ChatGPT爆火！引领潮流or收割韭菜？
作者/星空下的烤包子
编辑/菠菜的星空
排版/星空下的冰糖葫芦
最近，ChatGPT这个神器，火的一塌糊涂，可谓是搅动了人工智能的一池春水。
简单来说，ChatGPT就是由人工智能研究实验室（OpenAI）发布的一款聊天机器人模型，去年11月正式推出，通过自然语言处理工具，能够真正像人类一样聊天交流。两个月用户量直接突破一亿，可以说它像病毒一样快速传播。
ChatGPT传播力惊人
资本市场自然不会放过这样的机会，二级市场也展开了一轮对ChatGPT的“抢筹“，ChatGPT概念指数上线5天就已经上涨20%，一些个股股价真的是温暖了投资者的心。就比如云从科技（688327）春节后的六个交易日，累计涨幅高达104%，汉王科技（002362）直接六连板，彷佛天空才是它的极限。
汉王科技股价变动
笔者也去亲测了一下ChatGPT，发现它和之前的一些机器聊天软件相比，越来越让笔者感觉不到聊天的对象是机器人了，情商高、客观、知识面广，是印象最深刻的三个关键词。
而不少人更是拿ChatGPT整出了花活，比如美国有学生用ChatGPT拿下了全班最高分，ChatGPT通过了谷歌L3工程师入职测试，可以拿下超过15万美元的年薪。
而且，ChatGPT最近已经开始商业化的道路。OpenAI即将推出付费订阅版的ChatGPT Plus，每月收费20美元，拥有更好的功能性体验。
在这AI时代的浪潮下，甚至已经有不少狂热分子高喊：ChatGPT将颠覆移动互联网。仅仅还在起步阶段的ChatGPT，未来是否还能保持热度，让我们今天一探究竟。
一、突破式创新，开启新纪元
如果我们把创新进行分类，主要有突破式创新和渐进式创新，笔者认为ChatGPT更属于前者。
其实，纵观ChatGPT发展历程，你就可以发现从最初的机器学习开启了人工智能浪潮，再到后来神经网络算法的普及，之后其被更先进的Transformer算法取代，再迭代至如今的ChatGPT，罗马不是一天就能建成的。
ChatGPT发展过程
而ChatGPT表现得如此像人类的背后，离不开更先进的训练模型、更海量的训练数据。它背后的OpenAI也逐渐被人们所熟知，这家公司可大有来历。
成立于2015年的OpenAI，马斯克也是联合创始人之一，公司的科研人员也将大部分研究成果开源共享，减少资源浪费。2018年，由于马斯克的另外两家公司（特斯拉和SpaceX）正逐步加大在人工智能方面的投入，为避免未来可能发生的利益冲突，马斯克最终离开了OpenAI的董事会。
马斯克声称没有密切参与OpenAI工作
但是离开归离开，创新的种子在OpenAI已经逐渐开花。如今的OpenAI，已经是营收超过8000万美元的公司。根据OpenAI自己的预测，随着聊天机器人的大火，预计今年和明年的营收分别增长到2亿元和10亿元，实现了0-1的阶跃。
二、鹿死谁手，静观其变
ChatGPT的大火，也让不少科技巨头坐不住了。就在上周末，搜索引擎微软Bing已经将ChatGPT集成进去了，新版的界面不是一条细长的搜索栏，而是一个尺寸更大的聊天框。毕竟，微软与OpenAI签的是“独家供应”，关系绑定地更紧密。据小道消息，百度也将在下个月上线新版搜索引擎。
新版Bing界面（图片来自网络）
此外，谷歌还向研发ChatGPT竞品的AI创企Anthropic投资了约3亿美元（创始人原来还曾经是OpenAI的副总裁），以此来应对微软带来的全面威胁，谁都不想AI的大蛋糕被别人分走一块。
生成式AI赛道融资情况
那科技巨头们如何利用ChatGPT更好地赚钱呢？笔者能告诉你的是，要充分打开想象空间。
从去年11月ChatGPT到今年2月初，从巨头们的动作来看，他们已经在2C（订阅收费）和2B（与微软应用整合）领域开启商业化探索，商业变现的速度在加快。订阅收费笔者就不多说了，20美元/月的订阅服务就是证明。
关于OpenAI和微软的整合，微软已经官宣将专注于将各类工具加速推向市场，实现OpenAI 的工具商业化，ChatGPT也将被整合到Bing搜索引擎、Office全家桶、Azure云服务中。
这样一来，利用强大的自然语言处理系统，在Bing中可以更好地识别关键字，在Office中帮助用户快速生成个性化文本，提升使用者的智能办公体验。Meta未来将向OpenAI支付数百万美元，帮助ChatGPT为Facebook和Instagram生成创作者内容。
三、爆火的背后，核心是什么
不少人都惊叹于ChatGPT的内容生成能力和免费开发的特性，这也让不少玩家有了一夜暴富的想法，据专业机构统计，ChatGPT概念领域目前约有250家初创公司，看来大家都不想在AI时代输在起跑线上。
那我们必须要思考，要在这条万亿赛道上起飞，核心竞争力是什么？
笔者觉得，一方面，技术本身就是最好的护城河。俗话说模型是AI的灵魂。参数量越大，模型越复杂，预测结果就越精确。举个栗子，训练1750亿参数语言大模型GPT-3，需要有上万个 CPU/GPU24小时不间输入数据，这绝对是一个“烧钱”的游戏。
除了模型的可靠性是关键，如何更好的找到应用落地，也是重中之重，毕竟选择比努力更重要。基于ChatGPT系统所衍生出的代码创作、对话类搜索引擎、交互式虚拟人等新兴业务可能得到越来越广泛的应用。
但是，有了ChatGPT也不是万事大吉，我们也要关注这种生成式AI剽窃人类作品版权的可能性，法律和道德风险肯定要和技术做好衔接和配套。
但无论如何，生成式AI的潘多拉魔盒已经打开，就一去不复返了。
注：本文不构成任何投资建议。股市有风险，入市需谨慎。没有买卖就没有伤害。