中国chatGPT已经火到国外了！两轮过后才有真机会！
你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。
上周chatGPT的热潮我们主要还是看热闹，大部分都是国外发生的事情，这周已经反转过来，国外媒体已经把目光放到了中国企业身上。
《华尔街日报》发了一篇文章，提到了上周A股和港股的chatGPT概念热，除了百度、阿里因为要推出同样的AI大模型受到热捧，做图像识别的云从科技、做AI数据训练的海天瑞声等一批上市企业也从中受益，搞文字识别的汉王更是靠7连涨停板，登上了好几家金融媒体的版面。
路透社也发了篇文章，标题就叫“chatGPT狂潮席卷中国”，更具产业视角，梳理了阿里、百度这些大厂在研发上的新动态，还提到了中国创业者们的热切期待。
因为搭上了chatGPT的概念，不少公司的股票涨势确实喜人，但正如我上周四提醒大家的，产业爆发才刚刚开始，一片繁荣中有创业、投资的机会，也会有很多资本故事。
好在，产业发展的规律还是管用的，我现在就可以预测，眼前的繁荣只是AI产业两轮热潮的起点，今天就和大家分享一下，这两轮大潮如何到来，哪些关键指标需要关注。
第一轮热潮已经来到眼前，我一般称之为研发概念热。
未来一段时间，除了阿里、百度还会有一些人争先恐后地推出中国版的chatGPT，面对尚处空白的热门赛道，更多的投资也会涌进来，我们又有可能见证一次百花齐放的“创业”热潮。
当然这轮创业热和过去不太一样，去年2月直播分析自动驾驶时我也说过，按照科技特训营的分类，AI语言大模型属于「产业增强」的类型，这个领域的创业得靠有技术积累、有资本实力的创业者。
语言大模型这个概念很多人可能不太了解，今天非常火爆的chatGPT正是这项技术创新的产物，具体的Transformer模型变革、端到端的路线演化今天就不多介绍了，简单说就是一个用超大数据和超大算法训练出来，更通用的人工智能。
有多大呢？chatGPT的上一个版本，GPT-3的参数规模高达1750亿个，在2020年训练1个小时，估计耗电就要128万人民币左右，今天考虑到算法优化等等因素，一小时预估也在40万人民币左右，显然不是一般人能参与的。
不过成本再高，面对市场空白仍然会有人冲进去。这几天我就看到，美团联合创始人王慧文发出英雄帖，准备自己拿出5千万美元，要打造中国的OpenAI，为了吸引人才，他甚至提前确认了下一轮2.3亿美元的VC融资。
这样的事情以后还会有不少，对我们中国用户也有好处，市面上会出现不少新的AI产品，大家可以互相对比着使，谁好选谁的。
但这一轮看似热闹，最后的赢家只会是少数几个平台而已，真正值得关注的是下一轮的热潮。
第二轮热潮会在中国版chatGPT真正出现后到来，也就是我们特训营常说的：属于大多数人的「模式创新」机会。
我在分析chatGPT和未来的AI机遇时，有朋友问为什么举的都是国外案例，原因也就在这：中国的“云端AI大模型”才开始研发，大部分应用案例自然要看国外。
那中国的chatGPT何时能出现呢？
面对这个问题，我只能说从技术原理上看相隔并不远，但实际的距离要大得多。
只看表面的参数，chatGPT的进步其实是OpenAI大力出奇迹的结果，表现平平的GPT-2在2019年推出，只有15亿参数，到2020年GPT-3一口气把参数提高到了1750亿，立刻就取得了惊人的效果，chatGPT常被称作GPT-3.5，只是做了一些优化。
考虑到GPT-2整个算法都是开源的，谁都拿得到，看起来似乎只有一两年的技术差距，把参数堆起来是不是就快了？
其实这比大家想象的要难得多，参数规模扩张的背后，既有大量工程调优的经验，也是对算法和数据更深入理解的成果，这其中数据的作用可能超出大家的想象。
OpenAI在推出GPT-3后，分享过一个AI大模型的「伸缩法则」，简单说就是算法参数越大，数据量越高，AI大模型的效果就越好，但他们当时认为算法参数才是重点。
随着谷歌也加入到研究中，大家发现，数据才是更关键的部分，参数规模如何与数据规模匹配，数据质量的高低，对结果都有显著影响。
这也就是说，中国chatGPT的开发既要解决算法上的问题，还要积累一个与超大规模算法匹配的优质数据库，前者靠聪明的大脑或许能加速不少，但后者就是实打实的苦功夫，会成为不少AI企业面对的最大难点。
好在这个领域巨大的市场潜力已经被看见，门槛越高，越会有人投入其中，想要越过门槛拥抱新未来。
我想中国的chatGPT终归还是会出现，只是会比大家想象的慢一些，但只要这个时刻到来，属于中国大多数创业者的机会也就来了。
虽然中国在第一轮浪潮中落后了，但因为我们有更加广泛的应用优势，有望在第二轮浪潮中领先。
我也会持续关注AI技术将如何演进，中国AI产业的格局会如何发展，和大家分享我的产业未来的分析、预测，也欢迎你留言分享你的思考。
