先講個跟ChatGPT無關(guān)的趣事兒，最近科技博主lcamtuf’s thing分享，“在NFT 最瘋狂的時候，我買了很多相關(guān)的書，所有專家在解釋 NFT 為什么有價值時，都說是因為稀缺性會產(chǎn)生價值。這完全是胡說八道，我兒子的涂鴉就很稀缺，但根本不會有人想購買它們?！?/p>

提起這個，是因為最近ChatGPT火遍地球村，微軟、谷歌、百度、阿里云、科大訊飛等海內(nèi)外科技企業(yè)，都紛紛給出了研發(fā)上線時間表，很快我們就會看到一大批各種版本的ChatGPT“集體亮相”。

但問題來了，這么多ChatGPT，誰會為它們付費呢？

現(xiàn)在很多人已經(jīng)確信，ChatGPT將帶來一場新技術(shù)革命?！癈hatGPT取代人類”的各種震驚體新聞頻繁出現(xiàn)，和2017年“AI取代人類”如出一轍。但距離上一個AI風口并不遙遠，相信大家都還記得，那波AI投資熱潮過后，大量AI創(chuàng)業(yè)公司被拍死在了沙灘上，昔日的“AI四小天鵝”面臨營收困局，自動駕駛更是迎來寒冬，被迫技術(shù)降級。

我們一路跟隨AI產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)AI化的進程，可以肯定地說，產(chǎn)業(yè)革命并不是一蹴而就的，它有一個基本路徑——新技術(shù)先找到適合的應(yīng)用場景，成功商業(yè)化，在這個過程中慢慢積累技術(shù)改進，不斷完善自己，才有可能引發(fā)巨大的革命。

所以，面對“各種ChatGPT登場”的確定性局面，我們不妨把目光放得更加長遠，去思考一下ChatGPT商業(yè)化的問題。

中國和美國是AI領(lǐng)域的領(lǐng)軍國家，所以，探討ChatGPT商業(yè)化，中美的相同點與差異，是一個繞不開的話題。而回答問題是ChatGPT的強項，所以本篇文章也將邀請ChatGPT和我一起，分別從人工智能問答機器人的視角，以及業(yè)內(nèi)人士的視角，共同探討中美ChatGPT商業(yè)化的分野。

商業(yè)化前提：中美AI的土壤有何不同？

新技術(shù)的發(fā)展和商業(yè)化潛力，與AI產(chǎn)業(yè)本身的發(fā)展情況有著直接關(guān)系。土壤足夠肥沃，新技術(shù)的種子才能茁壯成長。

那么，中美在AI領(lǐng)域有哪些差異呢？

我們讓ChatGPT先回答。不得不說， ChatGPT展現(xiàn)出了極高的“情商”（如果它有的話），避開美國不談，只談中國在AI領(lǐng)域的優(yōu)勢，還挺“社會人”的。

我們當然不能讓它“偷奸耍滑”，繼續(xù)追問美國在人工智能領(lǐng)域方面的優(yōu)勢。

嗯，從投融資、科研、政策、法律、應(yīng)用、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)等各個方面進行了分析比對，視角很全面了。但是，作為一篇分析文章，要讓讀者記住這么多維度，顯然是很不友好的。我們更希望讀者在閱讀完成后，對中美的人工智能產(chǎn)業(yè)差異，留下一個清晰、準確、簡潔的印象。

于是，我們讓ChatGPT基于上述分析，給出一個言簡意賅、一語中的的結(jié)論。

它認為：中國AI長于規(guī)模，美國AI勝在創(chuàng)新。

大家覺得怎么樣呢？簡單總結(jié)一下，它的邏輯推理是這樣的：中國AI產(chǎn)業(yè)規(guī)模大——數(shù)據(jù)資源多——提高模型效果——帶來商機；美國AI創(chuàng)新能力強——技術(shù)引領(lǐng)——打造高質(zhì)量AI產(chǎn)品——從中獲益。聽起來煞有介事，但細究起來，還是有很多不嚴謹、不明確的地方，給人一種“正確的廢話”之感。

總的來說，ChatGPT的答案有幾個明顯的特點：

1.缺少細節(jié)。ChatGPT的答案邏輯清晰，維度豐富，但較為籠統(tǒng)，缺少來自一線實踐、行業(yè)案例等更細節(jié)的情報和信息。

2.實時性不足。ChatGPT對2021年后的世界和事件了解有限，而AI又是一個快速發(fā)展的領(lǐng)域，所以答案有一定的滯后性。

1. 可靠性問題。ChatGPT不能保證答案的完全準確，還需要專業(yè)人員對其結(jié)果進行二次審核、確認，如果不了解行業(yè)、缺少可靠信息源、缺乏事實檢索技能、無法識別虛假信息，只盲目相信ChatGPT的答案，得到的認知可能是錯的（當然，不可靠的人類創(chuàng)作者也一樣會炮制假信息）。

作為人類創(chuàng)作者，加上對國內(nèi)外AI產(chǎn)業(yè)有了數(shù)年深入一線的走訪和觀察，我們認為，中美AI的核心差異在于——技術(shù)強密度。

技術(shù)強度和技術(shù)密度，這一概念是由經(jīng)濟史學家亞歷山大·格申克龍，在《歷史視角中的經(jīng)濟落后》中提出的。其中，技術(shù)強度指的是技術(shù)的性能和水平，而技術(shù)密度指的是技術(shù)在社會和經(jīng)濟中的普及程度和應(yīng)用密度。

在關(guān)于中美ChatGPT，以及中美AI，甚至更早的互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)領(lǐng)域中，我們都能看到一個現(xiàn)實：美國產(chǎn)業(yè)界的技術(shù)強度更高，而中國的技術(shù)密度更高。

因為技術(shù)強度高，所以很多前沿、突破性的創(chuàng)新，往往先誕生在美國，轉(zhuǎn)移到中國獲得大規(guī)模的普及應(yīng)用。

技術(shù)強度固然值得欣賞，但技術(shù)密度高同樣是一種難得且重要的優(yōu)勢。如果說技術(shù)強度是科技革命的必要條件，那么技術(shù)密度就是科技革命的充分條件。

正如格申克龍所說，不要低估經(jīng)濟現(xiàn)實的復雜性，也不要高估科學工具的質(zhì)量。中美ChatGPT的商業(yè)化路線，會揚己所長，走出差異化路線。

中美AI土壤給各自ChatGPT的商業(yè)化帶來了哪些利與弊？接下來，究竟會分別走向怎樣的路線？我們先來看進行時的美國ChatGPT商業(yè)化應(yīng)用。

美國ChatGPT的個人化色彩

前面提到，美國AI技術(shù)的創(chuàng)新性、前瞻性、原創(chuàng)性很高，因此很容易產(chǎn)生ChatGPT這樣顛覆性的新技術(shù)產(chǎn)品，但產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的技術(shù)密度相對較低。

一般來說，美國的AI技術(shù)創(chuàng)新在初始階段是非?；钴S的，但隨著技術(shù)的逐漸成熟，變得“不夠性感”，這種活力也會逐漸下降，這個時候，沒有來自產(chǎn)業(yè)側(cè)的豐富創(chuàng)新，會直接影響新技術(shù)的繼續(xù)發(fā)展。就拿深度學習來說，中國龐大的ICT產(chǎn)業(yè)生態(tài)、各行各業(yè)應(yīng)用者將這一技術(shù)在各種場景中用出了花，造就了一個巨大的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、智能化業(yè)態(tài)。

目前來看，OpenAI打造的ChatGPT也沿著上述路線發(fā)現(xiàn)。

在初期，創(chuàng)新很活躍，但缺乏產(chǎn)業(yè)力量的參與，更多是與現(xiàn)有的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品進行整合，面向個人用戶提供服務(wù)與行業(yè)應(yīng)用的結(jié)合不夠緊密。

比如，目前微軟已經(jīng)推出的由 ChatGPT 提供技術(shù)支持的高級 Teams 產(chǎn)品，做的事有生成會議記錄、記筆記、起草工作郵件等，旨在幫助員工解決大量重復、機械的文書工作。

而谷歌想做的搜索引擎，微軟已經(jīng)改造的必應(yīng)bing，將ChatGPT整合為AI助手，幫助用戶自動化篩選，獲得更好更完整的答案。如果沒有AI，用戶自己在互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)之海中篩選并判斷哪些信息有用，是很麻煩的。

盡管很多美國學校開始嚴禁學生使用ChatGPT做作業(yè)，但這項新技術(shù)還是可以在教學場景中發(fā)揮正向作用。根據(jù)Study.com的調(diào)查，有21%的老師開始用ChatGPT輔助教學，包括提供寫作提示、制定課程計劃、教授寫作風格（生成范文）等。

可以看到，這些ChatGPT都是對現(xiàn)有應(yīng)用的升級、迭代乃至于顛覆。這就容易導致兩個問題：

第一，個人服務(wù)的定價能力模糊。與現(xiàn)有產(chǎn)品的結(jié)合很難證明技術(shù)帶來的價值，用戶愿意支付的費用也是有限的。

第二，個人服務(wù)對于技術(shù)表現(xiàn)要求很高。目前ChatGPT還有一些技術(shù)限制，無法應(yīng)對復雜的問題和對話，一旦用戶體驗不佳，就不愿意付費了。

而ChatGPT也知道這個問題，看來不是OpenAI不想變著花樣賣給企業(yè)，而是真的“巧婦難為無米之炊”，缺少圍繞AI技術(shù)展開應(yīng)用創(chuàng)新的產(chǎn)業(yè)條件。

中國ChatGPT的后進之路

中國發(fā)展ChatGPT的一個特點是，美國能做的我們也能做，美國不能做的我們還能做。

就拿ChatGPT的產(chǎn)品化應(yīng)用來說，搜索引擎也好，聊天機器人也好，辦公軟件升級也好，這些互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品中國哪個都不缺，甚至更豐富。所以，但凡美國AI公司能將ChatGPT落地的產(chǎn)品，中國ChatGPT都不會缺席。

就連ChatGPT在列舉中美ChatGPT的商業(yè)化應(yīng)用時，所給出的答案都是大同小異。所以著急的看官們，其實根本不用急。

而很多中國可以應(yīng)用ChatGPT的場景，是近兩年來中國AI產(chǎn)業(yè)界逐步摸索出的，具有很高的獨特性。

比如說，ChatGPT與大型政企，尤其是金融行業(yè)、政務(wù)服務(wù)等應(yīng)用的結(jié)合。

近兩年來，中國數(shù)字經(jīng)濟的速度和規(guī)模超乎想象，金融行業(yè)的數(shù)字基礎(chǔ)好，往往走在新技術(shù)應(yīng)用的最前端，深度學習、因果AI、區(qū)塊鏈、知識計算、數(shù)字人等新技術(shù)，已經(jīng)形成了很成熟的行業(yè)應(yīng)用化路徑。各級政府對于數(shù)字化服務(wù)的積極性也很高，日常工作中存在大量文書、文本工作，很多村官被成為“表哥表姐”，這些重復性工作用ChatGPT可以很好地提升效率。

中國AI創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)生態(tài)，驅(qū)動新技術(shù)的行業(yè)應(yīng)用快速轉(zhuǎn)化。一般來說，OpenAI這類創(chuàng)新型平臺公司負責研發(fā)大模型，再將API接口開放出來，方便ISV服務(wù)商/中小開發(fā)者，結(jié)合行業(yè)知識和數(shù)據(jù)，打造定制化的解決方案，以滿足產(chǎn)業(yè)側(cè)的龐大個性化需求。

經(jīng)過幾年的培育和發(fā)展，中國已經(jīng)圍繞AI開發(fā)平臺，形成了數(shù)個繁榮的AI創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)生態(tài)群落，比如飛槳、昇騰，這意味著中國ChatGPT出現(xiàn)之后，可以很快與行業(yè)相結(jié)合，出現(xiàn)在垂直領(lǐng)域效果更好、更加專精的模型。

顯然，相比個人應(yīng)用，面向千行百業(yè)的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用營收面更廣，商業(yè)化潛力也更大。

當然，必須承認的是，中國ChatGPT在技術(shù)強度上，短期內(nèi)還和美國有一定的差距。

就連谷歌第一次試水都大翻車，中國ChatGPT受限于高質(zhì)量數(shù)據(jù)、頂級人才儲備、調(diào)參能力等，在性能表現(xiàn)上肯定沒有OpenAI的原版ChatGPT好。

不過，就連原版ChatGPT都對中國公司打造出高水平的LLM抱有信心，我們何妨多給中國科技企業(yè)一點時間和寬容呢。

邁向繁榮，中國科技公司還能做什么？

很長時間以來，我們都傾向于認為，中國更擅長應(yīng)用和微創(chuàng)新，雖然技術(shù)密度很高，但技術(shù)強度不如美國。

ChatGPT爆火之后，不少人都在感嘆，如此顛覆性的技術(shù)又沒有誕生在中國，諷刺打算做中國版ChatGPT的中國科技公司——別人不做你什么都沒有，但凡別人出點什么你全部都有，還是世界第一。

這些當然都是槽點，ChatGPT的出現(xiàn)再一次證明，美國的AI技術(shù)強度優(yōu)勢是顯著的。

但中國所擁有的技術(shù)密度優(yōu)勢，在技術(shù)強度優(yōu)勢面前，真的不值一提嗎？這么想顯然也有失偏頗。

無論是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)，還是2016年掀起的第三次人工智能浪潮，中美的差異化發(fā)展都說明了，領(lǐng)先的技術(shù)突破和產(chǎn)業(yè)規(guī)?；瘧?yīng)用的能力，共同決定了新技術(shù)的產(chǎn)業(yè)效益。其中，中國科技企業(yè)更擅長在產(chǎn)業(yè)中點燃AI熱情，提高技術(shù)密度，產(chǎn)生更大的影響力和商業(yè)價值。

事實上，過去幾年間，我們走訪了大量中國產(chǎn)業(yè)智能化項目，貴州深山隧道里的AIoT設(shè)備，天津港的無人碼頭，深入地下400米的礦山數(shù)字化應(yīng)用，青海牧民用5G放牧，靠機器視覺相牛……這些細如牛毛的AI應(yīng)用，都是在這片土地上原創(chuàng)出來的，它們共同組成了蓬勃的產(chǎn)業(yè)智能經(jīng)濟。

Gartner預測，到2025年，生成式AI將占到所有生成數(shù)據(jù)的10%，但目前這個比例還不足1%。具體到ChatGPT，未來要提升商業(yè)化水平，既需要較高的技術(shù)強度來保障用戶體驗，也需要強大的工程化能力和應(yīng)用場景，來支撐商業(yè)增長潛力。

所以，抓住下一波智能浪潮，中國科技企業(yè)既不用妄自菲薄，也不能目空一切、坐以待之。

首先，國產(chǎn)化ChatGPT機遇不可錯失。

中國產(chǎn)業(yè)智能化、數(shù)字化持續(xù)向前推進，ChatGPT新技術(shù)的引入成為必然，但龐大的產(chǎn)業(yè)智能應(yīng)用必須要自主可控，以確保行業(yè)數(shù)據(jù)、服務(wù)可靠性、時效性等，所以大量AI文本生成任務(wù)一定會交給中國ChatGPT產(chǎn)品來完成，這是機遇，也是責任。

其次，對原始ChatGPT進一步優(yōu)化。

技術(shù)強度和技術(shù)密度缺一不可，中國科技企業(yè)必須進一步提升國產(chǎn)化ChatGPT的性能，增強模型的魯棒性和泛化能力，才能支撐產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。同時，結(jié)合中國產(chǎn)業(yè)AI的現(xiàn)實需求，在實際部署過程中，可能遇到端側(cè)設(shè)備多樣、算力硬件限制等情況，需要進一步研發(fā)更加輕量級的ChatGPT模型，便于靈活部署。

另外，生態(tài)建設(shè)拉開ChatGPT商用差距。

AI技術(shù)的推廣和普及需要一系列生態(tài)支持，尤其是中國有大量個人開發(fā)者和行業(yè)開發(fā)者，分散度高，技術(shù)基礎(chǔ)不同，平臺型企業(yè)是否建立了成熟賦能的生態(tài)體系，是ChatGPT商用創(chuàng)新增長的關(guān)鍵。包括開源社區(qū)建設(shè)，全流程開發(fā)工具，AI計算硬件兼容性，產(chǎn)教學研用培養(yǎng)模式。

總的來說，ChatGPT被寄予了通用人工智能AGI的期待。在此之前，它首先要能廣泛融入產(chǎn)業(yè)，成為無處不在的空氣和土壤。從這個角度看，一切才剛剛開始。