ChatGPT相关技术中国都有，但国产版在高算力GPU芯片上被卡脖子
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在某些人眼里，世界上只有两个国家，一个是中国，一个是外国。最近ChatGPT聊天机器人火爆全网，于是有些公知大V就开始带节奏批判和反思，说中国没做出来ChatGPT是体制不行、是AI技术太差等等。看到这些荒谬言论的时候我就想写篇稿子，把根本原因给大家捋清楚。ChatGPT的开发公司是OpenAI，成立于2015年。在最开始的5年里，这个公司的使命是建立推动人类进化的机器智能，不以盈利为目的的。但是理想归理想，现实终究还是现实。在巨大的成本压力下，OpenAI在2019年拿到了微软10亿美元的投资。有钱了之后，就开始全力训练AI大模型。那什么是AI大模型呢？AI大模型的背后是大数据和大算力，将海量数据导入具有几亿量级甚至十万亿量级参数的模型中，机器通过做类似完形填空等任务，深度学习数据中蕴含的特征、结构，最终被训练成具有逻辑推理和分析能力的人工智能。通俗地说，AI大模型相当于做了无数套关于各领域知识练习题、模拟题的超级大脑，深谙各领域知识内在逻辑和解题思路，既能理解人类世界的知识体系，也可能产出新的知识。但是大家要知道，这种大模型的训练是靠钱烧出来的。OpenAI的模型训练成本每次高达200至1200万美元。此外，我们在向ChatGPT提问题的时候，它是基于海量GPU算力来生成回答内容的，以目前过亿的活跃用户数来讲，每月的计算成本可能达到数千万美元甚至更多。所以搞这东西的运维成本简直高的吓人，OpenAI光在去年的净亏损总额就有5.4亿美元，咱先不谈技术，光这么高昂的运维成本就把市面上90%的公司拒之门外。那有些朋友可能会问，腾讯、阿里、百度不差钱，为什么他们没搞出来呢？在OpenAI没火之前，谷歌是人工智能领域最强的公司。相信大家都记得2016年打败人类围棋冠军的阿尔法狗，其背后的AI公司DeepMind，就是被谷歌收购的，所以谷歌的AI技术怎么可能会差呢？既然谷歌的AI技术是最好的，咱也要同样问自己一个问题，为什么最先搞出来ChatGPT的不是谷歌呢？在ChatGPT火了之后，面子上最先挂不住的就是谷歌。面子是小事，重点是ChatGPT给谷歌搜索带来了巨大威胁，谷歌慌了，于是火急火燎的推出了智能聊天机器人Bard。尴尬的是，谷歌在网上发布的Bard宣传视频里，被细心的网民发现Bard关于韦伯太空望远镜问题的回答是错误的，于是引起了美国网民的群嘲，说谷歌Bard低能、技术不行等等，紧接着谷歌市值一夜蒸发7000亿。也就是说，在这场OpenAI与谷歌持续数年的大模型竞争中，谷歌最终铩羽而归。但咱平心而论，谷歌AI技术真的落后于OpenAI吗？肯定不是的，我就给大家举个例子，张三和李四都是饭馆厨子，张三饭馆主要以粤菜为主，李四饭馆主要以川菜为主。你让粤菜厨子做川菜，做出来的味道能有川菜厨子正宗吗？我这话的意思也就是说，大家各自擅长和专研的领域不同，没必要啥新鲜东西出来都要带一波反思节奏，要知道，全世界没有一个公司的模型可以在所有方面都擅长。放到国内公司身上也是一样的道理，国内公司能做出来吗？肯定能，最近阿里达摩院正在研发这种对话机器人，目前处于内测阶段。华为已经研发出了鹏城盘古大模型。百度版ChatGPT文心一言也已官宣，三月完成内测，即将向公众开放，ChatGPT相关技术，百度都有。正因为GPT的技术都不是新的，技术门槛不具备垄断性，所以百度、谷歌也可以通过原有的技术积累，迅速跟进推出自家的聊天机器人。当然了，谷歌和百度做出来的智能水平肯定落后于OpenAI，刚才粤菜川菜的道理也讲了，术业有专攻，没有一个公司的模型可以在所有方面都擅长。目前业界形成的共识是，类似产品，全世界所有公司和OpenAI的差距至少两年以上。国内公司和OpenAI的差距主要还是体现在芯片方面，因为要解决算力问题，就需要突破高端GPU算力卡脖子的现状。大家也都知道，去年英伟达最先进、也是最稀缺的GPU――A100和H100已经被断供了。除了芯片，相比ChatGPT，国内数据量和模型都会更多，没什么太大差距。需要解决的问题是如何把人类的知识更好的接入，把基础大模型本身的威力释放出来。在这方面，我们面临的困难要比美国更多。因为我们所处理的是中文语言，由于中文语言丰富多彩，大多都是象形词，每一个词它都有很多意思。而英文是解释性的，相较来说词语也不是特别丰富。语言对话模型训练，需要让机器对文字产生理解，英语比中文稍微容易一些。所以对于我们国内公司来说，他们研发时需要的语言模型要更难一些。做研发不仅需要技术人员的情怀和坚持，更需要资本的长期支持。国内很多大企业很早就开始了相关技术探索，但做一段时间后就会有更务实的营收考量。不是每家企业都能像OpenAI那样没有盈利坚持5年，不是每家企业都有机会碰到个财神爹微软，不是每家企业都能像OpenAI那样，一年可以承受5.4亿美元的净亏损总额，这是一个短期利润和长期价值的博弈过程。
ChatGPT革命，掀起了全球科技竞赛的巨浪。据报道，因为ChatGPT大热，三星、SK 海力士高带宽内存接单量也大增，最新的 HBM3 解决方案价格已经翻了 5 倍。国外的ChatGPT还没弄明白，国内的“文心一言”已经开始行动了。最近澎湃新闻、大众日报、上游新闻、封面新闻、大象新闻、每日经济新闻等新闻平台，钛媒体、新浪财经、证券之星、电脑报、Tech星球、36氪等财经媒体都轮番宣布接入百度“文心一言”。除了媒体外，携程、爱奇艺、集度、金蝶、智联等企业也加入文心一言生态圈。甚至连少林寺都宣布介入了“文心一言”。不仅是百度，阿里、京东、网易、小米等一线大厂也紧随其后，纷纷承诺了对ChatGPT的投入和开发。说到底，ChatGPT的火爆还是引发了许多人的思考，其中就包括习惯“观望”的互联网大厂。但对于市场的普遍观点来说，算法训练是一件没有办法弯道超车的事情。同时也可以具体到国内的技术发展上，第一时间便寻求变现或是以能够看得见的变现为投入基础，一直是国内普遍存在的缺点。这种想法从某种程度上堆高了大厂的投资收入，但也压垮了国内众多行业深度发展起来的低线。也可以说，国内创业公司对风险超强的把控，以及经久不息赚快钱的心态，让越来越多的新兴行业都有了一个“能看到头”的未来。不过，对于国内厂商来说当下最关键的是，如何确定一个具体的应用场景。一、搜索引擎是中国AI的新起点？搜索引擎的ChatGPT之争将难以避免。谷歌2022年Q3财报显示，搜索引擎的广告收入占其广告收入的72.57%、总收入的57.23%。搜索引擎在广告层面的收入，显而易见。紧接着，微软(MSFT.US)于北京时间2月8日宣布推出由OpenAI提供技术支持的最新版Bing（中文名“必应”）搜索引擎和Edge浏览器。一夜之间，Bing和Edge浏览器在AppStore下载量猛增，Bing的下载量已经上升到AppStore免费应用榜中的前十名。此时，根据Statcounter GlobalStats数据显示，2022年全球搜索引擎市场份额中，谷歌为92.42%，必应市场份额为3.45%。在微软企图通过OpenAI重新对抗昔日的老对手谷歌，而引发的ChatGPT争夺战之时，国内互联网巨头对于ChatGPT已经从关注转向发展。截至目前，从相关技术到项目名称再到开放日期，百度是公布信息最明确的国内科技公司。作为在人工智能和自然语义处理领域积累最多的中国互联网公司，百度早就布局了深度学习大模型“飞桨”，甚至用通用AI芯片“昆仑芯”进行训练。这些是百度训练“ChatGPT”的基本环境和前提。不仅如此，据悉，百度CEO李彦宏2023年一季度OKR关键任务为“引领搜索体验的代际变革”，这意味着百度搜索或将全线接入文心一言，搜索产品将迎来颠覆性变化。此外，近期有媒体报道称，字节正悄悄准备重启已经关停了两年的悟空搜索，如果对ChatGPT产品与搜索工具的关系进行想象，不难看出字节同样对ChatGPT的“兴趣”。很显然，当一大堆AI公司都在梦想着造出自己的ChatGPT之时，搜索引擎巨头们则希望用其彻底改造搜索引擎行业。结合来看，在广泛的应用场景之下，即时的搜索工具似乎是弥补ChatGPT“离线模式”的不足，亦或者将ChatGPT赋能搜索工具提高搜索引擎的营收，而这些都成为了当下互联网大厂角力的根本原因。在众多搜索引擎玩家纷纷宣布踏入“搜索引擎+ChatGPT”的当下，微软已经发起了攻势。北京时间2月8日一早，“新必应”上线，简介是：“提出实际问题。获取完整的答案。”与互联网初代所不同，进入移动互联网时代后，每一个移动端的App几乎都是一座信息“孤岛”。也是在众多内容社交平台间断性爆火的背景下，国内搜索引擎使用率开始下滑。根据CNNIC发布的《第50次中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2022年6月，我国搜索引擎用户规模达7.88亿，较2021年12月减少737万，占网民整体的78.2%，2020年6月，我国搜索引擎用户的使用率为81.5%。两年时间，搜索引擎网民使用率同比下降3.3%。如果说内容方在过去需要依赖搜索引擎，那么如今就是搜索引擎需要依靠众多APP来实现自身以外的内容扩充。可以说，为了完善自身的内容池，搜索引擎还需要进一步解决自身与APP之间的“壁”。经过各大行业对ChatGPT长达三个多月的关注，C端更是对“AIGC”充满了想象，那么在如此内卷的赛道中，互联网大厂除了对“文本生成”类应用场景具有“幻想”以外，是否存在着更“高阶”的应用场景呢？谁能成为中国版的ChatGPT？人工智能的技术栈可以分为四层：芯片层、框架层、模型层和应用层。只有千亿参数规模以上的大模型，才可能出现“突现能力”，而具备“突现能力”的大模型是ChatGPT得以诞生的必要条件。训练一个千亿的大模型是对算力、算法、算据的全流程考验。公开资料显示，ChatGPT的前身GPT-3参数量达到了惊人的1750亿，训练一次所要消耗的成本就高达近8400万元人民币。2022年谷歌研究院联合DeepMind和斯坦福大学发表论文，研究了谷歌、DeepMind和OpenAI的5个语言模型系列的8个“突现能力”，得出结论：只有模型达到GPT3的规模， 即参数大于1000亿， 模型才有可能形成“突现能力”。国内大厂能不能做出ChatGPT？先发条件就是是否拥有千亿参数规模的大模型。先看呼声最高的百度。“文心一言”被很多人认为是“最可能的ChatGPT国产替代”。百度文心是“纯粹”的自然语言模型，有2600亿参数规模的ERNIE 3.0 Titan的训练框架， 训练输入都是结构化的文本内容。根据官方2022年的公开资料，ERNIE 3.0 Titan模型和GPT3.0模型在知识问答数据集上的对比效果，准确率比GPT3.0高8%。此外，百度还有上文提到的全栈打通的Paddle训练框架生态，对标的是PyTorch和TenserFlow。但百度的问题是，在算法、算力、数据、场景上都非常理想，但在“产品”上还有差距。核心搜索业务过于强势，以及技术思维影响过大，导致了其他产品能力有点变形。再看阿里。近日，阿里也公布了申请的“人机对话及预训练语言模型训练方法、系统及电子设备”专利。另据天眼查显示，阿里巴巴达摩院（杭州）科技有限公司发生工商变更，注册资本由1000万人民币增至3亿人民币，增幅高达2900%，持续投入人工智能（AI）等底层技术。2022年9月，阿里发布最新大模型“全家桶”――通义M6。公开资料里能看到，M6的训练数据包括300GB文本和2TB图像， 作为对比，GPT3.0用了45TB文本训练，华为的盘古号称用了40TB， 而阿里的M6训练数据少的可怜。而且M6的带头人杨红霞已经在2022年9月离职，未来 M6走向何方，也要打个问号。科技公司华为也一直被关注。华为2020年开始在大模型布局，2021年发布了鹏城盘古大模型。盘古NLP大模型和百度文心一样，都是“纯粹”的自然语言大模型，宣称有2000亿参数。最后看腾讯。BATH四巨头中，腾讯的千亿级别大模型最晚发布。去年4月，腾讯才对外公布了“混元”AI大模型的研发进展。混元大模型的能力，被强调的是跨模态的“文本-视频”的理解和检索，也就是主要是视频相关。另外京东云旗下言犀人工智能应用平台宣布推出了产业版ChatGPT：ChatJD，并公布了ChatJD的落地应用路线图“125”计划。三、国产AIGC还不够“万能”事实上，仅仅是从本土发展来看，AIGC产业链的发展算不上缓慢。据量子位AIGC图谱显示，从上游的数据供给、开源算法，中游的行业玩家以及下游的包括文字、图像、视频、音频、游戏等应用场景，关于AIGC的一条初步产业链已经悄然形成，产业生态的完善也为后期的发展奠定了基础，而在不同的应用场景下，已出现了一批代表性的玩家。需要注意的是，在国内，大多数AIGC的应用场景几乎都聚焦在内容侧。首先，这是一个短期利润和长期价值的博弈过程。AIGC烧钱的程度，并不亚于互联网发展的初期。小冰CEO李笛举过一个例子：若用ChatGPT的方法，以小冰框架当前支撑的对话交互量计算，每天成本将高达3亿元，一年成本超过1000亿元。AIGC需要一定的工程技术，除了具备固定流动资金的大厂，创业公司即便对应用场景具有清晰的发展路径，也几乎很难按照OpenAI的路径发展。其次，国内AIGC的生态环境相对来说更独立。在长期投入的产品上，无论是创业公司亦或是大多数的大厂，几乎都是专注垂直赛道的场景应用。于是对于国内而言，渴望以最快的速度赶超海外的同时，大多数的AIGC业务其实还处于发展的边缘地带。此外，据了解，GPT-3的模型参数不开源，仅以付费API（应用程序编程接口）的形式提供给海外用户。基于此，我们需要清醒认知到的是，现在国内仅仅是处于正在开启智能时代大门的初期，距离生产力的革命还有很远的路要走。最后，在相关法规尚未形成之时，即便再心急，也可能会功亏一篑。根据第一财经报道，中国初创公司元语智能在2月3日上线了中国首个“ChatGPT”，名叫ChatYuan，但上线后不久，ChatYuan界面就显示“涉嫌违反相关法律法规和政策，已暂停服务”。这显示了ChatGPT在中国应用的风险，审查机制及与之相关的合规问题。ChatGPT在提供回答时不会避开在中国较为敏感的问题。参考资料：郭静的互联网圈：ChatGPT爆红，百度、搜狗、360等搜索引擎尴尬吗？华进知识产权：ChatGPT“中国化”，正在进行中......剁椒TMT：“按ChatGPT模式做AI，我们一天成本要3亿”新京报：“中国版ChatGPT”将花落谁家？中国科学报：ChatGPT火了！国内AI风往哪儿吹举报/反馈
图片来源@视觉中国文｜毒眸去年在行业内小范围火过一阵子的ChatGPT，最近突然又火了。在互联网上，除了关注行业的投资者们一直在测试ChatGPT的上限之外，本来与行业距离较远的人群也都加入了这场声势浩大的AI测试当中。广告行业的让ChatGPT写策划案，体制内的让ChatGPT写材料和发言稿，媒体让ChatGPT写新闻，影视行业的，则试图让ChatGPT写小说和剧本，甚至因此一劳永逸，直接让AI给写好的剧本再写个行业评估和影评。与之有关的，则是国内大厂的争相入局，相比去年末的小范围狂欢，Chatgpt目前的全民热潮，大有一股再造元宇宙风潮的气势。更何况，相比于普通人看不见摸不着的元宇宙，Chatgpt还有着不小的可互动性。用户只需输入相应的文字，就能感受一下被称之为未来的科技。当然，这股席卷各行业的热潮，还是在一些戏谑性的话语下停了下来，“AI不能背锅”使得他无法取代人类的核心竞争力等等描述，让人类在被AI取代的焦虑下轻松了一下。更何况，以目前AI的成熟度而言，不少人还是可以且放下心的。去年12月，ChatGPT第一次出圈时，用户量还不过百万。最先开始注意到这款由OpenAI推出的聊天机器人的，还仅仅是一些投资经理，和试图让ChatGPT写代码的程序员。彼时，让第一批体验者们感觉到欣喜的是，ChatGPT能够结合上下文连贯地理解用户的问题，而非死板地逐字逐句地去解答疑问。ChatGPT还能从人类已知的事物中进行总结和归纳，在百科全书方面发挥了极大的作用。甚至，只要人类的引导足够精准，还能去一步一步地写程序指令或者小说和剧本。ChatGPT写小说或许是受限于人类的引导水平，也或者是AI需要在更多的对话中去成长。在这一阶段，ChatGPT明显地表现出了不足，比如回答一些问题时，会直接以自己是AI无法回答某类问题而拒绝，又或者在一些常识性的问题上犯错误等等。虽然从当时的角度来看，AI时代的来临本身就是迟早的事情，但让人意外的还是，ChatGPT仅凭两个月就获得了1亿用户，成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序，相比之下，Tiktok达到这一目标用了9个月。在国内，ChatGPT也掀起了社交网络的讨论热潮，且不局限于技术发烧友和投资者当中，而是扩散到了各行各业。疑问由此而来，ChatGPT，为什么又火了？首先，是ChatGPT本身技术力的进步。毒眸在体验后发现，对ChatGPT提问2个月前相似的问题，ChatGPT给出了完全不一样的回答。尽管这样的回答仍然不够完美，但在用户的体验上却更进了一步。用它自己的话说，是OpenAI将单层transformer架构升级成了多层transformer架构，并使用更大的数据集进行训练，从而增加了ChatGPT的知识储备和语言生成能力。因此可以回答更复杂和全面的问题，提供更精准和有价值的信息。这种技术力的进步，使得ChatGPT可以在相对模糊的指令下也能够提供一定的答案。当然，指令越模糊，回答也就越模糊。想要AI帮助人类去提供更多的帮助的话，就需要去精准地提供指令。一位抖音科技达人就提供了示范，当他给出“给我设计一个减肥餐”的指令后，ChatGPT仅仅只提供了一些模糊的回答。而当他给出自己的身体基本信息和职业，并希望自己能够在多长时间瘦多少，再针对性地制定一周的饮食计划之后，ChatGPT则将上述信息进行了综合分析，最终给出了一个既精确又可视化的回答。甚至，针对上述的信息，还可以要求ChatGPT去列出一个购物清单，甚至针对上述清单发布一个招聘公告，用户便可以一劳永逸地解决“一周减肥餐”的问题。目前来看，这种技术力的进步还存在一些认知壁垒。即用户需要尽量精准地提出自己的需求，并尽量使用AI能够理解的语言，最终才能得到自己想要的答案。如若不然，AI便只能发挥自己作为“聊天机器人”的基本功能，和微软小冰等不会有什么本质差别。请ChatGPT写影评ChatGPT的出色技术力，让不少大厂将其视作未来方向。在海外，Google针对性地推出了人工智能聊天机器人Bard。但在目前的演示和透露出的信息来看，Bard在技术力上似乎还比较孱弱。至少，当Google声称Bard可以更“负责任”的时候，Bard却对用户的问题进行了错误的回答，这一连串事件，使得当天发布会结束后，Google的股价跌去了1000亿美元。微软则是全面拥抱ChatGPT。如毒眸在此前文章中所说，ChatGPT目前能够产生的最直接的应用，就是对搜索引擎的取代。以往，人们需要通过搜索综合信息去分析处理后得到一个答案。但现在，微软宣布推出新版必应搜索引擎和Edge 浏览器，集成了 OpenAI 开发的 ChatGPT 技术。结合了ChatGPT的必应搜索，可以直接了然地针对用户的搜索给出一个最合适的答案。国内大厂下场，进一步加热了这股人工智能热潮。2月7日，百度官宣其类ChatGPT项目名为文心一言（英文名ERNIE Bot），并预计在三月份完成内测。2月8日，阿里巴巴也证实阿里达摩院正在研发类ChatGPT的对话机器人。随后京东也宣布推出类似产品。2月9日，搜狐创始人张朝阳在《星空下的对话》节目中表示，ChatGPT的成功是多年算力的积累，没能力的公司别跳ChatGPT风口，否则消耗资源一场空。有搜索能力的公司，还是要有准备的。如张朝阳所说，在大厂之外，许多并没有技术实力去真正研发AI的公司，则也充当了用户和ChatGPT之间的掮客。ChatGPT的注册是需要海外手机账号的，因此，国内用户想要进入chatgpt体验，必定有不小的门槛。抓住了这一点信息差后，不少中介应用被研发出来，有中文版插件被适当地推出来，还有App可以代为回答问题。最让人大跌眼镜的，则是有相应的商家开始在闲鱼开启了代回答问题，根据不同的问题有不同的收费。据时代财经报道，有商家甚至可以凭借代回答问题月入60万。上次让互联网从业者和大厂们如此兴奋的，还是前年的元宇宙热潮。而相较而言，这次的落地产品的ChatGPT，让吃瓜群众能更实际地感受到概念落地于何处。迈过了这道门槛之后，中国用户的积极性也开始被真正调动起来。调教AI本身是件极有乐趣的事，再将一些娱乐化的表达和梗文化融入其中，ChatGPT便在2B和2C两头通吃，能够在国内如此火爆，也就理所应当了。其实， ChatGPT所代表的AIGC浪潮，早在去年就已经在行业里引发过讨论，但或许是因为绕口的字母缩写不如元宇宙那样玄妙，因此没有引起大规模热议。所谓AIGC，就是人工智能生成内容，对应的则是大众更为熟悉的UGC以及PGC内容。在去年，这一概念作为一种风口或者创业方向正式成型，2020年也被不少人认为是AIGC元年。如同元宇宙和Web3.0一样，这一概念同样起源于硅谷，再逐渐进入到国内。百度是对这一概念较为热衷的大厂。早在去年7月的百度世界大会上，百度CEO李彦宏就曾描绘了一副AIGC的美好前景，“未来十年，AIGC 将颠覆现有内容生产模式，可以实现以‘十分之一的成本’，以百倍千倍的生产速度，去生成 AI 原创内容。”在大会上演示了AI复原《富春山居图》的残卷后，8月，百度依托飞桨、文心大模型的技术创新推出了“AI 作画”系统文心·一格。AIGC在作画领域的落地，引发了微博画手圈的激烈讨论，这一概念在国内互联网迎来第一个小高潮。到9月，红杉资本撰写的《Generative AI: A Creative New World》报告中，判断2015年至2020年间，AI发展进入第二阶段。“用于训练这些模型的计算机增加了6个数量级，其结果超过了手写、语音和图像识别、阅读理解和语言理解方面的人类绩效基准。”并预测“AIGC很快会出现杀手级应用。”两个月后，ChatGPT便正式走向市场。当然，无论元宇宙、web3.0还是AIGC，被热议的背景都是互联网发展整体放缓，大厂需要讲出新故事，投资者则需要看到新的企划书。在后移动互联网时代，元年几乎被量产，但少有把故事讲到第二年的。但这次的AIGC，是少有的第二年就走出了热度的逆袭曲线，自然让元年粉激动不已。相比元宇宙和web3.0等宏大概念，AIGC虽然不够性感，但已经足够具象，更容易达到“少谈些主义，多谈些问题”。还有一个明显的区别是，2020年毒眸和很多文娱从业者讨论元宇宙时，大部分交流还在“形而上”的逻辑里展开，但AIGC对于内容产业的具体影响，如今已肉眼可见。过去很长一段时间里，AI大多应用于对智能机器人的探索，工业化生产和AI搜索引擎，与普通人的生活还相对遥远。但在文娱领域，这种技术的迭代早就让一些文艺工作者产生了“危机感”，当前的社会舆论，也更多围绕着AI对内容产业的作用展开的。早在2015年，阿里影业就推出了编剧机器人——阿里编编，号称“30分钟就能写一个剧本”。结合当时流行的IP浪潮，时任阿里影业副总裁徐远翔还表示，阿里影业在未来或许“不再请专业编剧”，在编剧行业中引起轩然大波。几年过去，虽然完全取代编剧的愿望没有实现，但国内外AI在内容领域的运用确实越发成熟。2021年，阿里影业入股的一家名为海马轻帆的公司，就致力于用AI技术对内容创作规律进行量化研究。目前，该公司已经利用这套系统做出过受过市场检验的作品——2021年快手短剧《契约夫妇离婚吧》和爱奇艺的原创甜宠剧《二十四味暖浮生》，就是通过系统热点监控创作出来的。此外，该公司还有剧本智能评估、剧本写作工具、“小说转剧本”功能等多项技术。在写作之外，去年，Meta公司推出了Make-A-Video人工智能系统。它不仅能通过几个关键词或几行文字生成短视频，该系统还能通过给定的视频或图像，来制作视频。在Meta发布一周内，谷歌也推出了Imagen Video和Phenaki两个应用，前者更加高清，后者则能通过200个词左右的提示词，生成一个长镜头，叙述完整故事。 目前，AIGC显然已经发展到了能高效辅助内容创作的地步，就像海马轻帆创始人刘笑逸曾说的那样，虽然目前AI没有涉及直接创作，但用来帮助普通人创作，做量化分析是完全没问题的。2021年，美国信息技术研究公司Gartner就曾预测，2023年约有20%的内容产品产自生成式AI；到了2025年，生成式AI产生的数据将提升至整个互联网的10%。科技公司Narrative Science的创始人也认为，2030年时，AI会辅助完成九成以上的新闻写作。目前，AIGC的发展处于第四阶段，更快、更强、更便宜的应用开始出现，不仅可能会被广泛应用，还更容易被普通人感知，蓝驰创投投资合伙人石建平认为，未来如果能做到这一点，AIGC就不止停留在一种娱乐方式，会更接近内容生产力的革新。自从互联网出现后，技术应用的迭代越来越快，但我们已经在web2.0里居住里太久。这一次ChatGPT的出现，是突破技术奇点的前奏吗？我们又是否会真正进入下一个互联网纪元？一切还是未知。“AI不会取代你，使用AI的人会”
在某些人眼里，世界上只有两个国家，一个是中国，一个是外国。最近ChatGPT聊天机器人火爆全网，于是有些公知大V就开始带节奏批判和反思，说中国没做出来ChatGPT是体制不行、是AI技术太差等等。看到这些荒谬言论的时候我就想写篇稿子，把根本原因给大家捋清楚。ChatGPT的开发公司是OpenAI，成立于2015年。在最开始的5年里，这个公司的使命是建立推动人类进化的机器智能，不以盈利为目的的。但是理想归理想，现实终究还是现实。在巨大的成本压力下，OpenAI在2019年拿到了微软10亿美元的投资。有钱了之后，就开始全力训练AI大模型。那什么是AI大模型呢？AI大模型的背后是大数据和大算力，将海量数据导入具有几亿量级甚至十万亿量级参数的模型中，机器通过做类似完形填空等任务，深度学习数据中蕴含的特征、结构，最终被训练成具有逻辑推理和分析能力的人工智能。通俗地说，AI大模型相当于做了无数套关于各领域知识练习题、模拟题的超级大脑，深谙各领域知识内在逻辑和解题思路，既能理解人类世界的知识体系，也可能产出新的知识。但是大家要知道，这种大模型的训练是靠钱烧出来的。OpenAI的模型训练成本每次高达200至1200万美元。此外，我们在向ChatGPT提问题的时候，它是基于海量GPU算力来生成回答内容的，以目前过亿的活跃用户数来讲，每月的计算成本可能达到数千万美元甚至更多。所以搞这东西的运维成本简直高的吓人，OpenAI光在去年的净亏损总额就有5.4亿美元，咱先不谈技术，光这么高昂的运维成本就把市面上90%的公司拒之门外。那有些朋友可能会问，腾讯、阿里、百度不差钱，为什么他们没搞出来呢？在OpenAI没火之前，谷歌是人工智能领域最强的公司。相信大家都记得2016年打败人类围棋冠军的阿尔法狗，其背后的AI公司DeepMind，就是被谷歌收购的，所以谷歌的AI技术怎么可能会差呢？既然谷歌的AI技术是最好的，咱也要同样问自己一个问题，为什么最先搞出来ChatGPT的不是谷歌呢？在ChatGPT火了之后，面子上最先挂不住的就是谷歌。面子是小事，重点是ChatGPT给谷歌搜索带来了巨大威胁，谷歌慌了，于是火急火燎的推出了智能聊天机器人Bard。尴尬的是，谷歌在网上发布的Bard宣传视频里，被细心的网民发现Bard关于韦伯太空望远镜问题的回答是错误的，于是引起了美国网民的群嘲，说谷歌Bard低能、技术不行等等，紧接着谷歌市值一夜蒸发7000亿。也就是说，在这场OpenAI与谷歌持续数年的大模型竞争中，谷歌最终铩羽而归。但咱平心而论，谷歌AI技术真的落后于OpenAI吗？肯定不是的，我就给大家举个例子，张三和李四都是饭馆厨子，张三饭馆主要以粤菜为主，李四饭馆主要以川菜为主。你让粤菜厨子做川菜，做出来的味道能有川菜厨子正宗吗？我这话的意思也就是说，大家各自擅长和专研的领域不同，没必要啥新鲜东西出来都要带一波反思节奏，要知道，全世界没有一个公司的模型可以在所有方面都擅长。放到国内公司身上也是一样的道理，国内公司能做出来吗？肯定能，最近阿里达摩院正在研发这种对话机器人，目前处于内测阶段。华为已经研发出了鹏城盘古大模型。百度版ChatGPT文心一言也已官宣，三月完成内测，即将向公众开放，ChatGPT相关技术，百度都有。正因为GPT的技术都不是新的，技术门槛不具备垄断性，所以百度、谷歌也可以通过原有的技术积累，迅速跟进推出自家的聊天机器人。当然了，谷歌和百度做出来的智能水平肯定落后于OpenAI，刚才粤菜川菜的道理也讲了，术业有专攻，没有一个公司的模型可以在所有方面都擅长。目前业界形成的共识是，类似产品，全世界所有公司和OpenAI的差距至少两年以上。国内公司和OpenAI的差距主要还是体现在芯片方面，因为要解决算力问题，就需要突破高端GPU算力卡脖子的现状。大家也都知道，去年英伟达最先进、也是最稀缺的GPU――A100和H100已经被断供了。除了芯片，相比ChatGPT，国内数据量和模型都会更多，没什么太大差距。需要解决的问题是如何把人类的知识更好的接入，把基础大模型本身的威力释放出来。在这方面，我们面临的困难要比美国更多。因为我们所处理的是中文语言，由于中文语言丰富多彩，大多都是象形词，每一个词它都有很多意思。而英文是解释性的，相较来说词语也不是特别丰富。语言对话模型训练，需要让机器对文字产生理解，英语比中文稍微容易一些。所以对于我们国内公司来说，他们研发时需要的语言模型要更难一些。做研发不仅需要技术人员的情怀和坚持，更需要资本的长期支持。国内很多大企业很早就开始了相关技术探索，但做一段时间后就会有更务实的营收考量。不是每家企业都能像OpenAI那样没有盈利坚持5年，不是每家企业都有机会碰到个财神爹微软，不是每家企业都能像OpenAI那样，一年可以承受5.4亿美元的净亏损总额，这是一个短期利润和长期价值的博弈过程。
解剖chatgpt背后的核心技术 chatgpt会不会成为行业 终结者
解剖背面,解剖c7,解剖全程,解剖2pacChatGPT革命，掀起了全球科技竞赛的巨浪。据报道，因为ChatGPT大热，三星、SK 海力士高带宽内存接单量也大增，最新的 HBM3 解决方案价格已经翻了 5 倍。国外的ChatGPT还没弄明白，国内的“文心一言”已经开始行动了。最近澎湃新闻、大众日报、上游新闻、封面新闻、大象新闻、每日经济新闻等新闻平台，钛媒体、新浪财经、证券之星、电脑报、Tech星球、36氪等财经媒体都轮番宣布接入百度“文心一言”。除了媒体外，携程、爱奇艺、集度、金蝶、智联等企业也加入文心一言生态圈。甚至连少林寺都宣布介入了“文心一言”。不仅是百度，阿里、京东、网易、小米等一线大厂也紧随其后，纷纷承诺了对ChatGPT的投入和开发。说到底，ChatGPT的火爆还是引发了许多人的思考，其中就包括习惯“观望”的互联网大厂。但对于市场的普遍观点来说，算法训练是一件没有办法弯道超车的事情。同时也可以具体到国内的技术发展上，第一时间便寻求变现或是以能够看得见的变现为投入基础，一直是国内普遍存在的缺点。这种想法从某种程度上堆高了大厂的投资收入，但也压垮了国内众多行业深度发展起来的低线。也可以说，国内创业公司对风险超强的把控，以及经久不息赚快钱的心态，让越来越多的新兴行业都有了一个“能看到头”的未来。不过，对于国内厂商来说当下最关键的是，如何确定一个具体的应用场景。一、搜索引擎是中国AI的新起点？搜索引擎的ChatGPT之争将难以避免。谷歌2022年Q3财报显示，搜索引擎的广告收入占其广告收入的72.57%、总收入的57.23%。搜索引擎在广告层面的收入，显而易见。紧接着，微软(MSFT.US)于北京时间2月8日宣布推出由OpenAI提供技术支持的最新版Bing（中文名“必应”）搜索引擎和Edge浏览器。一夜之间，Bing和Edge浏览器在AppStore下载量猛增，Bing的下载量已经上升到AppStore免费应用榜中的前十名。此时，根据Statcounter GlobalStats数据显示，2022年全球搜索引擎市场份额中，谷歌为92.42%，必应市场份额为3.45%。在微软企图通过OpenAI重新对抗昔日的老对手谷歌，而引发的ChatGPT争夺战之时，国内互联网巨头对于ChatGPT已经从关注转向发展。截至目前，从相关技术到项目名称再到开放日期，百度是公布信息最明确的国内科技公司。作为在人工智能和自然语义处理领域积累最多的中国互联网公司，百度早就布局了深度学习大模型“飞桨”，甚至用通用AI芯片“昆仑芯”进行训练。这些是百度训练“ChatGPT”的基本环境和前提。不仅如此，据悉，百度CEO李彦宏2023年一季度OKR关键任务为“引领搜索体验的代际变革”，这意味着百度搜索或将全线接入文心一言，搜索产品将迎来颠覆性变化。此外，近期有媒体报道称，字节正悄悄准备重启已经关停了两年的悟空搜索，如果对ChatGPT产品与搜索工具的关系进行想象，不难看出字节同样对ChatGPT的“兴趣”。很显然，当一大堆AI公司都在梦想着造出自己的ChatGPT之时，搜索引擎巨头们则希望用其彻底改造搜索引擎行业。结合来看，在广泛的应用场景之下，即时的搜索工具似乎是弥补ChatGPT“离线模式”的不足，亦或者将ChatGPT赋能搜索工具提高搜索引擎的营收，而这些都成为了当下互联网大厂角力的根本原因。在众多搜索引擎玩家纷纷宣布踏入“搜索引擎+ChatGPT”的当下，微软已经发起了攻势。北京时间2月8日一早，“新必应”上线，简介是：“提出实际问题。获取完整的答案。”与互联网初代所不同，进入移动互联网时代后，每一个移动端的App几乎都是一座信息“孤岛”。也是在众多内容社交平台间断性爆火的背景下，国内搜索引擎使用率开始下滑。根据CNNIC发布的《第50次中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2022年6月，我国搜索引擎用户规模达7.88亿，较2021年12月减少737万，占网民整体的78.2%，2020年6月，我国搜索引擎用户的使用率为81.5%。两年时间，搜索引擎网民使用率同比下降3.3%。如果说内容方在过去需要依赖搜索引擎，那么如今就是搜索引擎需要依靠众多APP来实现自身以外的内容扩充。可以说，为了完善自身的内容池，搜索引擎还需要进一步解决自身与APP之间的“壁”。经过各大行业对ChatGPT长达三个多月的关注，C端更是对“AIGC”充满了想象，那么在如此内卷的赛道中，互联网大厂除了对“文本生成”类应用场景具有“幻想”以外，是否存在着更“高阶”的应用场景呢？谁能成为中国版的ChatGPT？人工智能的技术栈可以分为四层：芯片层、框架层、模型层和应用层。只有千亿参数规模以上的大模型，才可能出现“突现能力”，而具备“突现能力”的大模型是ChatGPT得以诞生的必要条件。训练一个千亿的大模型是对算力、算法、算据的全流程考验。公开资料显示，ChatGPT的前身GPT-3参数量达到了惊人的1750亿，训练一次所要消耗的成本就高达近8400万元人民币。2022年谷歌研究院联合DeepMind和斯坦福大学发表论文，研究了谷歌、DeepMind和OpenAI的5个语言模型系列的8个“突现能力”，得出结论：只有模型达到GPT3的规模， 即参数大于1000亿， 模型才有可能形成“突现能力”。国内大厂能不能做出ChatGPT？先发条件就是是否拥有千亿参数规模的大模型。先看呼声最高的百度。“文心一言”被很多人认为是“最可能的ChatGPT国产替代”。百度文心是“纯粹”的自然语言模型，有2600亿参数规模的ERNIE 3.0 Titan的训练框架， 训练输入都是结构化的文本内容。根据官方2022年的公开资料，ERNIE 3.0 Titan模型和GPT3.0模型在知识问答数据集上的对比效果，准确率比GPT3.0高8%。此外，百度还有上文提到的全栈打通的Paddle训练框架生态，对标的是PyTorch和TenserFlow。但百度的问题是，在算法、算力、数据、场景上都非常理想，但在“产品”上还有差距。核心搜索业务过于强势，以及技术思维影响过大，导致了其他产品能力有点变形。再看阿里。近日，阿里也公布了申请的“人机对话及预训练语言模型训练方法、系统及电子设备”专利。另据天眼查显示，阿里巴巴达摩院（杭州）科技有限公司发生工商变更，注册资本由1000万人民币增至3亿人民币，增幅高达2900%，持续投入人工智能（AI）等底层技术。2022年9月，阿里发布最新大模型“全家桶”――通义M6。公开资料里能看到，M6的训练数据包括300GB文本和2TB图像， 作为对比，GPT3.0用了45TB文本训练，华为的盘古号称用了40TB， 而阿里的M6训练数据少的可怜。而且M6的带头人杨红霞已经在2022年9月离职，未来 M6走向何方，也要打个问号。科技公司华为也一直被关注。华为2020年开始在大模型布局，2021年发布了鹏城盘古大模型。盘古NLP大模型和百度文心一样，都是“纯粹”的自然语言大模型，宣称有2000亿参数。最后看腾讯。BATH四巨头中，腾讯的千亿级别大模型最晚发布。去年4月，腾讯才对外公布了“混元”AI大模型的研发进展。混元大模型的能力，被强调的是跨模态的“文本-视频”的理解和检索，也就是主要是视频相关。另外京东云旗下言犀人工智能应用平台宣布推出了产业版ChatGPT：ChatJD，并公布了ChatJD的落地应用路线图“125”计划。三、国产AIGC还不够“万能”事实上，仅仅是从本土发展来看，AIGC产业链的发展算不上缓慢。据量子位AIGC图谱显示，从上游的数据供给、开源算法，中游的行业玩家以及下游的包括文字、图像、视频、音频、游戏等应用场景，关于AIGC的一条初步产业链已经悄然形成，产业生态的完善也为后期的发展奠定了基础，而在不同的应用场景下，已出现了一批代表性的玩家。需要注意的是，在国内，大多数AIGC的应用场景几乎都聚焦在内容侧。首先，这是一个短期利润和长期价值的博弈过程。AIGC烧钱的程度，并不亚于互联网发展的初期。小冰CEO李笛举过一个例子：若用ChatGPT的方法，以小冰框架当前支撑的对话交互量计算，每天成本将高达3亿元，一年成本超过1000亿元。AIGC需要一定的工程技术，除了具备固定流动资金的大厂，创业公司即便对应用场景具有清晰的发展路径，也几乎很难按照OpenAI的路径发展。其次，国内AIGC的生态环境相对来说更独立。在长期投入的产品上，无论是创业公司亦或是大多数的大厂，几乎都是专注垂直赛道的场景应用。于是对于国内而言，渴望以最快的速度赶超海外的同时，大多数的AIGC业务其实还处于发展的边缘地带。此外，据了解，GPT-3的模型参数不开源，仅以付费API（应用程序编程接口）的形式提供给海外用户。基于此，我们需要清醒认知到的是，现在国内仅仅是处于正在开启智能时代大门的初期，距离生产力的革命还有很远的路要走。最后，在相关法规尚未形成之时，即便再心急，也可能会功亏一篑。根据第一财经报道，中国初创公司元语智能在2月3日上线了中国首个“ChatGPT”，名叫ChatYuan，但上线后不久，ChatYuan界面就显示“涉嫌违反相关法律法规和政策，已暂停服务”。这显示了ChatGPT在中国应用的风险，审查机制及与之相关的合规问题。ChatGPT在提供回答时不会避开在中国较为敏感的问题。参考资料：郭静的互联网圈：ChatGPT爆红，百度、搜狗、360等搜索引擎尴尬吗？华进知识产权：ChatGPT“中国化”，正在进行中......剁椒TMT：“按ChatGPT模式做AI，我们一天成本要3亿”新京报：“中国版ChatGPT”将花落谁家？中国科学报：ChatGPT火了！国内AI风往哪儿吹举报/反馈
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chatgpt,chatgpt官网,chatgpt怎么用,chatgpt安装图片来源@视觉中国文｜毒眸去年在行业内小范围火过一阵子的ChatGPT，最近突然又火了。在互联网上，除了关注行业的投资者们一直在测试ChatGPT的上限之外，本来与行业距离较远的人群也都加入了这场声势浩大的AI测试当中。广告行业的让ChatGPT写策划案，体制内的让ChatGPT写材料和发言稿，媒体让ChatGPT写新闻，影视行业的，则试图让ChatGPT写小说和剧本，甚至因此一劳永逸，直接让AI给写好的剧本再写个行业评估和影评。与之有关的，则是国内大厂的争相入局，相比去年末的小范围狂欢，Chatgpt目前的全民热潮，大有一股再造元宇宙风潮的气势。更何况，相比于普通人看不见摸不着的元宇宙，Chatgpt还有着不小的可互动性。用户只需输入相应的文字，就能感受一下被称之为未来的科技。当然，这股席卷各行业的热潮，还是在一些戏谑性的话语下停了下来，“AI不能背锅”使得他无法取代人类的核心竞争力等等描述，让人类在被AI取代的焦虑下轻松了一下。更何况，以目前AI的成熟度而言，不少人还是可以且放下心的。去年12月，ChatGPT第一次出圈时，用户量还不过百万。最先开始注意到这款由OpenAI推出的聊天机器人的，还仅仅是一些投资经理，和试图让ChatGPT写代码的程序员。彼时，让第一批体验者们感觉到欣喜的是，ChatGPT能够结合上下文连贯地理解用户的问题，而非死板地逐字逐句地去解答疑问。ChatGPT还能从人类已知的事物中进行总结和归纳，在百科全书方面发挥了极大的作用。甚至，只要人类的引导足够精准，还能去一步一步地写程序指令或者小说和剧本。ChatGPT写小说或许是受限于人类的引导水平，也或者是AI需要在更多的对话中去成长。在这一阶段，ChatGPT明显地表现出了不足，比如回答一些问题时，会直接以自己是AI无法回答某类问题而拒绝，又或者在一些常识性的问题上犯错误等等。虽然从当时的角度来看，AI时代的来临本身就是迟早的事情，但让人意外的还是，ChatGPT仅凭两个月就获得了1亿用户，成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序，相比之下，Tiktok达到这一目标用了9个月。在国内，ChatGPT也掀起了社交网络的讨论热潮，且不局限于技术发烧友和投资者当中，而是扩散到了各行各业。疑问由此而来，ChatGPT，为什么又火了？首先，是ChatGPT本身技术力的进步。毒眸在体验后发现，对ChatGPT提问2个月前相似的问题，ChatGPT给出了完全不一样的回答。尽管这样的回答仍然不够完美，但在用户的体验上却更进了一步。用它自己的话说，是OpenAI将单层transformer架构升级成了多层transformer架构，并使用更大的数据集进行训练，从而增加了ChatGPT的知识储备和语言生成能力。因此可以回答更复杂和全面的问题，提供更精准和有价值的信息。这种技术力的进步，使得ChatGPT可以在相对模糊的指令下也能够提供一定的答案。当然，指令越模糊，回答也就越模糊。想要AI帮助人类去提供更多的帮助的话，就需要去精准地提供指令。一位抖音科技达人就提供了示范，当他给出“给我设计一个减肥餐”的指令后，ChatGPT仅仅只提供了一些模糊的回答。而当他给出自己的身体基本信息和职业，并希望自己能够在多长时间瘦多少，再针对性地制定一周的饮食计划之后，ChatGPT则将上述信息进行了综合分析，最终给出了一个既精确又可视化的回答。甚至，针对上述的信息，还可以要求ChatGPT去列出一个购物清单，甚至针对上述清单发布一个招聘公告，用户便可以一劳永逸地解决“一周减肥餐”的问题。目前来看，这种技术力的进步还存在一些认知壁垒。即用户需要尽量精准地提出自己的需求，并尽量使用AI能够理解的语言，最终才能得到自己想要的答案。如若不然，AI便只能发挥自己作为“聊天机器人”的基本功能，和微软小冰等不会有什么本质差别。请ChatGPT写影评ChatGPT的出色技术力，让不少大厂将其视作未来方向。在海外，Google针对性地推出了人工智能聊天机器人Bard。但在目前的演示和透露出的信息来看，Bard在技术力上似乎还比较孱弱。至少，当Google声称Bard可以更“负责任”的时候，Bard却对用户的问题进行了错误的回答，这一连串事件，使得当天发布会结束后，Google的股价跌去了1000亿美元。微软则是全面拥抱ChatGPT。如毒眸在此前文章中所说，ChatGPT目前能够产生的最直接的应用，就是对搜索引擎的取代。以往，人们需要通过搜索综合信息去分析处理后得到一个答案。但现在，微软宣布推出新版必应搜索引擎和Edge 浏览器，集成了 OpenAI 开发的 ChatGPT 技术。结合了ChatGPT的必应搜索，可以直接了然地针对用户的搜索给出一个最合适的答案。国内大厂下场，进一步加热了这股人工智能热潮。2月7日，百度官宣其类ChatGPT项目名为文心一言（英文名ERNIE Bot），并预计在三月份完成内测。2月8日，阿里巴巴也证实阿里达摩院正在研发类ChatGPT的对话机器人。随后京东也宣布推出类似产品。2月9日，搜狐创始人张朝阳在《星空下的对话》节目中表示，ChatGPT的成功是多年算力的积累，没能力的公司别跳ChatGPT风口，否则消耗资源一场空。有搜索能力的公司，还是要有准备的。如张朝阳所说，在大厂之外，许多并没有技术实力去真正研发AI的公司，则也充当了用户和ChatGPT之间的掮客。ChatGPT的注册是需要海外手机账号的，因此，国内用户想要进入chatgpt体验，必定有不小的门槛。抓住了这一点信息差后，不少中介应用被研发出来，有中文版插件被适当地推出来，还有App可以代为回答问题。最让人大跌眼镜的，则是有相应的商家开始在闲鱼开启了代回答问题，根据不同的问题有不同的收费。据时代财经报道，有商家甚至可以凭借代回答问题月入60万。上次让互联网从业者和大厂们如此兴奋的，还是前年的元宇宙热潮。而相较而言，这次的落地产品的ChatGPT，让吃瓜群众能更实际地感受到概念落地于何处。迈过了这道门槛之后，中国用户的积极性也开始被真正调动起来。调教AI本身是件极有乐趣的事，再将一些娱乐化的表达和梗文化融入其中，ChatGPT便在2B和2C两头通吃，能够在国内如此火爆，也就理所应当了。其实， ChatGPT所代表的AIGC浪潮，早在去年就已经在行业里引发过讨论，但或许是因为绕口的字母缩写不如元宇宙那样玄妙，因此没有引起大规模热议。所谓AIGC，就是人工智能生成内容，对应的则是大众更为熟悉的UGC以及PGC内容。在去年，这一概念作为一种风口或者创业方向正式成型，2020年也被不少人认为是AIGC元年。如同元宇宙和Web3.0一样，这一概念同样起源于硅谷，再逐渐进入到国内。百度是对这一概念较为热衷的大厂。早在去年7月的百度世界大会上，百度CEO李彦宏就曾描绘了一副AIGC的美好前景，“未来十年，AIGC 将颠覆现有内容生产模式，可以实现以‘十分之一的成本’，以百倍千倍的生产速度，去生成 AI 原创内容。”在大会上演示了AI复原《富春山居图》的残卷后，8月，百度依托飞桨、文心大模型的技术创新推出了“AI 作画”系统文心·一格。AIGC在作画领域的落地，引发了微博画手圈的激烈讨论，这一概念在国内互联网迎来第一个小高潮。到9月，红杉资本撰写的《Generative AI: A Creative New World》报告中，判断2015年至2020年间，AI发展进入第二阶段。“用于训练这些模型的计算机增加了6个数量级，其结果超过了手写、语音和图像识别、阅读理解和语言理解方面的人类绩效基准。”并预测“AIGC很快会出现杀手级应用。”两个月后，ChatGPT便正式走向市场。当然，无论元宇宙、web3.0还是AIGC，被热议的背景都是互联网发展整体放缓，大厂需要讲出新故事，投资者则需要看到新的企划书。在后移动互联网时代，元年几乎被量产，但少有把故事讲到第二年的。但这次的AIGC，是少有的第二年就走出了热度的逆袭曲线，自然让元年粉激动不已。相比元宇宙和web3.0等宏大概念，AIGC虽然不够性感，但已经足够具象，更容易达到“少谈些主义，多谈些问题”。还有一个明显的区别是，2020年毒眸和很多文娱从业者讨论元宇宙时，大部分交流还在“形而上”的逻辑里展开，但AIGC对于内容产业的具体影响，如今已肉眼可见。过去很长一段时间里，AI大多应用于对智能机器人的探索，工业化生产和AI搜索引擎，与普通人的生活还相对遥远。但在文娱领域，这种技术的迭代早就让一些文艺工作者产生了“危机感”，当前的社会舆论，也更多围绕着AI对内容产业的作用展开的。早在2015年，阿里影业就推出了编剧机器人——阿里编编，号称“30分钟就能写一个剧本”。结合当时流行的IP浪潮，时任阿里影业副总裁徐远翔还表示，阿里影业在未来或许“不再请专业编剧”，在编剧行业中引起轩然大波。几年过去，虽然完全取代编剧的愿望没有实现，但国内外AI在内容领域的运用确实越发成熟。2021年，阿里影业入股的一家名为海马轻帆的公司，就致力于用AI技术对内容创作规律进行量化研究。目前，该公司已经利用这套系统做出过受过市场检验的作品——2021年快手短剧《契约夫妇离婚吧》和爱奇艺的原创甜宠剧《二十四味暖浮生》，就是通过系统热点监控创作出来的。此外，该公司还有剧本智能评估、剧本写作工具、“小说转剧本”功能等多项技术。在写作之外，去年，Meta公司推出了Make-A-Video人工智能系统。它不仅能通过几个关键词或几行文字生成短视频，该系统还能通过给定的视频或图像，来制作视频。在Meta发布一周内，谷歌也推出了Imagen Video和Phenaki两个应用，前者更加高清，后者则能通过200个词左右的提示词，生成一个长镜头，叙述完整故事。 目前，AIGC显然已经发展到了能高效辅助内容创作的地步，就像海马轻帆创始人刘笑逸曾说的那样，虽然目前AI没有涉及直接创作，但用来帮助普通人创作，做量化分析是完全没问题的。2021年，美国信息技术研究公司Gartner就曾预测，2023年约有20%的内容产品产自生成式AI；到了2025年，生成式AI产生的数据将提升至整个互联网的10%。科技公司Narrative Science的创始人也认为，2030年时，AI会辅助完成九成以上的新闻写作。目前，AIGC的发展处于第四阶段，更快、更强、更便宜的应用开始出现，不仅可能会被广泛应用，还更容易被普通人感知，蓝驰创投投资合伙人石建平认为，未来如果能做到这一点，AIGC就不止停留在一种娱乐方式，会更接近内容生产力的革新。自从互联网出现后，技术应用的迭代越来越快，但我们已经在web2.0里居住里太久。这一次ChatGPT的出现，是突破技术奇点的前奏吗？我们又是否会真正进入下一个互联网纪元？一切还是未知。“AI不会取代你，使用AI的人会”
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