文｜科技新知 小葵
編輯丨伊頁
一條朋友圈，一個美團聯(lián)合創(chuàng)始人身份，將ChatGPT的火熱推到了一個全新高度。
前幾天，王慧文拿出5000萬美元向天下英雄招榜，隨后真格、源碼兩大資本2.3億美元“光速”入局，令整個科技圈咋舌。隔日，第一個“好漢”劉江宣布加入。有趣的是，劉江曾做過美團技術學院院長。頗有一聲呼喊，好漢齊聲上梁山的味道。
另一邊，來自谷歌的前科學家李志飛也開始了隔空喊話，內(nèi)容同樣是有關中國版的OpenAI運動。一時間，ChatGPT好像成了一部通向未來的電梯，不管你是躺著還是站著，最低5000萬美元，只要站上去了就能起飛。
技術的進步，確實會讓世界更加美好。但王慧文明確說過自己不懂技術，眾多大佬火急火燎地跟進，不管懂不懂都選擇上車再說。又好像透露出這場行動背后，潛藏著技術之外的邏輯。
AI再造一個美團？
這幾日，對于王慧文引領的AI創(chuàng)業(yè)潮，市場上有很多解釋和質疑。
有人說王慧文講了一個VC無法拒絕的故事。身份、背景、熱度要什么有什么，簡直就是個“完美”的投資標的。
有人質疑創(chuàng)投圈對AI的燒錢能力完全沒數(shù)。海通證券科技行業(yè)首席分析師鄭宏達稱“5000萬美元夠干什么的？大模型訓練一次就花500萬美元，訓練10次？互聯(lián)網(wǎng)的人啥都不懂，就只會營銷，一點都不踏實?！?/p>
但這些質疑都還處于王慧文的OpenAI是否能成功的層面，太過表面。如果將視野聚焦在王慧文本人身上，一條全新的草蛇灰線便將展露出來。
王慧文，或者資本們一擁而上要做的“OpenAI”，很可能存在著某種路徑依賴。
首先，國內(nèi)很多互聯(lián)網(wǎng)大廠是依靠Copy to China起家，而不是首創(chuàng)。對標OpenAI給了投資者們一定的安全感。
將國外已經(jīng)驗證成功的商業(yè)創(chuàng)新引進國內(nèi)，其實貫穿了許多公司的發(fā)家史，例如騰訊（ICQ）、淘寶（ebay）、滴滴（Uber）、美團（Groupon）等等。甚至于整個Web1.0和Web2.0 時期，幾乎所有大型互聯(lián)網(wǎng)公司身上都有這種對標的影子。此外，在生物醫(yī)藥行業(yè)中，相對應地也存在各種類型的仿制藥（me too、me better）。
這種模式能很好地規(guī)避一些風險，甚至創(chuàng)業(yè)者募資的時候，可以直接說自己是做對標國外的XXX。對于投資者來說，盡可能降低風險是決策時的重中之重。如果有一個類似的模式已經(jīng)大獲成功，會讓決策者覺得風險降低很多。
其次，王慧文本人似乎也在追求某種“不變的變革”。
王慧文本人的履歷中，最為精彩的部分就是人人網(wǎng)和美團。前面說了，美團是對標了Groupon的團購。有趣的是人人網(wǎng)當年上市的時候，宣稱自己是Facebook+Zynga+Groupon+Linkedin，連套了四個國外標的，堪稱是終極“縫合怪”。
2020年，王慧文離開美團，期間投資了一個社交App即刻。根據(jù)其在即刻的發(fā)帖，可以看到這段時間，他曾研究過crypto（加密貨幣）。4月的發(fā)帖中，其提出了一個關于人類商業(yè)在獲客和融資上的看法，認為“Web1，免費獲客，風險投資擴張；Web2補貼獲客，風險投資擴張；Web3，X2Earn/發(fā)Token獲客，ICO擴張。
其中關于Web3的說辭，一般人可能很難讀懂。
X2Earn的意思是用戶可以通過在互聯(lián)網(wǎng)上的行為獲得收益。類似于拍攝生活視頻放到視頻網(wǎng)站上獲得創(chuàng)作收益。發(fā)Token的意思是，發(fā)放具有兌換價值的虛擬貨幣。類似于《傳奇》、《魔獸世界》這些游戲官方給玩家發(fā)金幣，這些金幣可以換錢。ICO擴張，意思就是發(fā)行新的虛擬貨幣融資。
這句話合起來的意思就是，讓用戶看到平臺能提供收益/直接補貼，投資者認購平臺代幣融資。
相信看到這里，經(jīng)歷過Web1和Web2的老鳥，一下子就明白怎么回事了。這種所謂的變革，其實依舊還是廣告收入+買客戶+融資那一套。
很可惜，國內(nèi)監(jiān)管層早就看透了ICO盈利的本質是“鑄幣稅”，禁止發(fā)行。如果說Web3有什么東西是過去沒有的話，那大概是由于互聯(lián)網(wǎng)底層硬件的發(fā)展，網(wǎng)速大大提高，所以今天才有了短視頻、直播等一系列新型收入模式。
所謂的追求某種變革，本質上還是在科技進步基礎上一次次重新復刻老套的商業(yè)規(guī)律。
最后也是最為關鍵的，OpenAI用ChatGPT向全世界證明了大模型AI是可行的，商業(yè)化也是可行的。
ChatGPT屬于AI的自然語言處理（NLP）方向，至今為止共計演化了三代。在早期，很多研究者并不看好GPT模型，因為這個模型有些反直覺，并且非常燒錢。
按常理來說，人們認為在 NLP 領域使用語言一般包括三個步驟：接聽到或讀到的語言-理解意思-輸出語言。但GPT模型直接繞過理解意思這第二層，可以實現(xiàn)盡量少的案例示范，對模型施加引導，就能直接根據(jù)輸入的語言匹配應該輸出的結果。
為了達到這樣的效果，GPT相對其他模型，需要碾壓式的參數(shù)數(shù)量（GPT3目前1750億參數(shù)）。為了運作這樣的超大模型，相對就需要無比龐大的算力。結果上來說確實令研究者非常驚喜，因為訓練出來的效果，相對較小的模型來說，也是碾壓式的優(yōu)異。
但無論如何，今天ChatGPT的火熱，證明了GPT模型的成功。ChatGPT僅僅兩個月就成為了全球最快達到1億用戶的軟件產(chǎn)品。速度如此恐怖，連抖音都望塵莫及。商業(yè)化上除了20美元正式版收費以外，背靠ChatGPT的相關產(chǎn)業(yè)以及各種各樣的全新用途，在全世界的用戶手中被各種開發(fā)，國內(nèi)還產(chǎn)生了共享賬號的營收手段。
王慧文和資本們看到的就是這個已經(jīng)跑通了的全新C端SaaS的商業(yè)價值。
畢竟再造一個GPT不需要感受創(chuàng)新研究的艱辛，也不需要面對從0-1的不確定性。確定的路線+確定的成果，才是當前資本紛紛組團做中國OpenAI想要的最終結果。
困難和機遇
如果一定要對最終的結果做個預測，王慧文的中國OpenAI項目恐怕是很難成功。因為面臨的難題很多，還都不是一時半會能解決的。
首先是技術實力。國內(nèi)實驗中做過的最大的模型是10億個參數(shù)，GPT3的參數(shù)數(shù)量是國內(nèi)的175倍。另外這幾年百度、騰訊、阿里都投入不低于OpenAI的資金量（5-10億美元）做大模型。但可能是效果不佳，普通消費者接觸到的AI產(chǎn)品，也就是天貓精靈、小愛同學這類。側面說明的可能還是技術實力上的差距。
其次，是硬件問題，訓練AI需要龐大的算力。ChatGPT此次是用了5000塊A100算力卡，但美國對國內(nèi)禁運的首先就是A100。使用國產(chǎn)算力卡倒不是不行，只是芯片制程跟不上，導致英偉達1塊卡，國內(nèi)要用2-3塊。相應數(shù)據(jù)傳輸時間也會變長，并且消耗的電力、物料成本更會成倍提高。國內(nèi)很可能不會很快追上OpenAI 的算力投入。
但反過來看，資本的涌入又是一件好事。
GPT的熱度會加速國產(chǎn)芯片的突破。由于此前國產(chǎn)芯片大多還是用于支持信創(chuàng)需求，缺少市場化的手段和競爭力。但可以預見的是在GPT模型所需算力的影響下，國產(chǎn)芯片即將迎來新的訂單需求。伴隨著出貨數(shù)量帶來的規(guī)模效應，加上良性商業(yè)化變現(xiàn)的驅動，為早日突破技術封鎖打下基礎。
2月13日，北京市經(jīng)濟和信息化局發(fā)布的《2022年北京人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書》提出，支持頭部企業(yè)打造對標ChatGPT的大模型，著力構建開源框架和通用大模型的應用生態(tài)。
可以預見，伴隨著政府的支持，未來將會有越來越多的資源涌入到大模型的賽道中。最終的獲勝者或許只會是眾多參與者中的幾個，但其中的佼佼者必然將帶動整個產(chǎn)業(yè)的升級進步。
寫在最后
有時候，市場會對于一些充滿技術名詞的投資項目難以理解。畢竟理解科技需要厚實的知識基礎，弄明白技術是如何實現(xiàn)的；但判斷商業(yè)邏輯，很多時候只需要常識即可。
畢竟，任何商業(yè)模式最終還是要回歸變現(xiàn)的價值；任何技術最終還是要回歸為人類社會服務。
脫離理性，在哄炒和嘲諷的聲音中，很容易喪失判斷。兩年前是元宇宙，兩年后會不會是GPT？