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　　1、ChatGPT是如何诞生的？

　　ChatGPT 是由美国人工智能公司 OpenAI 开发的、基于语言模型 GPT 3.5 （Generative Pre-Trained Transformer，生成式预训练变换器） 的聊天机器人。

　　从时间线来看，2015年OpenAI成立，由埃隆・马斯克、彼得・蒂尔、LinkedIn联合创始人雷德・霍夫曼等硅谷大佬投资，最初，它是一家致力于学术研究的小型非营利性实验室。

　　OpenAI于 2018 年 6 月在题为《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》的论文中提出了第一个 GPT 模型 GPT-1。

　　2019年OpenAI从纯科研项目逐步转型到商业项目。

　　七年磨一剑，2022年11月30日，OpenAI公布了一个通过由GPT-3.5系列大型语音模型微调而成的全新对话式AI模型ChatGPT，它不仅能进行自然的多轮对话、高效的精准问答，还能生成编程代码、电子邮件、论文、小说等各类文本。OpenAI首席执行官山姆・阿尔特曼（Sam Altman）发推文称：“今天我们发布了ChatGPT。欢迎点击这里与它聊天。”

　　2023年2月，OpenAI宣布将推出付费版ChatGPT Plus，定价每月20美元，用户可享受高峰时段免排队、快速响应以及优先获得新功能和改进等增值服务。

　　2、ChatGPT可以做什么？

　　信息检索、专业问题回答、编写代码、写论文、文学创作、参加考试、编写邮件、文案写作等等。

　　目前ChatGPT已通过人类考试包括：谷歌L3软件工程师的入职面试；B到B-的成绩通过沃顿商学院MBA的期末考试；以C+成绩通过明尼苏达大学四门课程的研究生考试;美国执业医师资格考试取得合格或接近合格的成绩。

　　3、ChatGPT有哪些风险？

　　一本正经胡说八道、知识盲区、常识偏差、虚假信息、学术造假、技术滥用、学生作弊

　　4、ChatGPT是如何工作的？有哪些相关概念股被带火？

　　目前OpenAI公司拥有约300名员工。

　　工作原理：使用机器学习算法来分析和理解文本输入的含义,然后根据该输入生成响应。该模型在大量文本数据上进行训练, 使其能够学习自然语言的模式和结构。

　　GPT-3.5是在微软云Azure AI超算基础设施(由英伟达V100GPU组成的高带宽集群)上进行训练，总算力消耗约3640PF-days(即每秒一千万亿次计算，运行3640个整日)。

　　此外，OpenAI雇佣了时薪不到2美元的肯尼亚外包劳工进行数据标注，并招募了人类训练师，对答案进行排序、打分或者给出高质量答案。

　　在算力层：强大的AI芯片为ChatGPT提供算力基础，包括GPU（图形处理器）、FPGA（现场可编程逻辑门阵列）、ASIC（专用集成电路）、DPU（处理器分散处理单元）等。

　　GPU：主要用于进行逻辑判断和任务的调度控制。GPT3模型投入的图形处理芯片主要来自英伟达。相关概念股：国际三大GPU厂商为英伟达、AMD和英特尔。 国内主要GPU生产商包括景嘉微、龙芯中科、海光信息等

　　FPGA：可通过深度学习+分布集群数据传输赋能大模型。相关概念股：安路科技、复旦微电子、紫光国微

　　ASIC：通常针对AI应用专门设计了特定架构，在功耗、可靠性和集成度上具有优势。国外厂商：谷歌TPU v4集群、英伟达GPU+CUDA、Habana的云端AI训练芯片Gaudi和云端AI推理芯片Goya。国内厂商：阿里巴巴含光800AI芯片，百度昆仑芯片，华为异腾等均有布局。

　　存储芯片：英伟达GPU搭载了包括高带宽存储器（HBM）在内的大量DRAM。三星电子、SK海力士、美光等有望直接或间接受益于英伟达AI芯片需求的快速增长。

　　算法层：由GPT-3.5架构的大型语言模型(LLM)支持，属于自然语言处理(NLP)领域人工智能。

　　GPT3.5是GPT3（Generative Pre-trained Transformer，生成式预训练变换器）的微调版本。该模型由1750亿个统计性联系组成，在约三分之二互联网、整个维基百科和两个大型图书数据集中进行训练。 在训练过程引入人类反馈的强化学习（RLHF）、近端策略优化(PPO)等，可以模拟对话、回答后续问题、承认错误、挑战不正确的前提并拒绝不适当的请求。

　　NLP相关概念股：汉王科技、浪潮信息、科大讯飞等，存在技术差距。

　　还有不少与ChatGPT撇清关系的上市公司：云从科技、格林深瞳、海天瑞声、初灵信息等表示未与OpenAI展开合作

　　应用层：目前微软在Bing 搜索引擎和 Edge 浏览器等部署 OpenAI 的模型；亚马逊公司将ChatGPT用于多种工作职能中，包括回答面试问题、编写软件代码和创建培训文档；Nature杂志网站称至少有4份已发表和预印本上的论文使用了ChatGPT作为论文的“合著者；美国数字媒体公司BuzzFeed宣布将采用ChatGPT协助内容创作，股价暴涨3倍；美国数字营销公司Codeword 利用ChatGPT创造两名AI实习生，负责编辑和设计工作；美国房地产中介使用ChatGPT编写房源文案，或回答常见问题等重复性工作；虚拟宠物项目Onlybots开发商Anima计划将ChatGPT技术集成至Onlybots NFT中。

　　5、ChatGPT融资情况如何？估值多少？

　　2019年，OpenAI获得微软10亿美元的投资。 在ChatGPT爆红后，今年1月微软追加10亿美元投资,目前估值约290亿美元

　　OpenAI创建了特殊的融资结构，按照投资者的初始投资，以特定倍数规定投资者的回报上限；由硅谷精英组成的OpenAI非营利性董事会将保留OpenAI知识产权的控制权。打个比方，OpenAI的做法类似于将公司出租给微软等投资者，租期取决于OpenAI的盈利速度。

　　OpenAI 还成立了Start Fund进行对外投资，已经投资了包括Descript(音视频编辑应用程序开发商)、Harvey (AI法律顾问)、Mem(AI办公软件研发商)、Speak（人工智能英语学习平台） 等多家AI初创公司。

　　6、ChatGPT的开发成本有多高？

　　在成本上，OpenAI CEO此前透露，用户与ChatGPT的每次互动，将占用OpenAI“个位数百分比”的计算成本。

　　摩根士丹利分析称，ChatGPT的一次回复可能会花掉OpenAI 2美分，大约是谷歌搜索查询平均成本的七倍，尤其考虑到ChatGPT面向全球大众用户，用的人越多，带宽消耗越大，服务器成本只会更高，每天至少要烧掉10万美元。

　　此前《财富》披露，OpenAI一年的计算和数据支出预计达到4.16亿美元，人工支出8931万美元，其他非特定营业费用为3875万美元。

　　小冰公司CEO李笛测算，小冰框架当前所支撑的对话交互量，一天就达到14个人类一辈子的对话交互量。若使用ChatGPT的方法，每天成本将高达3亿元,一年成本将超过1000亿元。

　　7、ChatGPT赚钱了吗？

　　OpenAI处在严重亏损状态。《财富》披露，OpenAI去年的收入预计不足3000万美元，但计算和数据支出预计达到4.16亿美元，人工支出8931万美元，其他非特定营业费用为3875万美元。其在2022年的净亏损总计为5.45亿美元，不含员工股票期权。

　　OpenAI预测，随着ChatGPT成为吸引客户的重要工具，其收入将会快速增长。文件显示，该公司预测2023年收入2亿美元，2024年收入预计超过10亿美元。但OpenAI并未预测何时能够扭亏为盈。

　　8、ChatGPT会替代人类工作吗？

　　不少用户向ChatGPT提问它是否会替代人类工作。ChatGPT在回答中例举了一些最有可能被替代的人类工作，如记录管理员、数据分析师、客服代表、电话销售员、审计员、投资分析师、广告文案撰写等等。

　　ChatGPT同时表示，有些工作仍需要人类的判断力和情感，如与人际关系处理、创造性工作、需要高度自主判断和创造力的工作等。

　　9、业界人士怎么看ChatGPT？

　　比尔・盖茨：这种人工智能技术出现的重大历史意义，不亚于互联网和个人电脑的诞生。

　　马斯克：ChatGPT很惊人，我们离强大到危险的人工智能不远了。

　　微软CEO纳德拉（Satya Nedella）：这堪比工业革命的影响，将会影响所有人，即便他们不是技术专家，也可以参与到数字化的浪潮中。

　　NVIDIA CEO黄仁勋: ChatGPT的出现对于AI行业来说，相当于手机领域出现的iPhone ，是计算机行业最伟大的事情之一，具有里程碑意义。

　　纽约大学认知科学专业教授加里・马库斯：GPT-3和ChatGPT等系统将生成虚假信息的成本降低到接近于零，可能会掀起虚假信息泛滥的狂潮。

　　互联网之父、谷歌高管温特・瑟夫：许多人会(利用AI技术)去做有利于自己而非他人的事情。我们必须记住这一点，并慎重考虑如何使用这些技术。

　　罗兰贝格全球合伙人兼大中华区副总裁李冰：ChatGPT将会对移动互联网产生重大的影响，包括新的信息检索、交互模式的出现，会让搜索引擎更具有竞争力。

　　浙江大学求是特聘教授方兴东：搜索一旦被变革，可能会是最快速发生地动山摇的行业。

　　IDC中国研究总监郭俊丽：以ChatGPT为代表的AI新时代，算力将成为核心竞争力。

　　出门问问创始人兼CEO 李志飞：ChatGPT的出现，让人们看到了AI技术赋能C端消费者的可能性，通过给中小企业或个人提供AI工具或服务，获得认可并取得收益。

　　西部证券计算机行业首席分析师邢开允：2023年有望成为AIGC发展大年，ChatGPT将为计算机基础设施、算力等上游技术、代码机器人等下游带来需求。

　　Wedbush分析师丹尼尔・艾夫斯：随着科技巨头间的AI大战第一枪打响，这场大战将在未来几个月内引领入下一个投资阶段。

　　小冰公司首席执行官李笛：大模型初步验证了一种新范式的价值，并且打破了此前的瓶颈，这意味着一系列激动人心的创新能力将被释放。

　　10、其他科技巨头如何应对与布局类ChatGPT产品？

　　谷歌：拉响“红色警报”，发布Bard聊天AI机器人，由于发布会出现事实性错误，股价暴跌8%，市值蒸发千亿美元。

　　微软：OpenAI的ChatGPT系列软件整合到微软所有的产品线中，使它们拥有生成式AI的功能。

　　Meta：扎克伯格表示公司今年将推出很多用于生成式AI的新产品，将新技术融入几乎所有产品，例如生成图像、视频、虚拟人和3D资产中。这一表态当天就推动Meta股价盘后飙升20%。

　　百度：将推出国内版 ChatGPT "文心一言"，英文名"ERNIE Bot"，三月份完成内测，面向公众开放

　　阿里巴巴：阿里达摩院正在研发类ChatGPT的对话机器人，目前处于内测阶段

　　腾讯：目前在ChatGPT和AIGC相关方向上已有布局，专项研究也在有序推进。腾讯持续投入AI等前沿技术的研发，基于此前在AI大模型、机器学习算法以及NLP等领域的技术储备，将进一步开展前沿研究及应用探索。

　　京东：京东云旗下言犀人工智能应用平台宣布将整合过往产业实践和技术积累，推出产业版ChatGPT “ChatJD”。

　　三六零：自主研发的类似ChatGPT相关技术仍处于初级阶段，仅在内部用作生产力工具，投资规模及技术水平与当前的ChatGPT 3相比还有较大差距，计划尽快推出类ChatGPT技术的demo版产品。

　　浪潮信息:目前在ChatGPT和AIGC相关方向上已有布局，产品迭代相关的专项研究也在有序推进。

　　快手：正在开展大规模语言模型LLM（Large Language Model）相关的研究，并启动了相应专项，覆盖LLM模型训练、文案自动创作与生成、对话系统开发等领域。

　　网易有道：AI技术团队已投入到ChatGPT同源技术AIGC在教育场景的落地研发中。

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1、ChatGPT是如何诞生的？

ChatGPT 是由美国人工智能公司 OpenAI 开发的、基于语言模型 GPT 3.5 (Generative Pre-Trained Transformer，生成式预训练变换器) 的聊天机器人。

从时间线来看，2015年OpenAI成立，由埃隆・马斯克、彼得・蒂尔、LinkedIn联合创始人雷德・霍夫曼等硅谷大佬投资，最初，它是一家致力于学术研究的小型非营利性实验室。

OpenAI于 2018 年 6 月在题为《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》的论文中提出了第一个 GPT 模型 GPT-1。

2019年OpenAI从纯科研项目逐步转型到商业项目。

七年磨一剑，2022年11月30日，OpenAI公布了一个通过由GPT-3.5系列大型语音模型微调而成的全新对话式AI模型ChatGPT，它不仅能进行自然的多轮对话、高效的精准问答，还能生成编程代码、电子邮件、论文、小说等各类文本。OpenAI首席执行官山姆・阿尔特曼(Sam Altman)发推文称：“今天我们发布了ChatGPT.欢迎点击这里与它聊天。”

2023年2月，OpenAI宣布将推出付费版ChatGPT Plus，定价每月20美元，用户可享受高峰时段免排队、快速响应以及优先获得新功能和改进等增值服务。

2、ChatGPT可以做什么？

信息检索、专业问题回答、编写代码、写论文、文学创作、参加考试、编写邮件、文案写作等等。

目前ChatGPT已通过人类考试包括：谷歌L3软件工程师的入职面试；B到B-的成绩通过沃顿商学院MBA的期末考试；以C+成绩通过明尼苏达大学四门课程的研究生考试；美国执业医师资格考试取得合格或接近合格的成绩。

3、ChatGPT有哪些风险？

一本正经胡说八道、知识盲区、常识偏差、虚假信息、学术造假、技术滥用、学生作弊。

4、ChatGPT是如何工作的？有哪些相关概念股被带火？

目前OpenAI公司拥有约300名员工。

工作原理：使用机器学习算法来分析和理解文本输入的含义，然后根据该输入生成响应。该模型在大量文本数据上进行训练， 使其能够学习自然语言的模式和结构。

GPT-3.5是在微软云Azure AI超算基础设施(由英伟达V100GPU组成的高带宽集群)上进行训练，总算力消耗约3640PF-days(即每秒一千万亿次计算，运行3640个整日)。

此外，OpenAI雇佣了时薪不到2美元的肯尼亚外包劳工进行数据标注，并招募了人类训练师，对答案进行排序、打分或者给出高质量答案。

在算力层：强大的AI芯片为ChatGPT提供算力基础，包括GPU(图形处理器)、FPGA(现场可编程逻辑门阵列)、ASIC(专用集成电路)、DPU(处理器分散处理单元)等。

GPU:主要用于进行逻辑判断和任务的调度控制。GPT3模型投入的图形处理芯片主要来自英伟达。相关概念股：国际三大GPU厂商为英伟达、AMD和英特尔。 国内主要GPU生产商包括景嘉微、龙芯中科、海光信息等。

FPGA:可通过深度学习+分布集群数据传输赋能大模型。相关概念股：安路科技、复旦微电子、紫光国微。

ASIC:通常针对AI应用专门设计了特定架构，在功耗、可靠性和集成度上具有优势。国外厂商：谷歌TPU v4集群、英伟达GPU+CUDA、Habana的云端AI训练芯片Gaudi和云端AI推理芯片Goya.国内厂商：阿里巴巴含光800AI芯片，百度昆仑芯片，华为异腾等均有布局。

存储芯片：英伟达GPU搭载了包括高带宽存储器(HBM)在内的大量DRAM.三星电子、SK海力士、美光等有望直接或间接受益于英伟达AI芯片需求的快速增长。

算法层：由GPT-3.5架构的大型语言模型(LLM)支持，属于自然语言处理(NLP)领域人工智能。

GPT3.5是GPT3(Generative Pre-trained Transformer，生成式预训练变换器)的微调版本。该模型由1750亿个统计性联系组成，在约三分之二互联网、整个维基百科和两个大型图书数据集中进行训练。 在训练过程引入人类反馈的强化学习(RLHF)、近端策略优化(PPO)等，可以模拟对话、回答后续问题、承认错误、挑战不正确的前提并拒绝不适当的请求。

NLP相关概念股：汉王科技、浪潮信息、科大讯飞等，存在技术差距。

还有不少与ChatGPT撇清关系的上市公司：云从科技、格林深瞳、海天瑞声、初灵信息等表示未与OpenAI展开合作

应用层：目前微软在Bing 搜索引擎和 Edge 浏览器等部署 OpenAI 的模型；亚马逊公司将ChatGPT用于多种工作职能中，包括回答面试问题、编写软件代码和创建培训文档；Nature杂志网站称至少有4份已发表和预印本上的论文使用了ChatGPT作为论文的合著者；美国数字媒体公司BuzzFeed宣布将采用ChatGPT协助内容创作，股价暴涨3倍；美国数字营销公司Codeword 利用ChatGPT创造两名AI实习生，负责编辑和设计工作；美国房地产中介使用ChatGPT编写房源文案，或回答常见问题等重复性工作；虚拟宠物项目Onlybots开发商Anima计划将ChatGPT技术集成至Onlybots NFT中。

5、ChatGPT融资情况如何？估值多少？

2019年，OpenAI获得微软10亿美元的投资。 在ChatGPT爆红后，今年1月微软追加10亿美元投资，目前估值约290亿美元。

OpenAI创建了特殊的融资结构，按照投资者的初始投资，以特定倍数规定投资者的回报上限；由硅谷精英组成的OpenAI非营利性董事会将保留OpenAI知识产权的控制权。打个比方，OpenAI的做法类似于将公司出租给微软等投资者，租期取决于OpenAI的盈利速度。

OpenAI 还成立了Start Fund进行对外投资，已经投资了包括Descript(音视频编辑应用程序开发商)、Harvey (AI法律顾问)、Mem(AI办公软件研发商)、Speak(人工智能英语学习平台) 等多家AI初创公司。

6、ChatGPT的开发成本有多高？

在成本上，OpenAI CEO此前透露，用户与ChatGPT的每次互动，将占用OpenAI“个位数百分比”的计算成本。

摩根士丹利分析称，ChatGPT的一次回复可能会花掉OpenAI 2美分，大约是谷歌搜索查询平均成本的七倍，尤其考虑到ChatGPT面向全球大众用户，用的人越多，带宽消耗越大，服务器成本只会更高，每天至少要烧掉10万美元。

此前《财富》披露，OpenAI一年的计算和数据支出预计达到4.16亿美元，人工支出8931万美元，其他非特定营业费用为3875万美元。

小冰公司CEO李笛测算，小冰框架当前所支撑的对话交互量，一天就达到14个人类一辈子的对话交互量。若使用ChatGPT的方法，每天成本将高达3亿元，一年成本将超过1000亿元。

7、ChatGPT赚钱了吗？

OpenAI处在严重亏损状态。《财富》披露，OpenAI去年的收入预计不足3000万美元，但计算和数据支出预计达到4.16亿美元，人工支出8931万美元，其他非特定营业费用为3875万美元。其在2022年的净亏损总计为5.45亿美元，不含员工股票期权。

OpenAI预测，随着ChatGPT成为吸引客户的重要工具，其收入将会快速增长。文件显示，该公司预测2023年收入2亿美元，2024年收入预计超过10亿美元。但OpenAI并未预测何时能够扭亏为盈。

8、ChatGPT会替代人类工作吗？

不少用户向ChatGPT提问它是否会替代人类工作。ChatGPT在回答中例举了一些最有可能被替代的人类工作，如记录管理员、数据分析师、客服代表、电话销售员、审计员、投资分析师、广告文案撰写等等。

ChatGPT同时表示，有些工作仍需要人类的判断力和情感，如与人际关系处理、创造性工作、需要高度自主判断和创造力的工作等。

9、业界人士怎么看ChatGPT？

比尔・盖茨：这种人工智能技术出现的重大历史意义，不亚于互联网和个人电脑的诞生。

马斯克：ChatGPT很惊人，我们离强大到危险的人工智能不远了。

微软CEO纳德拉(Satya Nedella)：这堪比工业革命的影响，将会影响所有人，即便他们不是技术专家，也可以参与到数字化的浪潮中。

NVIDIA CEO黄仁勋： ChatGPT的出现对于AI行业来说，相当于手机领域出现的iPhone ，是计算机行业最伟大的事情之一，具有里程碑意义。

纽约大学认知科学专业教授加里・马库斯：GPT-3和ChatGPT等系统将生成虚假信息的成本降低到接近于零，可能会掀起虚假信息泛滥的狂潮。

互联网之父、谷歌高管温特・瑟夫：许多人会(利用AI技术)去做有利于自己而非他人的事情。我们必须记住这一点，并慎重考虑如何使用这些技术。

罗兰贝格全球合伙人兼大中华区副总裁李冰：ChatGPT将会对移动互联网产生重大的影响，包括新的信息检索、交互模式的出现，会让搜索引擎更具有竞争力。

浙江大学求是特聘教授方兴东：搜索一旦被变革，可能会是最快速发生地动山摇的行业。

IDC中国研究总监郭俊丽：以ChatGPT为代表的AI新时代，算力将成为核心竞争力。

出门问问创始人兼CEO 李志飞：ChatGPT的出现，让人们看到了AI技术赋能C端消费者的可能性，通过给中小企业或个人提供AI工具或服务，获得认可并取得收益。

西部证券计算机行业首席分析师邢开允：2023年有望成为AIGC发展大年，ChatGPT将为计算机基础设施、算力等上游技术、代码机器人等下游带来需求。

Wedbush分析师丹尼尔・艾夫斯：随着科技巨头间的AI大战第一枪打响，这场大战将在未来几个月内引领入下一个投资阶段。

小冰公司首席执行官李笛：大模型初步验证了一种新范式的价值，并且打破了此前的瓶颈，这意味着一系列激动人心的创新能力将被释放。

10、其他科技巨头如何应对与布局类ChatGPT产品？

谷歌：拉响“红色警报”，发布Bard聊天AI机器人，由于发布会出现事实性错误，股价暴跌8%，市值蒸发千亿美元。

微软：OpenAI的ChatGPT系列软件整合到微软所有的产品线中，使它们拥有生成式AI的功能。

Meta:扎克伯格表示公司今年将推出很多用于生成式AI的新产品，将新技术融入几乎所有产品，例如生成图像、视频、虚拟人和3D资产中。这一表态当天就推动Meta股价盘后飙升20%。

百度：将推出国内版 ChatGPT “文心一言”，英文名“ERNIE Bot”，三月份完成内测，面向公众开放。

阿里巴巴：阿里达摩院正在研发类ChatGPT的对话机器人，目前处于内测阶段。

腾讯：目前在ChatGPT和AIGC相关方向上已有布局，专项研究也在有序推进。腾讯持续投入AI等前沿技术的研发，基于此前在AI大模型、机器学习算法以及NLP等领域的技术储备，将进一步开展前沿研究及应用探索。

京东：京东云旗下言犀人工智能应用平台宣布将整合过往产业实践和技术积累，推出产业版ChatGPT “ChatJD”。

三六零：自主研发的类似ChatGPT相关技术仍处于初级阶段，仅在内部用作生产力工具，投资规模及技术水平与当前的ChatGPT 3相比还有较大差距，计划尽快推出类ChatGPT技术的demo版产品。

浪潮信息：目前在ChatGPT和AIGC相关方向上已有布局，产品迭代相关的专项研究也在有序推进。

快手：正在开展大规模语言模型LLM(Large Language Model)相关的研究，并启动了相应专项，覆盖LLM模型训练、文案自动创作与生成、对话系统开发等领域。

网易有道：AI技术团队已投入到ChatGPT同源技术AIGC在教育场景的落地研发中。

（文章来源：第一财经）

跟百度相关的gpt概念股票 人工智能ChatGPT概念股

百度公司gdp,百度概念股龙头,与百度有关的上市公司,与百度合作的上市公司

　　?读懂财经・互联网组原创/出品

　　作者 |?杨扬

　　编辑 | 夏益军

　　ChatGPT掀起了A股历史上最疯狂的一轮市值狂飙。

　　自春节后至今，ChatGPT概念股开始了暴走模式，短短半月时间，海天瑞声、开普云等ChatGPT概念股市值累计增加了近1400亿。

　　如此的爆炸效应，得益于ChatGPT所展现出商业化落地的巨大潜力。要知道，在此之前，无论是十年AI投入超千亿的百度，还是困在硬件化里的AI四小龙，都在重复着AI商业化难落地的故事。

　　ChatGPT的出现，让AI从生产力的赋能者直接成为一种创造生产力的工具。随着订阅模式的推出，ChatGPT已经成为第一个以AI技术为核心直接变现的消费者应用。

　　本文持有以下核心观点：

　　1、ChatGPT是AI技术迭代的受益者。过去受限技术能力，AI只具备分析、判断、预测等功能。如今技术范式升级下，AI具备了内容创造能力，其适用范围和适用场景大为延伸，为ChatGPT在消费端的普及打下了基础。

　　2、ChatGPT有希望建立可持续的商业模式。过去AI作为提升效率的工具，很难直接为公司创收。但ChatGPT能够自生产内容，本质上是生产工具。从过去看，生产工具往往更有可能延伸新商业模式甚至改变商业秩序。

　　3、ChatGPT的价值类似于第二次工业革命的发电机。第二次工业革命中，电力被发现后的30年时间中，都未受到规模应用，直到发电机把电力转化为机械能后，电力革命才被引爆。如今，ChatGPT正成为AI领域的“发电机“-其正把把AI直接转化为生产力，有望成为有望加速AI产业的发展。

　　/ 01 /

　　三起三落留下的“遗产”

　　在ChatGPT出现之前，AI经历了三起三落。

　　1964年，有一台叫做STUDENT的机器能够证明数学应用题，掀起了AI的第一次浪潮，当时AI界认为按照这样的发展速度，AI可以代替人类。但寒冬很快来临，20世纪70年代初，几乎所有机构都停止了对AI的拨款。

　　硬件性能不足使AI停滞。当时计算机有限的内存和处理速度不足以解决任何实际问题，AI被困在理论中。本次热潮AI虽未实用，但在算法方面出现了很多世界级的发明，包括增强学习雏形（谷歌AlphaGo算法核心思想内容）、感知器（深度学习模型的基础）等，为后续的AI研究提供了基础。

　　1980年，日本斥资8.5亿美元创造出一台具有超级计算能力和人类智能的计算机。计算机性能大幅提升，使AI打造出了专家系统。专家系统能够模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题。如在企业的生产中发挥作用，DEC公司与卡耐基大学合作研发的专家系统，能够运用AI为技术人员选出最合适的系统部件，组装小型机。

　　实用化带动新热潮，1988年AI投资额是1984年的三倍。但专家系统很快出现了问题，它只能应用在非常窄的领域，并且开发、维护成本高，企业商用不经济，专家系统很快衰落，寒冬在此降临。第二次热潮虽然止于商业化，但推动了人工智能从理论走向应用。

　　互联网时代，为AI带来第三次热潮，数据爆炸以及大数据技术的成熟，使AI进入到深度学习时代。深度学习使AI基于大数据的喂养具备了分析辨别能力。最熟知的案例就是AlphaGo 结合人类专家比赛中学到的棋谱，以及在和自己下棋中进行强化学习最终打败了李世石。

　　AlphaGo将AI推到了一个新高度。AlphGo横空出世的2016年，单单我国的AI企业融资数量就直接翻了2倍，融资金额一年超千亿。但回过头看，投入大多打了“水漂”。AI四小龙集体陷入到了高投入、低收入的泥潭中。

　　商业化难落地仍是是这一阶段AI发展的主要问题。AI作为一个效率的工具，很难直接为公司创收，其价值发挥的路径更多的是被内嵌在产品中打包出售。于是，很多公司做着做着都变成了一家硬件公司，如某个四小龙企业，硬件收入占比超过70%，硬件收入比重仍保持扩大趋势。

　　虽然仍未解决商业化问题，但深度学习使AI 模型的准确度、计算效率、泛化性等指标大幅优化，并奠定了“大模型+场景小模型”的技术路线，为ChatGPT的出现打下了基础。

　　回顾AI发展史，除第一次热潮止于硬件性能，后两次热潮本质上受到商业化难落地的困扰。那么，站在历次浪潮肩膀上的ChatGPT能够终结AI寒冬吗？

　　/ 02 /

　　导弹与弓箭的区别

　　在国际学术界看来，ChatGPT的出现是一种划时代产物。它与之前常见AI的区别，几乎是导弹与弓箭的区别。这种区别主要体现在，ChatGPT使AI由生产力的赋能者直接成为一种创造生产力的工具。

　　ChatGPT出现之前，所有的AI都属于决策式AI，即根据已有数据进行分析、判断、预测，主要应用于推荐系统和风控系统的辅助决策，如信息流推荐、自动驾驶等。

　　本质上，分析式AI并不能直接算作生产力，其更多的只是扮演赋能者的角色，促进生产力提升。如分析式AI帮助电商深度挖掘用户和物品的关联关系，将商品、店铺精准推送给用户，带动电商交易额的提升。辅助者的角色，使AI的价值从属于各个产业之下，其单独作为一个产业的商业价值有限，所以AI发展中屡次出现商业化落地难的现象。

　　ChatGPT则是生成式AI的代表产品。生成式AI可直接作为一种生产工具，创造是生成式AI的核心，通过算法学习，不仅能实现传统AI的分析、判断还能够实现传统AI力所不及的创造性功能，生成知识性和创作型内容，如输出文本答案、游戏代码等等。

　　生产工具革新往往有衍生新商业模式。所以能够看到，ChatGPT正逐渐打开AI商业化。某种程度上说，ChatGPT是第一个以AI技术为核心直接变现的消费者应用，目前ChatGPT已经推出会员订阅服务，每个用户的免费回答次数有限，只有开通会员的用户才可享受无限次服务。

　　从目前看，ChatGPT的出现，更多是技术范式升级的结果。长期以来，人工智能是小模型的天下，小模型可以理解为专用模型优化算法和精度去解决垂类场景问题。

　　举个例子，智能音箱用的就是小模型，它系统中包含若干个Agent，一个专门负责聊天对话、一个专门负责诗词生成、一个专门负责代码生成、一个专门负责营销文案等等。如果需要增加新功能，还需要训练一个新的Agent。

　　这种小模型极大限制了AI技术的延展性，使AI只能在特定Agent下进行分析和辨别，Agent的割裂使其很难综合生成内容。所以在小模型下，如果用户的问题超出了既有Agent的范围，那么就会从人工智能变为人工智障。

　　大模型的出现加速了AI的普及应用。大模型可以理解为背后只有一个Agent来解决用户所有的问题。大模型的参数量更大，并且能使AI综合进行各种模块的机器学习，最终综合生成全新内容。

　　从过去看，很多商业价值源自生产力的革新。ChatGPT也是如此，其潜在的商业价值很大程度是源于对生产力的提升。

　　/ 03 /

　　ChatGPT，算力时代的“发电机”

　　生产工具在生产资料中起主导作用，会反作用生产力的变化和发展。落在具体产业中，生产工具的革新往往带来新的产业机会。

　　以第二次工业革命为例，电力产业蓬勃发展的开始源自发电机的诞生。早在1831年，英国科学家法拉第就发现了电磁感应现象。但在之后的30年，电力并未被广泛应用。

　　直到19世纪70年代，发电机问世。发电机本质上一种新的生产工具，其能把电能转化为机械能，使电力开始能带动机器成为补充和取代蒸汽动力的新能源。随后，电灯、电车、电钻、电焊等电气产品如雨后春笋般地涌现出来。人类逐渐开始跨入“电气时代”。

　　AI与电力类似，本质上是生产力的提升。而ChatGPT则与发电机相似，是将AI直接转化为生产力的生产工具。

　　在实际作用上，就如同发电机取代了蒸汽机为机器提供新动力源，ChatGPT展示出了解放重复性脑力（知识蓝领）工作的潜力。

　　在实际应用中，ChatGPT正与过去的电力一样，被更广泛的应用到各个商业场景中。如美国版“今日头条”BuzzFeed已经宣布与OpenAI合作写稿。微软CEO纳德拉也表示，将实现OpenAI的工具商业化，将包括ChatGPT等人工智能工具整合进微软旗下的所有产品中。在被广泛应用的过程中，ChatGPT有望刺激AI衍生出更多的商业模式，带动生产关系的范式变革，甚至重构世界商业秩序。

　　以此来看，ChatGPT或许正扮演着“发电机”的角色，成为引爆AI产业发展的奇点。