從去年 ChatGPT 發布開始，到微軟将其融合到 Bing 搜索，再到 GPT-4 火速上線，關于 ChatGPT 的故事，在這幾個月的火爆程度簡直令人難以置信。來自全球各界的關注與讨論，讓科技産業出現了多年未有的全球性盛況。無論其中有多少 " 虛火 "，必須承認 ChatGPT 爲相對低迷的科技領域注入了一針強心劑，重新激活了資本、輿論與社會層面對核心科技的關注。
但在無數關于 ChatGPT 的讨論中，我們也可以看到一些 " 非理性 " 的成分。比如有人 " 恨鐵不成鋼 "，質疑爲什麽新一輪 AI 創新又是外國公司主導，也有人将 ChatGPT 和 OpenAI 過度神話，甚至貶低中國 AI 産業的付出與成績，更有人盲目看衰甚至陰謀論 ChatGPT，認爲中國不必要跟風 AI 技術。
就像啤酒注定要有泡沫，這些讨論似乎也是新技術誕生時的必備附屬品。中國 AI 技術已經發展多年，在中國科技企業面向 AI 領域取得廣泛成就的前提下，我們如今似乎有底氣，也應該更加理性地看待 ChatGPT 帶來的一切。
不需要緊張，不必盲目忌諱，更不需要爲之焦慮。
正視機會，認清底蘊，着眼未來，或許才是此刻面對 ChatGPT 的正确态度。
機會
坦然正視 ChatGPT 的一切
體驗過 ChatGPT 的朋友必然都有一個共識，它的出現将對話式 AI 與 NLP 技術帶到了新的高度，在衆多領域與産品中，都具備毫無疑問的革命性意義。尤其到 GPT-4 這一代，新的 " 智能湧現 " 效果拔群，并且在推理、識圖等方面将生成式 AI 與大語言模型帶到了新的高度。從 GPT 技術與搜索、辦公軟件的結合中，已經能夠證明 ChatGPT 是一項能夠廣泛覆蓋科技領域的新機會。無論在消費者端還是企業應用中，它都展現了 AI 技術帶來的全新可能性，我們不必否認這個機會。
但伴随着很多投資者、企業家對這項技術 " 過度熱情 " 的贊美，我們顯然也會誇大對 ChatGPT 的認可程度。首先來看，就像所有科技風口一樣，ChatGPT 的爆火有資本炒作、輿論跟風的必然性。有媒體認爲，ChatGPT 僅僅在 3 月份當中已經帶來了達到千億美元規模的市場行爲，其中難免存在一定程度的水分。瘋狂湧入 ChatGPT 風口的創業者和資本、人才會在一個周期後帶來一地雞毛的市場亂想，就像不久之前各界熱捧元宇宙，但很多科技大廠在今年已經悄然撤銷了對元宇宙的投資。
而具體到 ChatGPT 本身，會發現其本身具有幾個方面的問題：
1. 能力依舊有限制，會出于模型泛化性的技術邏輯，大量生成很多無意義的廢話。在專業領域，ChatGPT 會暴露出很多問題，比如會把納蘭性德說成明代文學家，會回答錯基本的物理、化學公式。即使到 GPT-4 這一代，依舊有很多小學奧數題、中學文科試題是 AI 無法回答正确的。
2. 模型的訂制化和可能性不足，雖然目前 OpenAI 啓動了一系列面向開發者的插件賦能，但 ChatGPT 目前還難以形成聚焦某一領域知識、需求的行業向産品。
3. 商業路徑不清晰，在價值形成與商業出口等方面還需加強，除了将 ChatGPT 與辦公、搜索等應用結合外，它的進一步商業可能性與應用開發邏輯還有待探索。
正視 ChatGPT 的優點與缺點，是我們把握這個機會的開始，而必須看到的是，中國 AI 産業面對 ChatGPT，并沒有難以跨越的難關，反而卻有着能夠彌補其不足的優勢。
底蘊
中國 AI 已做好準備
ChatGPT 的本質，是 GPT-3 預訓練大模型的升級加強版與開放體驗接口。自 2018 年預訓練大模型成爲深度學習新的風潮後，中國 AI 極速跟進了這個領域。幾年以來，預訓練大模型所需的基礎設施，包括 AI 算力體系、數據集、算子庫、深度學習開發框架、AI 開發工具、基礎模型等一系列基礎設施，中國都已經具備。于是我們能夠看到，3 月份百度的文心一言已經正式發布。
我們第一時間嘗試了文心一言的效果，可以看到在知識增強和檢索增強等百度專屬的技術能力加持下，其很多方面的表現是可與 ChatGPT 媲美的。
更爲關鍵的是，就像 OpenAI、DeepMind、谷歌、Meta、微軟在探索各自的大模型應用，中國 AI 産業也在探索差異化的預訓練大模型應用。
比如說百度文心大模型，在知識增強等領域探索了大模型的技術差異化，通過知識增強技術與深度學習方法結合，模型效果更好，訓練部署效率更高，并且讓模型擁有更強的可解釋性。此外，騰訊混元大模型、阿裏 " 通義 " 大模型、國家隊中科院自動化研究所 " 紫東 · 太初 "、智源研究院悟道系列大模型等，讓我們看到了中國在大模型領域的多元布局。
除了體系豐富之外，各個廠商也探索了多種多樣，且具有中國特色的大模型應用體系。比如百度文心一言，第一時間與百度的搜索、信息流等應用進行了融合；阿裏也透露将生成式 AI 技術與釘釘進行緊密結合，落地在雲釘一體的戰略當中。
總體而言，在多模态、知識增強等技術領域，中國 AI 都有着自己的底蘊。
認清我們的底蘊與優勢，再來看 ChatGPT 的機會，會發現别是一風景。
未來
向行業的長跑才剛剛開始
ChatGPT 帶來的價值，絕不僅僅是一款對話應用，或者是 NLP 大模型的訓練與部署，就像 2016-17 年 AlphaGO 的爆火，最終帶來了全球對 AI 産業鏈的關注與投入，最終在各個領域推動了産業智能化、社會智能化。
AI，從來都是一場長跑比賽，争的不是一時的風頭與流量，而是在長時間與廣袤的産業空間中，如何讓新技術帶來價值。
在 ChatGPT 帶來的新風潮下，我們注定會看到概念炒作與盲目投資，看到一地雞毛。這些是必然經曆的，但最終的重點，還是用 AI 解放生産力，釋放産業價值。
互聯網誕生于歐洲原子能研究中心，但最終在中國完成了 " 互聯網 +" 的經濟奇迹；蘋果打造了 iPhone，但最終中國廠商讓全世界用上了智能手機。ChatGPT 确實也不誕生于中國，但 ChatGPT 僅僅是通用型的 AI 技術産品，它要落地到行業當中，才能真正地發揮作用，促進社會生産力的大爆發——而讓 AI 走向行業，融入産業，卻是中國企業所擅長的。
比如說，很多人會好奇爲什麽華爲沒有入局 ChatGPT 的浪潮。這個問題背後有一個核心邏輯，就是華爲與互聯網企業在業務布局與商業邏輯上有區别，這一區别也自然而然體現在 AI 技術的積累與應用上。事實上，華爲有非常雄厚的大模型技術積累，可以說是中國做大模型探索的第一梯隊。早在 2021 年，華爲雲就發布了盤古系列大模型。此後，華爲雲一直在行業與産業的大模型融合方向上發力，在電力巡檢、金融風險識别、礦山安全保障、氣象預報、藥物研發等領域實現了大模型落地。所以，即便華爲在攻堅生成式 AI 技術，也必然會聚焦 toB 賽道，與行業、産業需求進行緊密結合，而非我們一般意義上認爲的類 ChatGPT 應用——這也與華爲雲堅持的 "AI for Industries" 一脈相承。
3 月 31 日，在博鳌亞洲論壇期間，華爲雲人工智能領域首席科學家、國際歐亞科學院院士、IEEE Fellow 田奇出席了 " 人工智能賦能美好生活 " 主題分享環節，他認爲："AI for industries 将成爲人工智能新的爆發點。AI 奇點來臨，人工智能将極大地促進人類生産效率的提升，應用場景也将從熱門的互聯網場景擴大深入到各行各業，帶領人類進入智能世界。就像電力的發明一樣，如果隻是作爲照明來使用，并不能極大推動人類生産力的進步，隻有進入了千行百業的生産系統，才會推動整個社會的生産效率提升。"
這段話既闡述了 AI 技術真正煥發價值的方向，也展現了中國 AI 的優勢所在，是讓 AI 走向行業，讓 AI 融入産業。以華爲雲爲例，自成立之初就開始探索深度學習模型的基礎技術、AI 開發工具，并将其于雲計算産業進行緊密結合。在第二階段，華爲雲開始推動 AI 技術于行業 Know-How 結合，爲行業 AI 打造基礎設施。基于盤古大模型的通用能力，打造了盤古氣象大模型、盤古礦山大模型、盤古電力大模型、盤古藥物分子大模型等。
在第二階段的基礎上，華爲雲還推動了大模型與行業具體任務結合，将大模型價值帶到行業生産核心系統。比如基于盤古電力大模型，針對無人機電力巡檢細分場景推出了盤古電力巡檢大模型，解決了無人機智能巡檢系統中的小樣本學習、主動學習、增量學習等問題。
在海洋、醫藥、氣象等大量領域，都可以看到華爲雲這樣的中國科技企業，是如何将大模型的價值帶到行業當中，塑造爲真正的生産力。堅持踐行 AI for Industries，走向行業生産系統，在各個行業領域找到 " 抓手 "，加速千行百業智能升級，進而推動 AI 走向大衆生活，這個思路已經成爲了華爲雲長期踐行的發展戰略。
面對 ChatGPT 的最關鍵态度，是我們要看到未來，看到中國 AI 始終走在正确的道路上。ChatGPT 會成爲這條路上新的推動力，但卻不可能改變這條路本身，不可能改變中國 AI 的整體節奏與步伐。
正視他人所長，快速學習，跟緊機會毫無疑問是正确的，同時發揮自身優勢，堅定完成 AI 技術向行業的長跑，更是中國 AI 的正道。在未來，我們也可以期待華爲雲升級盤古大模型，期待盤古大模型在通用對話能力外，有更多面向行業的全新能力升級。就讓我們理性保留和把握這份期待，去擁抱中國産業智能化的萬物生長，去推動中國 AI 核心技術的步步爲營。
他強由他強，明月照大江。
