“模型”ChatGPT横空出世，做出“AI鬼才”的为什么不是谷歌阿里们？

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记者/佘晓晨

2022年的最后一个月，聊天机器人模型ChatGPT的横空出世再次搅热了AI行业。

在和ChatGPT对话的过程中，这个AI模型不仅“上知天文，下知地理”，还可以模拟人类说话的方式和人类交互，告诉你怎么用“鲁迅体”描述当下的心情。

而在惊叹于ChatGPT强大的对话能力之前，多数行业外的人鲜少关注过其背后的公司OpenAI。

公开资料显示，OpenAI是一个人工智能研究实验室，总部位于旧金山。2015年，马斯克（SpaceX创始人）、山姆·奥特曼等人联合创办了OpenAI，该实验室也在2019年3月成立了用于营利的子公司。除了马斯克，微软也在2019年7月投资了10亿美元给OpenAI。

回顾AI发展史，上一次AI机器人带来的轰动还是来自于AlphaGo和人类之间的博弈。

2016年，由谷歌旗下DeepMind研发的人工智能程序AlphaGo以4:1击败韩国围棋冠军李世石，成为第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人，引发全球范围内的关注。

当ChatGPT出现在大众视野后，很多人将其视为DeepMind的新对手，甚至有观点认为，其威胁到了谷歌的搜索引擎业务。这不禁让人思考，国内外的大公司们为什么没有做出这样的产品？在上一波AI浪潮里，从国外的谷歌、Meta到国内的阿里、腾讯、百度，没有一家公司不曾涉足AI研究。

GPT全称为Generative Pre-trained Transformer，是一种基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模型，用于问答、文本摘要生成、机器翻译、分类、代码生成和对话AI。而在OpenAI的ChatGPT模型中，其首次采用了RLHF（从人类反馈中强化学习）方式，能够记住与用户之前的对话和给它的提示。

在已经做出类似成果的大公司中，谷歌、Meta和百度都在生成式AI上做出了一些产品。就在前不久，DeepMind发布了新的人工智能聊天机器人Sparrow。开发团队表示，他们设计这款聊天机器人的目的是“与用户交谈，回答问题，并在必要的时候使用谷歌来查找证据，解释其回复”。

不仅是谷歌，Meta也推出了人工智能聊天机器人BlenderBot。在国内，百度持续在大模型研发上投入，基于大规模知识和海量无结构数据融合学习、深度学习，其研发的文心大模型主要致力于实现视频、歌词、艺术画等作品的自动生成。

但作为一家成立仅7年的公司，OpenAI在模型能力上已经处于领先地位，并持续将此作为主业发展。2018年起，OpenAI开始发布生成式预训练语言模型GPT。2020年6月，OpenAI发布GPT-3，参数量达到了1750亿，直接推动了行业内预训练大模型的发展。

在OpenAI获得微软的投资后，这家公司还通过对外两家投资巩固自身的研发能力。OpenAI的论文指出，相对GPT-3，此次公布的ChatGPT增加了“监督微调”和“奖励模型”，回答更加智能。

相比之下，即使是以上提到的大厂，也并未把生成式AI作为核心业务发展，更不用说其他抢占赛道却尚未公布成果的公司。

实际上，国外的大模型开源生态建设领先于国内，而业内人士指出，大公司在大模型上的开源开放至关重要。但现阶段，摆在大公司面前的难题或许是成本和商业落地的矛盾。

OpenAICEO山姆·奥特曼近日在社交媒体称，ChatGPT每回答一个问题的平均费用可能只有几美分，未来还会继续降低。但他也表示，ChatGPT背后的算力成本极高，每次训练AI的成本高昂，因此免费测试只是暂时，未来某个时刻一定会转为付费服务。据他透露，目前ChatGPT的用户量已经超过百万。

在ChatGPT引发热潮后，多位行业人士也在近期指出，从GPT到GPT3，模型的优化主要依赖于算力的增加，不可避免地带来成本的上升。事实上，OpenAI可能也在投入巨大成本时有过迟疑。早期，这家实验室是AI研究方面的非营利机构，直到2019年才开始有盈利目标，成立营利性子公司。

更重要的是，在模型演进的过程中，生成式AI的商业化落地并没有同步发展。东吴证券在研报中指出，ChatGPT无法取代搜索引擎，其本质仍偏向AIGC内容生产工具，原因是该模型仍无法很好解决提供虚假信息的问题，甚至过度猜测用户意图导致回答偏差较大，但其或将对搜索引擎产生一定冲击。

以百度为例，尽管近年来文心大模型的能力不断增强，其主要应用场景仍为AIGC业务，例如AI写诗、AI作画等，商业化场景仍然有待探索。

需要不断烧钱才能到达的技术高度，加上长时间不明朗的商业前景，成为影响大厂投入并获得产出的重要原因。他们更倾向于投资OpenAI这样的公司而非全情投入，以保证自己承受一定范围内的冒险。不过，ChatGPT在C端用户中的火爆的确提振了行业的信心，在AIGC风靡全球的背景下，或许我们可以期待它打开一扇新的AI大门。

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