经济观察网 记者 钱玉娟 ChatGPT的这把火，烧得愈发旺了。

不只是谷歌与微软两大海外巨头在展开角力，以百度为首的中国厂商也加紧步伐，提速入局，甚至像云从科技、汉王科技(002362)等在内的个股，纷纷凭“ChatGPT概念股”实现着股价飙升。

(资料图片仅供参考)

ChatGPT热度高涨，而个股的借势炒作，很快引发监管侧注意，2月8日晚，云从科技收到了上交所的监管工作函，汉王科技也收到了一封关注函，被要求说明其关于“自然语言理解技术（NLP)”的业务具体产品等问题。

2月9日以来，上述概念股股价均持续回落，就市场上因ChatGPT催生出的泡沫现象，当天下午在与搜狐创始人兼CEO张朝阳进行的一场直播对话中，360集团创始人周鸿祎丝毫不避讳提及，“搭不上（ChatGPT）这班车，有可能被淘汰。”但他也认为，拥有技术积累的企业才能搭上这辆车，“没有在服务器、算力上投入，也没有AI团队的企业，宣布入局都是在蹭热度。”

谷歌首战失利

仅用时月余就实现超亿级用户，ChatGPT的火爆程度，备受产业关注之余，大家更为期待的是，在人工智能与大数据领域占据绝对性优势的谷歌，何时应战？

深入前沿科技领域观察研究的作家陈根，在知悉了ChatGPT的技术路径后，对照谷歌的技术与资源优势，他认为，“挑战即使不能成功，也至少打成平手。”这并非他一人之见，经济观察网记者采访获悉，外界普遍认为：谷歌一旦放开手跟进ChatGPT，很容易就能做到。

然而，令人意外的事情发生。2月9日凌晨，谷歌在法国巴黎举行公开活动，对其人工智能聊天机器人Bard进行功能演示，期间，这一被宣传为“有问必答”的机器人，却在问答过程中出了错。

对于Bard的“不完美”表现，谷歌发出一份声明表示，“回复凸显了严格测试过程的重要性”。谷歌首次对战ChatGPT告败的同时，在国内AI企业深势科技工作的王小佛还看到，“谷歌核心业务在被反垄断调查，无人车进展不顺，云业务千年老三，DeepMind盈利遥遥无期，最近还因裁员导致人心惶惶。”

王小佛早前在硅谷从事早期投资，曾投出了用NLP做商业化产品的公司。在接受经济观察网记者采访时，提及谷歌，他用“腹背受敌”一词来形容这个硅谷巨头的现状，“这一时候，难免会有动作变形。”

深究谷歌首战失利背后的原因，到底是谷歌的核心算法有问题，还是它着急上线引致开发过程出现问题，抑或有其他问题，王小佛觉得，“目前还不能下定论，事情还需要‘让子弹飞一会儿’。”

显然，谷歌的表现传导至资本市场，反应更为直接，其股价一度跌超8%，市值更是蒸发了超千亿美元。

“之所以会引发投资者这么大的反应，核心在于大家的期待。”陈根在对谷歌挑战失败感到意外之余，也认为这给国内的投资者“提了一个醒儿”，当前依附于ChatGPT概念炒作的公司，在技术层面是否有谷歌的优势？

风口之下

在陈根看来，毫无技术根基，纯粹参与炒作的公司，最终会被“打回原形”。令他印象深刻的是，发生在去年那些活生生的案例，不少公司借助元宇宙概念进行包装、炒作，却因不具备真正的技术条件和实力而“昙花一现”。

诚然，ChatGPT引发的是一次划时代的变革，陈根希望身处变革中的产业参与者，都应以敬畏的态度来对待，“正视技术差距，在新技术趋势中寻找自身的优势。”

张朝阳也有个人的理解，“ChatGPT的产生经历了一个量变到质变的过程。”在他看来，这一积累过程既要求机器算力增长，还包括深度学习、数据回归算法以及算法的进展积累等。

“算力要有多少服务器，知识库及标注数据（多少规模）等都是问题。”张朝阳建议，没能力解决以上问题的公司，要谨慎跳上风口，避免造成资源消耗，相反，在AI人工智能及搜索方面具备相应能力的公司，他倒觉得应有所准备。

推出ChatGPT的OpenAI，背后金主是微软，“微软有Bing搜索引擎”，加之随后响应的公司是谷歌和百度，这些公司的共同点都是具备搜索引擎能力，在周鸿祎看来，这类公司也是最有机会搭上ChatGPT这班车的。

要知道，搜索引擎的爬虫每天在全网的网页中爬取信息，人类的知识库又存在于网页中，搜索引擎为了让人搜索时更容易找到相应的排序，会做大量的自然语言处理和人类知识的标注，“这些都是做GPT模型的必备基础。”周鸿祎指出，ChatGPT模型只是GPT这一AI大模型中的一个子模型，其问世宣告了算力在对人类自然语言充分理解下，有可能带来新的工业革命。

诚然，搜索引擎公司拥有巨大的用户流量和用户每天丰富的搜索词，可以反复对AI模型进行训练和修正，但其是否有很多的服务器集群以拼算力，以及在AI大模型上进行调试训练，也决定着这类公司能否抓住这一产业变革的机会。

究竟谁能做出中国的ChatGPT？周鸿祎只表示，360不放弃对这一技术的研究和追踪，他发现“GPT模型走了非常难但是长期主义的道路”，不只是技术存在难度，他认为最了不起的一点是，区别于一些人工智能技术的“曲高和寡”、“离人特别远”，现今ChatGPT构造了一个好的应用场景，“你打入一个问题，它能给你一个回答”，在他看来，ChatGPT切入的办公场景贴近大多数人日常的刚需和痛点。

ChatGPT在进化

自ChatGPT发布之后，旷视研究院基础科研负责人张祥雨每天都在体验，“我关注它的逻辑能力，而不是知识容量，后者传统搜索引擎也可以做到。”

长期使用下来，张祥雨发现，ChatGPT多轮对话、语义理解的能力很强，语言逻辑流畅，并且在高阶的指代关系推理、思维链方面做得很好，但在常识建模、数学逻辑方面较为欠缺，尤其对数字的敏感性（比如大小关系等）不强。

“总体超出预期。”接触过很多语言大模型的张祥雨，在ChatGPT出现后，向记者表达到，“感觉技术又前进了一大步”。

周鸿祎也在直播对话中分享了，与ChatGPT聊天后的最大感受。“很多问题，它虽然言之无物，但是回答的却是滴水不漏。”

由于ChatGPT并非机械地给出搜索答案，反倒会说一些“正确的废话”，这一点让周鸿祎认为它更像人类。

王小佛曾使用过OpenAI研发的具备大规模神经网络的大型语言模型GPT-3，“感觉一般”，这让他在ChatGPT推出伊始，并没抱太大希望，但令他意外的是，凭着猎奇心理使用，如今ChatGPT基本成为他的“生产力工具”。

采访中，王小佛讲起了ChatGPT令他“彻底上瘾”的过程，“我让它写一个‘关于康德的说唱’，它一开始不愿意，我还得哄着它，才会给我写。”这种交互体验让他明显感觉到，ChatGPT翻越了某个“阀值”，可以称为“智能”了。

从ChatGPT-1到ChatGPT-3，陈根关注到，其神经网络参数已经从1.17亿个扩展至1750亿个，这种进化，让他预判，ChatGPT将在未来带给人们超预期的变革。

其实，陈根的认知也是建立在他深度体验ChatGPT后，“我跟它展开的第一个对话是‘是否知道Kevin Chen（我的英文名字）’，它给出了否定的回答后还表示了‘非常抱歉，全世界叫这个名字的人太多了’。”

待到将亚马逊上关于自己的介绍资料发给ChatGPT后，陈根看到ChatGPT快速学习后，还能基于信息给出了对他的评价。当陈根与ChatGPT讨论起未来写一本关于它（ChatGPT）的书时，ChatGPT甚至能给出一些客观建议，“从智能程度看，它呈现出了我们设想中人工智能的模样。”

采访中， 陈根不禁感慨，“ChatGPT真正开启了从人工智障向人工智能时代的转变。”作为参照，他认为会对当前产业领域所有打着人工智能旗号的企业，带来巨大挑战。

需要强调的是，科技企业投入技术研发资源，建立一个像人类大脑般的AI模型并不难，但陈根觉得，“要让这个大脑模型具备人类思考问题的能力，这是非常困难的。”对于国产厂商们而言，他认为最大的挑战已经不是，“我们在人工智能研究的理论阶段有多先进，而是在人工智能技术的人机互动应用层面，真枪实弹的较量。”

张祥雨同样认为，ChatGPT是在底层数据、核心技术、用户体验等各方面称得上“里程碑式的AI产品”。据他介绍，AI要能完整模拟人脑，大概有“感知-决策-执行-反馈+知识/记忆”这几个模型，而ChatGPT在AI语言大模型的核心技术基础上，不仅具备了逻辑推理能力，还让AI学习全互联网的知识。

“在决策和知识等环节实现较大突破，ChatGPT基本做到了。”在肯定之余，张祥雨也告诉记者，相较人类经历漫长进化周期后，所具备的在物理世界的生存能力和基础运动能力，“这是一种更难学习的智能。”

无疑，火爆的ChatGPT，在给一众厂商带去思考与挑战的同时，它自身也在面临更多可能的进化挑战。