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中國互聯網大廠的"ChatGPT"追趕之旅現狀_GPT

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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,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端的大規模應用尚十分遙遠。

動態 | 外媒:etherscan.io被中國互聯網防火墻阻止訪問:中國的互聯網防火墻疑似已阻止訪問以太坊區塊鏈瀏覽器網站etherscan.io,目前原因不明。據悉,etherscan.io是運行時間最長,使用最廣泛的以太坊區塊瀏覽器之一。(coindesk)[2019/12/4]

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。

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。

聲音 | 中國互聯網協會理事長:利用區塊鏈等技術提升信用監管精準化及智能化:金色財經報道,在2019中國網絡誠信大會“互聯網+”模式下的城市信用體系建設分論壇上,中國互聯網協會理事長尚冰表示,將信用建設和信用監督中的行之有效的辦法上升為制度規范,利用5G、云計算、大數據、人工智能、區塊鏈等新一代信息通信技術提升信用監管的精準化、智能化,積極發揮政府部門、行業組織、社會機構、輿論監督等各個方面的獨特治理優勢,鼓勵開展差異化的信用評價服務,加強城市信用紅黑名單宣傳效應,不斷加大失信懲戒的力度。[2019/12/3]

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 | 中國互聯網金融舉報信息平臺將“代幣融資發行”列入舉報范圍:據中國互聯網金融舉報信息平臺網頁顯示,該平臺已在“互聯網金融舉報范圍”內列入“代幣融資發行”內容。其具體內容為包括:

1. 從事法定貨幣與代幣、“虛擬貨幣”相互之間的兌換業務;

2. 買賣或作為中央對手方買賣代幣或“虛擬貨幣”;

3. 為代幣或“虛擬貨幣”提供定價、信息中介等服務;

4. 直接或間接為代幣發行融資和“虛擬貨幣”提供賬戶開立、登記、交易、清算、結算等產品或服務;

5. 承保與代幣和“虛擬貨幣”相關的保險業務或將代幣和“虛擬貨幣”納入保險責任范圍;

6. 其他使用“幣”的名稱開展的非法金融活動。[2018/8/28]

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 | 中國互聯網金融協會會長:存量風險尚未完全消化,監管合力尚待進一步形成:中國互聯網金融協會會長李東榮發文稱,我國互聯網金融風險形勢依然錯綜復雜。存量風險尚未完全消化,增量風險時有發生,單點風險爆發可能性較大,監管合力尚待進一步形成。專項整治工作領導小組下一階段工作安排包括:進一步健全適應互聯網金融創新特點的監管制度和要求;強化準入管理和對互聯網金融的統籌監管、穿透式監管和宏觀審慎管理;健全打擊非法金融活動工作體制機制,加大對各類以互聯網金融名義實施非法集資、違規營銷、商業欺詐等非法金融活動的打擊力度。[2018/7/17]

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、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。

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