在最近的一段時間里，ChatGPT的出現引發了人們對生成式AI的熱切關注，互聯網大廠也在跟進這一風口。只是，ChatGPT所引爆的這場“游戲”，是否所有人都擁有參與的機會？可能在ChatGPT的相關技術投入中，巨頭們會更得心應手一些。一起來看看作者的解讀。

2月22日，百度發布了2022年財報。本該是展示過去一年成績的舞臺，“文心一言”卻喧賓奪主，站上C位。

包括李彥宏在內，似乎沒人在意2022年百度的業績如何，而是全體目光向文心一言看齊，紛紛預言其問世后對各行各業的顛覆。李彥宏更在內部信中鼓舞士氣，稱百度會將主流業務與文心一言整合，百度“正站在浪潮之巔?！?/p>

意料之外，情理之中。

ChatGPT狂飆的幾個月里，熱度八成都是由國內的跟隨者貢獻。文心一言作為跟隨者中的代表，產品雖然還在趕工研發，但早已被推上風口浪尖。

百度之外，各大廠也在爭先恐后地表決心，不只把ChatGPT視作2023年的第一個風口，更是值得下半生All in的事業，動輒百億豪賭，壓上全部身家。

承諾歸承諾，能否兌現又是另外一回事。大家把ChatGPT視作“全村的希望”，希望卻不屬于所有人。

這就不得不翻到狂飆的另一面。

ChatGPT風口如此之盛，原因很簡單：與元宇宙、WEB 3.0、VR等所謂的“下一代互聯網”相比，ChatGPT既表現出了接地氣的落地應用，同時又打開了無窮的想象空間，而在過往的風口上一般只能看到后者。

可與此同時，ChatGPT風口還表現出其他的非典型特性。比如大語言模型技術對應的極高的資金、資源硬性門檻，以及日后持續性的投入，從根源上注定ChatGPT只能是巨頭的專屬游戲。

清晰的門檻，決定了這不是隨隨便便就能上場的牌桌，炒作者無處遁形的同時，入局者也必須掌握追風的正確姿勢。

一、一呼百應，應用場景被激活

一夜之間，幾乎所有主流互聯網、科技大廠全部集結到場。

百度、阿里巴巴、騰訊、京東、字節跳動、快手、360、網易、訊飛、華為……雖然各自側重的業務不同，但是大廠之間就ChatGPT所代表的AIGC技術能力達成了共識。

客觀而言，國內大廠的“復刻”，其中一部分更傾向于從ChatGPT獲得了啟發，應用場景得以激活。因為有公司在過去就已經在做應有的技術儲備，ChatGPT的出現為技術的落地指明方向。

作為從業者，微軟小冰公司CEO李笛對此持有類似觀點，“最重要的不是ChatGPT，而是以ChatGPT為代表的大語言模型技術新范式的興起?！?/p>

興起，體現在兩方面：

一是真金白銀地砸錢。

行事最為高調的當屬美團二號人物王慧文，自己出資5000萬美金，宣稱打造中國的OpenAI，八字尚未有一撇之際便拉來了頂級VC的2.3億美元，并表示后續也“不必為資金憂心”。

同樣拿錢說話的還有周鴻祎，他直言不諱，“如果企業搭不上ChatGPT這班車，很可能會被淘汰”。同時面向投資者表示，360方面表示有200多億的資金能夠支持360進行類ChatGPT技術的研究和投入。

另外，百度、阿里、騰訊、字節跳動、華為等其他入局者雖然沒有公開關于ChatGPT的具體資金規劃，但也找到一些參考。

比如，李彥宏近日透露了一組數據，在過去十年里，百度在AI方面的投入超過1000億元，每年研發占營收的比例都在15%以上，這使得百度具備了人工智能全棧式布局，其中就包括大語言模型“文心”。

二是業務層面的鋪開。

各公司的主營業務不同，類ChatGPT技術的應用場景自然有別。比如字節跳動，與新聞資訊業務相結合，AIGC技術主要用于內容創作。網易把相關技術用于教育，主要業務場景為AI翻譯等。

而隨著各大廠商按部就班地推進，ChatGPT的身影出現在更多業務場景里。

媒體行業，據統計，澎湃新聞、上游新聞、大象新聞、每日經濟新聞等數十家媒體平臺已宣布接入百度“文心一言”；旅游市場，攜程引入相應技術，用于旅行智能規劃、旅行內容等；汽車賽道，自然對話能力可以用于改善車機交互。

有業內人士將之稱為“哪里需要哪里搬”，如果進一步拓展到AIGC范圍，文字生成、圖像生成、視頻生成、音頻生成、數字人等各個技術細分領域，其對應的應用場景進一步擴充。

所以，ChatGPT的爆火只是一個開始，更多的滲透還在路上。

二、巨頭專屬游戲，創業公司沒機會

風口就在那里，所有人都可以去試一試，能不能玩得轉則是另外一回事。

從ChatGPT的出身就能看出，大語言模型天生“嫌貧愛富”。

根據公開資料，基礎模型GPT-3.5訓練一次需要花費300萬-460萬美金，這顯然不是普通企業所能承受的。而且，隨著模型能力提升，參數持續優化，訓練的成本還會不斷增加。如今，ChatGPT訓練一次的成本高達1000萬美元。

即便是喊出“不必為資金憂心”的王慧文，他拿出的5000萬美元僅夠進行幾次訓練。李笛也曾公開表示“如果按照ChatGPT成本來考量的話，每天要燒3億人民幣，一年要燒一千多億?！?/p>

另有業內人士強調，“模型訓練除了貴，還有另外一個特點，那就是短時間內是看不到回報。就算有了商業變現，還要根據實際應用場景繼續訓練，投入更多的資金，創業公司根本無法承擔?！?/p>

數據顯示，ChatGPT大火之前，高昂的計算、人工成本與孱弱的商業化能力形成巨額缺口，其主體公司OpenAI財務情況并不好看。以2022年為例，OpenAI在總收入3600萬美元，虧損超過5億美元。

此番情形下，ChatGPT之所以能夠成功面世，最基礎的保障就在于資本輸血。

《財富》雜志近期報道稱，微軟投資OpenAI 總計100億美元。而在此之前，OpenAI成立七年多的時間里一共收到了40億美元的投資。

資金門檻阻斷了創業公司復刻ChatGPT的路徑，此外，創業公司能用于模型訓練的資源同樣受制。

以數據為例，海量數據是人工智能發展的必備資源，喂給模型的數據質量和數量，一定程度上決定其能力的上限。

回顧ChatGPT的成長史，GPT-2階段，模型的訓練文本包括800萬篇Reddit論壇帖子、總計40GB數據，對應的參數有15億；到了GPT-3，在之前的基礎上，OpenAI 的科學家把此前 12 年從6000萬個域名中收集的新聞報道、帖子、書籍全文以及各種網頁等數千億個單詞的英文資料輸入模型進行訓練，消耗了數千萬美元的計算資源。

在中文互聯網語境里，數據資源自然是掌握在BAT等互聯網巨頭手里。與此同時，他們還擁有創業公司無法企及的“鈔能力”。這就意味著，復刻ChatGPT是一場巨頭專屬的游戲，創業公司在其中的勝出概率無限趨近于0。

三、非典型風口，炒作者無處藏身

根據過往經驗，風口必然會引來一批炒作者，為的是蹭一波熱度或者賺一波快錢，ChatGPT也概莫能外。

比如最近的風口元宇宙，2021年Facebook母公司改名Meta，國內企業爭先恐后涌入元宇宙賽道，元宇宙APP層出不窮，元宇宙概念被套用到各個行業。

風吹了一年有余，元宇宙至今仍停留在概念層面，領軍者Meta以大幅裁員、股價暴跌的姿勢摔落進現實。扎克伯格近日表示，對未來5到10年公司的前景感到樂觀，并承認他此前在2021年錯誤地認為元宇宙的火熱趨勢將持續下去。

帶頭大哥尚且如此，跟進者更是各種亂象層出不窮，押注元宇宙的一眾互聯網大倉也沒必要再堅持下去。恰好現在ChatGPT熱得燙手，未來更不缺錢景，無疑成了炒作者的絕佳之選。

于是，不少上一輪參與元宇宙的企業開始掉頭轉向，講起了ChatGPT的新故事。

然而，結合大語言模型技術自身的特點來看，ChatGPT挑起的是一個非典型風口，炒作者恐難找到容身之所。

畢竟，炒作者扎堆的多是輕投入類型的風口，而ChatGPT是實打實的“重資產”路線。

過往從硅谷流出來的很多熱點風口，對于玩家在資金層面并沒有過高要求，國內企業在復制時無需過多投入。

2021年的音頻社交軟件Clubhouse就是典型，同樣一夜躥紅、用戶增速驚人，并獲得馬斯克等大佬站臺。國內追風口的玩家，只需推出主打語音社交的聊天室功能，就能搭上這班快車。

映客推出的對話吧APP，頂著“中國版Clubhouse”的光環，曇花一現之后便被下架。雖然沒能押對風口，但是僅用損失一個測試版APP的代價，在互聯網行業、社交賽道著實刷了一次存在感，對于沉寂已久的映客而言這比營銷支出性價比極高。

而根據前文提到的資本、人才、資源等準入門檻，想要把以前蹭一波就跑的套路用在復制ChatGPT上幾乎是不可能的。沒有大語言模型，ChatGPT無從談起。

所以，只需要通過資金是否充足這一個簡單的指標就能清晰地辨別出誰在跟風炒作。

例如寺庫這樣已經被曝破產跑路的公司，原有財務缺口已經自顧不暇，又何來的資金用于支撐模型訓練；又如兩個月前還表示沒有ChatGPT相關規劃的科大訊飛，近日宣布有信心實現類似的技術進步，而財報顯示公司全年營收為200億元左右，即便全部投入研發也遠遠不夠。

同樣的道理，聲稱200億資金可用于類ChatGPT技術研究投入的360，也逃不過資金是否夠用的靈魂拷問。而且，參考過去360在直播、游戲、智能手機、IoT、新能源汽車、元宇宙等項目上的“追風”表現，其是否真的會為一個不確定的結果賭上全部身家也尚且存疑。

在ChatGPT這樣的非典型風口之下，無論企業如何表決心，邁不過資金這一道硬性門檻都會直接現原形，想要蹭一波熱度就跑的炒作者無處藏身。

四、巨頭吃肉，小廠能喝上湯嗎？

作為風口的跟隨者，企業變著花樣表達對ChatGPT的信仰。比如周鴻祎，不只一次公開表態 “如果企業搭不上ChatGPT這班車，很可能會被淘汰?！?/p>

而擺在眼前的事實是，除了儲備雄厚的巨頭之外，其他企業在大語言模型領域連入門都舉步維艱。如中國工程院院士鄔賀銓所講，“能用這么大規模的算力來支撐的公司，全世界還是少數?！?/p>

因此，上述兩種觀看似從根本上就是沖突的。但實際上其間還藏著一條折中之道，搭上ChatGPT這班車，并不意味著必須要親自訓練大語言模型。

結合過往其他行業的發展經驗來看，躬身入局的企業加碼對類ChatGPT技術的研發，產品成熟之后將能力對外開放，自身可以借此實現商業化，填補相對應的研發投入。與之合作的企業可以以更低的門檻將大語言模型技術引入實際業務中去，換一種方式吃到這波技術紅利。

這再次點明了ChatGPT與其他風口不一樣的特性，即具備更加具體、可落地的使用場景。

以百度為例，其專注AI領域多年，相關技術儲備處于業內領先。在ChatGPT爆火后，文心一言大語言模型被推向臺前，目前雖然尚未正式上線，該模型的能力卻已經獲得了多個領域合作伙伴的支持，業內對文心一言加持下的百度搜索新體驗也寄予期待。

反觀此前一些相對懸浮的概念型風口，比如元宇宙，百度也曾經嘗試過元宇宙業務，比如推出元宇宙APP希壤，目前已經上線一年多時間，APP內畫面仍可見穿模、卡頓等低級技術問題，而且由于應用體驗無法贏得用戶認可，至今所有元宇宙APP都未能大范圍普及。

對于看中ChatGPT熱度的炒作者而言，他們其實也有機會重新作出選擇，與其坐等泡沫被戳破，不如站在巨人的肩膀之上去獲取一張真實的車票。

OpenAI創始人山姆·阿爾特曼也表達過類似的觀點，他認為，預計將來會出現幾個大型的基礎模型，開發人員都將基于這些基礎模型研發AI應用。但目前的情況依然是某一家公司開發出一個大型語言模型，然后開放API供他人使用。

對于初創企業和其他儲備不足的企業來說，站上ChatGPT的風口，既無法承擔巨量投入，也無需從頭開始。采用那些已經經過大量計算和訓練的基礎模型，然后根據自身具體的業務應用去進行針對性地訓練，這才是最具性價比的正確路徑。

山姆·阿爾特曼相信，這些公司所做的1%的訓練，對于大語言模型技術的實際應用來說至關重要。并且，“這些創業公司將會非常成功”。