GPT4一更新，创业公司全中枪，兼论大模型时代的新商业逻辑

先说说GPT4这轮更新，这轮更新我们称之为”turbo“更新吧。

先上我们认为比较全面客观的SUPERCLUE测评结果。

由于GPT4-TURBO多项测试满分，所以，这个分数只是测试的上限，不是模型的上限。GPT4-turbo的真实能力上限可能更高。

至于国产模型，我懒得说了。

知乎上有个帖子，大家可以去看。

还是回到满是干货的GPT4-TURBO。

目前在ALPHA版本里面，我们已经看到各种神操作，比如体育解说员、游戏解说，APP生成器，网站生成器等等。

我们虽然还没有用到alpha能力，但GPT4-TURBO还是能用到的。那么，我们来上点真实任务的测试吧。

比如，可以直接输入PPT，然后让它输出讲稿。。

（同样声称能做到的有WPS AI，大家可以试试，反正我从来都做不到）

做文档分析，当然也是非常强悍的。而且，我们上面的任务不仅仅是分析，而是让它真正的理解文档，并基于文档的思路构建量化指标！

做过量化的同学们可能会深感震撼！因为这活放到过去，满打满算一整天都未必干得好！

他还会构建一个一个数据集，去逐步完善整个代码。

这些内置的工作能力，都是近期创业公司在AGENT层面上的创新方向。

但是，很显然的是，GPT4-TURBO一出，很多还在工程阶段的创新，实际上在效果上已经落后了。很多讲故事的项目DEMO才刚做完，还没来得及讲故事，就已经被GPT4的升级版把实用级别功能拍死在沙滩上了。

从这个角度来说,GPT4一方面支持了创新的爆发，另一方面又压制了很多创新的泡沫化。

如果从估值来看，我们会看到GPT4让很多小项目的收益预期函数变得非常不稳定，GPT4本身可以支持很多创新快速迭代，因此小项目的存活期很短。

最典型的是AI绘画领域，去年还惊为天人；今年此时已经烂大街了。而很多基于简单技术构造的应用，也完全达不到过去的逻辑下所构想的天花板。

这就是MAAS时代的新商业逻辑，模型端能力成为了极其重要的商业竞争力主核，以前依靠在应用端另辟蹊径的聪明人们，会惊讶的发现，单一功能性的”smart“，已经不足以维持强大的竞争力。

所以，这就要求创新者更快找到规模增长的密钥，尽快踏入变现直接相关的环节。拼的，仍然是眼力和执行速度。

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