作者｜吴明灿
编辑｜桑明强
最近的科技圈狂欢，属于ChatGPT。
自从OpenAI公司公开了ChatGPT的公测平台后，ChatGPT就迅速霸占了国内各平台的科技榜单，短短一周，用户量已经突破了1百万人。但事实上，它不是一个新概念，确切的说，他算是介于GPT-3和GPT-4中间的一个彩蛋，而且，GPT-3已经是现象级的AI产品了。
在ChatGPT之前，OpenAI推出了GPT-3，同样是对人类语言的理解，GPT-3对比ChatGPT来说就显得冰冷。后来，在GPT-3的基础上，ChatGPT引入了人类偏好学习机制，让他的回答更贴近人类，不仅如此，ChatGPT学会了纠正提问中的错误，并对一些敏感的问题做出回避。
在一些业内人士看来，ChatGPT的出现对传统的搜索引擎是一个冲击。无论是谷歌还是百度，用的都是一套“推荐制”的搜索方式，而ChatGPT跳过了网页浏览和整合这个步骤，直接给你一个答案，而这样的搜索结果显然更加效率，能大量节省用户浏览和比对的时间。
更有人预言，ChatGPT会颠覆现在已有的产业业态，就像当年互联网对线下商业的冲击一样。那么，事实真的如此吗？这篇文章我们来好好聊一聊。
01ChatGPT带来了什么改变？大约在6年前，一篇大名鼎鼎的论文《AttentionIsAllYouNeeded》正式发表，它第一次提出了注意力机制（Attention），并且在Attention的基础上创造了一个全新的NLP（自然语言处理）模型Transformer。
Transformer是GPT和BERT的前身。谷歌和OpenAI在自然语言处理技术上的优化，都是基于这个模型。
后来，从年开始，GPT技术基本上是一年迭代一次，所使用的参数量从初代GPT的1.17亿，增加到GPT-3的亿。优化的背后，是OpenAI巨额的研发经费投入。据相关数据显示，GPT-3训练一次的费用是万美元，总训练成本达到了万美元，不仅测试成本非常高，GPT技术对算力的要求也是目前AIGC技术领域最高的。
各项技术算力需求图源国盛证卷
与此同时，在大算力的驱动下，AIGC生成的结果会更优质，更效率。从第一代的GPT技术到现在的ChatGPT，如今的技术已经可以让AI跟人进行自然的交流。因此，它也就具有了更多的应用场景，比如搜索引擎、电商客服等。
有趣的是，最近大家都在担忧谷歌会不会被ChatGPT替代掉的问题。关于这个问题，我们先来看一个应用场景：我从旅游景点推荐的方向，分别问了ChatGPT这样几个问题，它给出的答案如下：
ChatGPT问答测试图源新眸自制
以往我们需要查找一项攻略的时候，需要经历四个步骤才能得到答案：输入、检索、整理、结果，而ChatGPT跳过了中间的两个步骤，实现了从输入到结果的新搜索方式。
总结起来，就是ChatGPT技术已经可以替代部分的搜索引擎功能，大幅提高了用户的检索效率。再回到ChatGPT的核心技术上，GPT的全称是生成式预训练模型（GenerativePre-TrainingTransformer），ChatGPT也就是在无监督无标记，这种更符合日常沟通的条件下，识别人的语言并进行对话。
某种程度上，NLP技术的优劣，决定了AI对人类意图的理解能力，如果AI能理解人类的意图，就能生产更符合人类需求、更优质的产品。
作为AIGC赛道上重要的一个阶段，NLP技术的升级是整个AIGC技术更新的第一步。
ChatGPT在原来GPT的模型基础上加入了人类反馈学习的机制，也就意味着，新的GPT技术将更好的理解人类的自然语言。
用建筑设计领域举个例子，AIGC技术如果能完美的理解设计师的意图，就能免去很多繁琐和重复的工作，在提高效率的同时，也能释放劳动力的潜力，创作者可以逃离重复的工作，利用多余的时间进行自我提升。
从GPT-1到如今的ChatGPT，在NLP技术上的优化和迭代，让AIGC技术有能力开拓更多的应用场景。如果将优化后的AIGC技术落实在企业应用端，也会进一步提高企业效率，释放更多的人力成本。
AIGC应用场景图源红杉资本
02焦虑是留给其余AI企业的在技术圈和投资者们都为AIGC技术狂欢的同时，感到焦虑的是大部分AI企业。对于AI赛道上的其他企业来说，OpenAI和它们之间已经形成了很大的差距。
在ChatGPT发布之前，不是没有人挑战OpenAI的技术。
自从OpenAI发布了GPT-3并创开创了AIGC大算力的发展前景的时候，不少工程师开始研究对NLP过程进行瘦身，在保证运行效果不变的情况下，通过降低算力和参数量的需求，开发Transformer模型在应用端的潜力，目的在于希望小企业也能有能力运用NLP的新技术，但其实这是比较难实现的，尤其是参数量的需求对于AIGC技术来说是刚需，越多的参数量，所产出的AIGC作品也就更优质。
就像一位分析师在李rumor
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