2022年11月30日，微軟旗下的OpenAI發布ChatGPT，5天內涌入100W用戶。

　　他擁有持續的上下文對話能力，同時支持文章寫作、詩詞生成、代碼生成等能力。

　　這個與Siri、小愛、小度、小冰等完全不在一個level的聊天機器人，被認為是“通用型人工智能”的開端。

　　面對它的誕生，有人歡喜有人愁。微軟和谷歌短兵相接，國內的百度、阿里等AI大廠們也在緊繃著弦加速攻堅。

　　為什么ChatGPT會引發如此大的轟動?它的背后有著怎樣的技術鋪墊?被甩在后面的中國科技產業，又該怎樣奮起直追?

　　本文將分為以下兩部分闡述：

　　1. ChatGPT是怎樣煉成的?

　　2.中國版ChatGPT還有多遠?

　　ChatGPT是怎樣煉成的？

　　最先看到ChatGPT，不是在科技新聞，也不是媒體官宣，而是在朋友圈刷屏的對話截圖中。面對稀奇古怪的問題，對面總能給出簡潔嚴謹又不失情感的回答，有如訓練有素的萬能客服。

　　前微軟亞洲互聯網工程院副院長、現小冰公司CEO李笛說，ChatGPT之所以出圈，是源于它被普通用戶觀察到，并超過了人們對人工智能的預期。

　　上一次現象級的AI浪潮還是2016年，AlphGo擊敗李世石。六年過去，故事的主角從谷歌換成了微軟的OpenAI。

　　ChatGPT全名為Chat Generative Pre-Trained Transformer，使用基于GPT-3.5架構的大型語言模型(LLM)，既能夠寫詩歌、編代碼，還能創造劇本、幫你面試出題、發表論文，以及實現更廣泛的搜索服務等。

　　ChatGPT的誕生，開啟了“AIGC元年”。所謂AIGC，即AI Generative Content，是繼UGC、PUGC之后，由AI直接生產內容的技術形式。ChatGPT使AIGC在各行各業的商業化落地有了具象的出路，人類的生產力迎來解放革命仿佛就在不遠的未來。

　　目前，如Siri等著名AI實際上都大同小異，是基于若干個專業Agent復合而成的，也就是說單個Agent只會做份內的活，在AI判斷了用戶的意圖是生成代碼、文學創作、圖片繪制、視頻制作等等后，就將命令發給對應的Agent去解決。

　　而ChatGPT是一個另類，它的背后是一個全能機器人(大語言模型)，用戶借助文字下達命令(Prompting，提示/指示)，ChatGPT將自主適應不同領域的任務。

　　盡管目前還存在不夠智能的時刻，但ChatGPT已經具備了“通用型人工智能”的雛形。

　　十足的科幻感背后，也離不開實打實的高投入。ChatGPT最突出的“通用性”，依賴于背后的通用大模型。

　　模型的本質是一套計算公式和數學模型，參數可以視為模型中的公式。參數量越大，模型越復雜，預測也越精準。大模型就是參數量極大的模型，目前業內主流的AIGC模型動輒有著千億、萬億級的參數量。

　　ChatGPT是基于GPT-3模型進行優化所產生的。OpenAI在訓練GPT-3時，用了45TB的數據量、近 1 萬億個單詞，約合到1351萬本牛津詞典。

　　這就使得大模型的訓練和推理高度依賴芯片。缺少芯片會造成算力不足，進而無法處理龐大的數據量和模型，最終導致人工智能變成“人工智障”。

　　高算力是ChatGPT的地基，其中最重要的搭建者是微軟和英偉達。

　　2019年，微軟為OpenAI打造了Azure AI超算平臺，該平臺性能位居全球前五，擁有超過28.5萬個CPU核心、1萬個GPU、每GPU擁有400Gbps網絡帶寬的超級計算器，成本高達數億美元。

　　此外，2019年微軟向OpenAI投資10億美元。2021年微軟再進行了一輪未透露金額的投資。今年1月，微軟宣布將在未來數年陸續向OpenAI投資100億美元。

　　芯片方面，英偉達的A100/***是目前性能最強的數據中心專用GPU，市面上幾乎沒有可規模替代的方案。據瑞銀分析師蒂莫西·阿庫里分析，ChatGPT已導入至少1萬顆英偉達高端GPU來訓練模型。

　　微軟提供資金與算力支持，英偉達供應高性能芯片，Buff疊滿的OpenAI沉淀了數年，才一舉驚艷了世界。這其中展現出的，一是OpenAI敢于在無人區死磕的工匠精神，二是美國強大的科技托拉斯力量。

　　托拉斯(trust)，是由生產同類商品或在生產上有聯系的大企業，為壟斷某些產品的產銷以獲取高額利潤而聯合成的一種壟斷組織形式。

　　OpenAI的成功，根本上是美國科技托拉斯的成功。下游的終端應用、上游的芯片和中間的技術研發三大托拉斯，共同催生了ChatGPT：

　　微軟作為下游應用巨頭，其不僅在硬件和AI上投入大量研發資金，還頻頻收購游戲等行業的多家科創企業，整合前沿科技的技術與生態，鍛造自己在算力時代的綜合競爭力。

　　英偉達在數據中心GPU市場占據超過90%以上的份額，其供應的底層芯片是AIGC賽道不可或缺的稀缺資源。包括特斯拉、Facebook在內的企業，都采用英偉達的A100芯片組建AI計算集群，采購規模均超過7000枚。

　　而研發的主體OpenAI，由埃隆馬斯克牽頭出資創立，山姆?阿爾特曼、彼得?蒂爾、雷德?霍夫曼等一眾硅谷大佬加盟，最開始即定位為非營利性組織，劍指AGI(通用人工智能)。

　　中國能否在新一輪AI浪潮中追上美國，根本上取決于科技托拉斯的力量。

　　中國版ChatGPT還有多遠？

　　ChatGPT在線上客服、搜索引擎、內容生產等方面展現出的巨大潛力，讓國內外科技公司紛紛加碼布局訓練大模型，一場AIGC軍備競賽打響了。

　　2月2日，微軟宣布旗下產品將全線整合ChatGPT，同日ChatGPT宣布推出付費訂閱服務。

　　2月3日，谷歌向AI初創企業Anthropic投資約3億美元，并宣布將推出類似于ChatGPT的大型語言模型。

　　2月7日，微軟發布新品，推出新版搜索引擎必應和Edge瀏覽器，新增了和ChatGPT一樣的AI語言模型GPT3.5。

　　大洋彼岸，北京西二旗的科技園里，百度的算法工程師們也在徹夜備戰，所有的核心人才和高端算力資源全部調用給了大模型“文心一言”。

　　作為最大的中文搜索引擎，百度在人工智能的四層技術架構上實現了全棧布局：

　　模型層，百度在2019年推出了知識增強的語義理解框架ERNIE(文心大模型)，并廣泛應用于閱讀理解、情感分析、智能搜索問答、視頻推薦、CTR預測等領域。目前，ERNIE系列模型經過了多次的迭代，具備了較強泛化能力和性能。

　　框架層，百度的深度學習飛槳平臺在2022年底已凝聚535萬開發者，基于飛槳創建了67萬個模型，服務20萬家企事業單位，構建起了繁榮的AI技術生態。

　　芯片層，百度自研AI芯片“昆侖芯”已在多場景實際部署幾萬片，讓文心一言底層算力有所保證。

　　應用層，百度的搜索服務每天響應幾十億次真實的用戶使用需求，每天進行1萬億次深度語義推理與匹配，能夠為大模型提供最真實、最及時的反饋。此外智能云、Apollo自動駕駛、小度智能設備等應用也將與文心一言整合。

　　3月16日，百度版ChatGPT“文心一言”如期發布，CEO李彥宏演示了文心一言的五個集中場景：文學創作、商業文案創作、數理推算、中文理解和多模態生成。

　　文心一言大模型的訓練數據包括萬億級網頁數據、數十億的搜索數據和圖片數據、百億級的語音日均調用數據，以及5500億事實的知識圖譜等，這讓百度在中文語言的處理上，能夠處于獨一無二的位置。

　　扎根中文土壤，文心一言在中文語言和中國文化上有相對更好的表現。在發布會展示中，文心一言正確解釋了成語“洛陽紙貴”的含義、“洛陽紙貴”對應的經濟學理論，還用“洛陽紙貴”四個字創作了一首藏頭詩。

　　爭奪這波AI潮入場券的當然不止百度。

　　騰訊稱，在ChatGPT和AIGC相關方向已有布局，阿里達摩院正在研發的類ChatGPT的對話機器人，目前已開放給公司內員工測試�？焓�、京東、360等多家互聯網企業也都表示在相關領域研發和布局。

　　美團聯合創始人王慧文在今年2月發布了一條“AI英雄榜”，高調地招兵買馬。他設立了光年之外科技有限公司，自己出資5千萬美元，估值2億美元，并表示：“我當前不懂AI技術，正努力學習，所以個人肉身不占股份，資金占股25%。”

　　同時，王慧文與語音搜索應用“出門問問”創始人李志飛、真格基金兩位合伙人戴雨森和劉元吃飯的照片流出。李志飛也曾公開表示決心要“做一個中國的語言大模型”。

　　大廠們瘋狂卷進度的比拼，王慧文求賢若渴的姿態，體現出這波AIGC熱潮的窗口期之短——一旦沒有及時聚集足夠的資金和人才，拿出像樣的模型或產品，就會被趕下牌桌。

　　但在催命般的產業倒計時中，有些事卻急不來。

　　ChatGPT的出現，數據、算力和算法是關鍵的三個要素，需要不斷的量的積累，才有望一朝獲得質變。而我國目前在這三方面仍有較大差距。

　　數據方面，中文互聯網產生的數據大量儲存在移動端APP中，由于互聯網巨頭之間數據相互封閉，數據抓取難度高，數據孤島化情況嚴重。數據的質量和數量不足，就無法提供大量模型訓練所需的信息。

　　算力方面，由于英偉達A100芯片被美國列入限制出售范圍，中國企業只能使用為數不多的A100存貨和閹割版的A800，高性能芯片嚴重缺乏。

　　算法方面，好的算法能夠使AI具有更強的通用性，并優化計算過程，減少算力負擔。我國在AI算法研究、高端算法人才以及具備自研算法實力的科技公司數量等方面仍落后于美國。

　　時間壁壘已經產生，在實力鴻溝面前，要做出對標ChatGPT的模型和產品，只有勇氣和資金是遠遠不夠的，中國的參賽者們必須拿出更強的創新意識和更深的產業遠見。

　　一味跟著OpenAI的步伐只會掉入陷阱，更為中國式的打法，應該考慮產業巨頭的合縱連橫、另辟蹊徑的技術路線以及潛在的商業模式，走不同的路才有希望正面應戰。

　　新一輪的科技革命已經開啟，AIGC時代將深刻改變每一個行業的發展模式，而中國AI大廠們在這場技術巔峰賽中也將迎來終局之戰。孰勝孰敗，我們拭目以待。