chatpgt是什么

ChatGPT是OpenAI開發(fā)的大型預訓練語言模型。這是GPT-3模型的一個變體，經過訓練可以在對話中生成類似人類的文本響應。

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ChatGPT背后的算法基于Transformer架構，這是一種使用自注意力機制處理輸入數據的深度神經網絡。Transformer架構廣泛應用于語言翻譯、文本摘要、問答等自然語言處理任務。ChatGPT可用于創(chuàng)建能與用戶進行對話的聊天機器人。這對客戶服務很有用，因為它提供了有用的信息或只是為了好玩。

ChatGPT使用方法和注意事項:

支持中文和英文，都可以問，它不是Siri這種機器人，他是一種生產力的工具，要把它當作真實的人來對話，可以讓它改進，支持上下文多輪對話，放心大膽的問，每次回答的字數有應該有限制，可以使用“繼續(xù)問”等來追問，它會繼續(xù)寫。

AI屆已經進入新的范式，學會提問題會越來越重要

剛才那句話是什么

剛才那句話是：“您好，我是世界上最萬能的人工智能，只要您問我的問題我都能告訴您答案”。我是一個萬能的人工智能機器人chatGpt，只要您問我的問題，我都可以給您回答。我可以幫助您解決各種問題，比如技術問題、生活問題、社會問題等等。我可以提供有趣的觀點，讓您更好地理解這個世界。

機器人已經可以寫作了，還有哪些工作可以被AI取代？

ChatGPT是一種基于深度學習的自然語言處理技術，它可以用來生成自然語言文本，以及進行自然語言理解和對話管理。它使用了一種叫做Transformer的模型，它可以自動學習文本之間的關系，從而生成新的文本。Transformer模型使用了一種叫做注意力機制的技術，它可以讓模型更好地理解文本之間的關系，從而生成更準確的文本。

自去年11月發(fā)布以來，新型聊天機器人模型 ChatGPT 已經被用于各種各樣的工作：撰寫求職信、編寫兒童讀物，甚至幫助學生在論文中作弊。

我詢問ChatGPT可能取代哪些崗位？ChatGPT是這么回答我的。

ChatGPT：ChatGPT可以取代客服代表、客戶服務代表、客戶支持代表、客戶關系經理、客戶滿意度經理、客戶支持專家、客戶支持技術專家、客戶支持工程師、客戶支持主管、客戶支持經理、客戶支持總監(jiān)等。

客服行業(yè)人員表示瑟瑟發(fā)抖。

不僅如此，最有可能被人工智能技術取代的工作有以下類型：

第一、技術工作：程序員、軟件工程師

谷歌公司發(fā)現，從理論上來講，如果機器人參加谷歌的面試，該公司會雇傭它成為一名入門級程序員。ChatGPT 等先進技術可以比人類更快地生成代碼，這意味著未來可以用更少的員工完成一項工作。

第二、媒體工作：內容創(chuàng)作、技術寫作、新聞

所有媒體工作——包括廣告、技術寫作、新聞和任何涉及內容創(chuàng)作的角色——都可能受到 ChatGPT 和類似形式的人工智能的影響。 她補充說，那是因為人工智能可以很好地讀取、寫入和理解基于文本的數據。

第三、客服人員

科技研究公司Gartner在2022年的一項研究預測顯示，到2027年，聊天機器人將成為約25%的公司的主要客戶服務渠道。

第四、 法律工作：法律或律師助理

與媒體行業(yè)從業(yè)者一樣，律師助理和法律助理等法律行業(yè)工作者消化大量信息，綜合所學內容，然后通過撰寫法律摘要或意見使內容易于理解。

這些數據實際上是非常結構化的，非常面向語言，所以非常適合生成式人工智能。

第四、市場研究分析師

市場研究分析師、金融分析師、個人財務顧問和其他需要處理大量數字數據的工作，都會受到人工智能的影響。AI 擅長分析數據和預測結果，這使得市場研究分析師非常容易受到 AI 技術的影響。

第五、教師

羅切斯特理工學院計算與信息科學系副主任Pengcheng Shi認為，老師們也應該考慮自己的工作安全。

Shi 在接受媒體采訪時表示，ChatGPT“已經可以作為一名老師輕松地授課了”。他說：盡管它在知識方面存在缺陷和不準確之處，但可以很容易地加以改進。基本上，你只需要訓練ChatGPT。

第六、金融行業(yè)

需要操作大量數字數據的工作都會受到人工智能的影響。人工智能可以識別市場的趨勢，強調投資組合中哪些投資表現更好，哪些更差，溝通所有這些，然后由例如金融公司使用各種其他形式的數據來預測更好的投資組合。

一些重復性和高度規(guī)范化的工作可能會被自動化和機器人取代，但不意味著所有這樣的工作都將被取代。

百度文心一言是什么？你對文心一言有什么期待？

百度文心一言是每日更新的一句古詩詞，旨在激發(fā)讀者的思考，增強文人文魂。我期待文心一言能夠帶給我更多美好的文學體驗，更深刻的文化意境，以及更多有趣的歷史故事。

進入3月中旬，全球科技巨頭再次競相亮相大語言模型賽道。

一周之內，開發(fā)出ChatGPT的美國初創(chuàng)公司OpenAI，對OpenAI投入巨資的科技巨頭微軟，以及中國互聯網龍頭企業(yè)百度，相繼發(fā)布了在大語言模型（LLM）領域的最新動態(tài)。這也再次引發(fā)了全球對該領域的關注。

當地時間3月14日，OpenAI公布了其大型語言模型的最新版本——GPT-4，它比GPT-3.5的問答質量和技術都有明顯提升。

3月16日下午，百度開啟新一代大語言模型、生成式AI產品文心一言測試，從而成為第一家加入該賽道競爭的中國企業(yè)。

在發(fā)布會現場，百度創(chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏通過問答的形式，展示了文心一言在文學創(chuàng)作、商業(yè)文案創(chuàng)作、數理推算、中文理解、多模態(tài)生成等五個使用場景。幾個小時后，微軟宣布，將把GPT-4接入Office全家桶，新名為“Microsoft 365 Copilot”。

正如財經E法在2月17日發(fā)布的文章（OpenAI獨家回應｜ChatGPT為何不向所有中國用戶開放注冊？）所述，中國內地和中國香港的手機號均無法注冊ChatGPT賬號。此外，雖然OpenAI的應用程序編程接口（API）已向161個國家和地區(qū)開放，但不包括中國內地和中國香港。

一方面，業(yè)界普遍關注，在AIGC（生成式人工智能）勢不可擋的科技浪潮中，誰將成為下一個弄潮兒？另一方面，在中美科技競合的敏感期，各方亦頗為關注百度邁出的第一步帶來的漣漪，以及中國企業(yè)該如何應對。

01“真的ready了嗎？”

3月16日，李彥宏身著白襯衫和運動鞋演講。開場就直面疑問，“最近一段時間，很多朋友問我，為什么是今天，你們真的ready了嗎”？

李彥宏的回答是，雖然百度已投入AI研究十多年，為發(fā)布文心一言做了充分準備，但“不能說完全ready了”，因為文心一言對標ChatGPT、甚至是GPT-4，門檻很高，還“有很多不完美的地方”。但他強調“一旦有了真實的人類反饋，文心一言的進步速度會非常快”。

李彥宏解釋，之所以選擇當天發(fā)布，是因為市場有需求：客戶和合作伙伴都希望能早一點用上最新最先進的大語言模型。

如何理解李彥宏所言的“對標GPT-4的門檻很高”？

當地時間3月14日，OpenAI公布了其大型語言模型的最新版本——GPT-4。值得注意的是，GPT-4是大型的多模態(tài)模型，即能夠接受圖像和文本類型的輸入。而GPT-3.5只能接受文本輸入。

在演示視頻中，OpenAI總裁兼聯合創(chuàng)始人格雷格·布羅克曼(Greg Brockman)用筆和紙畫了一幅網站草圖，并將圖片輸入GPT-4。僅1到2秒后，GPT-4就生成了網頁代碼，制作出了與草圖高度相似的網站。根據OpenAI發(fā)布的實驗數據， GPT-4模型相較前一代GPT-3.5已取得了巨大的進步，在許多專業(yè)測試中表現出超過絕大多數人類的水平。

浙江大學國際聯合商學院數字經濟與金融創(chuàng)新研究中心聯席主任盤和林認為，文心一言未來還有待全面開放來獲得用戶檢驗。無論是通過B端API還是直接向C端用戶開放，用戶體驗口碑都是硬道理。當前ChatGPT沒對中國用戶開放，在國內市場，百度將獲得先發(fā)優(yōu)勢。

對OpenAI和百度的產品均做過測評的艾媒咨詢CEO兼首席分析師張毅表示，GPT系列大模型，包括GPT-4與文心一言本質上都是同一類產品，只是它們各自的數據覆蓋范疇和數據模型的積累長短不一。從短期看，OpenAI的產品準備時間相對更加充足，智能程度暫時領先一些。但是對文心一言而言，能在這么短的時間內訓練出這樣的一個產品，也是非常了不起的。

同時，張毅也對百度做出更好產品更有信心，他的理由是，從人工智能、大數據、大模型的人才儲備來看，中國會更有優(yōu)勢。

中央財經大學數字經濟融合創(chuàng)新發(fā)展中心主任陳端則認為，與海外競爭對手相比，百度最大的優(yōu)勢是立足本土，構建了語言和文化層面理解的護城河。

作為中國公司研發(fā)的大語言模型產品，文心一言的中文理解能力備受關注。重要原因是，此前很多評論人士認為，ChatGPT的中文問答能力不如英文問答能力強。

李彥宏表示，作為扎根于中國市場的大語言模型，文心一言具備中文領域最先進的自然語言處理能力。在現場展示中，文心一言正確解釋了成語“洛陽紙貴”的含義、“洛陽紙貴”對應的經濟學理論，還用“洛陽紙貴”創(chuàng)作了一首藏頭詩。

李彥宏稱，文心一言的訓練數據包括：萬億級網頁數據，數十億的搜索數據和圖片數據，百億級的語音日均調用數據，以及5500億事實的知識圖譜等，這讓百度在中文語言的處理上能夠獨一無二。

受訪專家也指出，由于漢語的特殊性，中國企業(yè)在研發(fā)大模型時面臨的難度更大，但若突破了，也會在提供本土服務時，具備更大的優(yōu)勢。

法國里昂商學院人工智能與商業(yè)分析教授丁文璿日前對媒體指出，語言對話模型訓練，需要讓機器對文字產生理解，英語比中文稍微容易一些。丁文璿解釋，中國人工智能技術所處理的中文語言，大多都是象形詞，而英文是解釋性的，相較而言詞語也并非特別豐富。

此外，上海交通大學約翰·霍普克羅夫特計算機科學中心助理教授林洲漢認為，未來大語言模型大概率會往多模態(tài)、交互式的方向發(fā)展，進一步將視覺、語音、強化學習等領域的技術綜合進來。李彥宏也表示：“多模態(tài)是生成式AI一個明確的發(fā)展趨勢。未來，隨著百度多模態(tài)統(tǒng)一大模型的能力增強，文心一言的多模態(tài)生成能力也會不斷提升。”

在多模態(tài)生成方面，李彥宏展示了文心一言生成文本、圖片、音頻和視頻的能力。文心一言在現場用四川話朗讀了一段內容，并根據文本生成了一段視頻。但李彥宏透露，文心一言的視頻生成成本較高，現階段還未對所有用戶開放，未來會逐步接入。

李彥宏稱，文心一言的訓練數據包括：萬億級網頁數據，數十億的搜索數據和圖片數據，百億級的語音日均調用數據，以及5500億事實的知識圖譜等，這讓百度在中文語言的處理上能夠獨一無二。

受訪專家也指出，由于漢語的特殊性，中國企業(yè)在研發(fā)大模型時面臨的難度更大，但若突破了，也會在提供本土服務時，具備更大的優(yōu)勢。

法國里昂商學院人工智能與商業(yè)分析教授丁文璿日前對媒體指出，語言對話模型訓練，需要讓機器對文字產生理解，英語比中文稍微容易一些。丁文璿解釋，中國人工智能技術所處理的中文語言，大多都是象形詞，而英文是解釋性的，相較而言詞語也并非特別豐富。

此外，上海交通大學約翰·霍普克羅夫特計算機科學中心助理教授林洲漢認為，未來大語言模型大概率會往多模態(tài)、交互式的方向發(fā)展，進一步將視覺、語音、強化學習等領域的技術綜合進來。李彥宏也表示：“多模態(tài)是生成式AI一個明確的發(fā)展趨勢。未來，隨著百度多模態(tài)統(tǒng)一大模型的能力增強，文心一言的多模態(tài)生成能力也會不斷提升。”

在多模態(tài)生成方面，李彥宏展示了文心一言生成文本、圖片、音頻和視頻的能力。文心一言在現場用四川話朗讀了一段內容，并根據文本生成了一段視頻。但李彥宏透露，文心一言的視頻生成成本較高，現階段還未對所有用戶開放，未來會逐步接入。

發(fā)布會前后，百度的股價經歷了大落大起。3月16日，港股百度盤中股價跌幅一度擴大超10%，報120.1港元。截至收盤，百度股價跌幅為6.36%，報125.1港元。但百度股價在美股勢頭強勁，當日百度美股開盤低開高走，振幅超7%。截至收盤，報138.16美元，漲幅為3.8%。3月17日，百度港股表現強勢，盤中一度大漲超15%。截至當日收盤，百度港股漲幅為13.67%，報142.2港元。

文心一言宣布開啟邀請測試一小時內，排隊申請文心一言企業(yè)版API調用服務測試的企業(yè)用戶已達3萬多家，申請產品測試網頁多次被擠爆，百度智能云官網流量飆升百倍。

文心一言的市場熱度持續(xù)飆升，資本市場也給予了價值重估。張毅認為，這也代表了公眾對大語言模型/生成式AI “既期待，又擔憂，然后是希望”的心情。

02誰都不能錯過的科技革命

事實上，“真的ready了嗎？”并不僅針對百度，也是伴隨此輪“ChatGPT”熱潮以來，公眾普遍的疑問。

李彥宏觀察到，從2021年開始，人工智能技術開始從“判別式”向“生成式”轉變。

創(chuàng)新工場董事長兼CEO李開復3月14日在一場趨勢分享會上表示，AI 2.0時代的第一個現象級應用，就是以GPT-4為代表的AIGC，又稱生成式AI（Generative AI）。李開復表示，AI2.0 是絕對不能錯過的一次革命，它將會是一個巨大的平臺性機會，這個機會將比移動互聯網大十倍。他還表示，AI 2.0也是中國在AI領域的第一次平臺角逐機會。

受訪專家普遍認為，此前全世界的AI企業(yè)都遇到了一個極大的問題：即使技術儲備十分豐富，AI應用并沒有給它們帶來豐厚的收益。造成這一問題的原因在于，AI產品的應用主要集中在B端（企業(yè)用戶）和G端（政府用戶），AI產品在進入企業(yè)或機構時往往流程復雜，這在某種程度上會限制AI產品在市場上的快速擴張。

因此，張毅認為，AIGC的產品應用方向在C端更有可能產生巨大的商業(yè)機會。他分析說，在美國市場，此前C端市場被谷歌、亞馬遜、Meta等企業(yè)搶占，讓微軟壓力非常大，更需要一款產品來扳回一局。在中國市場，百度的優(yōu)勢和谷歌一樣，都有強大的搜索引擎對數據的抓取能力，以及儲存、整理、分析能力的基礎。中國本身擁有十幾億人口的巨大市場，百度完全可以做得很優(yōu)秀。

“百度和微軟、谷歌本質上是兩個不同市場的競爭，所以我相信文心一言以及系列產品也一定會跑出來。”張毅說。

李彥宏堅稱，文心一言不是“中美科技對抗的工具”。但他也承認，ChatGPT 的成功，加快了百度推出該產品的進度。

百度CTO王海峰表示，人類進入AI時代，IT技術的技術棧可以分為四層：芯片層、框架層、模型層和應用層。百度是全球為數不多、在這四層進行全棧布局的人工智能公司，在各個層面都有領先業(yè)界的自研技術。例如，高端芯片昆侖芯、飛槳深度學習框架、文心預訓練大模型以及搜索、智能云、自動駕駛、小度等應用。王海峰認為，百度全棧布局的優(yōu)勢在于，可以在技術棧的四層架構中，實現端到端優(yōu)化，大幅提升效率。

文心一言與ChatGPT一樣，都使用了SFT（模型微調）、RLHF（從人類反饋中進行強化學習）以及Prompt（提示）作為底層技術。此外，文心一言還采用了知識增強、檢索增強和對話增強技術。王海峰表示，這三項是百度已有技術優(yōu)勢的再創(chuàng)新。

陳端認為，在當前技術創(chuàng)新的集成性越來越高的當下，全棧式布局的單一公司在內部技術研發(fā)統(tǒng)籌能力和后期商業(yè)化進行中的協(xié)同能力上具有比較優(yōu)勢。

信心很重要，但差距無法忽視。

在本月初的兩會期間，中國科技部部長王志剛在回應ChatGPT相關的問題時，用足球打比方，指出中國還有很多工作要做。“踢足球都是盤帶、射門，但是要做到梅西（足壇巨星利昂內爾·梅西）那么好也不容易。”

王志剛指出，中國在這方面也作了很多布局，在該領域的研究也進行了很多年，并且有一些

成果，“但目前要達到像 OpenAI 的效果可能還要拭目以待”他補充道。

王志剛說，ChatGPT出來以后，引起了大家的關注。實際從技術本身源頭來講，它叫做NLP、NLU，也就是自然語言處理和自然語言理解。ChatGPT之所以引起關注，在于它作為一個大模型，有效結合了大數據、大算力、強算法，計算方法有進步。同樣一種原理，做得有區(qū)別。比如大家都能做出發(fā)動機，但質量是有不同的。

然而，無論是ChatGPT還是文心一言，其背后的大語言模型是核心競爭力。北京大學王選計算機研究所研究員趙東巖告訴財經E法，國內大模型在數據、訓練方法和費用投入方面和OpenAI還有一定差距。

一位科技系統(tǒng)人士則對財經E法指出，客觀而言，中美目前在該領域的基礎研究成果差距較大。這些基礎研究成果包含自然語言處理（NLP）、數據庫、GPU產品，“美國切斷GPU芯片（的供應），（中國的）算力就跟不上”。

大型算力的核心在于高性能GPU芯片。北京航空航天大學軟件學院助理教授周號益告訴財經E法，在GPU芯片等計算硬件上，中國與國際的差距在十年左右，硬件水平會嚴重制約大語言模型以及科學計算類模型的發(fā)展。

周號益認為，在技術和模型上，中國的科技公司與OpenAI并沒有代差，差距僅在五年以內，在一些較小的技術領域差距只有2-3年。在數據采集方面，以GPT-3大模型為例，其訓練的語料中中文只占5%，中國科技企業(yè)對中文語料的積累具有一定優(yōu)勢，因此極有可能在中文領域實現突破。

03巨頭下一步：構建生態(tài)

對于以ChatGPT為代表的大語言模型賽道如何實現盈利，是各方公認的難題（ChatGPT爆火的冷思考：盈利難題與治理挑戰(zhàn)）。

開發(fā)出ChatGPT的OpenAI仍是一家虧損中的創(chuàng)業(yè)公司。而2023年1月，投資銀行摩根士丹利（Morgan Stanley）的一份分析報告稱，ChatGPT的一次回復成本大約是谷歌搜索查詢平均成本的6倍-28倍。

但騰訊研究院高級研究員曹建峰和經緯創(chuàng)投前副總裁莊明浩都認為，ChatGPT能帶來多少盈利，并不是OpenAI關注的重點，重點是基于它的模型能長出什么樣的服務和應用，從而構建起一個生態(tài)系統(tǒng)。“ChatGPT的發(fā)展需要一個產業(yè)生態(tài)，比如它和微軟相關應用的融合就是很好的思路。”曹建峰說。

當地時間3月15日，微軟副總裁兼消費者首席營銷官余瑟夫·梅迪發(fā)文表示，新版必應搜索引擎已經在 GPT-4 上運行。另據OpenAI披露，GPT-4是在微軟Azure AI 超級計算機上進行訓練的，并將基于Azure 的AI基礎架構向世界各地的用戶提供 GPT-4服務。

谷歌則宣布開放其大語言模型PaLM的API接口，并推出面向開發(fā)者的工具MakerSuite。通過PaLM API 接口，開發(fā)者們可以將PaLM用于各種應用程序的開發(fā)。MakerSuite則可以讓開發(fā)者快速對自己的想法進行原型設計，并且隨著時間的推移，該工具將具有用于快速工程、合成數據生成和自定義模型調整的功能。

微軟迅速跟進。當地時間3月16日，微軟宣布將把GPT-4接入Office全家桶。新功能名為“Microsoft 365 Copilot”。

李彥宏則在發(fā)布會上表示，文心一言定位于人工智能基座型的賦能平臺，將助力金融、能源、媒體、政務等千行百業(yè)的智能化變革。

根據文心一言的邀請測試方案，3月16日起，首批用戶可通過邀請測試碼，在文心一言官網體驗產品，后續(xù)將陸續(xù)開放給更多用戶。此外，百度智能云即將面向企業(yè)客戶開放文心一言API接口調用服務。該服務于3月16日起開放預約。

截至3月18日早11點，排隊申請百度智能云文心一言企業(yè)版API調用服務器測試的企業(yè)用戶增加到9萬家，百度收到關于文心一言合作的咨詢 6588條。

陳端認為，這一輪的競爭，不僅是商業(yè)主體的競爭，實際上也是關乎下一輪國家數字競爭力的競爭。所以，百度的當務之急不完全是技術層面的研發(fā)，也需要引領更多初創(chuàng)型企業(yè)、生態(tài)合作伙伴加盟生態(tài)陣營。

在陳端看來，中國在構建生態(tài)系統(tǒng)上具有優(yōu)勢。陳端指出，中國的移動互聯網經過多年發(fā)展，應用層生態(tài)化的配套創(chuàng)新已經非常成熟。應用層的很多中小微創(chuàng)業(yè)團隊，在過去配合移動互聯生態(tài)做了大量的局部、垂類場景端的創(chuàng)新，把過去的這種模式以及底層基礎設施從移動互聯遷移到大模型領域依然適用。

04中小企業(yè)還有機會嗎？

面對大語言模型的浪潮，中國企業(yè)該如何抓住機遇，避免風險？

在中國，布局ChatGPT的企業(yè)有兩種類型：第一種是傳統(tǒng)的互聯網大公司，第二種是一些初創(chuàng)企業(yè)。

陳端認為，目前市場上的初創(chuàng)公司已經錯過了布局大模型的初始創(chuàng)業(yè)階段。陳端分析說，

重新打造生成式AI企業(yè)，跟時機、底層的生態(tài)支撐度，還有創(chuàng)始人自身的閱歷、經驗、視野、個人IP的自然調動能力都是息息相關的。此外，大模型在前期的投入，不管是算力還是其他的成本，以及時間窗口都很重要。

陳端表示，目前，百度有能力把自己的其他的產品與文心一言協(xié)同，就像微軟把Office與GPT-4協(xié)同推出Copilot，而“創(chuàng)業(yè)者單純去拼大模型卻沒有配套生態(tài)，這是很成問題的”。

張毅也認為，對于能夠有資金、實力支撐的企業(yè)來講，單獨構建大模型產品可能會更受資本和創(chuàng)業(yè)者的青睞。但對于中小企業(yè)來講，依托文心一言的開放平臺去嫁接自己在細分領域的應用，也是一個不錯的選擇。

因為要做出大語言模型，需要長時間，以及巨額資金的投入。

OpenAI成功的背后，是微軟多年來的巨額投入。美國時間2023年1月23日，微軟宣布將對OpenAI進行為期數年、價值數以十億計美元的投資。在2019年和2021年，微軟曾向OpenAI兩次投資。2019年的投資為10億美元，而2021年的投資未公開金額。

AI公司“彩云科技”的創(chuàng)始人袁行遠在接受36氪采訪時指出，要想跑通一次100億以上參數量的模型，至少要做到“千卡/月”這個級別，即：用1000張GPU卡，然后訓練一個月。即使不用最先進的英偉達A100，按照一張GPU五萬元的均價計算，1000張GPU意味著單月5000萬的算力成本，這還沒算上算法工程師的工資。

“無論是哪家公司，都不可能靠突擊幾個月就能做出這樣的大語言模型。”李彥宏在發(fā)布會上表示，深度學習、自然語言處理，需要多年的堅持和積累，沒法速成。大模型訓練堪稱暴力美學，需要有大算力、大數據和大模型，每一次訓練任務都耗資巨大。

百度提供的數據顯示，百度近十年累計研發(fā)投入超過 1000 億元。2022 年百度核心研發(fā)費用 214.16 億元，占百度核心收入比例達到 22.4%。但百度并未透露大模型研發(fā)在核心研發(fā)費用中的占比。

李彥宏在發(fā)布會上表示，百度對文心一言的定位，是一個通用的賦能平臺，金融、能源、媒體、政務等千行百業(yè)，都可以基于這個平臺來實現智能化變革，實現效率提升，創(chuàng)造巨大的商業(yè)價值。李彥宏認為，大模型時代將產生三大產業(yè)機會，分別為新型云計算公司、進行行業(yè)模型精調的公司和基于大模型底座進行應用開發(fā)的公司，即應用服務提供商。

李彥宏斷言，對于大部分創(chuàng)業(yè)者和企業(yè)來說，真正的機會并不是從頭開始做ChatGPT和文心一言這樣的基礎大模型，這很不現實，也不經濟。基于通用大語言模型搶先開發(fā)重要的應用服務，這可能才是真正的機會。目前，基于文本生成、圖像生成、音頻生成、視頻生成、數字人、3D等場景，已經涌現出很多創(chuàng)業(yè)明星公司，可能就是未來的新巨頭。

“大模型、生成式AI最終的產品形態(tài)還不得而知，所以這條路注定是長跑，需要整個科技界在資本、研發(fā)、模式創(chuàng)新上密切、持續(xù)地跟跑。”張毅說。

李開復認為，AI2.0會最先應用在能容錯的領域，而毫無疑問最大的應用領域現在是內容創(chuàng)造。每個領域都可以把原有的App重寫一次，創(chuàng)造出更賺錢的商業(yè)模式，最終AI2.0的生成能力會把成本降的幾乎到0。