中美ChatGPT的商业化分野-今日必看

中美ChatGPT的商业化分野

来源：综艺大集合发布时间：2023-02-15 11:41

先讲个跟ChatGPT无关的趣事儿，最近科技博主lcamtuf’s thing分享，“在NFT 最疯狂的时候，我买了许多相关的书，所有专家在解释 NFT 为什么有价值时，都说是因为稀缺性会产生价值。这完全是胡说八道，我儿子的涂鸦就很稀缺，但根本不会有人想购买它们。”

提起这个，是因为最近ChatGPT火遍地球村，微软、谷歌、百度、阿里云、科大讯飞等海内外科技企业，都纷纷给出了研发上线时间表，很快我们就会看到一大批各种版本的ChatGPT“集体亮相”。

但题目来了，这么多ChatGPT，谁会为它们付费呢？

现在许多人已经确信，ChatGPT将带来一场新技术革命。“ChatGPT取代人类”的各种震动体新闻频繁泛起，和2017年“AI取代人类”如出一辙。但间隔上一个AI风口并不遥远，相信大家都还记得，那波AI投资高潮过后，大量AI创业公司被拍死在了沙滩上，昔日的“AI四小天鹅”面临营收困局，自动驾驶更是迎来寒冬，被迫技术降级。

我们一路跟随AI产业化和工业AI化的进程，可以肯定地说，产业革命并不是一挥而就的，它有一个基本路径——新技术先找到适合的应用场景，成功商业化，在这个过程中慢慢积累技术改进，不断完善自己，才有可能引发巨大的革命。

所以，面对“各种ChatGPT登场”的确定性局面，我们不妨把目光放得更加长远，去思索一下ChatGPT商业化的题目。

中国和美国是AI领域的领军国家，所以，探讨ChatGPT商业化，中美的相同点与差异，是一个绕不开的话题。而回答题目是ChatGPT的强项，所以本篇文章也将邀请ChatGPT和我一起，分别从人工智能问答机器人的视角，以及业内人士的视角，共同探讨中美ChatGPT商业化的分野。

商业化条件：中美AI的泥土有何不同？

新技术的发展和商业化潜力，与AI工业本身的发展情况有着直接关系。泥土足够肥饶，新技术的种子才能茁壮成长。

那么，中美在AI领域有哪些差异呢？

我们让ChatGPT先回答。不得不说， ChatGPT展现出了极高的“情商”（假如它有的话），避开美国不谈，只谈中国在AI领域的上风，还挺“社会人”的。

我们当然不能让它“偷奸耍滑”，继承追问美国在人工智能领域方面的上风。

嗯，从投融资、科研、政策、法律、应用、数据基础等各个方面进行了分析比对，视角很全面了。但是，作为一篇分析文章，要让读者记住这么多维度，显然是很不友好的。我们更但愿读者在阅读完成后，对中美的人工智能工业差异，留下一个清楚、正确、简洁的印象。

于是，我们让ChatGPT基于上述分析，给出一个言简意赅、一语中的的结论。

它以为：中国AI长于规模，美国AI胜在立异。

大家觉得怎么样呢？简朴总结一下，它的逻辑推理是这样的：中国AI工业规模大——数据资源多——进步模型效果——带来商机；美国AI创新能力强——技术引领——打造高质量AI产品——从中获益。听起来煞有介事，但细究起来，仍是有许多不严谨、不明确的地方，给人一种“准确的空话”之感。

总的来说，ChatGPT的谜底有几个显著的特点：

1.缺少细节。ChatGPT的谜底逻辑清楚，维度丰硕，但较为笼统，缺少来自一线实践、行业案例等更细节的情报和信息。

2.实时性不足。ChatGPT对2021年后的世界和事件了解有限，而AI又是一个快速发展的领域，所以谜底有一定的滞后性。

可靠性题目。ChatGPT不能保证谜底的完全正确，还需要专业职员对其结果进行二次审核、确认，假如不了解行业、缺少可靠信息源、缺乏事实检索技能、无法识别虚假信息，只盲目相信ChatGPT的谜底，得到的认知可能是错的（当然，不可靠的人类创作者也一样会炮制假信息）。

作为人类创作者，加上对国内外AI工业有了数年深入一线的走访和观察，我们以为，中美AI的核心差异在于——技术强密度。

技术强度和技术密度，这一概念是由经济史学家亚历山大·格申克龙，在《历史视角中的经济落后》中提出的。其中，技术强度指的是技术的机能和水平，而技术密度指的是技术在社会和经济中的普及程度和应用密度。

在关于中美ChatGPT，以及中美AI，甚至更早的互联网等技术领域中，我们都能看到一个现实：美国产业界的技术强度更高，而中国的技术密度更高。

由于技术强度高，所以许多前沿、突破性的立异，往往先诞生在美国，转移到中国获得大规模的普及应用。

技术强度虽然值得赏识，但技术密度高同样是一种难得且重要的上风。如果说技术强度是科技革命的必要条件，那么技术密度就是科技革命的充分条件。

正如格申克龙所说，不要低估经济现实的复杂性，也不要高估科学工具的质量。中美ChatGPT的商业化路线，会扬己所长，走出差异化路线。

中美AI泥土给各自ChatGPT的商业化带来了哪些利与弊？接下来，毕竟会分别走向怎样的路线？我们先来看进行时的美国ChatGPT商业化应用。

美国ChatGPT的个人化色彩

前面提到，美国AI技术的创新性、前瞻性、原创性很高，因此很轻易产生ChatGPT这样颠覆性的新技术产品，但工业应用的技术密度相对较低。

一般来说，美国的AI技术创新在初始阶段是非常活跃的，但跟着技术的逐渐成熟，变得“不够性感”，这种活力也会逐渐下降，这个时候，没有来自工业侧的丰硕立异，会直接影响新技术的继承发展。就拿深度学习来说，中国庞大的ICT工业生态、各行各业应用者将这一技术在各种场景顶用出了花，造就了一个巨大的工业数字化、智能化业态。

目前来看，OpenAI打造的ChatGPT也沿着上述路线发现。

在初期，立异很活跃，但缺乏工业气力的介入，更多是与现有的互联网产品进行整合，面向个人用户提供服务与行业应用的结合不够紧密。

好比，目前微软已经推出的由 ChatGPT 提供技术支持的高级 Teams 产品，做的事有天生会议记录、记笔记、起草工作邮件等，旨在匡助员工解决大量重复、机械的文书工作。

而谷歌想做的搜索引擎，微软已经改造的必应bing，将ChatGPT整合为AI助手，匡助用户自动化筛选，获得更好更完整的谜底。假如没有AI，用户自己在互联网数据之海中筛选并判定哪些信息有用，是很麻烦的。

尽管许多美国学校开始严禁学生使用ChatGPT做作业，但这项新技术仍是可以在教授教养场景中施展正向作用。根据Study.com的调查，有21%的老师开始用ChatGPT辅助教授教养，包括提供写作提示、制定课程计划、教授写作风格（天生范文）等。

可以看到，这些ChatGPT都是对现有应用的进级、迭代乃至于颠覆。这就轻易导致两个题目：

第一，个人服务的定价能力恍惚。与现有产品的结合很难证实技术带来的价值，用户愿意支付的用度也是有限的。

第二，个人服务对于技术表现要求很高。目前ChatGPT还有一些技术限制，无法应对复杂的题目和对话，一旦用户体验不佳，就不愿意付费了。

而ChatGPT也知道这个题目，看来不是OpenAI不想变着花腔卖给企业，而是真的“巧妇难为无米之炊”，缺少围绕AI技术展开应用立异的工业前提。