文 | 宋婉心
来源 | 36氪财经（ID：krfinance）
ChatGPT究竟能衍生何种商业模式还是个未知数，但它在资本市场已让不少投机者赚了盆满钵满。与之关系紧密的美股市场最先掀起波浪。利用ChatGPT写稿和发稿的Buzzfeed，股价在两个交易日内涨超三倍，整合GPT-3到商用服务里的大数据公司C3.ai，今年以来股价上涨超过146%。随后在太平洋彼岸的A股，ChatGPT概念开始了狂欢。截至2月8日，Wind 编制的 ChatGPT 指数今年以来涨幅达52.06%，4只个股涨幅超100%。指数市盈率为173倍，其中天玑科技甚至高达1670倍。ChatGPT指数中包含人工智能头部企业科大讯飞和云从科技，数据标注公司海天瑞声，甚至还有很难和这项技术联系上的汉王科技和视觉中国。从节后第一个交易日开始，汉王科技每天都涨停，收获七连板，股价从16.74元翻番至35元。类似的炒作并不陌生，此前的VR、元宇宙等都在技术周期的起伏中上场“收割”。2015年，暴风集团声称自己是“全球最大的VR公司”，上市后连续29个交易日涨停，不到3个月时间，股价从7元暴涨至327元，累计涨幅高达46倍；2021年11月，天下秀凭借一封元宇宙社交产品公开信，市值4分钟飙升50亿元；而眼下，濒临破产的奢侈品电商寺库在宣布将ChatGPT与业务结合后，股价暴涨125%。一如此前的元宇宙和Web3.0，ChatGPT在一些公司的业绩真空期满足了投资者的想象，被资本市场爆炒。新的泡沫又来了，这次会有不同吗？
高级版Siri？要准确理解ChatGPT并不容易。
对大众而言，使用ChatGPT普遍围绕“聊天机器人”“搜索引擎”和“文案写作”等功能，用法多样，也就更难对其下定义。
而在不少行业人士眼里，相比于一个工具或产品，ChatGPT更像是下一代互联网基础设施。
一位科大讯飞内部人士告诉36氪：“讯飞主张的‘人机协同’概念，在这项技术（ChatGPT）上，我感觉真正意义上拉开了帷幕。比如，虽然我们依旧没法用ChatGPT来取代程序员的工作，但它生成的代码已经给到了很好的demo，这在以前需要花费很大精力查找。”
“Siri只是做到了0到1，ChatGPT可能做到1到无穷。”一位AI创业者表示。
技术层面上，ChatGPT是一种聊天机器人模型，其中的“GPT”是“生成式预训练”，所以ChatGPT背后是以人工智能模型“生成式AI模型（Generative Model）”为基础。“生成式AI”强调学习归纳后进行演绎创造，生成全新的内容，本质是对生产力的提升和创造。
准确说，ChatGPT是GPT迭代出的第3.5个版本，2018年GPT-1诞生，到了2022年，OpenAI为给GPT-4收集用户反馈，而发布了GPT-3.5，也就是如今的ChatGPT。
这样一个计划外的产品，却引发了超出预期的热度。发布两个月后，最新数据显示，ChatGPT的月活跃用户已经达到了1亿人，成为历史上增长最快的消费者应用程序。
2022年下半年开始，AIGC及ChatGPT关注度大幅提升。券商中金认为其本质是弱人工智能到强人工智能的阶跃。与此同时，2022年被不少机构视为该技术由量变到质变的拐点之年。
相比于“技术大乱炖”的元宇宙，ChatGPT的技术支撑似乎更为扎实，且具备具体、可实现、可普及的落地场景。
头部大厂闻风而动，昔日元宇宙被弃如敝履，纷纷投身AIGC的建设中去。
微软最为典型，今年1月，微软2015年上线的虚拟现实社交空间AltspaceVR宣布将于3月10日关闭，混合现实工具包团队也被全员裁撤。比尔盖茨在1月的采访中表示：“我不认为Web3有那么重要，也不认为元宇宙本身是革命性的，但是人工智能是颇具颠覆性的。”
更多科技巨头开启“军备竞赛”。Google推出AI聊天机器人Bard，当天股价拉升4.5%，百度官宣“文心一言”聊天机器人将于3月推出，当日市值暴涨600亿港元，阿里达摩院也正在内测对话机器人，科大讯飞则将在AI学习机率先落地类ChatGPT技术。
大厂入局的同时，独角兽也不断涌现。根据Pitchbook数据，自2020年以来，VC对生成式人工智能的投资增加了425%，达到21亿美元，其中6家估值超过10亿美元，Jasper等企业年收入超千万美元。
千军万马过独木桥公司增多、投资增多，并不意味着后来者能打破格局。长远来看，类似ChatGPT的人工智能应用门槛高起，不少行业人士表达了对新玩家的担忧。首先是技术门槛。“ChatGPT领域对于AI创业公司而言，比较难介入。”前述科大讯飞人士表示，“GPT的迭代和发展需要稳定底座推进，这项技术更适合为大厂所用，让落地更容易。”所谓“底座”，是AI训练过程所需要的算力、数据和算法模型，也就是AI最主要的三个技术门槛，同时也是大厂更具竞争力的方面。以ChatGPT为例，OpenAI的开发离不开背后大股东微软所提供的支持。除资金的注入外，微软的AI大模型及强大算力是助力OpenAI的关键。据悉，ChatGPT的训练使用了微软专门建设的AI计算系统，由1万个V100 GPU组成的高性能网络集群，总算力消耗约 3640 PF-days。大模型是当下主流的AI技术路线，目前业界主流的AIGC模型都是千亿级、万亿级参数量的水平。比如，OpenAI为了让GPT-3的表现更接近人类，用了45TB的数据量、近 1 万亿个单词来训练它，大概是1351万本牛津词典。因此，大模型很大概率是企业竞争的护城河。而目前国内自研的大模型，悉数出自互联网大厂：百度的文心大模型、阿里的M6大模型、腾讯的混元大模型。中金认为，ChatGPT为代表的模式背后，成本、算力、场景、数据等多维度需求铸就高门槛，大模型路线下，未来行业格局趋向集中，泛化通用大模型能力的厂商将呈现多强格局。中信证券则预计，ChatGPT的成功不会给搜索产业带来颠覆性的新入局者，但会推动谷歌等搜索巨头加快迭代大语言模型，辅助传统搜索引擎革新。技术之外，是成本门槛。大模型及其高算力对应的是高昂的资金消耗，以ChatGPT为例，一次运算就要花费450万美元。据美国《财富》杂志报道，2022年，OpenAI公司净亏损总额为5.45亿美元。小冰CEO李笛曾在《深网》采访中表示：“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。对于产品化而言，即使再将成本下降10倍，这个商业模式也是无法成立的，因为这个成本与人类比没有优势。”中信研报也提到，ChatGPT测算生成一条信息的成本在1.3美分左右，是目前传统搜索引擎的3到4倍，单次搜索成本过于高昂。技术与成本始终是人工智能产业绕不开的两个核心焦点，随着技术投入不断逼近爆发节点，在平衡这两者的问题上，行业格局走向也愈发清晰，即AI行业不会向碎片化方向发展，而是强者愈强，用大模型结合底层全栈自研来解决边际成本问题。十年来，人工智能需求端高速扩张，但供给端的空间正越来越小，如今热闹的ChatGPT，或许仍旧只是少数人的造富运动。36氪旗下官方公众号
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