半個月A股狂飆1000億，ChatGPT概念股憑什麼？_風聞

ChatGPT掀起了A股歷史上最瘋狂的一輪市值狂飆。

自春節後至今，ChatGPT概念股開始了暴走模式，短短半月時間，海天瑞聲、開普雲等ChatGPT概念股市值累計增加了近1400億。

如此的爆炸效應，得益於ChatGPT所展現出商業化落地的巨大潛力。要知道，在此之前，無論是十年AI投入超千億的百度，還是困在硬件化裏的AI四小龍，都在重複着AI商業化難落地的故事。

ChatGPT的出現，讓AI從生產力的賦能者直接成為一種創造生產力的工具。隨着訂閲模式的推出，ChatGPT已經成為第一個以AI技術為核心直接變現的消費者應用。

本文持有以下核心觀點：

1、**ChatGPT是AI技術迭代的受益者。**過去受限技術能力，AI只具備分析、判斷、預測等功能。如今技術範式升級下，AI具備了內容創造能力，其適用範圍和適用場景大為延伸，為ChatGPT在消費端的普及打下了基礎。

2、**ChatGPT有希望建立可持續的商業模式。**過去AI作為提升效率的工具，很難直接為公司創收。但ChatGPT能夠自生產內容，本質上是生產工具。從過去看，生產工具往往更有可能延伸新商業模式甚至改變商業秩序。

3、**ChatGPT的價值類似於第二次工業革命的發電機。**第二次工業革命中，電力被發現後的30年時間中，都未受到規模應用，直到發電機把電力轉化為機械能後，電力革命才被引爆。如今，ChatGPT正成為AI領域的“發電機“-其正把把AI直接轉化為生產力，有望成為有望加速AI產業的發展。

/ 01 /三起三落留下的“遺產”

在ChatGPT出現之前，AI經歷了三起三落。

1964年，有一台叫做STUDENT的機器能夠證明數學應用題，掀起了AI的第一次浪潮，當時AI界認為按照這樣的發展速度，AI可以代替人類。但寒冬很快來臨，20世紀70年代初，幾乎所有機構都停止了對AI的撥款。

硬件性能不足使AI停滯。**當時計算機有限的內存和處理速度不足以解決任何實際問題，AI被困在理論中。**本次熱潮AI雖未實用，但在算法方面出現了很多世界級的發明，包括增強學習雛形（谷歌AlphaGo算法核心思想內容）、感知器（深度學習模型的基礎）等，為後續的AI研究提供了基礎。

1980年，日本斥資8.5億美元創造出一台具有超級計算能力和人類智能的計算機。計算機性能大幅提升，使AI打造出了專家系統。專家系統能夠模擬人類專家的知識和經驗解決特定領域的問題。如在企業的生產中發揮作用，DEC公司與卡耐基大學合作研發的專家系統，能夠運用AI為技術人員選出最合適的系統部件，組裝小型機。

實用化帶動新熱潮，1988年AI投資額是1984年的三倍。但專家系統很快出現了問題，它只能應用在非常窄的領域，並且開發、維護成本高，企業商用不經濟，專家系統很快衰落，寒冬在此降臨。第二次熱潮雖然止於商業化，但推動了人工智能從理論走向應用。

互聯網時代，為AI帶來第三次熱潮，數據爆炸以及大數據技術的成熟，使AI進入到深度學習時代。**深度學習使AI基於大數據的餵養具備了分析辨別能力。**最熟知的案例就是AlphaGo 結合人類專家比賽中學到的棋譜，以及在和自己下棋中進行強化學習最終打敗了李世石。

AlphaGo將AI推到了一個新高度。AlphGo橫空出世的2016年，單單我國的AI企業融資數量就直接翻了2倍，融資金額一年超千億。但回過頭看，投入大多打了“水漂”。AI四小龍集體陷入到了高投入、低收入的泥潭中。

商業化難落地仍是是這一階段AI發展的主要問題。**AI作為一個效率的工具，很難直接為公司創收，其價值發揮的路徑更多的是被內嵌在產品中打包出售。**於是，很多公司做着做着都變成了一家硬件公司，如某個四小龍企業，硬件收入佔比超過70%，硬件收入比重仍保持擴大趨勢。

雖然仍未解決商業化問題，但深度學習使AI 模型的準確度、計算效率、泛化性等指標大幅優化，並奠定了“大模型+場景小模型”的技術路線，為ChatGPT的出現打下了基礎。

回顧AI發展史，除第一次熱潮止於硬件性能，後兩次熱潮本質上受到商業化難落地的困擾。那麼，站在歷次浪潮肩膀上的ChatGPT能夠終結AI寒冬嗎？

/ 02 /導彈與弓箭的區別

在國際學術界看來，ChatGPT的出現是一種劃時代產物。它與之前常見AI的區別，幾乎是導彈與弓箭的區別。這種區別主要體現在，ChatGPT使AI由生產力的賦能者直接成為一種創造生產力的工具。

ChatGPT出現之前，所有的AI都屬於決策式AI，即根據已有數據進行分析、判斷、預測，主要應用於推薦系統和風控系統的輔助決策，如信息流推薦、自動駕駛等。

本質上，分析式AI並不能直接算作生產力，其更多的只是扮演賦能者的角色，促進生產力提升。如分析式AI幫助電商深度挖掘用户和物品的關聯關係，將商品、店鋪精準推送給用户，帶動電商交易額的提升。輔助者的角色，使AI的價值從屬於各個產業之下，其單獨作為一個產業的商業價值有限，所以AI發展中屢次出現商業化落地難的現象。

ChatGPT則是生成式AI的代表產品。生成式AI可直接作為一種生產工具，創造是生成式AI的核心，通過算法學習，不僅能實現傳統AI的分析、判斷還能夠實現傳統AI力所不及的創造性功能，生成知識性和創作型內容，如輸出文本答案、遊戲代碼等等。

生產工具革新往往有衍生新商業模式。所以能夠看到，ChatGPT正逐漸打開AI商業化。某種程度上説，ChatGPT是第一個以AI技術為核心直接變現的消費者應用，目前ChatGPT已經推出會員訂閲服務，每個用户的免費回答次數有限，只有開通會員的用户才可享受無限次服務。

從目前看，ChatGPT的出現，更多是技術範式升級的結果。長期以來，人工智能是小模型的天下，小模型可以理解為專用模型優化算法和精度去解決垂類場景問題。

舉個例子，智能音箱用的就是小模型，它系統中包含若干個Agent，一個專門負責聊天對話、一個專門負責詩詞生成、一個專門負責代碼生成、一個專門負責營銷文案等等。如果需要增加新功能，還需要訓練一個新的Agent。

這種小模型極大限制了AI技術的延展性，使AI只能在特定Agent下進行分析和辨別，Agent的割裂使其很難綜合生成內容。所以在小模型下，如果用户的問題超出了既有Agent的範圍，那麼就會從人工智能變為人工智障。

大模型的出現加速了AI的普及應用。大模型可以理解為背後只有一個Agent來解決用户所有的問題。大模型的參數量更大，並且能使AI綜合進行各種模塊的機器學習，最終綜合生成全新內容。

從過去看，很多商業價值源自生產力的革新。ChatGPT也是如此，其潛在的商業價值很大程度是源於對生產力的提升。

/ 03 /ChatGPT，算力時代的“發電機”

**生產工具在生產資料中起主導作用，會反作用生產力的變化和發展。**落在具體產業中，生產工具的革新往往帶來新的產業機會。

以第二次工業革命為例，電力產業蓬勃發展的開始源自發電機的誕生。早在1831年，英國科學家法拉第就發現了電磁感應現象。但在之後的30年，電力並未被廣泛應用。

直到19世紀70年代，發電機問世。發電機本質上一種新的生產工具，其能把電能轉化為機械能，使電力開始能帶動機器成為補充和取代蒸汽動力的新能源。隨後，電燈、電車、電鑽、電焊等電氣產品如雨後春筍般地湧現出來。人類逐漸開始跨入“電氣時代”。

AI與電力類似，本質上是生產力的提升。而ChatGPT則與發電機相似，是將AI直接轉化為生產力的生產工具。

在實際作用上，就如同發電機取代了蒸汽機為機器提供新動力源，ChatGPT展示出瞭解放重複性腦力（知識藍領）工作的潛力。

在實際應用中，ChatGPT正與過去的電力一樣，被更廣泛的應用到各個商業場景中。如美國版“今日頭條”BuzzFeed已經宣佈與OpenAI合作寫稿。微軟CEO納德拉也表示，將實現OpenAI的工具商業化，將包括ChatGPT等人工智能工具整合進微軟旗下的所有產品中。在被廣泛應用的過程中，ChatGPT有望刺激AI衍生出更多的商業模式，帶動生產關係的範式變革，甚至重構世界商業秩序。

以此來看，ChatGPT或許正扮演着“發電機”的角色，成為引爆AI產業發展的奇點。