去年年末, 绝大多数人都还觉得, GPT大概只会像先前的Clubhouse那样, 昙花一现, 成为过去两年科技泡沫破灭的缩影, 然而, 此后的发展路线却并非这样, GPT的热度并未下降, 反而上升了, 并且成为了2023年年初最引人注目的科技产品。
先是, 《金融时报》报道, 微软有意, 豪掷100亿美元, 加注GPT背后“大脑”OpenAI, 使其估值, 一下跃升至300亿的超级, 独角兽级别。随后, 谷歌更是紧急召开, 一次大型内部反省大会, 检讨在AIGC通用产品上的反应迟钝, 而就在这几天, 也有消息称, 谷歌对标GPT的产品, 正在进行加速测试。
就如同Clubhouse的火热一度致使各大国内音频平台都纷纷竞相模仿那般, GPT的一夜之间突然爆火以及其具有的高使用门槛条件, 也再次激发起了国内各大科技公司的热情。1月30日, 路透社有报道声称了, 百度正在开展研发类似GPT的AI对话的那种服务。
图源：网络
GPT的火热, 直接带动了一大批人工智能方向的国内公司, 在春节后股价大涨, 像科大讯飞这类公司, 长期在语音识别、自然语言理解等人工智能领域深耕, 去年年底在与投资者互动时, 表态没有类似GPT的产品计划, 节后却主动与机构投资者沟通, 大谈GPT带来的价值, 显然不难让外界看出其潜台词。
同时, 像BuzzFeed这类聚合类新闻平台, 应用GPT后股价出现暴涨120%的消息, 从这一消息中, 很容易看出如今这类AIGC工具对于内容创作平台的价值。无论是拥有今日头条的字节跳动, 还是期望新闻业务实现自负盈亏的腾讯, 理所当然都不会轻易错过这样的大好机会, 这类机会既能实现“降本增效”, 又具备话题度。
更关键的是, GPT的通用化产品被更为看作是下一代搜索引擎话语权的竞争, 上一回巨头围堵百度没人得逞, 现在大家一同起步, 谁能够最终崭露头角, 依旧满是悬念。
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GPT中国版不会太遥远
1月30日那一天, 媒体先后曝光了百度即将推出其类GPT产品的消息, 之后呢, 百度的股价迎向了大半年以来的新高, 这也从一个侧面呈现出资本市场对AIGC的疯狂程度, 还体现出外界对于中国版GPT何时能够顺利落地有着十分强烈的渴望。
话说按照路透社所表述的那个情况来说, 此时百度正在着手去开发一款借助AI来驱动的聊天机器人, 其呈现出来的形式自然而然地跟那个大受欢迎的GPT相似, 并且还计划在3月的时候把它整合到百度至关重要的搜索引擎里面去。
当下这个时候, 别的不说, 彭博社给出了一些详细环节, 比如说, 国内有一家搜索方面的巨头, 它决定要弄出一个单独成立的网站, 目的是为了让用户能够去使用这个工具。
百度在过去的这几年当中, 始终都在探寻着转型, 目标是成为一家人工智能公司, 它在若干技术上投入了数十亿美元, 这些技术涵盖了自动驾驶汽车以及用于人工智能应用的芯片等方面, 它同时也凭借这些举措, 进而成为了国内科技公司里最具潜力的、能够率先抢先开发出与AI相关产品的公司。
百度推出中国首款云端AI全功能AI芯片“昆仑”
今年年初, 一份流出的内部全员会议直播里, 百度CEO李彦宏, 像诸多公司创始人那般, 反思先前公司管理方面的问题, 还冒出金句“马化腾所述问题, 百度俱有”, 并且, 就在此次讲话当中, 他提及GPT, 称其代表新机遇。
李彦宏说, 我们拥有这般酷的技术, 那么我们可不可以将其转变为人人都需要的产品呢? 他所指的乃是人工智能驱动的技术, 其中涵盖聊天机器人, 这一步实际上才是最为困难的, 并且是最为伟大、最能产生影响力的。
借着运用互联网里海量文本数据予以训练, GPT能够凭借流畅的对话去回应用户的各类问题。然而, 行业研究人员宣称, 这种聊天机器人没法确保回答精准无误, 有时还会讲出带有性别歧视或者种族主义的话语。
科技巨头, 其中涵盖微软与谷歌等, 正争分夺秒促使GPT背后的技术趋向成熟, 还要把该技术融入到他们的产品里, 产品包含搜索, 在这个领域, 聊天机器人所具备的对话能力被视作极有可能对当前状况形成颠覆。
微软于2019年投资了OpenAI, 又于2021年再次进行投资。该公司宣称要加大投入, 目的是把GPT于其产品系列里予以整合, 其中最为关键的一点是使GPT与搜索引擎Bing相融合, 借此期望在搜索市场上对谷歌构成一些全新 的威胁。
集成了GPT-4的新版Bing
图源：Owen Yin的推特账号截图
以这个视角来瞧, 百度针对类似GPT那样的应用所存在的需求, 并非单纯是为了去显摆技艺, AIGC也许会给它的核心业务带去的积极以及消极影响, 必定会引发百度的高度警觉。
百度借助源于自身搜索引擎业务的规模巨大的文本数据库, 已着重于一个名为自然语言处理的人工智能研究领域, 自然语言处理能够用来开发语音助手以及类似GPT的聊天机器人。
2019 年的时候, 百度开发了一个系统, 名叫 Ernie（文心）, 它是一种深度学习模型, 和 GPT 所基于的技术有点类似, 被用来让搜索结果更具相关性。之后呢, 百度又开发了不少个 Ernie 模型, 还拓展这些模型的能力, 把图像以及艺术生成纳入进去, 功能类似 OpenAI 旗下的 Dall-E。
长久以来, 百度当下正将Ernie用作它聊天机器人的根基, 并且借助全球范围内的中文以及英文语言资源对其予以训练。按照百度的开源研究论文来讲, 往昔, 百度用以训练Ernie的资源有维基百科、BookCorpus、Reddit以及百度的诸多产品, 其中包含生态系统, 这生态系统又覆盖着百度百科、百度新闻等待等你来补充说下去, 等等。
在1月初, 临近百度Create AI开发者大会之时, 百度搜索宣称, 将凭借百度自行研制的生成式模型, 对“生成式搜索”能力予以升级, 并且表明, 生成式AI跟搜索引擎所处的是互补关系, 并非替代关系, 还进一步讲出, 搜索的底层技术和AI的底层技术是相通的, 此外, 自2021年起就着手尝试把AIGC与搜索二者进行结合了。这差不多也是对外界显示, 想要打造出GPT, 百度实际上早就有相关积累了。
百度Create AI开发者大会
在中国国内, 那些业界巨头, 对 AI 技术, 有着长期的关注, 并非仅仅百度此一家, 不管是阿里, 或者腾讯, 又或是字节跳动, 在诸多具体业务方面, 皆借助了 AI 给予的加持。各个巨头, 往昔都有意愿搭建的搜索引擎, 当下正静悄悄地变换形态, 这毫无疑问是一个再度回归赛道的绝佳良机。
就在最近这两天, 依据 Tech 星球所给出的报道, 字节方面正暗暗着手去准备那个已经停止运营达两年之久的悟空搜索 , 结合 GPT 产品跟搜索工具之间存在的关系, 能够轻易发现字节潜藏着的想法。
近期, 依据天眼查所展现出来的信息, 腾讯申请的名为“人机对话方法、装置、设备及计算机可读存储介质”的专利获得了授权这一情况, 正式渐次浮现于众人的视野之中。
在之前针对AIGC展开的讨论里, 也曾有所提及, 按照各自业务不一样的取向, 各个家对于AI技术发展路径也是不一样的, 只是不管是AI绘画, 还是现如今的AI聊天机器人, 最需要的反倒不是多深厚的技术积累。
最终, 要把这些AI技术进行整合, 还要将其打包成一种足够趋近于民众、具有民众接受度的通用性质的产品, 这仍然存在着相当大程度上的困难, 实际上所考查的更多的还是平台方公司的产品思维以及涉及商业运作层面的耐心。
热潮之下，商业化亦是难题
在前一周的时间段里, 国内的AIGC概念股呈现出急剧飙升的态势, 只要是和其稍微沾点边的上市公司, 差不多都要针对GPT阐述一下自身的看法, 举例来说, 像从事地图测绘系统业务的超图软件, 也忽然表明未来GIS实验室正在开展GPT以及其他AIGC领域的实验。
即便在那所谓的AIGC概念股当中, 实际上存在着一些, 名号与实际情况严重不符的公司, 像那曾经凭借做电子书, 成功登陆深交所的汉王科技, 还有那个起步于做数据中心和监控系统的赛为智能, 这些公司, 逐个给名下各项业务都添加上AI的名头, 然而只要去翻看它们的财报, 便不难以发现, 其主要营收基本依旧是传统业务。
而最近, 受到散户和资本热潮影响的AIGC概念股, 其最大的共同点仅有一个。就是都在2022年呈现出亏损状态, 业绩表现不佳, 并且业务方面并没有太多实质的改善。在这种前提下, 才只能借着GPT的热潮来抬高自身的身价。
AIGC相关概念股 图源：同花顺数据可视化
其实如果细究GPT背后的技术开云app官方最新下载地址，并没有什么独门秘籍。
那家公司的首席AI科学家Yann Lecun, 最近从基础研究方面谈到了更关键的技术指标, 他讲, GPT不存在让人觉得有着深刻印象的技术上的创新, 它最大的“创新”实际上是把现有的技术跟体验做了更出色的整合, 给用户以及开发者带去了特别不错的体验。
扬·勒丘恩的这种观点, 被一部分人解读成是给GPT泼冷水, 然而这其实更像是对资本疯狂炒作GPT的一种回应, 这里面存在几个关键要点, 首先, OpenAI并非业界唯一一家借助海量数据来进行模型创新的公司, 其次, 微软、谷歌这种国际公司, 以及包括百度、阿里等在内的国内公司, 都在开展类似的事情, 最后, 还有众多创业公司。
GPT的底层技术源自谷歌所提出的Transformer架构, 并且还运用了大量在谷歌内部予以使用的、由DeepMind发明的强化学习技术, 正如Yann Lecun反复强调的那样, 在这个领域不存在所谓的“秘密技术”, 大量开源的架构, 以及模型、还有数十年来公开的论文等, 为GPT的出现营造了良好的基础, “它并非在真空中出现”, 这一点也是科大讯飞CEO刘庆峰面对机构投资者时不断着重强调的。
所以, 科技领域的巨头们会运用这些大规模模型化作自身技术以及产品的防护屏障, 微软在2019年针对OpenAI作出的投资, 现今来说正逐渐成为有史以来最成功的人工智能投资中的一个, 依据OpenAI不断推出来的大规模模型, 微软持续给像Github、Office、Azure等产品系列注入全新特性, 大规模模型俨然已然成为微软的关键能力。
AIGC技术场景 图源：国泰君安证券
谷歌、亚马逊、苹果、阿里巴巴、百度、腾讯、字节跳动, 这些除此之外的中美行业领先的科技公司, 都会在这个领域不断加大投入力度。特别是对于众多提供云计算服务的企业来讲, 在接下来的一年时间里, 大概能够看到一系列围绕云服务以及搜索相关的大规模模型产品, 不管是针对企业用户还是面向消费者群体, 最为关键的仍然是产品具备“开箱即用”的特性。
比如说, 类似GPT的产品肯定是一定会大量冒出来的, 特别是在公司构造跟产品研发方面转向速度更快的中小型人工智能创业公司, 就像之前多次提及的科大讯飞, 还有商汤科技这种曾经在技术运用场景方面极为迷茫的人工智能公司, 就连中文在线还有阅文这样的网文创作平台, 实际上也都有类似的探寻, 借助GPT这类工具去辅助创作者。
现在, GPT那超高的运维成本, 依旧是没办法被忽视掉的问题, 依据AI学者Tom Goldstein的估算, 大致估算一下, GPT靠着海量GPU算力去生成内容, 每天的成本大概是有10万美元, 并且这个估算还是在大概两个月之前, 它仅仅只有百万活跃用户的基础之上的。而按照瑞银最新的报告, GPT的月活用户已经突破了一亿, 成为了历史上用户增长速度最快的消费应用。
因有着这般大的成本方面的考量结果, 于是就在2月2日这一天, OpenAI对外宣称将会推出GPT Plus这样一种事物, 它是一种每月需要20美元的订阅性质的服务内容 , 凭借此服务能够让用户在高峰期的时候优先获得使用GPT的权利。从侧面角度来讲其实际上也是OpenAI以快速方式去探索GPT商业前景的其中一种思路, 还同样是值得国内公司去进行参考的。
图源：OpenAI
而摆在中国GPT面前唯一的问题还不仅是成本。
在关乎自然语言理解这一方面, 中文所具有的多义性存在着天然形成的高门槛, 像GPT这类产品, 其背后依托着覆盖整个互联网范围广阔的语料库, 对于国内的平台来讲, 自然是没办法避开合规性这一环的问题, 所以, 除了要达成自然的理解以及应对回复用户提出的各种各样刁钻的问题之外, 中国版GPT还需要具备相较于国外同类产品更为严格谨慎的审核机制, 甚至在早期阶段或许还需要有人工审核的这种情况有着存在的需要。
不管怎样, 具有强大能力的人工智能的时代已然降临, 即将予以发布的GPT - 4必定又会对整个行业的发展态势产生影响。如同OpenAICEO Sam Altman先前讲过的那样——“通用人工智能的构建会比众多之人想象得更快, 而且它会历经很长的时间去‘改变’多数人想象范围之内的所有事物”, 要把各类想象最终转变为实际情况, 国内的科技公司们依旧得提前做好筹备。
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