ChatGPT 属于 AI 的一个应用领域 AIGC，技术上的基础创新不多，但实用性很高。
2021年推出的 Github Copilot 其实就是 OpenAI 跟微软合作的第一次试水，可以叫做 CodeGPT。发布之后获得了100w以上的用户，2022.6月推出收费模式后，首月就获得了40w的付费用户[1]，这个结果应该是超出预期的。所以后来加快了投入，不到半年，2022年11月底就推出更重磅的 ChatGPT。

这是一次前沿科技找到合适落地场景后需求爆发的经典案例。

去年底推出的时候，就已经在科技圈内火爆起来。大家对它赞不绝口，唯一槽点就是名字太不性感了。估计后面其他公司的商业化产品会抛弃 GPT 这个后缀。

图1: terrible name

咱们先从技术视角、产品视角去理解它，然后再看对我们的影响。

技术视角看

去年底 ChatGPT 刚推出的时候，圈内就已经有了技术分析，参见这篇文章：追溯ChatGPT3.5技术起源看起来是在代码场景上对模型大力出奇迹，商业结果是让 Copolit 越来越好用，同时弄出了推理能力。然后在这个基础上用 RLHF 开始搞对话聊天，RLHF 可以做到过滤问题、打圆场、不回答知识范围之外的问题等这样看起来很人性化的回复。

从技术选择和演进可以看出，ChatGPT 能完成信息理解、内容拼接、语言组织，达到顺畅对话的效果。但在信息的正确性、及时性和形式推理方面（数理逻辑不行、但可以做 DSL 学习和解析）还不擅长。

ChatGPT 在公众爆火出圈之后，这两天看到有些人开始畅想 ChatGPT 给「知识」或者「教育」行业带来的变革，毫无疑问，它可以帮助改善教育方法和理念，其实我们也要注意 GPT 在知识和教育方面的不足：

  1. 它会组织信息、会按套路表达，但不产生知识，甚至连信息正确性都不保证、数理逻辑推理都做不了（也就无法做证明、更无法发现新的知识）；
  2. 它会学习对话模式、TheoryMind 测试结果能跟 9 岁孩子相当，但没有情感；

产品视角看

ChatGPT 算是继 AlphaGo 之后 AI 圈出现的第二个出圈爆火的产品，同时也是第一个爆火的大众化 AI 产品。相比于去年炒过的 web3 和 元宇宙，ChatGPT 最大的优势是普通人能感知、场景很日常、方便集成，所以它的产品落地能力非常强、非常快，现在各种基于 ChatGPT 的 AI 助手不断涌现。对比元宇宙只能通过 VR 设备触达用户，web3 只能通过 NFT 和虚拟经济，这些场景都太小众了。

所以革命性的前沿技术，一定要让大众能感知到，才有充分释放价值，否则只是PPT上的潜在价值。

为什么是 OpenAI

这么好用的 AI 产品，不是来自 Google、不是微软，也不是别的科技巨头。Why?

AI 技术上 Google 是祖师爷和奠基人，但不是它带来变革。它们的AI产品一直出得扭扭捏捏，因为革自己的命太难了。不是能力问题，也不用嘲笑google愚蠢。不可能愚蠢的，人家只会比你聪明，只不过是基于组织做的理性的选择。人都是有限理性的。

所有科技巨头内部的 AI 研究院，都面临一个压力：如何帮助主营业务。所以字节的 AI 主要搞滤镜、特效和审核，Facebook 的 AI 主要搞广告搞 VR，阿里的 AI 搞广告和客服，微软的 AI 搞语音和图像，Tesla 的 AI 搞图像。相比之下，Google 已经是最理想主义的了，还兼职搞基础算法模型。而 OpenAI 从一开始就是非盈利组织，目标是解放人类。没有主营业务压力，但不足在于没钱烧。因为 AI 产品要火，必须要实用、有大家摸得着的结果，那训练量要上去，训练就是烧钱。这个问题靠 Sam Altman 加入后解决了，这是他最擅长的，毕竟在 YC 干了这么多年。他拉来巨额投资把 OpenAI 打造成一个造矿机，然后出卖开采权（给微软）。既不影响 OpenAI 原本解放人类的理想，又能吸引资本进来，把理想和资本很好的结合了起来。

对我们的影响

不用慌

它的核心价值是提升信息检索和组织效率，所以跟信息无关的，像组织问题、人的主观感受问题，它解决不了。

  1. 比如软件架构、代码屎山重构、合作机制和效率本质都是组织问题，这些问题是它搞不定的。所以架构师们可以很淡定，它是为你们服务的。
  2. 再比如跟人的审美相关，比如一个交互体验好不好、一个艺术品值多少钱，它没有情感，所以也搞不定。产品和前端工程师不用慌，你们是处理用户体验的，它不懂。
  3. 再比如要查一个线上bug，还是只能靠人。所以系统架构、服务架构、中间件等，它也搞不定，它的工作依赖这些。

应用层的CRUD是它能搞定的，因为CRUD是基于定义好的上层产品需求和底层数据模型，GPT 最擅长做这个。

怎么用好

思考如何利用 xxGPT 来帮助你做事，让它帮你成为10x engineer：

  1. 看论文，用它生成摘要，以及进一步的信息挖掘、对比等
  2. 写代码，你画好架构，让它写各个模块，你负责串联、微调和查bug。
  3. 开会议，用它生成会议纪要和todo，参会人员专注讨论即可。
  4. 写文档，你给出背景和目标，让它来填充内容，你最后润色即可
  5. 做创意，让它帮你分析 idea 的优劣，尤其类似创意或产品分析、竞品分析等

好的技术不仅是能快速解决问题，更能激发你产生更多使用灵感和创意灵感。

国内有没有可能出现

我们拆解 ChatGPT 的能力构成层次，来尝试推导：

  1. 数据、算力
  2. 算法模型
  3. 问题场景（视觉、语音、自然语言-翻译/聊天、决策-下棋/量化、推荐）
  4. 工程技术、解决方案

另外还要考虑成本，目前 ChatGPT 单次回答成本是2美分左右。

第一层，数据上，中文语料有两个问题：质量差（阉割、审查）、不开放（现在几大内容平台都不是开放检索的，比如小红书、抖音）。算力上，高性能GPU/TPU禁售，且不说能不能用中低端大力出奇迹，速度肯定慢、成本也肯定会上去。

第二层，算法模型。模型的迭代速度是以训练速度为基础的。公开的只有GPT3，人家用的是GPT4，差一代、2年。算上第一层训练速度的差距，毛估估是 4 年的差距。再后面的层次是咱们擅长的，可以忽略。

再考虑到国内资本模式没那么灵活，互联网巨头还是受限于对主营业务的贡献度来看投入，所以推测出来，国内能做的 xxxGPT 应该是在更细分领域内，比如电商客服助手、会议助手，要做出 ChatGPT 这样泛效果的产品，有点难。

彩蛋启示

用好从业者优势

我们作为身处科技行业，会比大众更早一步接触到新技术。如果你保持对新技术的敏感性，不断提升趋势预判能力，也许哪次就能抓住机会。

比如这位兄弟，本来是失业了，正好碰到 ChatGPT 出来，为了练手做桌面应用，于是给 ChatGPT 封装了个桌面版。上周瞬间火了。作者在年前还没出圈的时候发了一篇心得，推荐阅读：流量密码：ChatGPT 开源的一些思考

图2: ChatGPT桌面版

且不说哪些卖 ChatGPT 账号的、公众号付费服务的，赚钱机会在科技行业俯首即是，人人可触及。

投资策略

因为产品落地快、商业化快，美帝科技股在今年可能会爆发。但目前还属于起步阶段，未逐出胜负。可以观望几家目标公司，买指数或者主题基金。我在去年12月份调仓从中概换到美科技股，已经有收获。国内的算力供应商需求暴增，也会有机会。

最后

上周末看到 ProductHunt 发布了 Golden Kitty Awards 2022。
Product Hunt是目前全球最流行的发掘有意思新产品的平台，是用户发现新产品、创业者获得灵感、投资人寻找新机会，以及创始人对产品进行推广的最好地方。可以说是业界创意产品标杆阵地。这个榜单琳琅满目、各种品类都有，上榜产品各个创意十足，ChatGPT 毫无悬念得夺得年度最佳产品和最佳 AI 产品，成为最大赢家，去年爆火的 Wordle 也同样上榜，还有工程师熟知的社区 daily.dev。周末两天我体验了其中一些，好玩好用好激动。然后我发现，近百个上榜产品中，只有一个是来自中国的产品，绝大部分是来自美国。

大概五六年前，这种年度创新产品榜单上，来自中国团队的产品可是要占一小半的，那时候国内国外都是一片红火。现在人家美国那边依然方兴未艾、创新源源不断，而国内却已然熄火了。大家想想，是不是有好几年在应用市场上没有看到令人激动的APP了？上周还听说字节开始做外卖，Damn it!

创新是持续发展的源动力，吾辈当自强。

[1]GitHub Copilot adds 400K subscribers in first month 原文链接