2022年底，由人工智能實驗室openAI發(fā)布的對話式大型語言模型ChatGPT一夜爆火，該產品以強大的文字處理和人機交互功能迅速成為炙手可熱的新一代人工智能產品。相關數(shù)據(jù)顯示，其在發(fā)布后五天之內用戶量就達到了100萬，如今僅2個月時間用戶量就已經破億，其發(fā)展速度超過了以往任何一個互聯(lián)網(wǎng)應用，比Tiktok、instgram等社交應用還要快。

它的爆火也給沉寂已久的AI行業(yè)帶來了全新的話題度和關注量，說實話當下的AI行業(yè)太需要這樣一個現(xiàn)象級的應用了。畢竟，在上一輪的AI浪潮中，AI算法公司們使盡渾身解數(shù)，從硬件和數(shù)據(jù)的泥沼中四處找尋出路，但商業(yè)化久久難以成型仍成為困擾AI行業(yè)發(fā)展的障礙，但ChatGPT的出現(xiàn)打破了這一切。

ChatGPT帶來的可能性

對于ChatGPT的爆火，有人說這是“人工智能的里程碑，更是分水嶺，這意味著AI發(fā)展到了臨界點，企業(yè)應該早點布局”；也有人評價說以前的人工智能AlphaGo打敗了柯潔，但只是將其局限在圍棋領域，而ChatGPT則將其推進到了人們的生活和工作之中，這意味很多人的生活和工作將被“深深地改變”，甚至會有人因此失業(yè)。

事實上，這些說法絕不是危言聳聽。據(jù)公開資料顯示，ChatGPT開放測試以來，已經有學生拿它來寫論文，并且還因此獲得了大獎；有程序員拿它來寫代碼，甚至連總統(tǒng)發(fā)言稿也可以拿它來寫……總之，它的成功給行業(yè)帶來了諸多的全新可能性。

首先，它可能會改變人們搜索和使用信息的方式，給內容行業(yè)帶來深層次的改變。據(jù)了解，ChatGPT可以通過學習和理解人類的語言來進行對話，還能根據(jù)聊天的上下文進行互動，甚至能夠完成撰寫郵件、視頻腳本、文案等任務。目前ChatGPT的應用場景主要包括用來開發(fā)聊天機器人，編寫和調試計算機程序等，從根本上來說這種生成式AI應用，為信息傳遞、搜索開辟了全新的路徑，因而其一經誕生就引起了各大科技巨頭的注意。

相比于傳統(tǒng)搜索引擎長期被禁錮在狹小的搜索框內，ChatGPT能夠將“搜索框式”搜索轉變?yōu)?ldquo;對話式”搜索，用戶能夠在與聊天機器人的互動中最終得到滿意的答案，對話式搜索的本質在于“場景式”搜索，目前即便谷歌、百度甚至微信都在探索，但仍然是點選關鍵詞搜索模式，表面有創(chuàng)新，內核卻未改變。

而作為openAI的最大贊助方之一，微軟無疑是ChatGPT技術的最大收益方之一，因為其已經獲得了相關技術的授權，并在將其全面應用到旗下的所有業(yè)務之中。Satya Nadella表示，“搜索引擎迎來了新的時代”。微軟稱bing構建在新的下一代大型語言模型上，比ChatGPT更強大，并且能幫助其利用網(wǎng)絡知識與openAI的技術進行智能對接。

其次，作為一款AI應用，其以現(xiàn)象級的速度迅速出圈，有望為AI進入C端應用市場開辟道路，并加速AI在細分應用領域的普及和商業(yè)化。ChatGPT上線僅2個月，用戶數(shù)量就順利破億，成為AI應用領域甚至互聯(lián)網(wǎng)應用領域的一個奇跡，這為其商業(yè)化奠定了很好的一個基礎。

據(jù)外媒The Information爆料，openAI計劃在2023年實現(xiàn)2億美元營收（開放用戶的個人訂閱、每月20美元），2024年底前，營收達10億美元。就普及度方面來說，ChatGPT的成功首次將生產式AI推向了大眾面前，使其得到了更大范圍的應用，讓社會各界重新認識到了AI的現(xiàn)實價值。

巨頭扎堆定位卻各有不同

隨著ChatGPT的出圈，各路互聯(lián)網(wǎng)巨頭紛紛開啟了“秀肌肉”模式，其中谷歌宣布投資openAI的競爭對手Anthropic，與此同時國內AI巨頭百度，也宣布推出了自己的類似產品“文心一言”，阿里等巨頭也被爆出有相似產品，一時間生成式AI迅速風行開來。但從各家企業(yè)入局的情形來看，各自的定位各有不同。

第一類，是有確確實實的實際應用產品的代表性企業(yè)如百度、阿里、騰訊等公司，其有望成為國內生成式AI應用的第一梯隊。前文提到，ChatGPT可以基于特定方式和場景進行搜索，因此給搜索行業(yè)帶來了全新的變化，比如它會基于用戶個性化需求，提供包括視頻、圖片、文字、音樂等不同形式的搜索資料，這將比之谷歌的搜索頁顯示更為“精準”，體驗顯然更好，甚至有人認為這種體驗不亞于谷歌取代雅虎的革新。

與其讓別人革自己的命，不如自己革自己的命，這應該是讓包括谷歌等在內的搜索巨頭，加碼該行業(yè)的重要原因。對于騰訊、阿里而言，兩者都有分別基于自身應用，打開聊天應用新局面的考慮。比如，微信基于對話搜索的應用已經試水已久，目前已經公布了相關“人機對話”的專利，類似地阿里也有相關專利應用，未來可能用于電商零售和阿里釘釘?shù)阮I域。

從技術水平和背景來看，BAT有望成為國內在生成式AI應用的第一梯隊，尤其是百度在AI領域深耕多年，從基礎層、模型層到應用層建立了全棧能力，其相關應用值得期待。

第二類，參與相關研究，但實際存在技術代差的互聯(lián)網(wǎng)公司和AI技術企業(yè)。比如，360公司稱目前在類ChatGPT、文本生成圖像等技術在內的AIGC技術上有持續(xù)性的研發(fā)及算力投入，正計劃盡快推出類 ChatGPT 技術的demo（試用版本）應用。但截至目前，所形成的全部成果均僅作為公司內部自用的生產力工具使用，公司的類ChatGPT技術的各項指標只能達到略強于GPT-2的水平，與當前的ChatGPT相比尚有代差。

另外，昆侖萬維在互動平臺表示，旗下Opera瀏覽器計劃接入ChatGPT功能，不斷利用人工智能技術賦能業(yè)務發(fā)展。云從科技以及做文本大數(shù)據(jù)自然語言理解技術的漢王科技等AI公司，也因蹭上了相關概念而獲得了極大的外部關注。

第三類，相關產業(yè)鏈上下游的軟硬件技術公司和內容公司。據(jù)業(yè)內人士介紹，ChatGPT可分為芯片層、大模型層和應用層三層：最底層的是英偉達等大算力芯片公司，openAI開發(fā)的是GPT系列大模型，還有很多使用ChatGPT大模型生成AI虛擬人或內容的應用層公司。比如，在微軟bing搜索中，有不少中文內容回答來自于知乎問答，實際上早在2019年，知乎上的上億問答就以小程序的方式，被納入了百度搜索產品矩陣中。

總之，在這個行業(yè)之中，各路公司在其中扮演的角色并不相同。

行業(yè)尚未成熟

盡管，目前ChatGPT迅速在整個科技圈爆火，引發(fā)了各路人馬的圍觀，但事實上當下的該類應用或者說行業(yè)，仍處于萌芽階段，離真正的成熟期還有距離。

首先，是該應用當下還存在一些應用bug,在實際應用中面臨諸多局限。拿專業(yè)的話來說，一個人受教育的過程就是：不斷將書本的內容概念翻譯成可以理解的自然語言以應用傳播，這一點也是這類應用模型的訓練過程，通過不斷將疑問、概念、事件等信息，轉化成自然語言，推動機器學習從而增加人機交互能力。

但在實際應用中，它卻存在一個問題，就是它對信息的真?zhèn)?、來源并沒有辨識度，因此很容易因為缺乏權威性而誤導別人，甚至可能成為謠言制造者。比如，有人用它來背誦《滿江紅》，前面還好，后面直接變成了“壯懷激烈三千場，大散關外萬仞巒”，再后面更是變成了“漁歌晚唱”之類牛頭不對馬嘴的內容，很顯然這個信息來源可能是某個人的再創(chuàng)作，而這個信息剛好被它獲取到了。

再比如，它的很多內容數(shù)據(jù)不顯示文獻來源，某金融公司的基金經理用它來寫研究報告，但這樣的報告很難直接使用，因為它沒有權威信息來源，很難讓市場信服。正因為如此，它的作用實際上受到了一定局限。

其次，商業(yè)化方面面臨較大挑戰(zhàn)。目前來看，ChatGPT在C端應用市場得到了迅速鋪開，但是C端用戶的購買力和付費意愿是否會成為穩(wěn)定的商業(yè)模式，還是個未知數(shù)。用業(yè)內人士的話說，C端用戶多半圖個新鮮，熱度一過很可能就對AIGC(AI創(chuàng)作和UGC創(chuàng)作)失去了興趣。另外，AIGC研發(fā)所需的開支巨大，不僅數(shù)據(jù)采集訓練耗資大，而且云服務的開支也很大，未來其創(chuàng)造的營收能否直接彌補這部分成本，也還有待觀察。

并非一個人人可追的風口

盡管目前ChatGPT引發(fā)了業(yè)界關于生成式AI的熱捧，但從技術商用等方面來看，要真正做到落地還是存在一定的現(xiàn)實挑戰(zhàn)。

具體來說，AIGC的大規(guī)模商用，需要三個條件支持：首先是基于技術積累而設計出超級模型，其次是需要海量數(shù)據(jù)去支持模型訓練，最后是有足夠的算力和流量平臺來產生可持續(xù)的商業(yè)模式。openAI的成功，正是基于技術、算力、流量的優(yōu)勢，微軟的bing,也是具備很大流量的商業(yè)平臺。

從這個意義上來說，能夠全部滿足這些條件的公司本身是比較少的。從國外來說，谷歌、亞馬遜、微軟這樣的超級平臺，具備流量、技術和算力的優(yōu)勢；在國內而言，BATH這樣的大平臺，或有望取得一些大的進展。

從商業(yè)落地上來說，ChatGPT這樣的產品更迭速度會比較快，這些需要很大的背后資源支持，而ChatGPT或許并非是商業(yè)化最成功的一個，未來行業(yè)或許還需要仰賴于新的超級模型誕生來推動商業(yè)落地。

其他方面，國內公司目前還與美國存在一些代差，AIGC的技術是架構在大模型基礎上的，而這方面我們還存在一些差距，國外的API很難直接對我們開放，因此接下來的追趕還需要更多發(fā)力。從應用場景上來說，基于數(shù)據(jù)安全的考慮，國內的國企、機構很難將API數(shù)據(jù)開放給國外企業(yè)，因此其應用場景會受到極大限制。

綜合各方面來看，國內AIGC的應用并非是一個人人可追的風口，這個領域的超級應用或許只能是屬于少數(shù)大平臺的機會。