中國互聯網大廠的"ChatGPT"追趕之旅現狀_CHA

五一長假前后，我有幸跟一些互聯網大廠的朋友深聊，大家有一個話題是繞不開的：ChatGPT，以及由此席卷而起的“生成式AI”潮流。A股市場當然早已把一切能攀上GPT概念的公司給炒到天上去了，但是稍有常識的人都承認，中國做生成式AI最值得仰仗的還是互聯網大廠，只有它們擁有足夠的資源和決心去做這件事情。不過，互聯網大廠的“ChatGPT追趕之旅”的具體進度，很大程度上尚未被外人所知，也尚未反應在財務業績和資本市場當中。

在跟一些熟悉內情的朋友溝通之后，我感覺比以前更有信心一點了，但也只是“一點”而已。在生成式AI這一賽道，國內互聯網大廠固然落后于世界先進水平，但落后的幅度尚不致命，而且不缺乏追趕的手段。關鍵的掣肘可能不在于技術層，而在于其他方面。總而言之：

中國互金協會：探索將區塊鏈技術應用于互聯網金融登記披露等領域:中國互聯網金融協會正基于區塊鏈理論與實務研究成果，研究建立完善區塊鏈金融自律管理機制，穩步推進區塊鏈金融應用系統通用評價規范、區塊鏈跨鏈協議、區塊鏈開源軟件測評等標準研制，探索將區塊鏈技術應用于互聯網金融登記披露、金融APP備案管理、供應鏈金融數字信息服務、醫療物資公益捐贈存證等行業自律管理工作，推動區塊鏈與金融更好地融合發展，助力健全具有高度適應性、競爭力、普惠性的現代金融體系。（中國互聯網金融協會）[2020/4/14]

互聯網大廠內部的技術團隊對生成式AI的熱情很高，老板也樂意投入巨額資源，這不僅僅是出于“追新”或迎合資本市場。

互聯網大廠做生成式AI，目前的主要應用方向還是內部降本增效，至于面向C端的大規模應用尚十分遙遠。

聲音 | 中國互聯網協會理事長：利用區塊鏈等技術提升信用監管精準化及智能化:金色財經報道，在2019中國網絡誠信大會“互聯網+”模式下的城市信用體系建設分論壇上，中國互聯網協會理事長尚冰表示，將信用建設和信用監督中的行之有效的辦法上升為制度規范，利用5G、云計算、大數據、人工智能、區塊鏈等新一代信息通信技術提升信用監管的精準化、智能化，積極發揮政府部門、行業組織、社會機構、輿論監督等各個方面的獨特治理優勢，鼓勵開展差異化的信用評價服務，加強城市信用紅黑名單宣傳效應，不斷加大失信懲戒的力度。[2019/12/3]

追趕OpenAI的道路是艱難的，但是在不計成本的投入之下，差距可能縮小到一個合理的量級，盡管差距將一直存在。

動態 | 中國互聯網金融舉報信息平臺將“代幣融資發行”列入舉報范圍:據中國互聯網金融舉報信息平臺網頁顯示，該平臺已在“互聯網金融舉報范圍”內列入“代幣融資發行”內容。其具體內容為包括：

1. 從事法定貨幣與代幣、“虛擬貨幣”相互之間的兌換業務；

2. 買賣或作為中央對手方買賣代幣或“虛擬貨幣”；

3. 為代幣或“虛擬貨幣”提供定價、信息中介等服務；

4. 直接或間接為代幣發行融資和“虛擬貨幣”提供賬戶開立、登記、交易、清算、結算等產品或服務；

5. 承保與代幣和“虛擬貨幣”相關的保險業務或將代幣和“虛擬貨幣”納入保險責任范圍；

6. 其他使用“幣”的名稱開展的非法金融活動。[2018/8/28]

各級主管部門的支持當然很重要，不過目前互聯網大廠尚未拿出能說服主管部門的概念或實例，從而難以為生成式AI爭取更多上層資源。

聲音 | 中國互聯網金融協會會長：區塊鏈等技術發展驅動經濟社會各領域向更高階段發展:在青島舉辦的“2018中國財富論壇”上，中國互聯網金融協會會長、中國人民銀行原副行長李東榮出席并進行題目為《推動新時代財富管理行業規范健康可持續發展》的演講。他在演講中說，隨著全球信息化進入全面滲透、跨界融合的新階段，技術創新代際周期大幅縮短，云計算、大數據、人工智能、區塊鏈等數字技術不斷取得新的突破，驅動著經濟社會各領域向數字化、網絡化、智能化的更高階段發展，也必然對金融業財富管理的經營模式、服務方式、產品工具產生重要影響。[2018/7/8]

先說第一條。互聯網大廠內部做技術的人，無論是基礎研發團隊還是應用技術團隊，對生成式AI的熱情都很高。因為在ChatGPT橫空出世之前，AI在互聯網行業的落地場景已經基本被做到極限，進化空間不大了；而其他突破性技術又沒有出現。所以，2021-22年，互聯網大廠普遍對算法崗位進行裁員。在這種情況下，ChatGPT的誕生可謂雪中送炭，給了技術人員一個向公司證明自己價值、升職加薪的大好機會。

中國互金協會發布風險提示后 一些公司否認涉及區塊鏈相關業務:在迅雷IMO礦機發行模式被互金協會點名批評后，多家上市公司澄清說他們并沒有開展區塊鏈相關業務，也沒有相關的推進計劃，其中包括IDG Capital、四川雙馬水泥公司。此外，U9游戲上周五宣布，U9只是在其新聞網站報道和分享區塊鏈行業新聞，并無計劃為區塊鏈項目籌集資金。[2018/1/17]

而互聯網大廠的各級老板們也非常樂意配合，因為生成式AI跟此前的元宇宙、Web3.0等概念不同，有著切切實實的應用案例，而且硅谷已經在前面踩出了一條清晰的道路。這就進入了中國互聯網行業最擅長的“投入資源模仿追趕”的模式。目前很多互聯網大廠的基礎研發團隊，以及業務部門里面的算法團隊，都把原來手頭做的東西暫停了，集中力量all-in大模型。現在大模型不僅是公司層面的一號位工程，也成為了諸多事業群、事業部的一號位工程，這就決定了它能得到近乎無窮的資源投入。

接著說第二條。在降本增效的大背景下，互聯網大廠目前對生成式AI最大的期望其實不是開辟財源，而是節約成本或為老業務賦能。例如GPT商業化的第一批客戶包括Shopify這樣的電商SaaS及代運營商，在國內阿里、京東可以把自己的大模型直接用于自身電商平臺的代運營；騰訊可以利用大模型補齊自己的客服短板，還能在騰訊文檔等應用中加入自動生成文案功能；所有的信息流媒體平臺都可以利用生成式AI進行轉評贊、活躍社區氛圍。上面舉出的只是一小批正在進行的案例而已。

至于開發大型C端應用，或者面向廣大中小B端開放API，目前看來還比較遙遠。除了技術瓶頸之外，監管風險是一個主要考慮點：國內對生成式AI的監管討論才剛剛開始，尚未形成成熟的監管體系，此時貿然上馬大型C端應用的風險極高。然而，這里有牽扯出了一個新的問題：互聯網大廠在既有的應用中大規模使用生成式AI，是否也會帶來潛在的監管風險？這個話題比較敏感，目前還難以討論，在此就不展開了。

再說第三條。OpenAI不是世界上唯一的生成式AI大模型開發者，GPT的技術路線也不是唯一的。但是，國內互聯網大廠的研發思路高度統一，那就是模仿乃至徹底復刻GPT。結果就是一切與OpenAI能夠沾邊的人才和信息幾乎全部被瓜分利用殆盡——其中既有合法的利用，也有灰色地帶的利用。不計成本的投入，加上國內相對硅谷而言較低的人力成本，是可以在一定程度上拉近差距的。這種模仿路線當然不可能把落后轉化為領先，不過目前大家還考慮不到這么遠。

第四條也是一個非常重要的因素。我們知道，對于芯片、新能源等“硬科技”產業，國內各級主管部門予以了極大的政策和資源扶持；生成式AI在理論上也屬于“硬科技”，如果也能得到類似的扶持，無疑可以大幅度加快發展進度、降低風險。然而，生成式AI有一個嚴重的軟肋：它不是制造業，無法像芯片、新能源、生物醫藥那樣提供較長的產業鏈、立竿見影地為地方創造GDP。此外，它也尚未被主流媒體認為是一項“卡脖子”技術。在幾個月乃至幾年之內，生成式AI要成為一項被大力扶持的“硬科技”，還是很有難度的。

當然，互聯網大廠可以采取一種話術，即生成式AI具備很強的“乘數效應”或上下游拉動作用，例如可以間接刺激芯片行業的成長，以及促進智慧城市、智慧交通的實現，等等。但是，上述“乘數效應”過于迂回，在短期內又很難看到效果。在可見的未來，主流媒體和主管部門心目中的“硬科技”代表仍將是光刻機而非ChatGPT，互聯網大廠必須主要依靠自身資源投入而非政策扶持。

過去多年，中國互聯網行業曾一再證明：只要它們下定決心投入足夠的資源，并且有龐大的潛在C端應用場景，它們就能夠成功模仿乃至超越硅谷的同行。這一發展路線并非百試不爽，不過大部分情況下是成立的。生成式AI是對上述路線的一次大考：在GPT3.5以前版本已經開源，基礎研發路線并無秘密可言，潛在應用市場非常廣闊，而且國內互聯網大廠均已投入足夠資源、提起絕對重視的情況下，中國能否在生成式AI這條賽道上迅速縮小差距乃至有朝一日超越？

相信這個問題已經被資本市場提了無數次，也被互聯網從業者提了無數次。我的觀點偏向悲觀一邊：由于種種掣肘、種種天然限制，國內生成式AI最多只能將與硅谷的差距縮小到可以接受的程度，而不可能徹底消除這種差距。不過，我的上述“悲觀”觀點，在很多人看來或許已經算是樂觀了？

事在人為，但在很多時候，形勢比人強。

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