文章主题:ChatGPT, 生成式AI, 互联网大厂, AI应用

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来源:网易科技

在五一长假的前后,我有幸与一些互联网巨头的朋友们进行了深入的交流。我们的谈话中不可避免地涉及到了ChatGPT,以及由此引发的“生成式AI”的热潮。在我国的股市中,许多公司由于具有GPT概念而被炒至高价,然而,任何具备基本常识的人都知道,在生成式AI领域,我国互联网大厂才是最值得信赖的。他们拥有丰富的资源和坚定的决心来推动这项工作。然而,互联网大厂在ChatGPT方面的具体进展,目前还并未完全公开,也没有反映在他们的财务业绩和资本市场上。

在与一些熟悉内情的朋友交流后,我感到目前的自信程度相较之前有所提升,然而这种提升仅仅是一点而已。在生成式AI领域,尽管我国互联网大厂在世界先进水平上(例如OpenAI)仍存在一定差距,但这种差距并不致命,且他们具备迎头赶上所需的技术手段。真正的关键问题可能并不在于技术层面,而是在其他方面。总的来说:

在互联网行业中,大型企业对于生成式人工智能技术展现出了极大的热情,并且愿意投入大量的资源来进行研究和开发。这种热情不仅仅是因为追求新颖或者满足资本市场的需求,更是由于他们看到了这项技术的潜力和价值。

在当前的AI技术领域中,大型互联网公司主要将生成式AI的应用场景定位于内部降本增效,而大规模应用于客户端(尤其是中小型B端企业)的应用则仍处于探索阶段,距离实际应用还有很长的路要走。

在追求OpenAI的道路上,我们面临着巨大的挑战,但这并不意味着我们需要放弃。虽然投入成本可能会很高,但如果能保持持续的努力并不断优化策略,我们有可能在一定程度上缩小与他们的差距。然而,我们必须接受这样一个事实,那就是这种差距可能会一直存在,这并不妨碍我们在技术上不断前进,不断提高自己的能力。

对于支持来说,各级主管部门的认可无疑至关重要。然而,当前互联网巨头们并未提出能够令主管部门信服的概念或实例,这使得生成式AI难以争取到更多的上级资源。

在互联网行业内部,尤其是大型科技企业,技术团队对于生成式AI的热度空前高涨。这主要是因为在ChatGPT面世之前,AI已经在互联网行业的多个领域(如搜索、个性化推荐、自动客服等)达到了应用的极致,进一步发展的空间有限。而且,当时并未出现具有突破性的新技术。因此,在2021-22年期间,许多互联网大厂针对算法岗位进行了裁员。在这种背景下,ChatGPT的出现无疑是一股强大的春风,为技术人员提供了一个展示自身价值、争取升职加薪的重要契机。它不仅为AI在互联网行业的应用开启了新的篇章,同时也为企业提供了更多可能性,使得技术人才有了更大的舞台可发挥。

对于我国互联网行业的领军企业来说,他们愿意积极地参与到这个过程中来。生成式AI与元宇宙、Web3.0等概念有所不同,它已经拥有了实际的应用场景,并且硅谷在这方面已经走出了一条明确的道路。这使得我国互联网行业熟悉的“资源投入模仿追赶”模式开始启动。如今,许多互联网大厂的基础研发团队以及业务部门中的算法团队,都已经暂停了原先的工作,转而将全部精力投入到大模型的开发中。大模型不仅成为公司层面的一号位工程,同时也被众多事业群和事业部视为一号位工程,这无疑为它提供了强大的资源支持。

接着说第二条。在降本增效的大背景下,互联网大厂目前对生成式AI最大的期望其实不是开辟财源,而是节约成本或为老业务赋能。例如GPT商业化的第一批客户包括Shopify这样的电商SaaS及代运营商,在国内阿里、京东可以把自己的大模型直接用于自身电商平台的代运营;腾讯可以利用大模型补齐自己的客服短板,还能在腾讯文档等应用中加入自动生成文案功能;所有的信息流媒体平台都可以利用生成式AI进行转评赞、活跃社区氛围。上面举出的只是一小批正在进行的案例而已。

至于开发大型C端应用,或者面向广大中小B端开放API,目前看来还比较遥远。除了技术瓶颈之外,监管风险是一个主要考虑点:国内对生成式AI的监管讨论才刚刚开始,尚未形成成熟的监管体系,此时贸然上马大型C端应用的风险极高。然而,这里有牵扯出了一个新的问题:互联网大厂在既有的应用中大规模使用生成式AI,是否也会带来潜在的监管风险?这个话题比较敏感,目前还难以讨论,在此就不展开了。

ChatGPT潮下:我国互联网大厂的生成式AI追赶之旅

再说第三条。OpenAI不是世界上唯一的生成式AI大模型开发者,GPT的技术路线也不是唯一的。但是,国内互联网大厂的研发思路高度统一,那就是模仿乃至彻底复刻GPT。结果就是一切与OpenAI能够沾边的人才和信息几乎全部被瓜分利用殆尽——其中既有合法的利用,也有灰色地带的利用。不计成本的投入,加上国内相对硅谷而言较低的人力成本,是可以在一定程度上拉近差距的。这种模仿路线当然不可能把落后转化为领先,不过目前大家还考虑不到这么远。

第四条也是一个非常重要的因素。我们知道,对于芯片、新能源等“硬科技”产业,国内各级主管部门(包括国家和地方)予以了极大的政策和资源扶持;生成式AI在理论上也属于“硬科技”,如果也能得到类似的扶持,无疑可以大幅度加快发展进度、降低风险。然而,生成式AI有一个严重的软肋:它不是制造业,无法像芯片、新能源、生物医药那样提供较长的产业链、立竿见影地为地方创造GDP。此外,它也尚未被主流媒体认为是一项“卡脖子”技术。在几个月乃至几年之内,生成式AI要成为一项被大力扶持的“硬科技”,还是很有难度的。

当然,互联网大厂可以采取一种话术,即生成式AI具备很强的“乘数效应”或上下游拉动作用,例如可以间接刺激芯片行业的成长,以及促进智慧城市、智慧交通的实现,等等。但是,上述“乘数效应”过于迂回,在短期内又很难看到效果。在可见的未来,主流媒体和主管部门心目中的“硬科技”代表仍将是光刻机而非ChatGPT,互联网大厂必须主要依靠自身资源投入而非政策扶持。

过去多年,中国互联网行业曾一再证明:只要它们下定决心投入足够的资源,并且有庞大的潜在C端应用场景,它们就能够成功模仿乃至超越硅谷的同行。这一发展路线并非百试不爽,不过大部分情况下是成立的。生成式AI是对上述路线的一次大考:在GPT3.5以前版本已经开源,基础研发路线并无秘密可言,潜在应用市场非常广阔,而且国内互联网大厂均已投入足够资源、提起绝对重视的情况下,中国能否在生成式AI这条赛道上迅速缩小差距乃至有朝一日超越?

相信这个问题已经被资本市场提了无数次,也被互联网从业者提了无数次。我的观点偏向悲观一边:由于种种掣肘(在此就不讨论了)、种种天然限制,国内生成式AI最多只能将与硅谷的差距缩小到可以接受的程度,而不可能彻底消除这种差距。不过,我的上述“悲观”观点,在很多人看来或许已经算是乐观了?

事在人为,但在很多时候,形势比人强。

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