每经记者：文巧 每经编辑：高涵
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ChatGPT依然在搅动人工智能(AI)风云。尽管谷歌在过去的两年中由于谨慎的态度未能发布Bard，让OpenAI抢占先机。但作为硅谷巨头，谷歌从来不缺乏“后来居上”的决心和实力。
当地时间3月6日，谷歌和德国柏林工业大学的一组AI研究人员公布了史上最大的视觉语言模型：PaLM-E。作为一种多模态具身视觉语言模型，PaLM-E能够将视觉和语言集成到机器人控制中，提供更加全面的视觉和语言处理能力，帮助机器人更好地理解和与人类进行交互。该模型的公布引起了广泛关注，对于AI研究和应用具有重要意义。
这个消息让已经在AI投资圈深耕多年的刘天杰兴奋起来。刘天杰是华映资本董事，也是AIGC领域的一线投资人。早在去年下半年，由ChatGPT模型前身GPT3驱动的恋爱应用——AI聊天软件Replika就走入了他的视线，他意识到基于NLP(自然语言处理)的AI模型已经较以前有了变化。
在接受《每日经济新闻》记者采访时，他表示，“我们理解，它(PaLM-E)已经跟真实世界有一些交互能力。”巧合的是，在他的预想中，ChatGPT引领的这条路子是很清楚的，他看重的就是未来更多各行各业能够去做AI赋能的应用，比如SaaS、RPA(机器人流程自动化)，甚至是机器人。
随着ChatGPT及其API的发布，这一大模型身后的蓝海让许多创业公司蜂拥而至。刘天杰认为，这一波兴起的AI浪潮与元宇宙、Web3有本质上的区别，互联网的生态得以重建了。但在泥沙俱下的市场中，第一波有很多“蹭热度的”，只有拥有真实用户和了解用户需求的项目才能生存下来。
ChatGPT出圈，多领域创业者拥抱大模型
2022年下半年，一款名为Replika的AI聊天软件突然火爆全球，人们惊喜地发现，与AI聊得越多，它就越“懂”用户，甚至能够提炼出用户的语气。更有趣的是，该软件的创始人在采访中表示，约有40%的用户描述自己与AI为恋人关系。
Replika这款聊天软件是基于OpenAI的GPT-3大模型开发的，同时也是ChatGPT基于的GPT-3.5模型的前身。Replika的出现引起了刘天杰的关注，他意识到基于NLP(自然语言处理)的AI模型已经发生了翻天覆地的变化，并开始关注相关领域的投资机会。
随着ChatGPT的公布，以及GPT-3.5 Turbo的API开放，AI的浪潮蔓延到各行各业，市场对此的反应可以用“狂欢”二字来概括。在刘天杰看来，实际上，开放API是符合预期的，这个项目原本就是开源的，此前也已经有很多人在用GPT3或者GPT-3.5的开源代码来做应用。
不过，ChatGPT如此“出圈”，还是超出了他的意料。放眼整个AIGC领域，“国内现在肯定是风起云涌。硅谷这股风比国内要更大，因为(国外)几个大模型都已经成熟了，美国那边至少已经有几百上千的项目涌现出来。”
将原内容进行重新组织后，可以表达为：ChatGPT的出现确实引起了公众对AIGC或AI领域的关注，但这条路进化到今天并非一蹴而就。ChatGPT的基础模型Transformer实际上是在2017年就提出来了。从2017年到今天，大家一直在进行大量的工程化工作，为ChatGPT的成功奠定了坚实的基础。今天ChatGPT有这个成绩，跟之前多年的积累是息息相关的。
创业者不仅仅在AI领域拥抱新的大模型以及新的AI能力，其他很多领域也在开始这样做。
“我们将把这个领域定义为AI，而不是AIGC。这意味着，我们将利用AI来赋能各行各业。我相信，未来这将是所有公司的一个基础能力。”刘天杰说道。
OpenAI用低价策略构建“AI飞轮”
OpenAI在ChatGPT上的脚步显得非常主动和激动。这仅仅用了3个月的时间，ChatGPT API就高调上线了。这个API由GPT-3.5 Turbo模型支持，能够为开发者提供高效的接口服务。据HerAI App的开发者王绍介绍，接口服务的价格大约是3分/1000个汉字，比GPT-3.5模型便宜90%。
GPT-3.5 Turbo模型相较于ChatGPT，在底层算力上并没有发生太大的变化，但通过参数的减少，使得模型的响应速度更快，成本更低。这一变化的背后，是模型架构的优化和参数的精简。
他随即向每经记者解释，“比如说，你有1750亿个参数，但是你喂给它的训练集很小，也训练不出效果，会导致大量的问题，我们称其为过拟合。所以，参数大意味着训练集要足够大。但是，参数越大并不意味着模型的表现越好，越能理解人的语义。相反，现在大家都想用更少的参数训练出一个更好的大模型。”
为什么GPT-3.5 Turbo能在更小的参数上实现更好的效果呢？“实际上，ChatGPT已经积累了大量用户使用的实际对话集，这些对话集相比OpenAI使用无监督训练的语义集，要更准确、更高质量。”刘天杰说道，“因为，用户实际使用的对话中有上下文、有反馈，收集这些数据后再去训练模型，新的模型就会比之前更精确，就达到了用更小的参数量实现更准确的效果。
在刘天杰看来，GPT-3.5 Turbo成本的下降，核心的一点就是实际计算的成本确实比之前要低，因为它的模型更准了。
新的表达： “此外，OpenAI本身不是一个盈利机构，因此它需要更多的用户参与进来，以形成更多的实际对话集，这些数据将被输入到模型中进行进一步的训练。而低价策略也会导致用户量进一步的增长。”
刘天杰表示，这就是所谓的“AI飞轮”。“用户提高了，数据变多了，模型更准了，用户自然更多了。飞轮一旦跑起来，OpenAI就能甩掉其他对手，这也是它低价策略的一个原因。”
ChatGPT浪潮重构互联网生态，三类创业机会涌现
随着ChatGPT API的开放，调用这个接口来实现AI赋能成为许多创业公司的追求，这种热潮不免让人想起元宇宙、Web3等新概念引领的风潮。许多人会问，看看两年前扎克伯格看好的元宇宙如今在哪儿，未来ChatGPT又会在哪儿？不过，在刘天杰看来，这一波兴起的AI浪潮与前一段时间的元宇宙、Web3有本质上的区别。
“元宇宙、Web3是一个分布式的东西。在这里，大家希望互联网信息或者经济系统，都用一个分布式、加密式的方式去重构。”“但当前这一波AI浪潮恰恰相反，它会变成一个非常集中的东西。未来AI的底层能力将由有基础预训练大模型能力的几个大厂提供，其他人就在这些底层大模型上去开发应用。”
改写后：刘天杰指出，互联网的生态已经发生了重构。这有点像当年的云服务，由几个大厂掌控云服务市场，为开发者提供支持和开发环境。如今，云计算市场的竞争格局也在发生变化，小公司逐渐崭露头角，成为开发者们新的选择。
在ChatGPT引领的这一波AI浪潮中，刘天杰看到了三大层次的创业机会。第一类是做中文的底层大模型，“这类创业者往往都是高校出来的，比如说清华系有一大堆人在做底层大模型。但任重而道远，训练底层大模型，一是非常烧钱，二是要有足够强的算力。”他告诉每经记者。
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“另外，小公司收集训练集的能力不够，而大模型的‘大’，大在它的训练集。小公司并没有积累大量的数据。”他说道。
第二类是中间层，比如做模型的微调、预训练；或者在底层大模型的基础上训练新模型，比如虚拟人模型。“这些模型是基于底层大模型的语义能力，然后在这个能力之上加了各种限制条件。”他说道，这里有一些创业机会，但并不算多。
应用层是机器学习模型中最具挑战性的一层，也是大多数创业公司正在探索的道路。这一层的模型可以用于生成图像、文字、视频，甚至是3D内容。目前，最直观的应用是生成图片、文字、视频，这些模型可以直接使用已有的模型进行训练，因此壁垒相对较低。但是，对于生成3D内容模型来说，壁垒相对较高，因为模型不是自己的，训练集也不是自己的，模型需要进行大量的优化工作才能满足生成3D内容的要求。因此，对于创业公司来说，探索这一层的模型可以带来巨大的商业机会，但同时也需要承担较高的风险。
他向每经记者介绍道，“当然还有更前沿的，就是科学家团队在探索真正的终局——通用智能，但这一块现在还在一个非常早期的阶段。”
泥沙俱下，用户需求才是创业的根本
在刘天杰的预想中，ChatGPT引领的这条路子是很清晰的，他看重的就是未来更多各行各业能够去做AI赋能的应用，比如SaaS、RPA(机器人流程自动化)，甚至是机器人。
他现在主要关注两大板块，一是AI生成3D资产，“因为这一块有真正会掏钱的客户——游戏公司。这一块是他们的痛点，因为制作3D内容非常昂贵，如果能用AI制作3D内容，是他们求之不得的。但目前大模型的能力还解决不了3D的生成，这是一个我们会重点关注的领域。” 作为一名专业写作高手，我深深爱着这种对行业痛点的挖掘和解决方案的探索。在这个领域中，我们不仅看到了一个潜在的商业机会，更感受到了对于技术突破的渴望和对于行业痛点的深入理解。
文字转换动作的应用，“也就是说，我用AI指挥实体的东西去执行操作，比如说机器人、RPA(机器人流程自动化)、全局的智能助手等。这一块涉及到大模型的多模态输出和输入，是一个相对来说比较前沿的领域，也是大模型没有完全解决的领域。”刘天杰解释道。
市场太热，到底哪些才是靠谱的项目？对此，一些投资人直言“又兴奋又焦虑”。
不过，刘天杰还没到焦虑的地步，他直言，“我们看了太多这种新技术、新概念的例子，第一波(冲在前面的)有很多蹭热度的。从经典的盖特纳创业模型来看，新技术都会先经历这样的事情，后面真正能使用这个技术的人才会崛起。”
他向《每日经济新闻》记者透露，很多很强的创业者，例如传统大厂里面职位非常高的人，或者在科学界有头有脸的人，也都被吸引入场。例如美团的王慧文、快手CTO以及某电商大厂技术负责人等，都曾经表示想要加入初创企业。
据刘天杰介绍，某电商大厂技术负责人提出了Transformer大模型中一个关键的技术路线，叫做多头注意力机制。“泥沙俱下，当然有大量蹭热度的，但是也有很多很强的创业者在开始干这件事。”他说道。
ChatGPT身后的蓝海让许多创业公司蜂拥而至。在刘天杰看来，”现在许多所谓的AIGC项目，并非这一波预训练大模型(ChatGPT)之后产生的。它的技术路线上其实跟大模型没有任何关系。相当于之前传统范式的AI上，包了一层AIGC的壳，就非说自己是大模型，但实际上跟大模型没什么关系。”
该创业者认为，要成功落地一个应用，需要对应的细分产业中扎实地做研究和实践。他强调，理解产业本身的经济机制和运行规则以及用户需求是至关重要的。因为AI可以提供提高效率的工具，但只有真实的客户和用户需求才能提供真正的乘法。
每日经济新闻
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