ChatGPT橫空出世以后，人類之間的對話都變得“科技味”了。

遠到十八線奶孩子的同學，問“聽說ChatGPT能自己寫稿子，你以后會被替代嗎？”；近到一級市場，操盤過幾千萬交易的投資人，問“你的產品能和ChatGPT結合嘛？”；再到不惑之年看到朋友圈廣告，咨詢《ChatGPT提升未來職場競爭力》課程，問“不說漲工資，學會能讓我不失業不？”

全民ChatGPT化，有人擁抱，有人恐懼，有人至今不知道它為何持續火熱，也有人靠調用ChatGPT大模型拿下1.25億美元融資，更有人借勢ChatGPT把公司ARR（Annual Recurring Revenue）做到1000萬美元。

【資料圖】

所以ChatGPT 的“造富”神話是真的嗎？在ChatGPT不對中國大陸和香港開放的情況下，國內創業者如何搭載上這波新的創業機會？大模型之爭中國會有后發優勢嗎？

ChatGPT引爆AI熱潮

ChatGPT不是終局，是引爆AI的開始。

ChatGPT一經推出，另全球用戶趨之若鶩，兩個月內用戶超1億，創下了互聯網最快破億應用的記錄，要知道這個數據，TikTok用了9個月，Facebook用了兩年，Instagram用了30個月。

一場摧枯拉朽式的第三次科技革命拉開序幕。科學哲學家庫恩曾提出，科學的發展并不是一種平滑的線性發展模式，而是會像走臺階一樣，隔一個階段上一個臺階，正恰如ChatGPT問世，把人工智能拉上新階梯。

OpenAI CEO山姆·奧特曼預測：AI大模型技術，將成為繼移動互聯網之后，未來最大的技術平臺，而以聊天機器人為界面，加上圖像、音樂、文本等多模態模型的發展，將誕生世界級大型企業。

背后的助推者，微軟首席執行官薩蒂亞·納德拉也站出來說，現階段人工智能領域的發展已經可以用“指數級”來形容。

退居幕后的孫正義也公開表示，將結束相對休眠的狀態all in人工智能。“我最感興趣的是人工智能革命，我相信人類將被計算機或人工智能超越，我們希望成為人工智能革命的領導者！”同時表示，自己是ChatGPT的重度用戶，也和OpenAI首席執行官山姆·奧特曼經常交談。

ChatGPT并非人工智能的全貌，只是生成式AI的一種形式。來自紅杉資本的預測，大型模型激發的生成式AI應用程序創新浪潮，將是數萬億美元的經濟價值。

一級市場也充斥著濃濃的生成式AI創業氣息。國外方面，據PitchBook 數據顯示，GPT-3發布的兩年多以來，風投資本對AIGC的投資增長了 400% 以上，今年達到了驚人的 21 億美元。

生成式AI風險投資情況，來源：PitchBook

Y Combinator W23 Demo Day Batch的項目一共268個，其中AI相關的項目接近50%，主要集中于中間層及應用層，領域包含生成文本、圖片、視頻等領域。“這也反應出Y C的投資取向，投小而有潛力、創新力的項目。”在阿爾法公社創始合伙人許四清看來。

國內方面，2022年11月到2023年4月之間，AIGC融資規模達到22.4億人民幣，相當于過去兩年總計融資額的41.4%。

紅杉中國旗下的創業加速器YUE2月28日開啟報名之后，2000個報名項目之中有300-400個AIGC主題；6月3日，奇績創壇2023春季創業營路演，60家參與公司中有41家為人工智能主題，相比去年翻番，其中有39家為大模型相關。由此可見，一級資本市場對AIGC賽道的關注度陡然增加。

整體而言，國內的生成式AI創業項目數量和場景，遠不及國外豐富。

一位海外的AI創業者向鈦媒體創投家表示：“第一，海外創業者調用ChatGPT接口更便捷，便于微調，開發新產品；第二，硅谷開放的科技創新氛圍，允許天馬行空，海外市場的產品應用程序也就更多樣；第三，類似Reddit的開源交流社區氛圍濃厚，大家會把自己對于ChatGPT的理解，和新的應用放上去公開討論，再創。”

反觀中國，在ChatGPT不對中國大陸和香港開放注冊的情況下，創業者、各大廠如何搭載上“第三次科技革命”列車？

有錢大模型，沒錢應用層

創業不僅關乎夢想，還關乎口袋里的錢多少。構建大模型算力、數據、算法、人才、資金儲備一個也不能少，但這并非一般中小創業公司能負擔起的成本。

比如算力資源，數據顯示，ChatGPT的總算力消耗約為3640PF-days（用每秒計算一千萬億次，需要計算3640天)。據說，1萬枚英偉達A100芯片是做好AI大模型的算力門檻。目前我國廠商擁有超過1萬枚GPU的企業不超過5家，其中，擁有1萬枚英偉達A100 GPU的企業至多只有1家。

比如資金，據國盛證券報告《ChatGPT 需要多少算力》估算，GPT-3 訓練一次的成本約為140 萬美元，對于一些更大的 LLM（大型語言模型），訓練成本介于 200 萬美元至 1200 萬美元之間。以 ChatGPT 在 1 月的獨立訪客平均數 1300 萬計算，初始投入成本約為 8 億美元，每日電費在 5 萬美元左右。

成本再昂貴，中國版“ChatGPT”使命必達。“中國一定會有自己的大語言模型，這是目前的現狀決定的。”許四清向鈦媒體創投家表示。

中國大廠已摩拳擦掌，進入百模大戰狀態。百度、阿里、華為、騰訊、360、商湯、京東、科大訊飛、字節跳動等巨頭廠商結合自身業務及戰略布局均已涉足大模型研發，爭做第一個“中國ChatGPT”，載入中國人工智能史冊。

Leonis Capital表示，中國似乎是除美英壟斷之外，唯一一個自行開發自己模型基礎設施的國家。第一，從模型數量看，全球排名前十的開發者中有四家是中國企業，其中包括百度和阿里巴巴等科技巨頭、清華大學等頂尖大學，以及北京人工智能研究院（BAAI）等政府贊助的實驗室；第二，除了模型訓練基礎設施外，中國的開發者在硬件層面上也開始獨立，為了應對美國制裁的威脅，中國公司越來越多地轉向國產GPU，如華為的Ascend 910；第三，雖然中國模型比西方頂級模型落后大約一年，但是追趕上來，只是時間的問題。

許四清對此也表示認同：“Open AI一騎絕塵，技術上的突破使得他們在AIGC領域里具備了絕對的領先地位。中國的大模型在快速追隨，跟著Open AI探索出來的路徑，快速的迭代和追趕；美國企業更多是站在更前沿的探索領域，這是兩國公司的特征、手上掌握的資源決定的。”

“我們還有個觀點，就是得人才者得模型，得模型者得天下。這里的模型包括為特定場景訓練的垂類模型，既有ToC也有為專業場景訓練并部署的ToB模型。比起大模型，我們更看好這個領域，原因很簡單，訓練一個模型98%以上的算力時長用在pre-training上，但后面三步supervised finetuning, reward modelling和reinforcement learning只用了很小一部分算力時長。”許四清說道。

“一沒有充裕的資金，二沒有尖端的技術人才儲備的中小的企業，早點去應用層探索機會，創造點先發優勢，是不錯的選擇。”一位硅谷投資人向鈦媒體創投家表示。

“我認為中國大模型拼算力不適合一般的創業者，懂人工智能的創業者機會很大，因為不用從最基礎模型開始蠻拼算力，比的是知識積累、團隊工程能力和迭代速度，對淺表層產品創新，這類創業者是降維打擊。當然，技術固然重要，行業經驗和選擇的應用場景同樣重要。我們種子輪投資HiDream.ai（智象未來）項目的創始人，前京東副總裁、加拿大工程院外籍院士梅濤就是基于這種考慮。”許四清說道。

此外，許四清還指出AIGC技術的突破給中國創業者帶來有三個層面的機會。第一，是LLM，大廠或者國家隊的機會；第二，是借助大模型做淺表層應用或者產品驅動型的應用，不管To B還是TO C都有非常多的機會，特點是難以判斷哪些人容易勝出，難度如同APP涌現之初預見哪個一定成功；第三，是建立垂類模型來解決應用層面的問題，這是在ToB和ToC有很廣泛的前景，因為門檻高，確定性相對強些。他們的特點是模型能力強，能在模型上下工夫，解決產品創新解決不了的問題。

最后，他強調，與各類語言模型及應用伴生的基礎設施類服務，如私有化部署、跨云、跨模型服務工具等也會有很多機會。

國外大模型、AI應用，盡是狂歡

在硅谷，Open AI想一枝獨秀，Google、Meta、Amazon可不能答應。

近期，一直隱身的Amazon，發布了亞馬遜版 ChatGPT，新模型名為Amazon Titan，Titan系列模型分為兩種，一種是用于內容生成的文本模型，另一種是可創建矢量嵌入的嵌入模型，用于創建高效搜索功能等。

Meta CEO馬克·扎克伯格，不按套路出牌，直接擊穿“低價”，用開源宣戰Open AI“霸權”。Meta將開源大型語言模型LLaMA授權給學術界的研發人員使用。6月16日，據外媒The Information報道，扎克伯格正在考慮將開源大型語言模型LLaMA的新版本商業化，讓其它公司免費使用LLaMA開發相關AI軟件，并允許開發者將這些產品用于商業用途。

戰事升級。OpenAI宣布計劃將打造史詩級LLM“應用商店”，打通所有ChatGPT應用，平臺可以實現雙向對接，開發者可以上架他們基于OpenAI技術搭建的產品，企業也可以按需使用市面上的LLM，徹底搶占AI模型生態。

“美國大模型競爭一定是百花齊放的，而且開放度會越來越高，IT發展的歷史不斷證明這一點。從Unix到Linux，從iPhone到安卓都是例子。領先的開放動力不足，稍微處于被動地位的廠商會用開放來構筑自己的生態，這對產業是一種非常積極的現象。”許四清對鈦媒體創投家表示。

再看應用層，拿到商業驗證的案例也并非少數。免費開源的Stable Diffusion，初創公司在短短一個月內便拿到1億美元融資，估值飆升至10億美元；基于GPT-3 API構建應用的SaaS企業Jasper.ai，創立18個月，獲得1.25億美元A輪融資，估值15億美金；幫企業寫推廣文案的Copy.ai，僅2年時間，ARR達1000萬美金。

“海外項目相比國內項目是有差別的。一是海外底層大模型的能力更加成熟 (OpenAI的API) ；二是商業化環境更好，用戶愿意為優質的單點工具付費，這也是經歷了SaaS行業發展教育的結果；三是海外項目的生態更好，沒有類似于國內互聯網大廠的擠壓，在C端和B端都有對新產品、新商業模式的探索。”云岫資本AI研究負責人沈樺鑫向鈦媒體表示。

據PitchBook統計數據，2022年投資圈向生成式AI公司共投入13.7億美元（折合人民幣約93.69億元），幾乎達到了過去5年的總和。

無論是文本生成、圖片生成、視頻生成，他們那并非新場景，差別之處在于用ChatGPT形式將原有高效的場景重新做了一遍。

在百度的創始人兼首席執行官李彥宏也曾公開表示，生成式AI將顛覆所有現有的內容制作模式，有可能將原創內容制作的成本降低到當前的十分之一，并將制作過程加速數百甚至數千倍。

由此可見，生成式AI不是花把式，它的終極命題是解決降本增效問題，釋放重復勞動力，讓人類有更多時間，去做更具創造力的事情。

離C端用戶最近的層面，生成式AI或成為人類的私人助手。比如你要訂飛機票，把時間地點告訴ChatGPT，它會調用Expedia（訂飛機和酒店）幫你查詢機票并且預定。你要訂餐，它會先調用OpenTable幫你選定餐館和菜單。ChatGPT的插件商店里已經有11家應用，包括機票、酒店、購物、訂餐等應用。

勢如破竹，猶如回到移動互聯網的“iPhone時代” 大大小小的創業公司基于iOS系統開發APP，形成了新的軟件應用格局。

如今，大型模型激發的生成式AI應用程序新浪潮，也一定會有殺手級應用程序出現。

最后

中美必然會走出一條差異化路線。

“中美企業之間的行為差異，造成了美國通常是在探索上一路領先，中國快速追趕，更多在產品層面靠迭代發展。”許四清說道。

沈樺鑫也表示了認同，“會有一定的共性，但差異性會比共性大。共性主要是在細分賽道上，例如聊天機器人、文字/圖片/視頻內容生成等。但是，由于中美兩國的市場需求、文化背景和法規環境的差異，創業項目可能會針對各自的市場進行調整和優化。比如美國的產品只需要提供一個單點的功能，做深做透，就能讓B端和C端產生付費。而中國企業愿意為純軟件付費的意愿比較低，往往需要提供整套的解決方案或者把軟件做到硬件之中才能產生付費。因此，可能中美創業項目的底層能力有一定的相似性，但是長在能力上的商業模式會大不相同。”

“國內大部分VC實際出手的數量，遠低于他們研究ChatGPT的熱情，對于國內市場他們大多是研究+觀望，對于國外市場或許有投投試試看的氛圍，你去過硅谷就知道，那是一種與當年中關村一樣的AI創業熱潮。”一位基金合伙人說道。

“這是不亞于互聯網的一次大機會，也是一場認知的比賽，先知先覺先動手的機會大。目前中國AIGC的投資熱潮并沒有像硅谷那么猛烈，只看不投也不在少數，但我們認為隨著應用場景不斷被證實，中國的投資也會熱起來，之后一定會達到一個新高。”許四清向鈦媒體創投家講述道。（本文首發鈦媒體App，作者 | 郭虹妘）

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