成为下一个ChatGPT,正在成为很多创业者的梦想。这其中,既有王慧文、王小川、周伯文这样的互联网圈老江湖,也有不乏随风口而动的新创客。

无论是对标大模型,还是打造中国的OpenAI,各路人马广发英雄帖,让安静已久的互联网圈又兴奋起来。


(资料图片仅供参考)

兴奋劲难得,但创业不易。在ChatGPT卷起的创业风暴中,已知的路径无外乎再造一个ChatGPT,并将其平行扩展,从文字信息知识模型扩展到图片、视频等领域。

百度的“文心一言”,其他大厂的类模型都是这个思路。除此之外,就是在各种垂直细分领域将大模型小场景化,做各种具体行业的解决方案提升生产力。

两种路径,前者有较高的技术门槛,巨大的算力需求,对人和可持续的资本要求都很高。王慧文带着5000万元入场,很可能只是入场券。

ChatGPT表现出来的强适应性,被马斯克形容为“强大到危险”。人工智能是对人思维的信息过程进行模拟。这种“危险”,恰恰也是其强大之处,学习并无限接近于人类的知识储备、逻辑推理、表达习惯。

不同于目前只能回答简单问题的苹果Siri或微软小爱,能否强大到危险,决定了国内类ChatGPT的竞争力,而即便能够做到同等水平同等量级,如何制造出“人无我有”的差异性仍是巨大挑战。

细分领域的则重在应用,借助于AI辅助功能,对模型的准确性和时效性要求高,简单套用现阶段的ChatGPT显然不行,需要将其改造为准确性、时效性更高的模型,高成本之下,又会引发谁来买单的问题。

ChatGPT大热之下,一下子提高了各界对AIGC普遍认知和布局,突如其来的热度也增加了市场的混乱程度。

OpenAI究竟是个人还是具有可复制性,一直争议不断。但可以肯定的是,OpenAI在盈利表现上远远逊色于其烧钱的表现。

如果场景换到国内的创投圈,OpenAI的生存与否终究绕不过盈利的考问。等不到ChatGPT诞生,融资压力可能就已经将其压垮。二级市场再火,一级市场反而越谨慎。

从这个逻辑看,大厂的优势会远远高于初创企业。从产品及技术研发的进度来看,参与者也是大公司远远领先小公司。

也会有人说,优势明显不代表胜算。追捧ChatGPT赛道本身就是一件有门槛的冒险,火焰烧得越旺,越要冷静看待,客观研判。

每次风口背后,总有一地鸡毛。如果只是走走停停吹吹风,我们只会离国产ChatGPT越来越远。如果不是,那么要想好我们为何来,又如何走下去,长期的利益受益者是谁?泥沙俱下的时候,才更需要大浪淘沙。

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