对国内AI企业的启发

    第二轮热潮会在中国版ChatGPT真正出现后到来。

    沈灏认为，ChatGPT的火爆是一个从量变到质变的结果，为了形成质变，无论从算力硬件、核心技术、数据挖掘、人才团队、投资环境等各方面都需要关注。

    云从科技创始人兼董事长周曦在财报电话会议中表示，ChatGPT是大数据大模型下的延续。通过分配范式，一方面将核心技术投入通用化，另一方面快速将应用场景化，从而带动边际效应，加速各个行业的智能化进程。

    旷视研究院基础科研负责人张祥雨则指出，在能力上，ChatGPT背后的关键技术底座是生成式大模型，而模型设计能力也是旷视研究院多年来积累的核心能力。生成大型式大模型有望突破图像大模型的上限，并推动底层架构的统一。旷视研究院会坚定投入生成式大模型的研发。

    俞凯也表示，GPT的核心是大模型技术和对话智能技术，其中大模型技术主要有三块：上下文学习，思维链推理，指令学习。大模型的算法是通用的，而数据量在超过千亿级之后，对比也就不再那么明显。换言之，底层基础的算法是公开的，并不存在算法上的明显差距。当数据量足够大，微不足道的数据差距影响没那么明显。目前，国产AI需要追赶与提升的方面，其实是在工程化能力、基础架构设置方面，另外还有人员经验的问题、长期信念决心的问题。

    老牌AI企业科大讯飞副总裁、研究院执行院长刘聪表示，“兴奋归兴奋，关键是要踏实把科研做好，把产品做好，把服务做好。”科大讯飞提出人工智能红利能否兑现的三大标准是，有没有看得见摸得着的真实应用案例，有没有能够规模化推广应用的产品，有没有统计数据能够证明的应用成效。

    海银资本创始合伙人王煜全认为，AI语言大模型属于“产业增强”类型的热潮，这一轮看似热闹，但因为高额的投入门槛，最后赢家只会上少数几个平台。第二轮热潮会在中国版ChatGPT真正出现后到来，属于大多数人的“模式创新”机会。中国ChatGPT的开发既要解决算法上的问题，还要积累一个与超大规模算法匹配的优质数据库，前者靠聪明的大脑或许能加速不少，但后者就是实打实的苦功夫，会成为不少AI企业面对的最大难点。