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ChatGPT涨不动了,大模型需要更大的舞台。

ChatGPT大模型:颠覆性变革还是玻璃ceiling?

许多人都曾尝试过ChatGPT,但随后便将其束之高阁。这是因为当前它与我们的工作仍然存在较大差距,因此往往被忽视。然而,我仍希望提醒大家,不要错过这场可能带来颠覆性变革的技术革命。尽管ChatGPT目前尚未融入我们的日常生活,但它所代表的范式革命却具有巨大的潜力。

近期,我国著名科技企业微软中国首席技术官韦青在一场名为“共读会”的活动上分享了他对于当前技术发展趋势的独特见解。尽管他并未对后半句进行详细阐述,但前半句所提到的“技术割裂”现象,已经在现实中日益普遍。

ChatGPT在苹果应用商店上线一个月的时间裡,成功获得了500万的下载量。然而,随着时间推移,其网页流量入口逐渐放缓,曾经的高速增长神话似乎已经不再那么神奇。

用户总量是有限的,增速越快,也意味着到达天花板的时间越短。不到一年时间,就已经在PC端遭遇流量天花板的ChatGPT,把下一步瞄准了移动互联网。

01.桌面生态见顶

ChatGPT大模型:颠覆性变革还是玻璃ceiling?

ChatGPT哪怕像火箭般蹿升,终也要面对万有引力般的规律。

经过对数据分析机构SimilarWeb的研究,我们发现ChatGPT的网站访问量已经开始出现增速减缓的现象。虽然在五月份,其全球访问量仍然达到了18亿次的水平,但相较于上一个季度的环比增速仅为2.8%。

相较于自1月份以来开启的环比三位数暴涨,昔日具有扭曲现实力场的大模型概念,正在重新回到物理世界。

这不仅是ChatGPT自己正在面临的问题,和其具有同样大模型内核的Bing也正在重回旧的轨道。

ChatGPT大模型:颠覆性变革还是玻璃ceiling?

根据SimilarWeb的数据洞察,我们发现,当Bing在2月份引入了GPT-3.5/4模型时,其在3-5月份的自然搜索关键词中,用户使用代表大模型版本的New bing等关键词搜索进入的自然流量,总体减少了56.84%。这一结果表明,GPT-3.5/4模型的引入并未带来预期的效果,反而导致了用户流量的下滑。

则相反,那些与传统搜索引擎相关的自然流量关键词正在逐步回归,这无疑表明,即使是大型模型驱动的搜索引擎,其在搜索效果上的表现也并不理想。

以市场份额为例,New bing所代表的大模型增速期望不断落空,今年3月市场份额是2.86%,5月下滑至2.77%,回归到正常的市场波动区间。

与此同时,同类型的竞争对手,开始复制ChatGPT最初的增长速度进行追赶。

比如第二大人工智能聊天网站Character.Ai ,5月份的访问量为2.814亿次,环比增长62.5%;今年2月份推出,5月初全面开放的Google Bard 同月访问量达到1.426亿次,环比增长187.2%。

虽然二者和ChatGPT 18亿次的访问量相比,还相差甚远,但是在PC桌面竞争生态下,ChatGPT显然正在面临更多后来者的围猎。

新对手层出不穷,老伙伴也祸起萧墙。以颠覆性的用户体验“抢食”的ChatGPT,属于传统网站眼中不折不扣的野蛮人。

仅在五月份,根据媒体公开报道的不完全统计,就先后有三家公司因为ChatGPT的流量增长而率先承受压力。

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先是美国最大的社交新闻论坛Reddit流量下滑,随后宣布对于API收费。作为OpenAI最早的大模型训练数据来源,Reddit试图通过这种方式,来弥补损失掉的商业利益。

无独有偶,程序员最常用的网站之一Stack Overflow,也遭遇了同样的困境。

网络分析公司SimilarWeb ,4月份的报告数据显示,自今年3月份以来,Stack Overflow的流量较2月份下降了13.9%,4月份该网站的流量较3月份下降了17.7%。

从2022年长期以来的个位数波动,到今年连续多个月的两位数下滑,主要因为更多的用户去使用ChatGPT帮助调试代码。程序员这一细分人群,目前是ChatGPT使用率和使用频次最高的领域。

垂直学术论坛网站Chegg,此前深受大学生欢迎。因为它可以帮助学生完成复杂的家庭作业,比如STEM课程中遇到的问题。与Stack Overflow一样,用户发布他们的作业问题,随后等待人工回复。

不过这种商业逻辑,正在面临可以为学生提供即时答案的ChatGPT的压力。Chegg最近在财报电话会议上报告称,该公司的股价和收入正在下降,而ChatGPT是主要原因。

Chegg首席执行官Dan Rosensweig,在本月早些时候的电话会议上表示:“自 3 月份以来,我们发现学生对ChatGPT的兴趣显著增加。我们现在相信它正在对我们的新客户增长率产生影响。”

PC桌面生态下,面对ChatGPT的压力,Stack Overflow、Chegg均先后宣布API付费、开发垂直领域的大模型等措施,提高桌面数据流通的门槛。这同样也是整个行业的现状。

以对于大模型最活跃的国内市场为例。根据5月科技部下属的中国科学技术信息研究所发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示,截至5月28日,国内10亿级参数规模以上基础大模型至少已发布79个。

但根据《财经》报道,多位行业人士认为具备实际能力跑通大模型商业化的企业寥寥无几。当行业领头羊ChatGPT增速放缓后,大模型也正在来到PC桌面端产品发布的尾声:脱离早期的市场新鲜感,进入一个竞争环境更激烈的落地新节点。

有美国分析人士评价:“在科技产品的历史上,从来不缺少划时代的技术新鲜感,比如曾经多次重复出现的VR元年,自动驾驶元年、人工智能元年。但是大多数时候,这些所谓的元年,最终都在席卷全球用户的尝鲜心理过后,等待下一次重启。”

对于ChatGPT来说,以大模型的科技体验感席卷全球用户后,虽然不至于等待重启这么悲观,但是如何找到更多的场景留住用户,已经迫在眉睫。

02.抢滩登陆移动

ChatGPT大模型:颠覆性变革还是玻璃ceiling?

OpenAI此前上线了ChatGPT桌面插件,不过并未获得显著增长。创始人萨姆·奥特曼在访谈中表示,ChatGPT不会很快发布后续插件,因为从实际的市场情况看,插件目前没有达到产品与市场的契合度。

或许是桌面插件的受挫,让发力移动场景成为OpenAI最近一个月的主要动作。

ChatGPT大模型:颠覆性变革还是玻璃ceiling?

5月18日上线苹果应用商店,截至目前已经连续更新6个小版本。相比网页版的ChatGPT,移动生态里的App版本明显更加努力,当然好处也显而易见。

首先,从流量天花板来看。根据ExplodingTopics数据服务商6月份发布的全球互联网流量分布调查来看,目前来自移动设备的用户贡献了全球近55%的网站流量。

这意味着移动生态可以为ChatGPT的大模型圈地运动,快速抬高流量天花板。

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其次,还有更多的用户触达。数据显示,大约92.3%的用户使用手机访问互联网;只有 65.6%的人使用更传统的笔记本电脑或台式机。

最后,按照地区划分来看,发力移动生态,也有利于ChatGPT借助渗透率更高的移动互联网,进一步将大模型能力下沉。

目前ChatGPT的大模型用户地区主要分布在美国、日本等发达国家。对于非洲、亚洲等大多数发展中国家来说,移动设备的普及率和使用度反而远高于桌面设备。

根据海外媒体预估,在安卓版本发布会后,借助移动生态的高渗透率,ChatGPT理论上可以覆盖全球86.29%人口。

不过受制于移动端更成熟的软硬件闭环生态,ChatGPT的App版本目前进展也很难称得上顺利。

根据公开报道,上线当天,苹果就宣布限制在公司内使用ChatGPT和其他外部AI工具。文件指出,苹果担心使用外部程序的员工“可能会泄露机密数据”。

即便如此,抢滩移动场景,依然是大模型圈地运动的关键一步。多家厂商都在尝试推出更小版本的大模型,以便于在手机上运行。

以谷歌为例,发布的新一代大语言模型 PaLM 2便有四个版本,从小到大分别为Gecko、Otter、Biso和独角兽Unicorn。其中,Gecko可以在手机上运行,而且速度足够快、不联网也能正常工作。

国内的百度则是发布旗下首款智能手机,定位青少年学习机,以文心一言为核心,搭载AI学习大模型,宣称是智能手机新物种。

03.大模型+,坦途未现

ChatGPT大模型:颠覆性变革还是玻璃ceiling?

从ChatGPT赋予搜索引擎新生,到6个月后增速放缓;从扎堆发布网页版大模型到抢滩移动场景应用;席卷全球的浪潮下,大模型重做一切的速度,并没有想象中来得那么快。

据科技媒体The Information报道,先后摸索了大模型+搜索引擎和大模型+App之后,OpenAI正计划推出一个类似App Store的大模型应用商店。

该商店可以让开发者上架他们基于OpenAI技术搭建的产品,比如针对各种垂直领域的聊天机器人或者定制模型等,为企业提供一种访问前沿AI大模型的方法。

这条路径意味着OpenAI将跳出之前以大模型能力优化、改善的现有互联网产品的赋能路径,转而围绕开发者构建新的AI生态。

在生态建设者的角色下,不仅要做GPT这种通用多模态大模型,而且要开放连接GPT垂直领域模型。这样看来相比做一个中心化的流量入口,OpenAI更想成为一个平台。

值得注意的是,世界上几乎所有最有价值的公司,都运营着支持数十亿日常用户和每天数百亿美元经济价值的数字平台。

iOS的所有者是世界上市值最高的苹果,而Android的所有者是排名第三的谷歌。微软拥有第三大操作系统Windows以及第二大云基础设施提供商Azure。

Meta是全球第九大公司,拥有全球最大的线上社交身份平台,数千个网站和应用程序使用其“通过Facebook登录”功能来代替或与其专有的客户ID系统并列运行。

显然,作为推出大模型的划时代者,这样的野心更匹配OpenAI的潜力。

但是当领头羊去做平台,对于更多的大模型从业者来说,也意味着“大模型+”这条商业应用落地之路,尚未出现坦途。围绕数据、商业利益的分配问题,也将在未来层出不穷。

以“大模型+教育”为例,此前学而思与其合作伙伴被爆“扒库”事件,核心矛盾就是数据合作伙伴,认为学而思违规使用其数据进行AI作文助手的大模型开发。

未来随着以大模型为代表的AI技术,在全球数字经济系统中的规模、复杂性和重要性不断增强,构建AI商业文明和规范,也是市场之上的监管层,要未雨绸缪的重中之重。

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