GPT:中國互聯網大廠的"ChatGPT"追趕之旅現狀

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：

中國互聯網協會副理事長何桂立：新能源區塊鏈產業的有序發展需要社會各界的積極創新與規范引導:金色財經報道，6月23日，中國互聯網協會與螞蟻鏈聯合舉辦鏈上新能源在線研討會暨《區塊鏈新能源技術應用發展白皮書》發布會。中國互聯網協會副理事長何桂立在會上致辭指出，人類社會邁入信息時代，經濟形態等都在發生重大變化，數字化、網絡化成為時代特征。在數字經濟浪潮下，我們看到了云計算、人工智能、5G、大數據等技術的廣泛應用，驅動著能源革命。我們要努力改變能源結構，保護我們的地球，我們需要能源，更需要可持續的生存環境。在雙碳政策下，我們鼓勵綠色可再生能源的發展。隨著區塊鏈技術的發展，區塊鏈平臺可以為能源的主體提供開發、創建、管理等服務，提供了分布式協同生產機制的基礎，在區塊鏈與新能源產業的融合發展中，區塊鏈技術將發揮重要作用。通過區塊鏈技術鏈接能源物聯網設備，通過區塊鏈可信的鏈接光伏電池等新能源資產，實現技術融合應用，進一步打開區塊鏈賦能實體經濟的活力。新能源區塊鏈產業的有序發展，需要社會各界以開放的態度積極參與區塊鏈與新能源場景的應用，需要積極創新與規范的引導。[2022/6/23 1:26:42]

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 | 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]

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。

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。

聲音 | 中國互聯網協會宋茂恩：區塊鏈技術有望解決交易中的信任和安全問題:據新華財經消息，在今日舉辦的“2019中國國際區塊鏈技術與應用大會”上，中國互聯網協會副秘書長宋茂恩表示，區塊鏈技術有望解決交易中的信任和安全問題，對于促進我國數字經濟發展具有十分重要的意義。此外，他表示：“但是我們也必須認識到，當前，區塊鏈技術應用還處于早期發展階段，面臨著諸多挑戰。區塊鏈技術并非是萬能的，他也有成本，并非所有企業在現階段都需運用區塊鏈技術。[2019/4/10]

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 | 中國互金協會：區塊鏈技術處在起步階段:11月14日，由中國互聯網金融協會金融科技發展與研究工作組、新華社瞭望智庫金融研究中心聯合撰寫的《中國金融科技應用與發展研究報告2018》發布。報告主要從人工智能、區塊鏈、云計算、大數據四項關鍵驅動技術的自身發展及其在金融領域的應用進行深入闡述，并形成一系列認識和判斷。報告表示，區塊鏈技術在金融領域的應用尚處于初步階段，離大規模商用還有一定距離，但在供應鏈金融、跨境支付、資產證券化等部分業務場景已開始從概念驗證逐步邁向生產實踐。區塊鏈技術在金融領域的應用潛力可期，但仍存在安全穩定性問題、隱私泄露風險、合規風險等風險，面臨底層技術有待發展成熟、處理速度尚難以完全滿足金融業務需求、缺乏統一的金融領域應用標準等挑戰。[2018/11/16]

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李禮輝：區塊鏈金融應用仍欠缺核心競爭力:8月16日，據科學網消息，中國互聯網金融協會區塊鏈工作組組長李禮輝表示，區塊鏈在金融方面的應用場景主要包括資金清算、資產托管、資產登記、保險服務等。近一兩年來區塊鏈技術的規模化應用取得了局部突破。盡管如此，區塊鏈技術規模化的商業應用還需要突破：隱私保護技術、真實性監督機制、避免區塊鏈智能合約技術的漏洞同時實現可控的業務邏輯修正和合約升級、密鑰技術、滿足金融系統可用性與業務持續性的要求，并使信等機制、數據保存方式等獲得傳統金融機構的接受與認可等一系列技術瓶頸。由于這樣一些技術瓶頸的限制，當前區塊鏈技術的金融應用仍然不具備傳統金融IT系統的核心競爭力。[2018/8/16]

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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