中國互聯網大廠的"ChatGPT"追趕之旅現狀_區塊鏈

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，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：

中國互聯網協會發布《金融場景隱私保護計算平臺 技術要求與測試方法》等三項團體標準:8月8日消息，按照《中國互聯網協會團體標準管理辦法》的規定，《金融場景隱私保護計算平臺 技術要求與測試方法》《基于區塊鏈的機構電子簽約系統要求》《移動互聯網應用程序SDK安全技術要求及測試方法》三項團體標準已起草完成并審查通過，并于近日發布。標準編號如下：T/ISC 0015-2022 《金融場景隱私保護計算平臺 技術要求與測試方法》、T/ISC 0016-2022 《基于區塊鏈的機構電子簽約系統要求》、

T/ISC 0017-2022 《移動互聯網應用程序SDK安全技術要求及測試方法》。（中國互聯網協會）[2022/8/8 12:09:45]

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 | 人民日報海外版：2019年區塊鏈等關鍵詞火遍中國互聯網:1月1日，人民日報海外版刊文“2019五大關鍵詞火遍中國互聯網”。文章表示，關鍵詞二為“區塊鏈”。文章稱，2019年是區塊鏈迎來轉機之年。2019年10月，習近平總書記在中央局第十八次集體學習時強調，要把區塊鏈作為核心技術自主創新的重要突破口，明確主攻方向，加大投入力度，著力攻克一批關鍵核心技術，加快推動區塊鏈技術和產業創新發展。這股春風使區塊鏈備受各界關注。據不完全統計，截至2019年12月初，國家層面共計出臺40余部區塊鏈相關指導政策，內容涉及食品安全、貿易、交通、政務管理等方面。[2020/1/1]

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端的大規模應用尚十分遙遠。

聲音 | 中國互金協會會長：區塊鏈等技術在加速突破應用:由國際銀行業聯合會、國際資本市場協會、金融時報社、中國銀行業協會共同主辦的第十六屆中國國際金融論壇于12月19在上海召開。中國互聯網金融協會會長李東榮出席并發表演講。李東榮表示，當前新一輪的科技革命和產業變革深入發展，人工智能、云計算、大數據、區塊鏈等新一代前沿信息技術在加速突破應用，全球數字經濟發展正逐步進入快車道，以移動金融、互聯網金融、智能金融為代表的金融新業態、新模式持續發展。（新浪財經）[2019/12/19]

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。

聲音 | 中國互金協會副秘書長楊農：區塊鏈技術應用前景廣闊:中國互聯網金融協會副秘書長楊農表示，根據中國互聯網金融協會最新的研究，區塊鏈技術作為一種技術集成創新尚在發展成熟過程中，金融領域是國內外區塊鏈應用探索的重點方向。當前，我國區塊鏈在金融領域應用，已在供應鏈金融、金融數據共享和金融信息存證等場景中形成了一些落地案例，總體處于早期嘗試向深入探索轉變的過渡階段，且呈現出探索性應用數量較多、參與主體較為多元、底層技術原創有待加強等特點。（新京報）[2019/11/20]

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。

中國互聯網協會理事：比特幣并非“神物”，將遵從于“世俗”選擇和優勝劣汰規則:中國互聯網協會理事張向寧表示，加密貨幣的基礎是“自然共識”，天生優于“世俗共識”。但加密貨幣有無數的分支，其被多少用戶接受的過程，則重新進入“世俗共識”范疇。在發展的初期階段，比特幣現象很類似于一種宗教現象。更高級的階段來臨時，崇拜和信仰的色彩會下降，實用主義的要素會上升，生態的優勢將成為主導。因此，比特幣并非是至高無上、獨一無二、無可替代的神物，而將遵從于“世俗”選擇和優勝劣汰的規則。[2018/3/21]

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。

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、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。

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