来源：媒体滚动
来源：21世纪经济报道
编者按
ChatGPT潮涌
微软追加投资数十亿美元的公司OpenAI，及其推出仅两个月用户便破亿的爆款应用ChatGPT，成为科技行业最新的宠儿。作为AI聊天机器人，ChatGPT不仅拥有远超预期语言能力，甚至还能进行专业性较强的写研报、做投顾。ChatGPT背后的价值让全球资本市场闻风而动，寻求这一人工智能新应用下的商业空间。折射到A股市场，ChatGPT同样掀起一轮炒作浪潮。ChatGPT将会带来哪些影响？拭目以待。
ChatGPT概念在资本市场继续滚烫。
2月6日，汉王科技（.SZ）拿下春节后的六天六板，云从科技（.SH）、海天瑞声（.SH）等概念股也纷纷大涨，二者年初至今的股价累计涨幅也分别达到了%和%，两个月前ChatGPT引发的狂欢，在兔年伊始，蔓延至资本市场。
年12月，美国AI科技公司OpenAI推出聊天机器人ChatGPT，上线五天注册用户数就突破百万，上线两个月之后直接破亿，成为史上增长最快的消费者应用。
回归产业现实，在机器理解内容领域几乎已经走到尽头的今天，亏损和内卷成为各大AI科技公司逃不开的话题，即使是上一波AI浪潮中独立创业公司的佼佼者，“AI四小龙”们的日子也颇为艰难。
1月30日，“AI四小龙”之一的云从科技发布年全年业绩预告，年全年预计增亏，归属于上市公司股东的净利润为亏损7.85亿到9.34亿，同比扩大24.18%至47.75%，按照云从科技在招股书中的测算，要到年才能实现盈利。
对于高投入、长周期的科技行业，盈利与否或许可以先放在一边，但如果失掉了最重要的想象空间，市场的耐心很快就会消散。股价上的反应也很直观，从登陆科创板的年5月到年12月，云从科技股价从37块一路跌到15块。
ChatGPT的出现让AI行业柳暗花明，短短两个月时间，云从科技股价已经几乎“满血复活”，无论是二级市场还是投研机构，AI行业第二春的到来似乎已毋庸置疑。
“机器才刚刚开始善于创造有意义和美丽的东西。”红杉在年9月的一篇文章中说得很贴切。
ChatGPT之所以拥有如此威力，是因为这是AI首次向大众展示了远超预期的语言能力，连续对话、质疑不合理提问以及熟练使用互联网黑话等等，造就了ChatGPT堪称上瘾的交互体验。
ChatGPT甚至能够产出“非常出色”的内容，这是之前AI从未展现出的能力。
对于要求并不苛刻的内容，比如广告软文、新闻快讯等，ChatGPT已经可以达到逻辑严密思路清晰的程度。许多程序员让ChatGPT代写基础的代码，高中生甚至大学生们拿ChatGPT创作的论文提交作业，这随即也引发教育系统的担忧。
ChatGPT的研发逻辑是“大力出奇迹”，靠不断堆叠大数据和算力让AI自我学习进步，这也意味着ChatGPT强大功能背后是沉重的成本负担。
2月1日，OpenAI宣布将推出ChatGPT的试点订阅计划ChatGPTPlus，定价每月20美元，未来几周内，ChatGPTPlus将率先在美国国内推出，之后将拓展至其他国家。
其它AIGC赛道玩家也在积极探索，以主打“AI生成文案”的AIGC独角兽Jasper为例，其可自动生成Instagram标题，编写TikTok视频脚本、广告营销文本等内容，公司在成立的年，营收就达到了万美元，并收获7万名用户，客户包括IBM、爱彼迎等。
伴随ChatGPT在全球市场的流行，其在内容深度搜索中的突出表现引发了市场对其是否能替代传统搜索引擎的广泛讨论。
ChatGPT发布的年12月，谷歌CEOSundarPichai在公司内部发布了“红色警报”，要求多个团队集中精力，解决ChatGPT对该公司搜索引擎业务构成的威胁，同时批准了在谷歌搜索引擎中加入AI聊天机器人的计划。
虽然ChatGPT优化了问题与答案生成间的匹配精准度，用户体验远好于传统搜索引擎，但受制于模型训练方式，ChatGPT数据难以实时更新，ChatGPT产出内容的准确性也难以满足要求，另外，根据中信证券测算，ChatGPT生成一条信息的成本为目前传统搜索引擎的3至4倍，这也成为AIGC颠覆传统搜索引擎的掣肘。
1月23日，微软向OpenAI追加投资数十亿美元，将其AI工具整合进Bing搜索引擎、Office全家桶、Azure云服务、Teams聊天程序等一系列产品中。
除了微软和谷歌两大科技巨头外，Meta也表示将向OpenAI支付数百万美元，帮助ChatGPT为Facebook和Instagram生成创作者内容；近期，亚马逊AWS也成立了工作组，意图拓展ChatGPT等AI工具对企业的工作职能。
“最初在模型这一层只有最大的几个科技公司投入得起，像OpenAI、Stability等公司资金雄厚，技术投入上不弱于海外大厂，同时较早进行产品化并建立开放生态，在过去一年多的时间中催化了一系列的行业应用和创业公司，这一点国内确实在短时间内还有所不及，无论从应用的开发还是到资本市场
“但实际深入到应用落地和创业公司上，我们感觉差异并没那么大。很多国内的早期公司已经在快速应用AIGC的能力，和客户需求结合得还是比较紧密的。目前，预训练大模型领域的开源生态建设得也很好，中国的创业公司也能够较好地用上海内外大厂的技术。”易然补充道。
尽管ChatGPT仍然保有领先优势，但国内的AI企业也不是没有机会。
一方面，ChatGPT目前并未开源，商业模式不清晰，同时其运营过程又需持续产生高额成本，影响其生态的快速膨胀，对于国内的AI科技公司无疑留出应对的时间和空间，同时也给其他产业链参与者提供了机会。
另一方面，ChatGPT目前技术水平仍未达到理想状态，产品迭代及生态建立仍需一些时间，盈利兑现也需要时间。
在大的AIGC产业生态体系中，大致可以分为基建、模型和应用三层。
在基建端，数据、算力、算法是三大主要基础设施，相关厂商包括云服务商和AI芯片公司等，负载着生成式AI模型的训练和推理，需要基于优秀的机器学习算法和强劲的算力，通过海量的数据训练，让AI学会“思考”。
模型层即垂直化、场景化、个性化的模型和应用工具，ChatGPT便属于此类；应用层则是面向C端用户的文字、图片、音视频等内容生成服务，如前期大火的AI绘画产品。
目前，国内大多数公司正在向虚拟人、AIGC等概念——即应用层创新靠拢，而基建层和模型层的发力则主要在各个大厂。
其中，早早押注AI的百度无疑是竞争势头最强的一个，核心在于维护其搜索领域护城河，在下一代搜索引擎市场中抢先占据有利地位，同时，大量搜索引擎业务的问答样本也成为百度在AIGC时代逐鹿的重要优势。
而京东、阿里、拼多多则更多是从智能客服方向切入，字节跳动也在逐渐入局AIGC，并将生态场景在内部进行应用，从原来今日头条的UGC（用户生产内容）逐步迁移向AIGC。
“如果现在只想做一个‘Metoo’的模型层公司，这扇机会大门肯定是渐渐关上了，哪怕是专注于中文和中国领域的价值也有限”，易然表示。
国内大厂在推出ChatGPT竞品时也存在诸多挑战，业内分析指出，国内缺少基础模型，没有模型迭代积累；除百度有天然用户搜索问答训练样本外，其他公司数据较为缺少；另外，ChatGPT发展过程中对于数据处理、清洗、标注、模型训练、推理加速等方面均具有技术难点，国内缺少技术积累。但易然认为，模型训练成本在可预计的将来仍会不断降低，同时随着诸多大厂乃至Stability等创业公司不断参与和推动模型层开源，开源程度将得到提升。
