一场剧烈的科技革命正在发生，ChatGPT商业化落地展望！

　　导读

　　聊天开始收费了！

　　机器人ChatGPT终于憋不住了...

　　对于商业世界

　　割韭菜是或早或晚的事

　　开源只是童话

　　ChatGPT 给我们带来了好多欢乐

　　然而快乐终有时

　　ChatGPT 推出会员付费

　　商业化背景速解

　　ChatGPT代表“聊天生成预训练转换器”，是由OpenAI开发的语言模型。它使用先进的自然语言处理技术来生成对基于文本的提示的类似人类的响应。自推出以来，ChatGPT 已被企业广泛采用，以改善其客户服务和营销工作。

　　ChatGPT 利用先发优势，开始推出20 美元/月的订阅服务“ChatGPT Plus”，ChatGPT Plus 将先在美国投入使用，美国用户可以注册排队，等待 ChatGPT 的邀请。From【财新网】

　　憋不住赚钱了吧？

　　之前一直有一批开源爱好者说CG会开源下去，除了爱好之外，没人愿意白忙活，更别说微软这些主要投资方，要赚钱滴，经济形势不好，韭菜收割的周期变短了而已。

　　美国版“今日头条”BuzzFeed 已经宣布与OpenAI 合作写稿。From【经济观察报】

　　微软整合 OpenAI 进入

　　旗下全线产品推动商业化落地

　　微软CEO 纳德拉在达沃斯世界经济论坛上表示，下一阶段微软将实现 OpenAI 的工具集体商业化，计划中除了ChatGPT还有DALL-E 等人工智能工具，它们将被整合进微软旗下的所有产品中，包括 Bing、Office、Azure等。你还认为你的office可以免费使用么？做好备份策略吧...

　　ChatGPT的典型应用

　　客户服务

　　ChatGPT可以用于自动化客户服务，从而减少人工客服的工作量。ChatGPT可以通过识别客户的问题和需求，以自然的方式进行回答，并向客户提供有用的信息。与传统的机器人客服不同，ChatGPT可以理解和回应自然语言的输入，从而实现更加人性化的交互。

　　市场营销

　　ChatGPT可以用于市场营销，以与潜在客户进行互动。通过ChatGPT，企业可以构建自己的聊天机器人，向潜在客户提供有关其产品和服务的信息，并回答他们的问题。这种交互式的市场营销方法可以帮助企业更好地了解潜在客户的需求和偏好，从而更好地定位自己的产品和服务。

　　智能助手

　　ChatGPT可以用于创建智能助手，以辅助人们完成各种任务。例如，ChatGPT可以用于创建虚拟助手，以帮助人们安排行程、预订机票和酒店，或者提供健康咨询等服务。ChatGPT可以与人类进行类似的交互，从而提供更好的用户体验。

　　看起来没那么复杂

　　就聊天

　　人机交互

　　ChatGPT的商业展望

　　ChatGPT模型的应用

　　已经在很多领域和行业逐步普及

　　并且在持续发展

　　比如教育领域：

　　ChatGPT类模型可以用于智能辅导，为学生提供更加个性化和智能化的教育服务。

　　而在中国，科大讯飞董事长刘庆峰就曾经说过“人工智能教育能体现因材施教，回归教育的本质”。

　　以科大讯飞的新产品——AI学习机为例，该产品深度结合学生实际需求，内容覆盖中小学全年级课程，不出门就可以智能辅助学生学习，家长也可以利用复杂场景的图文技术等对孩子的学情做分析，进而掌握孩子的学习状况和学习进度。机器批改可实现即时反馈，学生立马就能知道问题在哪，怎样有针对性提升。

　　这么看中小学老师得加油了，一个老师可以覆盖的学生数估计要大很多了。

　　这些应用场景我认为还比较简单，主要原因在于教学业务逻辑比较简单哈哈。但是科大讯飞在我看来，是一个非常有想象力的以AI为核心技术的企业，招人用人也非常有魄力，加油。

　　我家娃这几天正在玩ChatGPT，顿觉自己在学校学的东西真的是弱爆了，知识已经毫无意义了，真的是在浪费时间。20年人学的东西，AI10分钟就灌好了，教育必须要改革。机器人到底能在教育里如何帮到孩子？这可能不是一个技术问题，仍然是个教育问题，涉及到社会也涉及到我们家长自己。

　　比如客服领域：

　　ChatGPT类模型可以帮助企业提高客户服务质量和效率，减少人工客服的工作量。

　　而其实客服领域的AI应用很早就开始了，早年我们在运营商的时候已经在探索这类机器人解答问题的技术，相对于其他领域来说，这个领域的优势是技术的沉淀以及大量数据的沉淀，只要你的用户量足够巨量，那么AI可用的数据一定巨量，训练出来的机器人自然更贴合业务。

　　比如办公领域：

　　金山办公向外界分享了WPS 的AI 中台能力，并同步发布了 KSAI-lite 开源框架，将办公领域的AI 技术向业界开放。

　　比如机器人领域：

　　特斯拉 Optimus 人形机器人原型机已于 2022 年 10 月发布，展现人机互动能力。

　　聊天对于这种交互机器人来说，真的是一个很简单的功能，ChatGPT 是通往 AGI（通用人工智能）道路的一次跃迁，但我们离 AGI 仍有较远的距离。

　　比如在新闻领域：

　　ChatGPT模型可以自动生成更加丰富、准确、有趣的新闻内容，提高用户的阅读体验。对于这块，仍然有很大的拓展空间。

　　某些媒体网其实一直想做的就是这种媒体平台，但当时的时机不对，一群一群的自媒体工作者投入了疯狂的搬砖之中，早因为文章的粗制滥造已经牺牲了一大片了，当初为的是补贴，为的是平台流量，但是烧完之后呢？

　　靠人工搬运希冀

　　能够出现释放数据价值的大媒体平台

　　是不可能发生的

　　钱烧完了就是烧完了

　　你用概念欺骗了投资人

　　核心仍然是关键技术

　　而不是你烧多少钱

　　我们一直在忽略商业的底层技术逻辑

　　而在学习西方赚钱的表象

　　没有踏踏实实的技术研究和突破

　　哪里来的技术带来的价值量产

　　这自然会出现技术不成熟为ChatGPT的大面积应用带来问题，譬如，某科技新闻网站一度开始使用 ChatGPT 生成新闻文章，但后来发现许多文章事实不准确而不得不更正。

　　AI必然将取代大量初级编辑动作，如果没有创意、没有前瞻、没有体验、没有自己的深刻洞察，纯叙述似的、知识科普类的工作将在AI商业化以后全部被AI无情取代，而且淘汰速度会越来越快，资本的惯性决定了高利润方向的加码。5年前去跟一些编辑同学聊的时候，我说小编工作性价比太低，未来越来越难，要抓紧做职业升级，她们不信，其实我只是在说一个提前的事实。

　　某种意义来说，我也是编辑，但我不以此为生，而是在创作和编辑中体会快乐，AI替代不了我这种无所求的人，只能成为我的开心工具。

　　在这种意义上

　　创作者是AI的客户

　　毕竟是人类创造了他们

　　在广告领域

　　ChatGPT模型可以根据用户的兴趣和需求，生成更加个性化和有效的广告内容。

　　在金融领域

　　ChatGPT模型可以用于智能投顾，为投资者提供更加精准和有效的投资建议。

　　再比如医疗领域，ChatGPT模型可以用于智能诊断，为医生提供更加准确和快速的诊断结果，而在中国，科大讯飞已经在推广“智医助理”AI 赋能基层医疗机构...

　　电商领域，百度 AI 开放平台已经在合作光云科技，赋能电商合规性体检 ...

　　神思电子的神思云脑在构筑核心能力，安防、工业等领域多点落地....

　　是的，大量的商用场景.....

　　综上所述，ChatGPT类工具模型的商业化具有广泛的应用前景和巨大的商业潜力。尽管其商业化还处于初期阶段，但是随着技术的不断发展和应用场景的不断扩大，ChatGPT类工具模型将会有更加广泛和深远的影响。

　　ChatGPT类模型的商业化优势

　　以ChatGPT为例，ChatGPT的商业化优势包括以下几个方面：

　　自然语言处理能力

　　ChatGPT可以理解和回应自然语言的输入，这使得它成为一种非常人性化的交互方式。在商业中，这种能力可自然赋能自动化客户服务和市场营销，从而提供更好的客户体验。

　　大规模处理

　　ChatGPT可以处理大量的请求，这使得它成为自动化客户服务和市场营销的有力工具。ChatGPT可以同时与多个客户进行交互，处理大量的问题和请求，从而提高效率。

　　可定制性

　　ChatGPT可以根据企业的需求进行定制，以满足不同的业务需求。企业可以根据自己的品牌语音和业务特点对ChatGPT进行定制，从而提供更加个性化的服务。

　　数据安全

　　ChatGPT可以在企业的私有云中运行，这可以保护企业的数据安全。企业可以控制其数据的存储和使用方式，从而更好地保护其知识产权和商业机密。

　　ChatGPT类模型的商业化挑战

　　以ChatGPT为例，虽然ChatGPT在商业化中有很多优势，但也面临一些挑战。以下是一些ChatGPT商业化中的主要挑战：

　　数据隐私

　　在ChatGPT的训练过程中，需要使用大量的自然语言数据。

　　这些数据可能包含用户的

　　个人信息和敏感信息

　　因此需要保护起来

　　在商业化中，需要制定相应的隐私政策和保护措施，以保护用户的数据隐私。

　　精度和准确性

　　ChatGPT的精度和准确性取决于其训练数据的质量和多样性。

　　如果训练数据不够充分

　　或者不够多样化

　　ChatGPT的表现

　　可能会受到影响

　　在商业化中，需要制定相应的训练策略和数据采集方案，以提高ChatGPT的精度和准确性。

　　人工干预

　　ChatGPT的自动化程度取决于其训练数据和模型的复杂程度。在某些情况下，可能需要人工干预来解决ChatGPT无法处理的问题。在商业化中，需要制定相应的人工干预流程和策略，以提高ChatGPT的自动化程度。

　　用户接受度

　　虽然ChatGPT可以提供人性化的交互，但并不是所有用户都喜欢与机器人进行交互。在商业化中，需要考虑用户接受度的问题，并提供多种交互方式，以满足不同用户的需求。

　　挑战应对措施

　　以ChatGPT为例，要在商业领域中实现ChatGPT的商业化，需要解决一系列的挑战，包括数据隐私、精度和准确性、人工干预和用户接受度等问题。

　　要实现ChatGPT的商业化，需要采取以下措施：

　　数据隐私保护

　　不仅仅是ChatGPT，随着人工智能技术的发展，数据隐私保护已成为一个极其重要的问题。在商业化ChatGPT过程中，企业需要采取多种技术手段和政策来保护用户的数据隐私。

　　首先，企业需要制定相应的隐私政策和保护措施。这些政策和措施需要透明，并得到用户的充分理解和同意。此外，企业还需要通过技术手段来保护用户的数据隐私，如加密、访问控制、数据备份等。这些技术手段可以确保数据在采集、存储和使用过程中的安全性和可靠性。

　　但是，即使企业采取了这些措施，数据隐私仍然存在被泄露的风险。

　　企业需要制定相应的应急预案和应对策略

　　应对数据泄露和黑客攻击等情况

　　企业还需建立完善的监管机制和反馈机制

　　及时发现和解决数据隐私问题

　　精度和准确性

　　在ChatGPT商业化过程中，精度和准确性是至关重要的。如果ChatGPT的精度和准确性不够高，将会影响到其在商业领域中的应用和效果

　　因此在工业控制等领域要慎用

　　而且一旦AI在工控领域被唤醒

　　那将非常可怕

　　有可能人类将立刻沦为AI的奴隶

　　为了提高ChatGPT的精度和准确性，企业需要采取多种技术手段和策略。

　　首先，企业需要制定相应的训练策略和数据采集方案。这些策略和方案需要考虑到数据的多样性和质量，以及模型的适应性和准确性。

　　在数据采集过程中，可以采用多种数据来源和多种数据类型，从而提高数据的多样性和质量。

　　在训练过程中，可以采用多种训练算法和优化技术，以提高模型的性能和效率。

　　另外，企业还可以采用集成学习、增量学习等技术手段，以提高ChatGPT的精度和准确性。集成学习是指将多个不同的模型进行集成，以提高整体性能。增量学习是指在已有模型的基础上，不断添加新的数据和知识，以提高模型的准确性和适应性。

　　人工干预流程

　　在ChatGPT商业化过程中，人工干预流程也是一个需要重视的问题。ChatGPT模型可以自动地生成大量的文本内容，但这些内容并不总是符合客户需求或者是正确的。因此，在商业化ChatGPT过程中，需要制定相应的人工干预流程，以保证文本内容的质量和准确性。

　　人工干预流程可以包括多种环节，如人工审核、编辑、纠错等。这些环节需要由专业的编辑或者客服人员来完成。在这个过程中，企业需要对人工干预流程进行有效的管理和监控，以保证其质量和效率。

　　商业模式

　　ChatGPT的商业模式可以包括多种形式，如软件销售、云服务、自有应用等。企业需要根据自身的实际情况和市场需求来选择合适的商业模式。

　　其中，云服务是当前较为流行的一种商业模式。

　　企业可以将ChatGPT模型部署在云端

　　向客户提供相应的服务

　　云服务的优点在于可以提供高可用性和可扩展性，同时也可以提供定制化服务和灵活的计费方式。

　　行业应用

　　ChatGPT商业化的另一个重要方面是行业应用。ChatGPT可以应用于多种行业，如金融、医疗、零售、教育等。不同行业的应用场景也不同，企业需要根据实际情况进行定制化开发。

　　以金融行业为例，ChatGPT可以应用于智能客服、风险管理、投资建议等场景。智能客服可以帮助客户快速解决问题，提高客户满意度和忠诚度。风险管理可以帮助银行发现风险，防范欺诈等问题。投资建议可以帮助客户做出更加明智的投资决策，提高投资收益。

　　竞争格局

　　随着ChatGPT商业化的逐渐深入，市场竞争也日益激烈。

　　典型的AI+与+AI的竞争并行展开

　　目前，国内外已经涌现出了多家ChatGPT相关的企业。其中，国内市场的竞争格局主要包括百度、腾讯、阿里巴巴等公司。这些公司在技术研发、人才储备、市场推广等方面都具有较大的优势。

　　另外，还有一些新兴的ChatGPT企业也在不断崛起。

　　这些企业通常具有技术创新和灵活的商业模式等方面的优势。比如，OpenAI本身就是一家专注于AI技术研发的企业，因为有ChatGPT才受到了广泛的关注和应用。

　　无论是传统大型企业还是新兴企业，它们都需要在技术、产品、市场等方面进行不断创新和优化，以在市场竞争中获得优势。

　　风险与挑战

　　在ChatGPT商业化的过程中，也存在一些风险和挑战。其中，技术风险是最大的风险之一。

　　ChatGPT模型虽然能够

　　自动生成大量的文本内容

　　但是其准确性和质量

　　并不总是能够得到保证

　　这就需要企业对ChatGPT模型进行不断的优化和改进，以提高其准确性和质量。

　　此外，商业风险也是需要考虑的问题。由于ChatGPT模型的商业化还处于初期阶段，其商业模式和盈利模式还存在较大的不确定性。如果企业不能有效地制定商业模式和盈利模式，就难以获得持续的商业收益。

　　另外，人工智能的安全性问题也是需要考虑的。由于ChatGPT模型可以自动生成大量的文本内容，如果这些内容被恶意利用，就会对社会造成不良影响。因此，企业需要加强对ChatGPT模型的安全性管理和控制，防止其被恶意利用。

　　总结

　　总的来说，ChatGPT模型作为人工智能领域的重要进展，已经在商业化方面取得了一定的进展。尽管商业化还面临一些风险和挑战，但是随着技术的不断发展和应用场景的不断扩大，ChatGPT模型将会有更加广泛和深远的影响，虽然我们知道AI给我们带来的未来是非常不确定的，包括人类的灭亡...

　　ChatGPT给我们带来的危机

　　ChatGPT既然不是个新技术

　　那为什么突然这么火爆呢

　　背后是什么在助推呢

　　So,ChatGPT就是个聊天产品，但如上所述，这项技术本身并不复杂、也不是新技术，在很多企业级场景下已经在商用了，

　　与普通聊天产品的区别在于

　　巨量的数据、匹配的计算能力和精确的算法

　　这涉及到大量的计算资源需求的拉动

　　而设备资源的核心在于芯片

　　这帮货是真的会玩

　　英伟达宣布与微软签署多年合作协议，共同开发人工智能超级计算机..垄断...英伟达的AI超级计算机将在微软的云计算操作系统Azure上运行，并结合数以万计的高性能GPU芯片(英伟达最强大的H100和A100芯片)和全栈人工智能软件。

　　随着ChatGPU和其他AI工具的出现，英伟达AI GPU迎来了巨大的成功，公司股价因此而飙到有史以来最高!

　　科技巨头在大模型上竞争激化芯片送水人是最大受益者

　　根据 OpenAI 测算，目前算力的增速（翻 1 倍/3-4 个 月）远超过摩尔定律（翻 1 倍/18-24 个月），AI 应用的逐步丰富将推动计算 芯片市场（IC Insight 测算 21 年全球 1030 亿美金）保持强劲增长。From【华泰研究】

　　ChatGPT 的应用有望推动底层基础设施建设新增长机遇

　　ChatGPT正被资本大力往前推，应用场景和使用量不断扩大，将带动全面科技革命。

　　以西方领衔的高新技术革命，在加速资本所雇佣的人数愈来愈少，而产品好用、便宜、性价比高，向全球洗染。

　　高新科技的不断发展

　　成本越来越低乃至人工被取代

　　使得国际垄断资本通过

　　超额垄断利润聚集更多财富

　　资本的非正常积聚，又有雄厚的实力在一定范围内进一步推动着新的科技进步。如此循环，加速资本走向垄断，细思极恐，停下玩ChatGPT的手，接下来，有可能被取代工作的下一人就是你、我、他。

　　而对于中国而言，芯片将严重影响中国企业追赶这个领域的速度，AI拼到最后拼的不是软件，而是巨量的算力、聪明的算法，目前，在算力和算法上中国 AI 发展受限：

　　美国限制性能超过 A100的计算芯片出口中国

　　中国最先进的芯片计算性能约为A100的70%

　　中国AI 生态建设仍处于起步阶段，支持大模型的速度和效率仍有待时日。

　　OpenAI 暂无中国开放注册，我国在 AI 算法和技术层面与国外相比竞争力不足。

　　一场剧烈的科技革命正在发生，我们的优势只有低成本、数据要素多吗？

　　商用远远不够

　　一切以"商用"为中心也

　　恰恰一次又一次掩盖了问题的实质

　　它本身就是问题

　　不变不行了...

　　我们不能只有“商”

　　更要有“心”

　　2月份中标信息：

　　1、