中國互聯網大廠的"ChatGPT"追趕之旅現狀_GPT

五一長假前后，我有幸跟一些互聯網大廠的朋友深聊，大家有一個話題是繞不開的：ChatGPT，以及由此席卷而起的“生成式AI”潮流。A股市場當然早已把一切能攀上GPT概念的公司給炒到天上去了，但是稍有常識的人都承認，中國做生成式AI（無論是模型還是應用）最值得仰仗的還是互聯網大廠，只有它們擁有足夠的資源和決心去做這件事情。不過，互聯網大廠的“ChatGPT追趕之旅”的具體進度，很大程度上尚未被外人所知，也尚未反應在財務業績和資本市場當中。

在跟一些熟悉內情的朋友溝通之后，我感覺比以前更有信心一點了，但也只是“一點”而已。在生成式AI這一賽道，國內互聯網大廠固然落后于世界先進水平（其實就是OpenAI），但落后的幅度尚不致命，而且不缺乏追趕的手段。關鍵的掣肘可能不在于技術層，而在于其他方面。總而言之：

中國互聯網金融協會秘書長：區塊鏈技術在分布共享數據等場景的應用將不斷豐富:11月11日，中國互聯網金融協會秘書長陸書春在“21世紀亞洲金融年會”上表示，展望未來，金融科技有幾個發展趨勢值得期待。互聯網成為疫情期間獲取金融服務的重要途徑，為后疫情時代新技術創新在金融領域加快落地增強了信心。大數據技術將在金融機構、客戶營銷、銀行信貸風險管理、信用評估等方面進一步提升精準性和風險預警的時效性。人工智能在提高金融服務自動化、智能化方面的應用將更為廣泛。區塊鏈技術在分布共享數據等場景的應用將不斷豐富，更好地發揮防篡改、可追溯、多方協同的優勢。（中國金融新聞網）[2020/11/12 12:23:23]

互聯網大廠內部的技術團隊對生成式AI的熱情很高，老板也樂意投入巨額資源，這不僅僅是出于“追新”或迎合資本市場。

聲音 | 通信院總工程師：中國互聯網與區塊鏈等新通信技術加速融合增強自主創新能力:據工信部官網消息，在人民網對中國信息通信研究院總工程師余曉暉的專訪中，針對我國工業互聯網標識解析體系建設進展情況，余曉暉表示，目前我國標識解析體系建設與應用推廣成效初現。一是標識解析體系建設取得階段性進展。5個國家頂級節點已全部上線并試運行，“東西南北中”的頂層布局初步形成，11個二級節點實現上線運營，覆蓋高端裝備、工程機械、航空航天等領域；二是形成良好的自主創新能力，融合型標識技術方案驗證成功，標準體系框架搭建完成，標識解析全系列軟件成功研發，并與人工智能、區塊鏈等新一代信息通信技術加速融合；三是標識應用創新發展，標識解析應用在工業品全生命周期管理、設備資產管理、供應鏈管理、產品溯源等領域，政產學研用多方力量跨界協作，推動標識解析產業生態初步形成。[2019/3/10]

互聯網大廠做生成式AI，目前的主要應用方向還是內部降本增效，至于面向C端（或中小B端）的大規模應用尚十分遙遠。

動態 | 中國互聯網百強企業中11家企業運用區塊鏈技術:據新浪科技報道，中國互聯網協會、工業和信息化部信息中心聯合發布了中國互聯網100強榜單。其中，應用大數據技術的企業近60家，人工智能44家，云計算51家，區塊鏈11家。企業擁有專利數超過2.2萬項，其中發明專利數量超過1.3萬項，一批技術已進入國際市場的第一方陣。[2018/7/27]

追趕OpenAI的道路是艱難的，但是在不計成本的投入之下，差距可能縮小到一個合理的量級，盡管差距將一直存在。

各級主管部門的支持當然很重要，不過目前互聯網大廠尚未拿出能說服主管部門的概念或實例，從而難以為生成式AI爭取更多上層資源。

先說第一條。互聯網大廠內部做技術的人，無論是基礎研發團隊還是應用技術團隊，對生成式AI的熱情都很高。因為在ChatGPT橫空出世之前，AI在互聯網行業的落地場景（搜索、個性化推薦、自動客服等）已經基本被做到極限，進化空間不大了；而其他突破性技術又沒有出現。所以，2021-22年，互聯網大廠普遍對算法崗位進行裁員。在這種情況下，ChatGPT的誕生可謂雪中送炭，給了技術人員一個向公司證明自己價值、升職加薪的大好機會。

聲音 | 中國互聯網金融協會秘書長：虛擬貨幣市場亂象及時得到清理:據中國證券報報道，中國互聯網金融協會秘書長陸書春表示，新領域亂象得到及時有效管控。清理新冒頭的虛擬貨幣市場亂象，及時應對“現金貸”亂象，主動監測發現大量涉嫌非法從事外匯交易的平臺并開展整治，封堵境外違規網站330家，關閉境內網站48家。[2018/7/13]

而互聯網大廠的各級老板們也非常樂意配合，因為生成式AI跟此前的元宇宙、Web3.0等概念不同，有著切切實實的應用案例，而且硅谷已經在前面踩出了一條清晰的道路。這就進入了中國互聯網行業最擅長的“投入資源模仿追趕”的模式。目前很多互聯網大廠的基礎研發團隊，以及業務部門里面的算法團隊，都把原來手頭做的東西暫停了，集中力量all-in大模型。現在大模型不僅是公司層面的一號位工程，也成為了諸多事業群、事業部的一號位工程，這就決定了它能得到近乎無窮的資源投入。

聲音 | 中國互聯網金融協會會長：區塊鏈等技術發展驅動經濟社會各領域向更高階段發展:在青島舉辦的“2018中國財富論壇”上，中國互聯網金融協會會長、中國人民銀行原副行長李東榮出席并進行題目為《推動新時代財富管理行業規范健康可持續發展》的演講。他在演講中說，隨著全球信息化進入全面滲透、跨界融合的新階段，技術創新代際周期大幅縮短，云計算、大數據、人工智能、區塊鏈等數字技術不斷取得新的突破，驅動著經濟社會各領域向數字化、網絡化、智能化的更高階段發展，也必然對金融業財富管理的經營模式、服務方式、產品工具產生重要影響。[2018/7/8]

接著說第二條。在降本增效的大背景下，互聯網大廠目前對生成式AI最大的期望其實不是開辟財源，而是節約成本或為老業務賦能。例如GPT商業化的第一批客戶包括Shopify這樣的電商SaaS及代運營商，在國內阿里、京東可以把自己的大模型直接用于自身電商平臺的代運營；騰訊可以利用大模型補齊自己的客服短板，還能在騰訊文檔等應用中加入自動生成文案功能；所有的信息流媒體平臺都可以利用生成式AI進行轉評贊、活躍社區氛圍。上面舉出的只是一小批正在進行的案例而已。

至于開發大型C端應用，或者面向廣大中小B端開放API，目前看來還比較遙遠。除了技術瓶頸之外，監管風險是一個主要考慮點：國內對生成式AI的監管討論才剛剛開始，尚未形成成熟的監管體系，此時貿然上馬大型C端應用的風險極高。然而，這里有牽扯出了一個新的問題：互聯網大廠在既有的應用中大規模使用生成式AI，是否也會帶來潛在的監管風險？這個話題比較敏感，目前還難以討論，在此就不展開了。

再說第三條。OpenAI不是世界上唯一的生成式AI大模型開發者，GPT的技術路線也不是唯一的。但是，國內互聯網大廠的研發思路高度統一，那就是模仿乃至徹底復刻GPT。結果就是一切與OpenAI能夠沾邊的人才和信息幾乎全部被瓜分利用殆盡——其中既有合法的利用，也有灰色地帶的利用。不計成本的投入，加上國內相對硅谷而言較低的人力成本，是可以在一定程度上拉近差距的。這種模仿路線當然不可能把落后轉化為領先，不過目前大家還考慮不到這么遠。

第四條也是一個非常重要的因素。我們知道，對于芯片、新能源等“硬科技”產業，國內各級主管部門（包括國家和地方）予以了極大的政策和資源扶持；生成式AI在理論上也屬于“硬科技”，如果也能得到類似的扶持，無疑可以大幅度加快發展進度、降低風險。然而，生成式AI有一個嚴重的軟肋：它不是制造業，無法像芯片、新能源、生物醫藥那樣提供較長的產業鏈、立竿見影地為地方創造GDP。此外，它也尚未被主流媒體認為是一項“卡脖子”技術。在幾個月乃至幾年之內，生成式AI要成為一項被大力扶持的“硬科技”，還是很有難度的。

當然，互聯網大廠可以采取一種話術，即生成式AI具備很強的“乘數效應”或上下游拉動作用，例如可以間接刺激芯片行業的成長，以及促進智慧城市、智慧交通的實現，等等。但是，上述“乘數效應”過于迂回，在短期內又很難看到效果。在可見的未來，主流媒體和主管部門心目中的“硬科技”代表仍將是光刻機而非ChatGPT，互聯網大廠必須主要依靠自身資源投入而非政策扶持。

過去多年，中國互聯網行業曾一再證明：只要它們下定決心投入足夠的資源，并且有龐大的潛在C端應用場景，它們就能夠成功模仿乃至超越硅谷的同行。這一發展路線并非百試不爽，不過大部分情況下是成立的。生成式AI是對上述路線的一次大考：在GPT3.5以前版本已經開源，基礎研發路線并無秘密可言，潛在應用市場非常廣闊，而且國內互聯網大廠均已投入足夠資源、提起絕對重視的情況下，中國能否在生成式AI這條賽道上迅速縮小差距乃至有朝一日超越？

相信這個問題已經被資本市場提了無數次，也被互聯網從業者提了無數次。我的觀點偏向悲觀一邊：由于種種掣肘（在此就不討論了）、種種天然限制，國內生成式AI最多只能將與硅谷的差距縮小到可以接受的程度，而不可能徹底消除這種差距。不過，我的上述“悲觀”觀點，在很多人看來或許已經算是樂觀了？

事在人為，但在很多時候，形勢比人強。

36氪

媒體專欄

閱讀更多

金色薦讀

金色財經 善歐巴

Chainlink預言機

區塊律動BlockBeats

白話區塊鏈

金色早8點

Odaily星球日報

歐科云鏈

MarsBit

深潮TechFlow

Tags：GPT區塊鏈CHAATGGPT幣區塊鏈工程專業學什么女生好就業LeLe Food ChainBABYCATGIRL

火幣網下載官方app