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（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：

中國互金協會發布《2021中國金融科技企業首席洞察報告》:7月25日消息，該報告結合金融科技發展現狀與未來趨勢，提出以下幾個方面的對策建議：一是與時俱進地優化完善金融科技發展頂層規劃。二是持續加強金融科技監管規則和工具體系建設。三是堅持強化金融科技創新應用的惠民利企導向。四是著力形成有國際競爭力的金融科技產業集群。五是健全開放、共贏、平衡的金融科技生態體系。六是繼續發揮行業協會引導行業規范發展的作用。[2021/7/25 1:14:22]

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。

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。

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。

歷史上的今天丨中國互金協會提示風險：防范以區塊鏈名義進行ICO與“虛擬貨幣”交易活動:2019年12月14日，中國互聯網金融協會發布風險提示稱，監測發現近期一些不法分子打著區塊鏈旗號大肆炒作“虛擬貨幣”，ICO與“虛擬貨幣”交易活動在境內有死灰復燃跡象。提醒各會員機構應嚴格遵守國家法律和監管規定，主動抵制非法金融活動，不參與任何涉及ICO和“虛擬貨幣”交易活動的炒作行為。呼吁廣大消費者應謹慎判斷以區塊鏈名義進行的ICO與“虛擬貨幣”交易活動，主動增強風險防范意識和自我保護意識，不要盲目跟風炒作。[2020/12/14 15:10:30]

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。

動態 | 中國互金協會提示風險：防范以區塊鏈名義進行ICO與“虛擬貨幣”交易活動:中國互聯網金融協會發布風險提示稱，監測發現近期一些不法分子打著區塊鏈旗號大肆炒作“虛擬貨幣”，ICO與“虛擬貨幣”交易活動在境內有死灰復燃跡象。提醒各會員機構應嚴格遵守國家法律和監管規定，主動抵制非法金融活動，不參與任何涉及ICO和“虛擬貨幣”交易活動的炒作行為。呼吁廣大消費者應謹慎判斷以區塊鏈名義進行的ICO與“虛擬貨幣”交易活動，主動增強風險防范意識和自我保護意識，不要盲目跟風炒作。[2019/12/13]

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。

動態 | 中國互金協會將持續推進互聯網金融反洗錢工作:據中國互聯網金融協會官方公眾號消息，為組織互聯網金融從業機構落實中國人民銀行反洗錢局印發的《法人金融機構洗錢和恐怖融資風險管理指引（試行）》（銀反洗發〔2018〕19號）等規定，協助從業機構加強反洗錢和反恐怖融資風險管理及內控機制建設，協會于2019年6月24日正式發布《互聯網金融從業機構反洗錢和反恐怖融資風險管理及內控框架指引手冊》。[2019/6/24]

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。

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]

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

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