2022年底，人工智能实验室openAI发布的大规模会话式语言模型ChatGPT一夜爆红。该产品凭借其强大的文字处理和人机交互功能，迅速成为炙手可热的新一代人工智能产品。相关数据显示，其发布后5天内用户数达到100万，现在短短两个月内已突破1亿，发展速度快于以往任何一款互联网应用，快于Tiktok、instgram等社交应用。

它的爆发也给沉寂已久的AI行业带来了新的话题和关注。说实话，现在的AI行业需要这样现象级的应用。毕竟在上一次AI浪潮中，AI算法公司想尽办法从硬件和数据的泥潭中寻找出路，但商业化的长期困难仍然成为AI产业发展的障碍，但ChatGPT的出现打破了这一切。

ChatGPT带来的可能性

对于ChatGPT的爆发，有人说这是“人工智能的一个里程碑，也是一个分水岭，意味着AI已经到了一个临界点，企业要趁早布局”；也有人评论说，之前的人工智能AlphaGo战胜柯洁，只是局限在围棋领域，而ChatGPT将其推向了人们的生活和工作，这意味着很多人的生活和工作将被“深刻改变”，甚至有人会因此丢掉工作。

其实这些说法绝非危言耸听。公开资料显示，ChatGPT开放测试以来，有同学用它写论文，并因此获得大奖；一些程序员用它来写代码，甚至总统演讲也可以用它来写.简而言之，它的成功给这个行业带来了许多新的可能性。

首先，它可能会改变人们搜索和使用信息的方式，给内容产业带来深刻的变革。据了解，ChatGPT可以通过学习和理解人类语言进行对话，根据聊天的上下文进行交互，甚至可以完成写邮件、视频脚本、文案等任务。目前ChatGPT的应用场景主要有开发聊天机器人、编写调试计算机程序等。从根本上说，这种生成式AI应用为信息传递和搜索开辟了一条新的路径，因此自诞生之日起就受到了各大科技巨头的关注。

与长期锁定在狭窄搜索框内的传统搜索引擎相比，ChatGPT可以将“搜索框”搜索转化为“对话”搜索，用户最终可以在与聊天机器人的交互中得到满意的答案。对话搜索的本质在于“场景”搜索。目前即使谷歌、百度甚至微信都在探索，但依然是点击关键词的搜索模式，表面创新，核心不变。

作为openAI的最大赞助商之一，微软无疑是ChatGPT技术的最大受益者之一，因为它已经获得了相关技术的授权，并且正在将其全面应用到所有业务中。塞特亚纳德拉说，“搜索引擎开创了一个新时代”。微软声称bing建立在新的下一代大规模语言模型之上，比ChatGPT更强大，可以利用网络知识帮助其智能连接openAI技术。

其次，作为AI应用，以现象级的速度快速出圈，有望打开AI进入C端应用市场的通道，加速AI在细分应用的普及和商业化。ChatGPT上线仅两个月，用户数就成功突破1亿，成为AI应用乃至互联网应用领域的奇迹，为其商业化奠定了良好的基础。

据外媒The Information报道，openAI计划在2023年实现2亿美元的营收(开放用户个人订阅，每月20美元)，2024年底前营收将达到10亿美元。就普及性而言，ChatGPT的成功第一次将制作型AI推向了大众，使其得到了广泛的应用，也让社会各界重新认识到了AI的实用价值。

巨头的定位不一样。

随着ChatGPT的出现，各互联网巨头纷纷开启“秀肌肉”模式，其中谷歌宣布投资openAI的竞争对手Anthropic。与此同时，国内人工智能巨头百度也宣布推出自己的类似产品“文易欣眼”。阿里等巨头也接触到类似产品，生成式AI迅速流行。但从各企业进入市场的情况来看，各自的定位有所不同。

第一类是有真正实际应用产品的代表性企业，如百度、阿里、腾讯等公司，有望成为国内生成式AI应用的第一梯队。如前所述，ChatGPT可以基于特定的方式和场景进行搜索，给搜索行业带来了全新的变革。比如，它会根据用户的个性化需求，提供包括视频、图片、文字、音乐等不同形式的搜索素材，会比Google的搜索页面显示更“精准”，体验明显更好。甚至有人认为这种体验不亚于谷歌取代雅虎的创新。

与其让别人改变自己的生活，不如改变自己的生活。这应该是包括谷歌在内的搜索巨头加码行业的重要原因。对于腾讯和阿里来说，两者都有基于自身应用打开聊天应用新局面的考虑。比如微信基于对话搜索的应用，已经测试了很久。目前已经公布了“人机对话”相关专利。同样，阿里也有相关的专利申请，未来可能会用在电商零售和DingTalk上。

从技术层面和背景来看，BAT有望成为国内生成式AI应用的第一梯队。特别是百度在AI领域深耕多年，建立了从基础层、模型层到应用层的全栈能力，其相关应用值得期待。

第二类是参与相关研究，但实际存在技术代差的互联网公司和AI技术公司。例如，360公司声称已在ChatGPT和文本生成图像等AIGC技术上持续进行R&D和计算能力投资，并计划尽快推出ChatGPT技术的演示(试用版)应用。但是到目前为止，所有的成果都只是作为公司自用的生产力工具，公司的类ChatGPT技术的各项指标也只能达到略好于GPT-2的水平，与现在的ChatGPT还有很大差距。

此外，昆仑万伟在互动平台上表示，其Opera浏览器计划接入ChatGPT功能，并不断利用人工智能技术赋能业务发展。做文本、大数据、自然语言理解技术的AI公司，如从云科技、汉王科技等，也因为涉及相关概念而获得了外界的极大关注。

第三类是相关产业链上下游的软硬件技术公司和内容公司。业内人士表示，ChatGPT可分为芯片层、大模型层、应用层三层：底层是NVIDIA等大计算芯片公司，openAI开发GPT系列大模型，还有很多应用层公司利用ChatGPT大模型生成AI虚拟人或内容。比如在微软必应搜索中，很多中文内容答案都来自知乎问答，其实早在2019年，知乎上就有上亿的问答以小程序的形式被纳入百度搜索产品矩阵。

总之，在这个行业里，各个公司扮演着不同的角色。

这个行业还不成熟

虽然目前ChatGPT已经在整个科技圈爆发，引起了各界的围观，但实际上这种应用或者行业还处于起步阶段，距离真正成熟还有很长的路要走。

首先，这个应用还是存在一些应用bug的，在实际应用中面临很多限制。对于一个专业人士来说，一个人受教育的过程就是：不断把书本上的内容和概念翻译成可理解的自然语言进行应用和交流，这也是这种应用模式的培养过程。通过不断将问题、概念、事件等信息转化为自然语言，促进机器学习，增加人机交互能力。

但在实际应用中，它有一个问题，就是不承认信息的真实性和来源，因此很容易因其缺乏权威性而误导他人，甚至可能成为造谣者。比如有人用它来背《满江红》，前面没问题，后面直接变成“三千壮烈赛，大三关外万仞山”，然后就变成了“渔歌夜唱”之类不着边际的东西。很明显，这个信息源可能是某个人的再创造，而这个信息只是碰巧被它获取了。

再比如，它的很多内容数据并没有显示文献来源，某金融公司的基金经理用它来写研究报告，但这类报告很难直接使用，因为它没有权威的信息源，很难说服市场。正因为如此，它的作用其实是有限的。

其次，商业化面临巨大挑战。目前ChatGPT已经在C端应用市场迅速铺开，但C端用户的购买力和付费意愿能否成为稳定的商业模式还是未知数。用业内人士的话说，大部分C端用户都是新鲜感，一旦热度过去，他们很可能对AIGC(AI创作和UGC创作)失去兴趣。此外，AIGC的研发费用巨大，不仅数据收集培训费用昂贵，而且云服务的费用也很高。未来AIGC产生的收入能否直接弥补这部分成本，还有待观察。

不是每个人都能追的风口。

尽管ChatGPT激起了业界对生成式AI的热情，但在技术商业化方面仍存在一些实际挑战。

具体来说，AIGC的大规模商业化需要三个条件：一是基于技术积累设计超级模型，二是有海量数据支撑模型训练，三是有足够的计算能力和流量平台产生可持续的商业模式。openAI的成功是建立在技术、计算能力和流量优势的基础上的。微软的bing也是商业平台，流量很大。

从这个意义上说，能满足所有这些条件的公司相对较少。从国外看，谷歌、亚马逊、微软等超级平台拥有流量、技术、计算能力优势；在国内，像巴斯这样的大平台，有望取得一些长足的进步。

从商业落地的角度来看，ChatGPT这样的产品变化会更快，需要大量的幕后资源支持，ChatGPT可能不是商业化最成功的一个。未来行业可能需要依靠新超级车型的诞生来推动商业落地。

在其他方面，国内公司和美国还有一些代沟。AIGC的技术是基于大型模型，但我们在这方面还有一些差距。国外的API很难直接对我们开放，接下来的追赶需要付出更多的努力。在应用场景方面，出于对数据安全的考虑，国内的国有企事业单位很难向国外企业开放API数据，因此其应用场景会受到很大限制。

整体来看，AIGC在国内的应用并不是所有人都能赶上的热点，这个领域的超级应用可能只是属于少数几个大平台的机会。