ChatGPT創業潮來了，我既興奮又焦慮_風聞

　　深燃（shenrancaijing）原創

　　作者 | 唐亞華

　　編輯 | 黎明

　　最近一段時間，ChatGPT從AI領域破圈，成了互聯網領域的新風口。創業者和投資人也興奮起來了。

　　創業的方向已經很明瞭。做中國版對標ChatGPT的大模型，是顯而易見的一條路。目前百度的“文心一言”已經呼之欲出，原美團聯合創始人王慧文也宣佈攜5000萬美元進軍AI，要打造中國的OpenAI（ChatGPT的研發公司）。

　　同時，將ChatGPT這樣的大模型平行擴展，從文字信息知識模型擴展到圖片、視頻等領域，也有同等機會。另外，順着ChatGPT的方向再往前走一步，又是另一個思路，如今的ChatGPT理解能力強，但準確性和時效性弱，在後者上下功夫，也是不少創業者在做的事。

　　大模型之外，ChatGPT在各垂直領域的應用可能是適合更多創業者的路徑。ChatGPT可以應用到文案、營銷、設計、行業研究等文化傳媒領域，還有醫療+AI，教育+AI，企業服務中的智能客服、數字人，以及遊戲等各行各業中。有從業者提到，每個領域都可以訓練適合自己的ChatGPT。

　　機會有很多，不過最終作為創業投資項目，其可行性還待驗證。現在，ChatGPT欠缺嚴密的邏輯能力，也缺乏一些常識，在很多領域的應用壁壘不高但模型訓練成本高，短期之內商業化也有難度。

　　投資人最近既興奮又焦慮，市場很熱，但蹭熱度的佔據大多數，真正靠譜的項目不多，他們目前普遍處於高度關注但下手謹慎的狀態。畢竟，ChatGPT會顛覆很多領域，但這個蛋糕最終被大廠還是創業公司吃到還是個未知數。

　　大模型、小場景，盯緊ChatGPT

　　要找到ChatGPT領域的創業投資機會，有必要先弄清楚ChatGPT的特點。

　　眾所周知，ChatGPT是生成式AI，與之對應的是分析式AI。微軟投資的人工智能企業OpenAI從2015年開始研發這個模型，直到2020年，OpenAI發佈了GPT-3語言模型，才引起國內外科技從業者對生成式AI的關注。

　　如今的ChatGPT，是OpenAI在ChatGPT-3.5的基礎上，模擬人的自然語言，重點做了聊天對話方面的訓練而形成的，同時，這一代的ChatGPT具備了創造、生成內容的能力。

　　英諾天使基金合夥人王晟告訴深燃，他們一年半之前就把AIGC（利用人工智能技術來生成內容）確定為主要投資方向了，也已經投了專注大模型的項目深言科技和做全新應用場景的公司深空交響。

　　ChatGPT突然爆了，“好處是我們已經投了的項目非常受人關注，最近每天都有好幾個投資機構去和他們約見面。不好之處是本來我們在這一波AIGC方面的認知和佈局是領先行業的，相對有時間逐步完善佈局，現在這一波熱度讓市場開始變得混亂。”他説。

　　在王晟看來，國內ChatGPT相關的創業投資機會有兩大方向：第一是研發大模型，直接對標ChatGPT，比如做中國版ChatGPT，同時，在ChatGPT這類語言大模型之外還可以擴展到圖片、視頻等領域；第二就是將ChatGPT垂直應用到各個細分領域。

　　目前，涉足大模型的國內大廠已有不少。百度的文心一言、華為的盤古模型，字節跳動和達摩院也有自己的模型。這些大部分是語言模型，也有一些多模態的模型，比如達摩院的M6模型，它可以生成文本，也可以生成圖像。但國內的模型可能限於某些比較小眾的應用，還沒有形成非常大規模的市場影響力。

　　初創企業在該領域也有相當的發展。其中，比較有代表性的國內人工智能企業“智譜AI”近年來一直在做關於千億模型和萬億模型的研究。他們主導研發了多語言千億級預訓練模型（是深度學習架構，經過訓練以執行大量數據上的特定任務）GLM-130B，並打造了認知大模型平台（認知模型是指描述人類認知結構和認知過程的模型）Bigmodel.ai，形成了AIGC產品矩陣，提供智能API（應用程序接口）服務。從應用落地層面，智譜AI於2022年推出的AI數字人，在北京冬奧會及卡塔爾世界盃上受到廣泛關注。

　　“大模型需要高水平團隊，得是資深從業者，同時有比較強的AI工程化能力，另外我們傾向於看好曾經花過大錢做過大模型的團隊。”王晟説。不過他也指出，中國能做語言類大模型的團隊非常有限，加上大廠、一些科研機構和創業公司，總體數量可能不超過十個團隊，加上圖片、音樂、視頻、3D資產等領域的大模型，全國能投的標的也就幾十個。所以説大模型是一個重點關注的範圍，但投資機構和普通創業者能抓住的機會不多。

　　ChatGPT如何適用細分領域，是更多創業者關心的事情。在這裏，我們先解釋一下ChatGPT身上的一些特性。躍盟科技創始人兼CEO王冉對深燃分析，評價一個模型好壞要從處理信息的適用性、準確度、時效性三個維度來看。ChatGPT對標的是搜索，可以從這三個維度對比ChatGPT和搜索的差別。

　　他進一步解釋：搜索目前用的主要是關鍵詞搜索，ChatGPT卻能很好地識別自然語言，所以在適應性上，ChatGPT能做到滿分10分；在信息的準確度上，現在搜索引擎已經做到了前十條結果點擊率95%，前三條的結果點擊率80%-85%，ChatGPT在準確度上做了妥協，在知識跟推理裏用了更模糊的方式，準確率遠遠不如搜索，能打6分；在時效性上，ChatGPT是0分，它的模型是以年為單位訓練的，不適合處理有時效性的信息。

　　所以ChatGPT是一個強適應性、弱準確度、弱時效性的產品模型，在這樣的特點之下，應用場景也就明確了。

　　“這些特點就決定了ChatGPT不適合從0到1，更適合從1到N，它不能代替用户尋找正確答案，而適合在搜索之後做二次加工處理，比如總結、分類、做表、糾錯、寫代碼，另一類應用是模糊推理下的創造，比如寫小説、創意設計。”王冉説。

　　理論上説，基於ChatGPT大模型，能做各個行業的解決方案，來提升生產力，比如媒體、設計、營銷、行業研究、智能客服、影視特效、教育、醫療、遊戲等領域。王晟也提到，現在很多廣告公司平面設計師的工作很大程度上已經是AI在做，設計師對成果再做優化，另外，ChatGPT如果運用到遊戲中，裏面的NPC可以真實互動，遊戲也會變得更酷。

　　AI、醫療、教育，

　　誰能借ChatGPT起飛?

　　ChatGPT具體怎麼應用到細分領域，創業者的現身説法最有説服力。

　　王冉的躍盟科技從2016年就專注AI賽道，目前在做服務直播、新媒體或新的電商形態的AIGC模型。“我們提供一個模型底層技術，能在搜索之上，把直播間的商品按照用户的需求呈現出來，比如用户搜索情人節買點什麼，我就把所有直播間在賣的對應商品信息整理出來，用對話或搜索推薦的方式推給用户。”

　　在這一業務中，王冉重視的是模型的準確性和時效性，因為電商的平台信息、價格信息都要準確，時效上，要做到小時級乃至分鐘級。

　　“現在我們要做的就是準備好迎接大模型的到來。”醫療AI領域創業公司“左手醫生”創始人張超説。最近每天找他諮詢的同行很多，大家都在討論怎麼用、效果怎麼樣、怎麼投入，他的感受是，ChatGPT讓醫療AI領域原來很多不好解決的問題忽然能解決了，AI醫生離商業化、大規模使用又近了。

　　張超整理了ChatGPT對醫療AI的影響，首先，ChatGPT可以用在文檔的處理類任務上，比如，抽取類、結構化類任務、摘要類任務，解決醫生的文書工作；同時，可以帶動一堆監管類任務應用，比如質控、DRG（疾病診斷相關分組）；還有一個重要應用是人機溝通類任務，比如智能自診、預問診、分導診、隨訪等；最後，ChatGPT對全科醫生的打造也更有利，比如AI能更好地輔助診斷、做指標解讀、開方、做基礎患者教育、完成智能問答等。

　　“AI醫生目前需要解決的核心就是語義問題，以前我讓AI系統理解10個指令，如果患者的問題不在這10個指令範圍之內，系統就不會回答了，因為患者輸入的問題可能用的不是標準表達方式，有了ChatGPT，新指令出現的時候它還能很好地處理。”另外，張超還提到，大家一直吐槽AI電話隨訪是人工智障，有了ChatGPT，系統可能對患者的提問對答如流，也可能從患者語無倫次的回覆中整理出有價值的數據。

　　“原來我們做的是一個70分的產品，這一版優化完升級之後，應該能達到90分。接下來行業裏面如果有人發佈了大模型，我們會考慮採購，在大模型基礎上用我們的數據去升級優化模型。”張超預計再過兩三個月就能用起來，就看OpenAI或國內大廠誰先開放出來，“不過投入也不會少，硬件追加大概得1000-2000萬元，預期在這塊投入的研發成本一年也得近3000萬元。”

　　教育和ChatGPT契合的場景也很多。

　　在新東方優編程董事長朱宇看來，在學前階段，ChatGPT可以做成一個能夠幫助孩子探索世界，解答小孩各類問題的陪伴機器人，上升到小學、中學，經過訓練的ChatGPT可以像老師一樣答疑，比如學生的水平比較低，就調取最低級的概念解釋，一步步告訴答案，如果提問者是個水平很高的學生，直接説幾個關鍵步驟就行。再往上一層級，ChatGPT能做到個性化推送學習素材，甚至能編寫針對每一個學生的教材。

　　“ChatGPT現在已經會寫小説、寫報告了，實際上學生用的教材涉及到的知識點是固定的，比小説和報告的素材更簡單，只需要用不同層次的學生聽得懂、有興趣聽的方式輸出就可以了，比如可以選擇更活潑幽默的方式。”朱宇説，這可能是跨時代的意義，幾乎能顛覆過去三四千年以來的知識傳遞方式。

　　悉之智能創始人兼CEO孫一喬目前看好ChatGPT做語言學習方面的結合，“我最近正好在學英語，以前都是跟外教一對一練習，但外教不太懂中文，有一些詞彙我表達不出來，外教也不知道我想説什麼，我的合夥人利用現在的ChatGPT加上語音識別與合成功能，結合一個虛擬AI形象，做出了可以與我進行流暢的英語對話的AI老師，大大的提高了我的英語學習效率，降低了學習成本。未來一些以真人為主的英語教學，可能會被替代。”

　　諸如此類ChatGPT在細分領域的應用機會有很多，需要的是一線從業者敏鋭的洞察力。

　　成本高、壁壘低，

　　ChatGPT應用尚待時機

　　雖然國內大模型技術的發展呈現百花齊放的態勢，但不得不承認我們與國外在基層技術上的差距。

　　ChatGPT背後是GPT-3.5模型，有從業者提到，國內目前大約在GPT-3甚至比GPT-3還差一些的水平，在這點上，國內處於追趕國外的狀態，而且追趕難度還不小。

　　“新技術的研發道阻且長，其中包含着巨大的挑戰，但大模型的中國創新是必經之路。接下來從GPT-3到GPT-3.5到ChatGPT這條路徑中的必要工作，我們會持續去做。”智譜AI方面表示。

　　即便是王慧文這樣的互聯網大佬要入局，也有很多質疑的聲音。有從業者説，“5000萬美元夠幹什麼？大模型訓練一次就要花500萬美元。”

　　另外，前文提到的很多創業投資機會，還停留在理論層面，要真的實現起來，創業者還將面臨不小的阻力。

　　近年來王晟接觸了很多生成式AI相關的項目，有設計衣服和服裝面料的，有寫文本的，有為電商行業提供營銷方案的，還有圖片、視頻內容生成工具。他不看好其中大部分項目的原因是，沒有縱深壁壘，王晟希望ChatGPT應用的領域有一定深度，否則只是做產業中的一個點，很容易被大廠顛覆。“比如，有項目要做AI生成式短視頻平台，就相當於有AI輔助功能的抖音，這是抖音、快手之類的大廠升級的機會。”

　　所以在他看來，AI這一波落地的場景非常多，看上去很熱，但投資人非常焦慮，大部分都沒有創業和投資的機會，很難出手。

　　朱宇也提到，ChatGPT在教育領域真正實現還需要時間。首先需要一個專業的教育知識語料庫，誰能建立語料庫，能不能和ChatGPT結合都是需要考慮的問題；其次，還需要提升ChatGPT的準確度，如果只是作為一個聊天工具，它可以信心滿滿地“胡説八道”，但要是給學生講解知識，必須要準確；第三，需要等ChatGPT整體的算力成本降下來，否則它在跟學生對話的時候，成本比真人老師都高。

　　另外，每個技術的誕生都會存在濫用的問題，現在國外有些學校、科研機構、期刊雜誌禁止使用ChatGPT寫論文。這也是ChatGPT發展應用路上的問題。

　　在王冉看來，創業要有差異化的角度，ChatGPT直接套用，業務很容易被OpenAI覆蓋。他認為，**不應該過度去追ChatGPT適應性的維度，而要去思考一下準確性加時效性角度，每個賽道都應該做自己的模型，而不是用模型直接套賽道。“**ChatGPT代表着適應性極強的一種方式，比如互聯網相關的一些領域，不能以年為訓練單位，時效性如果能到天、小時的維度，自然有機會。”

　　孫一喬也持有類似的觀點，如果創業者只是基於ChatGPT3或ChatGPT3.5去做一些應用，風險很大。“比如一些估值很高的NLP領域的文本公司，ChatGPT一出，公司市值可能就要作廢了。”

　　所以在他看來，ChatGPT會產生一個新生態，創業機會會出現在OpenAI的主線不涉及的領域，而且創業公司要有獨創的算法和前瞻性，比如以ChatGPT為基礎再往前進一步，建立護城河。

　　悉之智能一直以來做的是AI解題方向的探索，目前ChatGPT有很強的同理心和理解能力，但相對缺乏邏輯能力，無法完成數學題之類更復雜的問題。“讓AI獲得邏輯能力，穩定完成更加複雜的任務，比如AI解體，或許會成為下一個十年AI領域最重要的課題。這也是我們努力的方向。”孫一喬説。

　　有人覺得，ChatGPT的能力被誇大了，多位從業者一致認為，ChatGPT不是天才也不是白痴，説ChatGPT是萬能的，肯定誇大了，但如果説中國一兩年就能追上，顯然是低估了難度。

　　確實，ChatGPT並不是通用人工智能，目前可以理解為是一個讀了幾千萬本書，但沒有太多生活經驗的人，雖然在文本層級有了能力，但學習人類對知識應用、邏輯推理、轉化為行為的能力，是AI下一個階段的重要命題。

　　無論如何，ChatGPT已經攪動了整個科技互聯網行業這一潭水，全行業都在關注、學習，及時吸收利用其中的精華。至於二者將會碰撞出什麼樣的火花，還需要交給時間。