本
文
摘
要
图/IC
几小时，制作出一本30页带插图的儿童电子书。
不到一天，撰写长达119页的中篇小说。
上知天文、下晓地理的ChatGPT（人工智能技术驱动的自然语言处理工具），以一己之力制造了“我要失业”的焦虑，而一时间又被捧为智能聊天机器人的“天花板”。
ChatGPT来袭，巨头“卷”起来——阿里、京东等多个科技互联网公司相继传出内测相关人工智能应用。
这似乎并未停留在“蹭热度”，抢先布局被提上日程。其中，微软投资ChatGPT创始公司OpenAI，谷歌推出了聊天机器人Bard。细数国内，百度官宣类ChatGPT机器人“文心一言”，京东坐拥ChatJD，阿里则研发内测类ChatGPT机器人。
大厂竞速，已然开局，瞄准的或是潜在蓝海。据国信证券统计，ChatGPT今年1月的月活跃用户超过1亿，用户过亿只用了2至3个月。相比之下，推特用户过亿耗时5年，抖音海外版花了大约九个月时间，即使是苹果应用商店，也历经2年时间。
新京报贝壳财经记者注意到，科技巨头、头部猎企已纷纷下场，甚至开出10万元月薪挖人。记者搜索多个招聘网站看到，AIGC（指人工智能技术来生成内容）方向相关岗位月薪达到10万元，部分公司条件极具诱惑力，包括一个月10万元、15薪。此外，部分公司AIGC产品总监、研究员月薪达到5万元。
大厂斗“机器人”
“好到惊人”。
科技界弄潮儿马斯克一句话，道出了很多人对ChatGPT的印象。
无疑，此次国际巨头微软抢占了高点。其于2016年就为OpenAI提供算力支持，2021年、2023年又进行多轮投资。未来，微软会把ChatGPT整合到旗下产品中，比如和Bing搜索以及Office套件的结合。
将ChatGPT招致麾下，是微软竞争的一枚棋子。ChatGPT可实现更高阶的搜索功能，用户不再需要一一点击搜索获取信息，这对于搜索行业来说将是彻底的迭代。所以，以搜索为主营业务的科技公司，在此轮类ChatGPT研发竞争中反应最快。
以搜索为主营业务的百度率先在国内官宣，推出类ChatGPT项目——“文心一言”，并将在三月份完成内测，面向公众开放。
文心一言是百度基于文心大模型技术推出的生成式对话产品，百度在人工智能的四层架构中有全栈布局，包括底层芯片、飞桨深度学习框架、文心大模型以及最上层的搜索等应用。
类ChatGPT大战一触即发，短时间内大厂相继抛出蓝图。
阿里巴巴方面对新京报贝壳财经表示，目前在研发类Cha其删除。
目前，京东推出产业版ChatGPT，命名ChatJD，并公布了其落地应用路线图“125”计划，包含一个平台、两个领域、五个应用。
ChatGPT引爆舆论，这一赛道不断涌入公司。科大讯飞加紧开发中国版ChatGPT，并称5月6日正式发布时将公开直接落地场景的产品。网易有道方面也表示，有道AI技术团队已投入到ChatGPT同源技术（AIGC）在教育场景的落地研发中，目前该团队已在AI口语老师、中文作文批改等细分学习场景中尝试应用。
谈到ChatGPT和国内人工智能发展，京东集团副总裁、IEEE Fellow（电气和电子工程师协会会员）何晓冬对新京报贝壳财经记者表示，ChatGPT是第一款真正意义上的AI原生的产品，其最大的创新在于文本内容生成，通过交互式对话逐步理清用户的意图，尤其是一些比较复杂的意图。
何晓冬称，ChatGPT能够实现几轮人机交互，让用户讲清楚诉求，也能完全理解用户意图并给出相应回答。整个交互体验流畅度非常好，再配合ChatGPT文本生成的高完整度，体验就到达了一个阈值。
“ChatGPT模型背后的算法和训练过程更加新颖，创新性地使用了半监督学习算法，尤其ChatGPT把生成的文本模型更加组织化。”何晓冬称。这是非常大的技术创新。如果没有人的数据甄选，这个模型参数即便大十几倍，也很难达到这个效果，某种意义上，这其实是对过去一味追求（参数）大和无监督学习路线的一个修正。
月薪10万元，下场“抢人”
行业竞速，人才先行。大厂火热布局背后，月薪10万元开始“抢人”。
2月中旬，美团联合创始人王慧文一纸“英雄帖”引发关注。他在社交平台发文宣布将打造中国的OpenAI。根据规划，其将成立北京光年之外科技有限公司，并出资5000万美元，估值2亿美元，他个人不占股份，资金占股25%，75%的股份用于邀请顶级研发人才，下轮融资已有顶级VC认购2.3亿美元。
这样的雄心背后，也有着用人的高门槛。他希望招聘“业界公认顶级研发人才；狂热相信Al改变世界；坚定确保AI造福人类”。
脉脉CEO林凡透露，目前科技巨头、头部猎企已纷纷下场，甚至开出10万元月薪挖人。
新京报贝壳财经记者搜索多个招聘网站看到，AIGC（指利用人工智能技术来生成内容）方向相关岗位月薪达到10万元。其中，一公司招聘AIGC方向创新产品召集人，并开出10万月薪（15个月薪）的条件。此外，部分公司AIGC产品总监、研究员也有5万月薪，普通产品经理和研发岗的薪资条件则集中在月薪3万至6万元。
“相对于整个行业持续爆发的人才需求，人工智能人才缺口依然很大。”林凡对新京报贝壳财经记者表示，人工智能行业算法方向人才招聘难度最大，热度最高。最难招前十名岗位中，有7个算法岗位，3个工程岗位。尤其是视觉算法工程师供需比为0.08，平均12.5家企业争夺一个人才。而在最热招岗前十名中，7个算法岗位，1个工程岗位，另外2个则是非技术岗位。
鉴于从业门槛较高、供需关系紧张，在薪资方面，人工智能人才起薪普遍较高。其中，算法工程师展现出极强的竞争力，平均起薪超过3.2万元。开发工程师平均起薪也达到3.2万元。人工智能行业人才缺口极大，企业高薪挖人其实是常态。但对于人工智能等新经济领域的中高端人才来说，也存在主动求职少、跳槽成本高、决策周期长等职业选择情况。
林凡认为，由ChatGPT带来的AIGC创业热潮已经来临，这必将推动人工智能人才的薪资攀高。
浙江大学国际联合商学院数字经济与金融创新研究中心联席主任、研究员盘和林对新京报贝壳财经记者表示，中国人工智能在近些年进步巨大。当前，全球人工智能发展呈现中美两国引领、主要国家激烈竞争的总体格局。中国人工智能发展成效显著，人工智能创新水平已经进入世界第一梯队，与美国的差距进一步缩小。但中国在人工智能人才以及人工智能基础学科建设方面仍落后于美国。
不止颠覆搜索行业
微软亚洲研究院由低到高将人类智能分为计算与记忆力、感知、认知、创造力、智慧五大层级，而人工智能将逐步从最底层开始对人类智能进行模拟。
艾瑞咨询研报显示，近年来，人工智能技术及产品在企业设计、生产、管理、营销、销售多个环节中均有渗透且成熟度不断提升。随着新技术模型出现、各行业应用场景价值打磨与海量数据积累下的产品效果提升，人工智能应用已从消费、互联网等泛C端（普通消费者端）领域，向制造、能源、电力等传统行业辐射。
ChatGPT带来的颠覆性变革，或发生在搜索行业。对此，盘和林对记者表示，在文本创作、知识数据搜索等方面，ChatGPT都有优于谷歌等搜索引擎的用户体验，这让在人工智能领域深耕多年的谷歌艳羡不已，也让其他一众聊天机器人黯然失色。而一旦用户数量达到一定规模，通过用户提问，在线数据将支持ChatGPT的数据训练进一步丰富。可以说，ChatGPT让人工智能达到了一个奇点，而这个奇点之后世界将迎来人工智能领域的“宇宙大爆炸”。
不过，ChatGPT的应用场景绝不仅限于搜索。九合创投创始人王啸对新京报贝壳财经记者表示，ChatGPT爆火背后是人工智能技术得到了突破，GPT-3（一种语言模型）改变了过去很长一段时间人工智能在小模型训练上的延续，引入了1750亿的训练参数，这意味着海量数据将真正被运用起来，从而开启超大模型时代。
王啸称，如同从互联网时代到移动互联网时代，产生内容方式相应经历了PGC（专业生产内容）和UGC（用户生成内容），在AIGC（人工智能）的推动下，将出现新物种和新“大厂（头部互联网公司）”，底层基础设施、大模型、应用层、算力等方面将涌现新的机会。
大厂方面，AI大模型的开发需要投入大量成本，技术壁垒和资金门槛都比较高，大厂具有资源优势。王啸认为，更大规模的数据对于算力和数据的传输都提出了新的需求，AIGC产业升级和商业化都离不开相应支持。因此在ICT（信息与通信技术）、云计算、云安全等基础设施层将有一些新的机会点出现。“大厂应该都会做自己的大模型，对于创业公司而言，顶尖技术人才如果能在技术上有显著突破，深耕一些特定的场景和行业，也会有一定的机会”。
何晓冬透露，基于京东自研领域模型K-PLUG生成的商品文案已覆盖京东超3000个品类，累计生成30亿字，带来超过3亿元GMV（成交总额）。
他透露，ChatJD将以“125”计划作为落地应用路线图。ChatJD智能人机对话平台的预计参数量达千亿级，领域覆盖零售、金融。ChatJD将在客户咨询与服务、营销文案生成、商品摘要生成、电商直播、数字人、研报生成、金融分析等领域落地。
应用层面是创业公司的主战场，技术和场景将是两大核心要素。王啸称，这一轮AIGC浪潮会呈现阶段性的发展规律。第一步，产品先在有明确需求场景的B端（商家端）落地，主要在对于认知和创作有着刚性需求的行业，AIGC能够大幅提升认知和创作效率，比如视频营销、图片生成、网文写作、游戏生成、对话类搜索引擎等行业。
同时，伴随算力端的突破，算力成本和电力成本将大幅下降，应用创新逐步延伸至C端，满足C端广泛而个性的需求。
“炒概念”之后：产品口碑是硬道理
艾瑞咨询研报显示，到2026年，人工智能市场相应规模将超过6000亿元，计算机视觉仍是人工智能技术赛道中贡献最大的市场，而以决策智能为主要类型的机器学习产品市场，将随着数据这一模型生产要素的重要性提高。
“虽然我们在讨论人工智能技术，但是仅人工智能技术本身是做不出一个好的产品的。”网易有道总裁金磊表示，单纯的人工智能技术并不能创造足够价值，只有与业务场景结合的技术才能真解决用户问题，从而带来价值。
传统的CPU机器已经无法承载深度学习时代的巨大计算量需求，知识获取（训练）和提供服务本身都依赖巨大算力，大数据和大模型带来了对算力的更高要求。
人工智能技术落地在以智能设备为代表的端侧应用时，又涉及模型压缩、蒸馏、量化等多项相关技术的持续探索。一大批垂直领域的优化定制需求涌现，如何实现低成本的模型定制也成为算法和算力侧都需要关注的重要问题。
目前，受监管合规与商业内驱的合力推进，可信人工智能已然成为人工智能产业的发展趋势与研究重点。此外，尽管大模型的研发取得了较大进展，厂商纷纷入局加码，但大模型实际落地应用面临诸多卡点，未来或呈现大小模型云-边-端协同发展模式。
盘和林对记者表示，从行业发展情况看，人工智能领域关键是使用，产品出来后用户口碑是硬道理。目前国内做类ChatGPT模型存在很多难点，其一是算法大模型难度很高，背后有大量数学家的算法模型积累。其二是投入要求高，大模型大数据训练成本非常高，单次训练达上千万美元。其三是数据质量要求高，数据质量也是人堆出来的，比如数据标注，这方面需要大量基础人力，也需要成本。其四是应用开放之后的运行环境，包括是否需要监管AIGC创作的内容合规性。
企业狂欢之下，谁能成为竞速赢家？盘和林认为，目前ChatGPT的全球产业市场尚处探索阶段，要实现成熟的商业应用落地还需要一定时间。巨头企业也有概念炒作嫌疑，这需要时间的检验。
盘和林指出，未来国内企业在ChatGPT的探索中有两个思路，一个是在算法体验上追上ChatGPT，另一个是和ChatGPT合作，开展AIGC，通过数据接口将其作为辅助工具。“AIGC是大势所趋，但AI能够实现AIGC，需要有具体成熟的应用和算法，所以要落地到具体的AIGC算法和应用上看未来。”
狂飙之后，中国版ChatGPT走向未知，但一场由ChatGPT引发的人工智能新浪潮已经来袭。
华泰证券研报指出，随着国内厂商相继布局ChatGPT类似模型，算力需求或将持续释放，供给端核心环节或将率先受益，其一是算力芯片，GPU采用了数量众多的计算单元和超长的流水线，架构更适合进行大吞吐量的AI并行计算；其二则是服务器，ChatGPT模型训练涉及大量向量及张量运算，AI服务器具备运算效率优势，大模型训练有望带动AI服务器采购需求放量；最后为数据中心，IDC（互联网数据中心）算力服务是承接AI计算需求的直接形式，随着百度、京东等互联网厂商相继布局ChatGPT类似产品，核心城市IDC算力缺口或加大。
新京报贝壳财经记者 程子姣
编辑 王进雨
校对 卢茜
