王慧文Copy OpenAI to China

（圖片來源：攝圖網）

作者|小葵 來源|科技新知(ID：kejixinzhi)

在資本們看來，商業價值比技術理想崇高的多。

一條朋友圈，一個美團聯合創始人身份，將ChatGPT的火熱推到了一個全新高度。

前幾天，王慧文拿出5000萬美元向天下英雄招榜，隨后真格、源碼兩大資本2.3億美元“光速”入局，令整個科技圈咋舌。隔日，第一個“好漢”劉江宣布加入。有趣的是，劉江曾做過美團技術學院院長。頗有一聲呼喊，好漢齊聲上梁山的味道。

另一邊，來自谷歌的前科學家李志飛也開始了隔空喊話，內容同樣是有關中國版的OpenAI運動。一時間，ChatGPT好像成了一部通向未來的電梯，不管你是躺著還是站著，最低5000萬美元，只要站上去了就能起飛。

技術的進步，確實會讓世界更加美好。但王慧文明確說過自己不懂技術，眾多大佬火急火燎地跟進，不管懂不懂都選擇上車再說。又好像透露出這場行動背后，潛藏著技術之外的邏輯。

01

AI再造一個美團？

這幾日，對于王慧文引領的AI創業潮，市場上有很多解釋和質疑。

有人說王慧文講了一個VC無法拒絕的故事。身份、背景、熱度要什么有什么，簡直就是個“完美”的投資標的。

有人質疑創投圈對AI的燒錢能力完全沒數。海通證券科技行業首席分析師鄭宏達稱“5000萬美元夠干什么的？大模型訓練一次就花500萬美元，訓練10次？互聯網的人啥都不懂，就只會營銷，一點都不踏實。”

但這些質疑都還處于王慧文的OpenAI是否能成功的層面，太過表面。如果將視野聚焦在王慧文本人身上，一條全新的草蛇灰線便將展露出來。

王慧文，或者資本們一擁而上要做的“OpenAI”，很可能存在著某種路徑依賴。

首先，國內很多互聯網大廠是依靠Copy to China起家，而不是首創。對標OpenAI給了投資者們一定的安全感。

將國外已經驗證成功的商業創新引進國內，其實貫穿了許多公司的發家史，例如騰訊（ICQ）、淘寶（ebay）、滴滴（Uber）、美團（Groupon）等等。甚至于整個Web1.0和Web2.0 時期，幾乎所有大型互聯網公司身上都有這種對標的影子。此外，在生物醫藥行業中，相對應地也存在各種類型的仿制藥（me too、me better）。

這種模式能很好地規避一些風險，甚至創業者募資的時候，可以直接說自己是做對標國外的XXX。對于投資者來說，盡可能降低風險是決策時的重中之重。如果有一個類似的模式已經大獲成功，會讓決策者覺得風險降低很多。

其次，王慧文本人似乎也在追求某種“不變的變革”。

王慧文本人的履歷中，最為精彩的部分就是人人網和美團。前面說了，美團是對標了Groupon的團購。有趣的是人人網當年上市的時候，宣稱自己是Facebook+Zynga+Groupon+Linkedin，連套了四個國外標的，堪稱是終極“縫合怪”。

2020年，王慧文離開美團，期間投資了一個社交App即刻。根據其在即刻的發帖，可以看到這段時間，他曾研究過crypto（加密貨幣）。4月的發帖中，其提出了一個關于人類商業在獲客和融資上的看法，認為“Web1，免費獲客，風險投資擴張；Web2補貼獲客，風險投資擴張；Web3，X2Earn/發Token獲客，ICO擴張。

其中關于Web3的說辭，一般人可能很難讀懂。

X2Earn的意思是用戶可以通過在互聯網上的行為獲得收益。類似于拍攝生活視頻放到視頻網站上獲得創作收益。發Token的意思是，發放具有兌換價值的虛擬貨幣。類似于《傳奇》、《魔獸世界》這些游戲官方給玩家發金幣，這些金幣可以換錢。ICO擴張，意思就是發行新的虛擬貨幣融資。

這句話合起來的意思就是，讓用戶看到平臺能提供收益/直接補貼，投資者認購平臺代幣融資。

相信看到這里，經歷過Web1和Web2的老鳥，一下子就明白怎么回事了。這種所謂的變革，其實依舊還是廣告收入+買客戶+融資那一套。

很可惜，國內監管層早就看透了ICO盈利的本質是“鑄幣稅”，禁止發行。如果說Web3有什么東西是過去沒有的話，那大概是由于互聯網底層硬件的發展，網速大大提高，所以今天才有了短視頻、直播等一系列新型收入模式。

所謂的追求某種變革，本質上還是在科技進步基礎上一次次重新復刻老套的商業規律。

最后也是最為關鍵的，OpenAI用ChatGPT向全世界證明了大模型AI是可行的，商業化也是可行的。

ChatGPT屬于AI的自然語言處理（NLP）方向，至今為止共計演化了三代。在早期，很多研究者并不看好GPT模型，因為這個模型有些反直覺，并且非常燒錢。

按常理來說，人們認為在 NLP 領域使用語言一般包括三個步驟：接聽到或讀到的語言-理解意思-輸出語言。但GPT模型直接繞過理解意思這第二層，可以實現盡量少的案例示范，對模型施加引導，就能直接根據輸入的語言匹配應該輸出的結果。

為了達到這樣的效果，GPT相對其他模型，需要碾壓式的參數數量（GPT3目前1750億參數）。為了運作這樣的超大模型，相對就需要無比龐大的算力。結果上來說確實令研究者非常驚喜，因為訓練出來的效果，相對較小的模型來說，也是碾壓式的優異。

但無論如何，今天ChatGPT的火熱，證明了GPT模型的成功。ChatGPT僅僅兩個月就成為了全球最快達到1億用戶的軟件產品。速度如此恐怖，連抖音都望塵莫及。商業化上除了20美元正式版收費以外，背靠ChatGPT的相關產業以及各種各樣的全新用途，在全世界的用戶手中被各種開發，國內還產生了共享賬號的營收手段。

王慧文和資本們看到的就是這個已經跑通了的全新C端SaaS的商業價值。

畢竟再造一個GPT不需要感受創新研究的艱辛，也不需要面對從0-1的不確定性。確定的路線+確定的成果，才是當前資本紛紛組團做中國OpenAI想要的最終結果。

02

困難和機遇

如果一定要對最終的結果做個預測，王慧文的中國OpenAI項目恐怕是很難成功。因為面臨的難題很多，還都不是一時半會能解決的。

首先是技術實力。國內實驗中做過的最大的模型是10億個參數，GPT3的參數數量是國內的175倍。另外這幾年百度、騰訊、阿里都投入不低于OpenAI的資金量（5-10億美元）做大模型。但可能是效果不佳，普通消費者接觸到的AI產品，也就是天貓精靈、小愛同學這類。側面說明的可能還是技術實力上的差距。

其次，是硬件問題，訓練AI需要龐大的算力。ChatGPT此次是用了5000塊A100算力卡，但美國對國內禁運的首先就是A100。使用國產算力卡倒不是不行，只是芯片制程跟不上，導致英偉達1塊卡，國內要用2-3塊。相應數據傳輸時間也會變長，并且消耗的電力、物料成本更會成倍提高。國內很可能不會很快追上OpenAI 的算力投入。

但反過來看，資本的涌入又是一件好事。

GPT的熱度會加速國產芯片的突破。由于此前國產芯片大多還是用于支持信創需求，缺少市場化的手段和競爭力。但可以預見的是，面臨美國的封鎖、GPT模型所需算力的影響下，國產芯片即將迎來新的訂單需求。伴隨著出貨數量帶來的規模效應，加上良性商業化變現的驅動，為早日突破技術封鎖打下基礎。

2月13日，北京市經濟和信息化局發布的《2022年北京人工智能產業發展白皮書》提出，支持頭部企業打造對標ChatGPT的大模型，著力構建開源框架和通用大模型的應用生態。

可以預見，伴隨著政府的支持，未來將會有越來越多的資源涌入到大模型的賽道中。最終的獲勝者或許只會是眾多參與者中的幾個，但其中的佼佼者必然將帶動整個產業的升級進步。

03

寫在最后

有時候，市場會對于一些充滿技術名詞的投資項目難以理解。畢竟理解科技需要厚實的知識基礎，弄明白技術是如何實現的；但判斷商業邏輯，很多時候只需要常識即可。

畢竟，任何商業模式最終還是要回歸變現的價值；任何技術最終還是要回歸為人類社會服務。

脫離理性，在哄炒和嘲諷的聲音中，很容易喪失判斷。兩年前是元宇宙，兩年后會不會是GPT？

編者按：本文轉載自微信公眾號：科技新知(ID：kejixinzhi)，作者：小葵