最近一段时间ChatGPT从AI领域破圈成了互联网领域的新风口。创业者和投资人也兴奋起来了。

创业的方向已经很明了。做中国版对标ChatGPT的大模型是显而易见的一条路。目前百度的“文心一言”已经呼之欲出原美团联合创始人王慧文也宣布携5000万美元进军AI要打造中国的OpenAIChatGPT的研发公司。

同时将ChatGPT这样的大模型平行扩展从文字信息知识模型扩展到图片、视频等领域也有同等机会。另外顺着ChatGPT的方向再往前走一步又是另一个思路如今的ChatGPT理解能力强但准确性和时效性弱在后者上下功夫也是不少创业者在做的事。

大模型之外ChatGPT在各垂直领域的应用可能是适合更多创业者的路径。ChatGPT可以应用到文案、营销、设计、行业研究等文化传媒领域还有医疗+AI教育+AI企业服务中的智能客服、数字人以及游戏等各行各业中。有从业者提到每个领域都可以训练适合自己的ChatGPT。

机会有很多不过最终作为创业投资项目其可行性还待验证。现在ChatGPT欠缺严密的逻辑能力也缺乏一些常识在很多领域的应用壁垒不高但模型训练成本高短期之内商业化也有难度。

投资人最近既兴奋又焦虑市场很热但蹭热度的占据大多数真正靠谱的项目不多他们目前普遍处于高度关注但下手谨慎的状态。毕竟ChatGPT会颠覆很多领域但这个蛋糕最终被大厂还是创业公司吃到还是个未知数。

大模型、小场景盯紧ChatGPT

要找到ChatGPT领域的创业投资机会有必要先弄清楚ChatGPT的特点。

众所周知ChatGPT是生成式AI与之对应的是分析式AI。微软投资的人工智能企业OpenAI从2015年开始研发这个模型直到2020年OpenAI发布了GPT-3语言模型才引起国内外科技从业者对生成式AI的关注。

如今的ChatGPT是OpenAI在ChatGPT-3.5的基础上模拟人的自然语言重点做了聊天对话方面的训练而形成的同时这一代的ChatGPT具备了创造、生成内容的能力。

英诺天使基金合伙人王晟告诉深燃他们一年半之前就把AIGC利用人工智能技术来生成内容确定为主要投资方向了也已经投了专注大模型的项目深言科技和做全新应用场景的公司深空交响。

ChatGPT突然爆了“好处是我们已经投了的项目非常受人关注最近每天都有好几个投资机构去和他们约见面。不好之处是本来我们在这一波AIGC方面的认知和布局是领先行业的相对有时间逐步完善布局现在这一波热度让市场开始变得混乱。”他说。

在王晟看来国内ChatGPT相关的创业投资机会有两大方向第一是研发大模型直接对标ChatGPT比如做中国版ChatGPT同时在ChatGPT这类语言大模型之外还可以扩展到图片、视频等领域第二就是将ChatGPT垂直应用到各个细分领域。

目前涉足大模型的国内大厂已有不少。百度的文心一言、华为的盘古模型字节跳动和达摩院也有自己的模型。这些大部分是语言模型也有一些多模态的模型比如达摩院的M6模型它可以生成文本也可以生成图像。但国内的模型可能限于某些比较小众的应用还没有形成非常大规模的市场影响力。

初创企业在该领域也有相当的发展。其中比较有代表性的国内人工智能企业“智谱AI”近年来一直在做关于千亿模型和万亿模型的研究。他们主导研发了多语言千亿级预训练模型是深度学习架构经过训练以执行大量数据上的特定任务GLM-130B并打造了认知大模型平台认知模型是指描述人类认知结构和认知过程的模型Bigmodel.ai形成了AIGC产品矩阵提供智能API应用程序接口服务。从应用落地层面智谱AI于2022年推出的AI数字人在北京冬奥会及卡塔尔世界杯上受到广泛关注。

“大模型需要高水平团队得是资深从业者同时有比较强的AI工程化能力另外我们倾向于看好曾经花过大钱做过大模型的团队。”王晟说。不过他也指出中国能做语言类大模型的团队非常有限加上大厂、一些科研机构和创业公司总体数量可能不超过十个团队加上图片、音乐、视频、3D资产等领域的大模型全国能投的标的也就几十个。所以说大模型是一个重点关注的范围但投资机构和普通创业者能抓住的机会不多。

ChatGPT如何适用细分领域是更多创业者关心的事情。在这里我们先解释一下ChatGPT身上的一些特性。跃盟科技创始人兼CEO王冉对深燃分析评价一个模型好坏要从处理信息的适用性、准确度、时效性三个维度来看。ChatGPT对标的是搜索可以从这三个维度对比ChatGPT和搜索的差别。

他进一步解释搜索目前用的主要是关键词搜索ChatGPT却能很好地识别自然语言所以在适应性上ChatGPT能做到满分10分在信息的准确度上现在搜索引擎已经做到了前十条结果点击率95%前三条的结果点击率80%-85%ChatGPT在准确度上做了妥协在知识跟推理里用了更模糊的方式准确率远远不如搜索能打6分在时效性上ChatGPT是0分它的模型是以年为单位训练的不适合处理有时效性的信息。

所以ChatGPT是一个强适应性、弱准确度、弱时效性的产品模型在这样的特点之下应用场景也就明确了。

“这些特点就决定了ChatGPT不适合从0到1更适合从1到N它不能代替用户寻找正确答案而适合在搜索之后做二次加工处理比如总结、分类、做表、纠错、写代码另一类应用是模糊推理下的创造比如写小说、创意设计。”王冉说。

理论上说基于ChatGPT大模型能做各个行业的解决方案来提升生产力比如媒体、设计、营销、行业研究、智能客服、影视特效、教育、医疗、游戏等领域。王晟也提到现在很多广告公司平面设计师的工作很大程度上已经是AI在做设计师对成果再做优化另外ChatGPT如果运用到游戏中里面的NPC可以真实互动游戏也会变得更酷。

AI、医疗、教育谁能借ChatGPT起飞?

ChatGPT具体怎么应用到细分领域创业者的现身说法最有说服力。

王冉的跃盟科技从2016年就专注AI赛道目前在做服务直播、新媒体或新的电商形态的AIGC模型。“我们提供一个模型底层技术能在搜索之上把直播间的商品按照用户的需求呈现出来比如用户搜索情人节买点什么我就把所有直播间在卖的对应商品信息整理出来用对话或搜索推荐的方式推给用户。”

在这一业务中王冉重视的是模型的准确性和时效性因为电商的平台信息、价格信息都要准确时效上要做到小时级乃至分钟级。

“现在我们要做的就是准备好迎接大模型的到来。”医疗AI领域创业公司“左手医生”创始人张超说。最近每天找他咨询的同行很多大家都在讨论怎么用、效果怎么样、怎么投入他的感受是ChatGPT让医疗AI领域原来很多不好解决的问题忽然能解决了AI医生离商业化、大规模使用又近了。

张超整理了ChatGPT对医疗AI的影响首先ChatGPT可以用在文档的处理类任务上比如抽取类、结构化类任务、摘要类任务解决医生的文书工作同时可以带动一堆监管类任务应用比如质控、DRG疾病诊断相关分组还有一个重要应用是人机沟通类任务比如智能自诊、预问诊、分导诊、随访等最后ChatGPT对全科医生的打造也更有利比如AI能更好地辅助诊断、做指标解读、开方、做基础患者教育、完成智能问答等。

“AI医生目前需要解决的核心就是语义问题以前我让AI系统理解10个指令如果患者的问题不在这10个指令范围之内系统就不会回答了因为患者输入的问题可能用的不是标准表达方式有了ChatGPT新指令出现的时候它还能很好地处理。”另外张超还提到大家一直吐槽AI电话随访是人工智障有了ChatGPT系统可能对患者的提问对答如流也可能从患者语无伦次的回复中整理出有价值的数据。

“原来我们做的是一个70分的产品这一版优化完升级之后应该能达到90分。接下来行业里面如果有人发布了大模型我们会考虑采购在大模型基础上用我们的数据去升级优化模型。”张超预计再过两三个月就能用起来就看OpenAI或国内大厂谁先开放出来“不过投入也不会少硬件追加大概得1000-2000万元预期在这块投入的研发成本一年也得近3000万元。”

教育和ChatGPT契合的场景也很多。

在新东方优编程董事长朱宇看来在学前阶段ChatGPT可以做成一个能够帮助孩子探索世界解答小孩各类问题的陪伴机器人上升到小学、中学经过训练的ChatGPT可以像老师一样答疑比如学生的水平比较低就调取最低级的概念解释一步步告诉答案如果提问者是个水平很高的学生直接说几个关键步骤就行。再往上一层级ChatGPT能做到个性化推送学习素材甚至能编写针对每一个学生的教材。

“ChatGPT现在已经会写小说、写报告了实际上学生用的教材涉及到的知识点是固定的比小说和报告的素材更简单只需要用不同层次的学生听得懂、有兴趣听的方式输出就可以了比如可以选择更活泼幽默的方式。”朱宇说这可能是跨时代的意义几乎能颠覆过去三四千年以来的知识传递方式。

悉之智能创始人兼CEO孙一乔目前看好ChatGPT做语言学习方面的结合“我最近正好在学英语以前都是跟外教一对一练习但外教不太懂中文有一些词汇我表达不出来外教也不知道我想说什么我的合伙人利用现在的ChatGPT加上语音识别与合成功能结合一个虚拟AI形象做出了可以与我进行流畅的英语对话的AI老师大大的提高了我的英语学习效率降低了学习成本。未来一些以真人为主的英语教学可能会被替代。”

诸如此类ChatGPT在细分领域的应用机会有很多需要的是一线从业者敏锐的洞察力。

成本高、壁垒低ChatGPT应用尚待时机

虽然国内大模型技术的发展呈现百花齐放的态势但不得不承认我们与国外在基层技术上的差距。

ChatGPT背后是GPT-3.5模型有从业者提到国内目前大约在GPT-3甚至比GPT-3还差一些的水平在这点上国内处于追赶国外的状态而且追赶难度还不小。

“新技术的研发道阻且长其中包含着巨大的挑战但大模型的中国创新是必经之路。接下来从GPT-3到GPT-3.5到ChatGPT这条路径中的必要工作我们会持续去做。”智谱AI方面表示。

即便是王慧文这样的互联网大佬要入局也有很多质疑的声音。有从业者说“5000万美元够干什么大模型训练一次就要花500万美元。”

另外前文提到的很多创业投资机会还停留在理论层面要真的实现起来创业者还将面临不小的阻力。

近年来王晟接触了很多生成式AI相关的项目有设计衣服和服装面料的有写文本的有为电商行业提供营销方案的还有图片、视频内容生成工具。他不看好其中大部分项目的原因是没有纵深壁垒王晟希望ChatGPT应用的领域有一定深度否则只是做产业中的一个点很容易被大厂颠覆。“比如有项目要做AI生成式短视频平台就相当于有AI辅助功能的抖音这是抖音、快手之类的大厂升级的机会。”

所以在他看来AI这一波落地的场景非常多看上去很热但投资人非常焦虑大部分都没有创业和投资的机会很难出手。

朱宇也提到ChatGPT在教育领域真正实现还需要时间。首先需要一个专业的教育知识语料库谁能建立语料库能不能和ChatGPT结合都是需要考虑的问题其次还需要提升ChatGPT的准确度如果只是作为一个聊天工具它可以信心满满地“胡说八道”但要是给学生讲解知识必须要准确第三需要等ChatGPT整体的算力成本降下来否则它在跟学生对话的时候成本比真人老师都高。

另外每个技术的诞生都会存在滥用的问题现在国外有些学校、科研机构、期刊杂志禁止使用ChatGPT写论文。这也是ChatGPT发展应用路上的问题。

在王冉看来创业要有差异化的角度ChatGPT直接套用业务很容易被OpenAI覆盖。他认为不应该过度去追ChatGPT适应性的维度而要去思考一下准确性加时效性角度每个赛道都应该做自己的模型而不是用模型直接套赛道。“ChatGPT代表着适应性极强的一种方式比如互联网相关的一些领域不能以年为训练单位时效性如果能到天、小时的维度自然有机会。”

孙一乔也持有类似的观点如果创业者只是基于ChatGPT3或ChatGPT3.5去做一些应用风险很大。“比如一些估值很高的NLP领域的文本公司ChatGPT一出公司市值可能就要作废了。”

所以在他看来ChatGPT会产生一个新生态创业机会会出现在OpenAI的主线不涉及的领域而且创业公司要有独创的算法和前瞻性比如以ChatGPT为基础再往前进一步建立护城河。

悉之智能一直以来做的是AI解题方向的探索目前ChatGPT有很强的同理心和理解能力但相对缺乏逻辑能力无法完成数学题之类更复杂的问题。“让AI获得逻辑能力稳定完成更加复杂的任务比如AI解体或许会成为下一个十年AI领域最重要的课题。这也是我们努力的方向。”孙一乔说。

有人觉得ChatGPT的能力被夸大了多位从业者一致认为ChatGPT不是天才也不是白痴说ChatGPT是万能的肯定夸大了但如果说中国一两年就能追上显然是低估了难度。

确实ChatGPT并不是通用人工智能目前可以理解为是一个读了几千万本书但没有太多生活经验的人虽然在文本层级有了能力但学习人类对知识应用、逻辑推理、转化为行为的能力是AI下一个阶段的重要命题。

无论如何ChatGPT已经搅动了整个科技互联网行业这一潭水全行业都在关注、学习及时吸收利用其中的精华。至于二者将会碰撞出什么样的火花还需要交给时间。