【财经分析】ChatGPT的“下一役”——替代与商业化落地

新华财经北京2月11日电（记者马悦然、刘亚南）2023年开年，以人工智能技术为驱动的ChatGPT模型，因其颠覆性的使用体验在国内外迅速爆红。自春节后，国内A股市场围绕ChatGPT为话题的多个概念版块维持火热，截至10日收盘，ChatGPT概念板块涨24.39%，AIGC概念板块涨19.89%。就板块10日涨跌幅排序来看，与人工智能“沾边”的板块个股可谓“赢麻了”。

在资本蜂拥而上之时，我们不禁疑问，ChatGPT在技术层面究竟到达了何种水平？国内能否有相关技术突破替代，其商业化路径的未来能否顺利？

业内专家指出，ChatGPT免费面向大众，无疑为可用的通用智能产品探明了成功路径，给予了业界极大的鼓舞。功能上，ChatGPT涉及的问答、写作、翻译、代码生成，在各自领域一直有主流产品，国内也有很多。类似于这样的模型开发会消耗大量的成本与人力，未来是否能够顺利实现商业化落地仍充满挑战。

ChatGPT代表了何种水平？

ChatGPT的横空出世从使用者到投资者，引起了各界的广泛关注。自2022年11月30日上线以来，ChatGPT以“病毒”传播速度快速获取用户，5天内注册用户就达到100万，两个月后超过1亿，投行瑞银集团发布研报称之为“史上增长最快的消费者应用”。

ChatGPT是什么？据其开发者——美国人工智能研究实验室OpenAI介绍，该模型以对话方式进行交互。它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,在问题中遵循指令并提供详细的响应。回复时能够坦言错误，质疑问题中不正确的前提以及拒绝回应不适当的请求。ChatGPT就是一种以人工智能技术驱动的自然语言处理工具。

“ChatGPT最有趣的功能是群体知识基础上的‘知识再造’，可以帮助用户写文章，因此最简单的应用就是与搜索引擎配合，配合的最简单方式，就是用ChatGPT帮忙起草文章、用搜索引擎检索资料。例如，记者可以先把想写的新闻选题和要点给ChatGPT，获得格式与逻辑都比较规范的内容框架，然后利用搜索引擎检索涉及概念或知识点的数据来源，在此基础上修改观点、完善内容，纠正不合理、不精确的表达。”复旦大学计算机科学技术学院副教授李银胜说。

‘知识再造’式的问答结果，也形成了ChatGPT在人机交互方面的突破，与现有搜索引擎所提供的关联数据出处相比，ChatGPT在用户体验的人性化和便利性方面有根本提升，工作效率提升方面有极大潜力，因此不仅是简单配合，更有可能引发搜索引擎的模式演变和进化。此外，面向通用智能的ChatGPT大型语言模型，在机器编程、多语言翻译领域的表现同样突出，引发了一波AI是否将替代人工的疑惑。

李银胜认为，就目前的体验来看，ChatGPT对认知强的人更有用，可以起到助手的作用，并不能生成超出个人认知水平的结果，认知差的人充其量可以用它进行低级作弊或欺诈，因为它的优势是博闻强记，虽然有广泛的数据和规范的逻辑，但是论点或总结的洞见性、正确性、情感偏好，甚至数据使用的合理性都还不能指望。

谁能取代ChatGPT？

ChatGPT的“爆火”进一步点燃了民众对于人工智能发展可能性的希望。海外谷歌和微软宣布将陆续推出相关产品，国内科技巨头也竞相公布类ChatGPT项目的发布或研发。百度公布类ChatGPT项目“文心一言”，网易有道表示未来或将推出ChatGPT同源技术产品，应用场景围绕在线教育。阿里称阿里达摩院正在研发类ChatGPT的对话机器人。京东公布其确认推出产业版产品ChatJD。相关个股无一例外，拉涨迅速。

国内相关科技企业的表态让我们对于国内相关技术的发展充满期待。从行业来说，ChatGPT的发布到底意味着什么？

图为ChatGPT对话截图（译：作为AI语言模型，很难说谁能替代ChatGPT。但有一些替代性的语言模型，如OpenAI的GPT-3，微软的Turning-NLG，谷歌的BERT，以及华为的HiLLE。)

业内人士指出，ChatGPT虽然目前技术水平相对其他AI聊天工具更高，但仍未达到理想状态，其产品迭代及生态建立仍需一些时间，盈利兑现也需要时间。

李银胜指出，ChatGPT的主要突破，是在通用智能这个技术验证困难、资源投入巨大、商业前景不明的科创无人区，率先实现了有效、可用的产品级成果，探明了大型语言模型的潜力和成功路径，给了业界极大的鼓舞。

问及该项模型在国内是否有替代时，李银胜表示，不能简单说没有ChatGPT替代品、或者说ChatGPT不可替代。其实在功能上，ChatGPT涉及的问答、写作、翻译、代码生成，在各自领域一直有主流产品，国内大厂也都有，问答机器人和翻译方面还很先进；技术上，ChatGPT大型语言模型涉及的语言生成、知识表达、语境分析以及所使用的机器学习技术，开放性很强，国内外基本同步，因此ChatGPT的突破应该还是率先验证了大型语言模型的有效性和潜力，这在通用智能领域是值得引起轰动的。

“之所以说技术实现困难，还不在于技术研究，虽然ChatGPT模型很复杂、涉及的算法复杂度以及算据的通用性很领先，但并非不可逾越，因为技术框架、实现路径和智能潜力已经被探明。面向通用智能的大型语言模型有效性和可用性，需要巨大的资金、人力和周期进行技术验证和迭代，而且数据采集和结果展现，还涉及信息安全和社会影响因素，所以是个系统工程。”李银胜说。

李银胜指出，历史上人工智能的发展高潮，往往在目标接近类人通用智能时就会终止，原因就是实现成本和不可预期，包括算力、算法、算据方面的巨大支出，涉及的资金和人力远远超过领域人工智能产品。

“鉴于ChatGPT已经探明该类智能的可行路径及潜力，同类产品的实现成本会有根本性降低，但是作为后来者，在业务模式、功能特色和技术先进性方面的要求也更高，才有可能出圈。”李银胜认为，即使是ChatGPT本身，也需要在商用之后，才能判断是否真正意义的成功，此外，通用智能与领域智能如何协同进化，探索有效的应用场景和商业模式，都在进程中，是简单模仿ChatGPT还是另辟蹊径，还是结合可获取场景、资源与优势提升领域智能，考验着中国科创届的智慧和勇气。

中国人民大学金融学教授郑志刚指出，OpenAI的异军突起，为我国在创新制度、营商环境、创新文化等多方面提出了不少空前的挑战。如该公司的股权投资协议，既复杂，又富有创新性。为国内未来如何在创新领域发展也提出了更大的要求。

郑志刚坦言，目前ChatGPT较成熟商业化的程度尚有一定差距，甚至有机构预测ChatGPT或不排除成为下一个类似于互联网普及前昙花一现的浏览器领域先驱——网景导航者的可能性。因此，即使有微软支持的OpenAI能够在前期发展时付出巨额成本，但热潮过后，也更应该思考该产品如何实现商业化落地，以可持续地赋能行业应用。

《财富》近日杂志披露的一组数据显示，截至目前，OpenAI只有相对微薄的收入，依旧处在严重亏损状态。

ChatGPT终将迈出商业化的下一步

据OpenAI预测，随着ChatGPT成为吸引客户的重要工具，其收入将会快速增长。该公司预测2023年收入为2亿美元，2024年收入将超过10亿美元。

但《财富》杂志披露的数据显示，OpenAI公司去年的收入预计不足 3,000 万美元。但计算和数据支出预计达到 4.1645 亿美元，人工支出 8,931 万美元，其他非特定营业费用为 3,875 万美元。其在 2022 年的净亏损总计为 5.445 亿美元，不含员工股票期权。而 ChatGPT的发布可能快速增加该公司的亏损。

OpenAI首席执行官山姆·阿尔特曼（Sam Altman）在 Twitter 上与埃隆·马斯克互动时表示，用户与 ChatGPT的每次互动，ChatGPT Equivalent服务的预计云计算成本达到0.010美元/次。

美国马里兰大学Tom Goldstein直言，OpenAI即使在合作伙伴微软的帮助下，成本也不会便宜。根据Tom Goldstein的粗略估算，ChatGPT每天成本消耗或达到10万美元。

图为Tom Goldstein的在Twitter平台公开发表言论的截图

具体成本与收益如何计算，目前并未见官方披露，但海外一位名为SunYan的作者，针对大型语言模型（LLM,Large Language Model）算了一笔经济账。他指出，为拥有1000亿美元以上搜索收入的现有搜索引擎添加此功能可能意味着100多亿美元的额外成本。

他同时指出，培训LLM（即使是从零开始）对大公司来说成本可能并不高昂。从利润角度来看，粗略估计，在现有搜索成本结构之上，以LLM驱动的搜索成本目前约为当今估计广告收入/查询的15%左右，而其他新兴的LLM驱动企业利润丰厚：使用LLM生成文案的Jasper.ai可能有75%以上的毛利率。

起初，ChatGPT免费面向大众，获取更多用户反馈以进行进一步优化。近日，根据OpenAI官方主页信息，ChatGPT即将推出付费订阅版ChatGPT Plus，每月收费20美元。

未来，ChatGPT的商业化道路如何走，浙商证券相关团队在分析时给出了一些思路，虽然AIGC的盈利模式仍处于摸索阶段，但产品融合模式或为行业打开思路。B端变现路径更为多元、成熟，广告和营销等行业均有可想见的应用情景，付费的可能性和水平相对更高。

编辑：王菁

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