护用户的数据隐私。

• 精度和准确性

ChatGPT的精度和准确性取决于其训练数据的质量和多样性。

如果训练数据不够充分或者不够，多样化ChatGPT的表现可能会受到影响

在商业化中，需要制定相应的训练策略和数据采集方案，以提高ChatGPT的精度和准确性。

• 人工干预

ChatGPT的自动化程度取决于其训练数据和模型的复杂程度。在某些情况下，可能需要人工干预来解决ChatGPT无法处理的问题。在商业化中，需要制定相应的人工干预流程和策略，以提高ChatGPT的自动化程度。

• 用户接受度

虽然ChatGPT可以提供人性化的交互，但并不是所有用户都喜欢与机器人进行交互。在商业化中，需要考虑用户接受度的问题，并提供多种交互方式，以满足不同用户的需求。

以ChatGPT为例，要在商业领域中实现ChatGPT的商业化，需要解决一系列的挑战，包括数据隐私、精度和准确性、人工干预和用户接受度等问题。

要实现ChatGPT的商业化，需要采取以下措施：

• 数据隐私保护

不仅仅是ChatGPT，随着人工智能技术的发展，数据隐私保护已成为一个极其重要的问题。在商业化ChatGPT过程中，企业需要采取多种技术手段和政策来保护用户的数据隐私。

首先，企业需要制定相应的隐私政策和保护措施。这些政策和措施需要透明，并得到用户的充分理解和同意。此外，企业还需要通过技术手段来保护用户的数据隐私，如加密、访问控制、数据备份等。这些技术手段可以确保数据在采集、存储和使用过程中的安全性和可靠性。

但是，即使企业采取了这些措施，数据隐私仍然存在被泄露的风险。

企业需要制定相应的应急预案和应对策略，应对数据泄露和黑客攻击等情况，企业还需建立完善的监管机制和反馈机制及时发现和解决数据隐私问题。

精度和准确性

在ChatGPT商业化过程中，精度和准确性是至关重要的。如果ChatGPT的精度和准确性不够高，将会影响到其在商业领域中的应用和效果

因此在工业控制等领域要慎用，而且一旦AI在工控领域被唤醒那将非常可怕，有可能人类将立刻沦为AI的奴隶。

为了提高ChatGPT的精度和准确性，企业需要采取多种技术手段和策略。

首先，企业需要制定相应的训练策略和数据采集方案。这些策略和方案需要考虑到数据的多样性和质量，以及模型的适应性和准确性。

在数据采集过程中，可以采用多种数据来源和多种数据类型，从而提高数据的多样性和质量。

在训练过程中，可以采用多种训练算法和优化技术，以提高模型的性能和效率。

另外，企业还可以采用集成学习、增量学习等技术手段，以提高ChatGPT的精度和准确性。集成学习是指将多个不同的模型进行集成，以提高整体性能。增量学习是指在已有模型的基础上，不断添加新的数据和知识，以提高模型的准确性和适应性。

人工干预流程

在ChatGPT商业化过程中，人工干预流程也是一个需要重视的问题。ChatGPT模型可以自动地生成大量的文本内容，但这些内容并不总是符合客户需求或者是正确的。因此，在商业化ChatGPT过程中，需要制定相应的人工干预流程，以保证文本内容的质量和准确性。

人工干预流程可以包括多种环节，如人工审核、编辑、纠错等。这些环节需要由专业的编辑或者客服人员来完成。在这个过程中，企业需要对人工干预流程进行有效的管理和监控，以保证其质量和效率。

商业模式

ChatGPT的商业模式可以包括多种形式，如软件销售、云服务、自有应用等。企业需要根据自身的实际情况和市场需求来选择合适的商业模式。

其中，云服务是当前较为流行的一种商业模式。

企业可以将ChatGPT模型部署在云端向客户提供相应的服务

云服务的优点在于可以提供高可用性和可扩展性，同时也可以提供定制化服务和灵活的计费方式。

行业应用

ChatGPT商业化的另一个重要方面是行业应用。ChatGPT可以应用于多种行业，如金融、医疗、零售、教育等。不同行业的应用场景也不同，企业需要根据实际情况进行定制化开发。

以金融行业为例，ChatGPT可以应用于智能客服、风险管理、投资建议等场景。智能客服可以帮助客户快速解决问题，提高客户满意度和忠诚度。风险管理可以帮助银行发现风险，防范欺诈等问题。投资建议可以帮助客户做出更加明智的投资决策，提高投资收益。

竞争格局

随着ChatGPT商业化的逐渐深入，市场竞争也日益激烈。

典型的AI+与+AI的竞争并行展开

目前，国内外已经涌现出了多家ChatGPT相关的企业。其中，国内市场的竞争格局主要包括百度、腾讯、阿里巴巴等公司。这些公司在技术研发、人才储备、市场推广等方面都具有较大的优势。

另外，还有一些新兴的ChatGPT企业也在不断崛起。

这些企业通常具有技术创新和灵活的商业模式等方面的优势。比如，OpenAI本身就是一家专注于AI技术研发的企业，因为有ChatGPT才受到了广泛的关注和应用。

无论是传统大型企业还是新兴企业，它们都需要在技术、产品、市场等方面进行不断创新和优化，以在市场竞争中获得优势。

在ChatGPT商业化的过程中，也存在一些风险和挑战。其中，技术风险是最大的风险之一。

ChatGPT模型虽然能够自动生成大量的文本内容，但是其准确性和质量并不总是能够得到保证。

这就需要企业对ChatGPT模型进行不断的优化和改进，以提高其准确性和质量。

此外，商业风险也是需要考虑的问题。由于ChatGPT模型的商业化还处于初期阶段，其商业模式和盈利模式还存在较大的不确定性。如果企业不能有效地制定商业模式和盈利模式，就难以获得持续的商业收益。

另外，人工智能的安全性问题也是需要考虑的。由于ChatGPT模型可以自动生成大量的文本内容，如果这些内容被恶意利用，就会对社会造成不良影响。因此，企业需要加强对ChatGPT模型的安全性管理和控制，防止其被恶意利用。

总的来说，ChatGPT模型作为人工智能领域的重要进展，已经在商业化方面取得了一定的进展。尽管商业化还面临一些风险和挑战，但是随着技术的不断发展和应用场景的不断扩大，ChatGPT模型将会有更加广泛和深远的影响，虽然我们知道AI给我们带来的未来是非常不确定的，包括人类的灭亡...

ChatGPT给我们带来的危机

ChatGPT既然不是个新技术

那为什么突然这么火爆呢

背后是什么在助推呢

So,ChatGPT就是个聊天产品，但如上所述，这项技术本身并不复杂、也不是新技术，在很多企业级场景下已经在商用了，

与普通聊天产品的区别在于

巨量的数据、匹配的计算能力和精确的算法

这涉及到大量的计算资源需求的拉动

而设备资源的核心在于芯片

这帮货是真的会玩

英伟达宣布与微软签署多年合作协议，共同开发人工智能超级计算机..垄断...英伟达的AI超级计算机将在微软的云计算操作系统Azur