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2023-07-19 08:10:43
近期ChatGPT突然爆火,2个月内猛增1亿用户,科技巨头争相布局业务,大量资本跟进投入,足以见得它的受欢迎程度和应用前景潜力。这一不断被提及讨论和试用体验的“聊天机器人”,并不仅仅是陪聊这么简单,而是可能成为人们工作、生活的实用工具,甚至取代部分人的工作。
投资人朱璘表示,ChatGPT不仅是一个现象级的产品,其背后的GPT3.5更是一种颠覆性的技术,在各行各业都有落地应用的可能。她认为,ChatGPT的出现非常有意思,也将可能产生深远的影响。她非常看好包括ChatGPT在内的生成式AI以及背后的大模型技术的投资价值,它的颠覆性在于提升了理解力、智能程度,这是一项技术革命。ChatGPT已经可以作为一种生产力工具帮助某些行业了,我们的学习模式也将因此和过去有所不同。
对企业来说,应该聚焦于如何把GPT、Diffusion这类基础模型做到应用上,特别是一些可以日常长期使用的应用上,这往往和算法层面有关,需要降低应用成本,否则AI训练成本太高,在商业模式上不一定能跑得通。为了降低大模型的应用成本,企业在基于大模型训练应用时,可以考虑如何用更少的数据训练出更好的结果,或者把较大的神经网络做小,减少模型层数,这方面也需要技术较高的算法工程师。
朱璘认为,创业公司需要考虑更多的是如何利用大模型把各类产品更好落地,并将其融入我们日常能够长期使用的一些应用里。只要产业能落地,应用领域其实有很多。AIGC在娱乐、游戏、工业、教育、医疗等方面,在影视内容辅助、编程辅助工具、虚拟客服功能等领域都有较大的应用前景。在AIGC和元宇宙的结合上,比如通过AI生成画面、虚拟人、3D模型以及语音交互等的应用方面,也有发展机会。
从技术上看,国内AI研发主要集中在分析式AI方面,国外则在这之外,也将大量资金和时间投入在了生成式AI的研发上。由于参数量、模型层数的剧增,需要投入巨额资金和大量的时间、人才,且结果充满不确定性,国内企业并没有在这一领域继续跟进,所以就慢慢有了差距。但随着国内资金的大量投入、创业人才的涌入,基础研究的不断深入,再加上原本中国创业公司就很有优势的场景商业化能力、流量吸引和变现能力以及快速迭代效率,有理由相信目前的技术差距可以不断缩小。
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