【全球觀察】ChatGPT給中國人工智能帶來紅利可否持續？

林仲衡、林芷若 中銀國際研究有限公司

近期，ChatGPT（一款由OpenAI公司開發的人工智慧聊天機器人）因註冊用戶激增及其在AIGC技術（人工智慧生成內容）的巨大潛力，備受公眾和資本市場關注。筆者不會低估ChatGPT長遠可能帶來的行業顛覆性，但就用戶體驗、應用場景、進入壁壘和商業化潛力而言，目前還不足以充分證明值得投入巨大研發成本。縱觀AI大模型的內地參與者，筆者認為具有數據和資本優勢的大型平台公司將比AI軟體公司佔優。

前途光明 但仍需長期投入

雖然ChatGPT確實帶來了全新的即時聊天體驗，但短期內仍屬於生成AI領域的應用（類似於Deep Blue、AlphaGO、Deepfake等）。這類生成AI型應用已被企業和藝術家等廣泛用於媒體、視頻、繪畫、音樂和遊戲創作。截至目前，AI大模型的主要參與者亦未錄得盈利，包括主要從微軟獲得研究資金的OpenAI。雖然ChatGPT在近期宣布推出訂閱服務，試圖彌補其龐大的訓練模型和服務器運行成本，但筆者認為，隨着META和谷歌將陸續提供類似服務，價格戰將在所難免。

若ChatGPT和OpenAI的商業化潛力最終與此前依賴奇高資本投入的AI產品相差無幾，筆者認為市場預期的走向可能會類似之前由CNN（卷積神經網絡）及其產品（如 AlphaGo）引發的AI炒作周期。此外，優質中文訓練數據較少，亦會影響基於中文的AI大模型的整體表現。因此，筆者認為基於ChatGPT的投資有其投機性，尤以內地公司而言。

進入壁壘在於資本及數據量

筆者認為ChatGPT或其他大模型的發展將更依賴資本和數據，而非AI演算法本身。在筆者看來，ChatGPT更受益於系統工程的突破，而非演算法的突破。因此，要構建一道堅固的大模型進入壁壘將不再取決於專有演算法和經驗，而是豐厚的資本、可靠的海量數據和專案能力：

資金：訓練和運行具有十億（GPT-3/ChatGPT）甚至萬億（GPT-4）規模參數的大型模型非常昂貴。據筆者估計，大模型的總訓練成本達到千萬美元，每次ChatGPT聊天的伺服器成本約為0.1-0.2 美分，幾近每次Google搜索成本的10倍。

數據：ChatGPT在訓練過程中使用了空前龐大的互聯網數據量（十億規模的參數至少需要萬億規模的數據來訓練），令模型擁有對世界看似「全能全知」的能力。筆者使用「看似」一詞來區分真實的人類理解和ChatGPT的理解，因為ChatGPT 的理解是一種基於匹配合適答案的統計概率。

專案能力：筆者認同META的首席AI科學家、圖靈獎獲得者、紐約大學教授Yann LeCun對ChatGPT的評述：「除了Google和META，還有多家初創公司擁有和ChatGPT非常相似的技術……我不想說這並非高深莫測，但它確實是共用的，它背後沒有什麼秘密，如你不介意的話……我會說它只是設計得很好。這就是OpenAI所做的事情。」

筆者近日親身體驗ChatGPT後，認為ChatGPT確實表現出色，但依舊存在局限性。針對許多特定問題，ChatGPT提供的答案過於標準甚至是公式，且交互過程中機器感強。這一方面可能是由於OpenAI對其公開測試的版本設置了嚴格的規則。另一方面，最新學術研究也表明，這就是ChatGPT的運作方式，即人類回饋強化學習（RLHF）的過程：許多看似人類反應的答案實際上是由OpenAI聘請的人類訓練師編寫，然後「回饋」到模型中。

筆者認為，目前的ChatGPT用起來更像是高級的維基百科，更方便、更自動，但存在類似的缺陷，例如有時會編造內容並提供過時的資訊（ChatGPT是離線模型）。ChatGPT會是一個很好的工具，但即便OpenAI宣布了每月20美元的訂閱收費計劃，筆者亦認為其商業化潛力仍不明朗，主要因為如進入門檻未如普遍預期般高，其他競爭模型應很快紛紛而起。

中國公司或將成主要參與者

由於AI大模型對資本和數據有着極高的要求，擁有豐富數據、算力、人才和資本的平台型科技公司可能是未來開發AI大模型的主要參與者。事實上，自2019年以來，中國的大多數平台型科技公司都在研究AI大模型。除了直接訓練、運行和商業化AI大模型的平台公司外，筆者認為還有一些參與者可能在中期從AI大模型和AIGC的高速增長中受益，比如AI基礎設施廠商（包括GPU/AI晶片供應商、IDC運營商等），第三方AI應用軟體開發商或集成商，還有AI大模型的最終用戶群（例如頂級內容創作者）。

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