2025-02-05 行业资讯 0
古往今来，技术革新总是伴随着市场的疯狂。如今，人工智能（AI）尤为热门，券商们甚至喊出了“当前核心奥义是AI仓位，相比α，“AI%”才是胜负手”的口号。这不禁让人思考：ChatGPT之所以没有首先出现在中国，是什么原因造成的？而未来是否会有类似的技术革命？
ChatGPT的开发关键在于三个方面：算法模型、训练数据和算力资金。其使用的基本都是开源模型，如Transformer和强化学习，这些技术并非突破性创新，而是在长时间内积累成熟。在训练数据方面，由于需要海量且优质的语料，其收集与整理工作极具挑战性。中文语料资源丰富，但美国企业掌握这些资源，并能高效利用它们，这给国内研发带来了巨大压力。
此外，ChatGPT在训练过程中所需的大量GPU加速器也是一个瓶颈。而对于资金支持来说，一方面涉及前期GPU采购成本，一方面则是多次模型训练所需花费巨大的金钱。但无论国内互联网公司还是政府研究机构，只要真心想支持，都有足够的资金来源。
然而，即便如此，ChatGPT在中国尚未落户究竟是什么原因？根据一位行业专家的观点，它可能并不完全因为缺乏信仰或耐心的问题，而更可能是一种指挥官对技术改变世界持有的疑虑。在过去，没有人确定这条路能走通，而且早期版本效果并不令人惊叹，但耗时耗资却很高。
从互联网发展历史来看，大多数时候中国处于追随者的角色，因此“Copy to China”的模式更容易得到信任和支持。不过，对待项目绩效考核周期短，以及面对长期投资回报低的情况下，不少企业可能会选择放弃这样的项目。
但值得注意的是，在全球范围内，对于ChatGPT这一重要节点的人工智能发展，有越来越多的人开始重视它，因为它标志着从量变到质变的一大转折点。英伟达CEO黄仁勋曾称之为人工智能领域中的iPhone时刻。此外，从个人角度理解语言模型原理，我们可以将其视作一个字一个字生成过程，每个输出都基于前文内容按照一定概率进行选择，不仅不是简单拷贝粘贴，更是一个逐字生成结果的过程。
总结来说，如果我们将这个过程与一个人学习过程进行类比，可以看到三阶段：通识学习、专项学习以及创造性训练。在这三阶段中，语言模型实现了自我提升，从无监督到有监督再到强化学习，最终达到创造性的泛化能力。这正反映了人类知识水平如何由广度深入向精准创新的转变。
《三体》中提到的“技术爆炸”，确实描述了一种科技进步迅猛不可预测的情况，就像工业革命后人类取得了巨大进步一样，现在我们又拥有了超级工具——聊天机器人等。这背后的驱动力不仅仅是知识更新，还包括交流效率和组织结构上的变化特别是在互联网出现之后。此外，在目前市场炒作下，无论如何也不能忽略那些潜在价值被过度推崇而实际上难以实现的事物。
因此，在考虑到目前市场对于AI炒作的情绪以及未来可能发生的事情，我们必须冷静地分析现实情况，并寻找真正具有可行性的解决方案。一旦发现正确路径，那么即使时间也许需要一点点，但是完成开发必然只是时间问题。而哪些公司最先完成开发呢？虽然逻辑表明应该是大型公司>小型公司、关联度高>关联度低，但最近市场情绪似乎有些反常，所以任何判断都不应轻易做出。我相信，只要我们能够学会用好这些工具提高自己的工作效率，同时了解如何投资这种新兴领域，将来我们的生活将变得更加美好。不管怎样，要记住这是时代要求我们不断适应变化的一个机会，也许你就是下一次突破的人！
