截至2月8日，A股市場ChatGPT概念板塊在一周時間內，上漲超過20%，成為春節后資本市場最火爆的板塊。這項源于美國的人工智能創新產品，為何會引爆我國的資本市場？伴隨市場熱情的高漲，在用戶端ChatGPT也面臨著“作業論文抄襲”“信息垃圾泛濫”“虛假信息傳播”等負面指責。我們正在經歷的是資本市場又一輪“泡沫”幻影的概念炒作，還是AI將全面改變社會面貌的臨界點？

“隔空畫餅”無人問與“嗷嗷待哺”排長隊

對比互聯網產業前幾輪的資本市場泡沫邏輯，新的信息技術出現引發了市場對商業模式創新的極大期待，在滾雪球的財富效應下，資本市場的價值發現功能逐漸轉變為資本狂熱。這一切的出發點都是基于對未來市場需求的預判，也就是基于對未來市場大餅的美味想象。而當新技術出現沒能開辟新的市場需求，或者說對市場需求理解有偏差，即便技術成熟也沒有搶占預期的市場份額時，泡沫就出現了。

(相關資料圖)

AI概念在資本市場上也同樣經歷了起起伏伏，在2019年中國市場上AI投資進入低谷。賽迪顧問數據顯示，2017年、2018年人工智能投資數量分別為619件、651件，而2019年這一數據驟降至331件。創新工場董事長兼CEO李開復在2020年曾表示，“有三個AI專家就能估值7億、靠AI概念忽悠投資人的時代已經過去了。”此后，市場更加看重AI落地場景的市場價值，AI技術的發展更加偏向專用化和項目化，AI逐漸淪為成熟產業的一個插件和配角。

直到ChatGPT橫空出世，供不應求。據報道，ChatGPT為人工智能公司OpenAI于2022年11月推出的聊天機器人，上線短短5天，注冊用戶數就超過100萬（Facebook積累同樣數量的用戶花了10個月）；上線兩個月后，用戶破億，打破了Twitter保持的9個月記錄，成為史上增長最快的消費者應用。經筆者親自測試，目前OpenAI已經暫停了來自中國的新用戶注冊，部分賬號經過開發者包裝后，在國內市場租售二級賬號，包月30元、50元甚至更高，還不支持多輪對話，并且對答案返回字數有限制。某寶上也有大量ChatGPT賬號和鏡像賬號服務產品售賣，部分產品月銷過萬。

這次資本市場的想象力落在了現實后面，巨量的市場需求在推動供給側和資本側務必要有所動作了。瑞銀發布報告感嘆道，在過去20年里，根本找不到像ChatGPT這樣能夠快速累計用戶的應用程序。

“聊天模式”降低AI門檻，“通用技術”雛形顯現

ChatGPT的使用方式就如同使用社交軟件與朋友聊天，不需要具備任何特殊的信息技術操作技能。Chat表示這是一款能夠分析、處理、生成自然語言的人工智能模型，其中GPT是Generative Pre-trained Transformer（生成型預訓練變換模型）的縮寫。預訓練，表示這款人工智能吃掉的數據是提前準備好的，并沒有實時聯網，因此在回答近期發生的事情時，會常常給出錯誤的回答。

與一般的AI產品結構差不多，ChatGPT也主要分為模型和訓練數據兩部分。根據資料顯示，GPT的底層模型是基于谷歌公司2017年開發的Transformer模型，也就是字母“T”代表的意思。與一般的神經網絡模型不同，T模型可以非常有效地進行并行化操作，這就意味著T模型具有良好的擴展性，如果具備巨大且高質量數據集，將可以訓練出超大模型。

每一代GPT模型的復雜度都呈現了指數型的增長。據披露，GPT模型發布了4個版本，2018年6月發布的GPT-1具有12層Transformer，模型參數數量為1.17億，預訓練數據量約5G；2019年2月的GPT-2具有48層，參數量為15億，數據量約40G；2020年5月的GPT-3具有96層，參數量為1750億，數據量約45T。2022年11月最新發布的ChatGPT還尚未公布相關數據，估計調用的算力和存儲規模將會更大。

目前大量自媒體和網友曬出了ChatGPT的各種用途。第一項做作業，調查顯示，截至2023年1月，美國89%的大學生在用ChatGPT做作業。第二項考試，美國SAT和ACT都能拿到不錯的分數。第三項輔助程序員Debug，表現居然超過了專業的查找編程錯誤的軟件。此外，寫代碼、寫詩、寫歌、寫段子、輔助設計、撰寫固定套路的文案等等，被不少粉絲稱為“萬能個人助理”。T模型最初的設計目標就是自動翻譯，因此GPT在多種語言環境下都有不錯的表現。

通過新華財經的梳理和對比，GPT在以下商業場景都可以取得降本增效的不熟表現。寫作助手，輔助列提綱、寫內容、拓展思路。程序員助手，寫代碼、查缺補漏。AI客服，包括專業技術客服，可以提供更接近真人的問答服務。AI電話推銷，更高效的溝通效率，篩選目標客戶。問題排查，輔助現場維修施工人員確認故障原因。與繪圖AI結合，還可以提供輔助繪圖的輸出能力。

“負面效應”可控，“降本擴容”將激活周邊業態

ChatGPT遭到了投訴主要分為兩個方面，“信息垃圾”和“能力限制”。“信息垃圾”的不良影響包括，AI作業、AI論文之類的學術欺詐和同質化的AI內容充斥網絡帶來的信息迷霧。此類問題目前已經迅速得到了回應，目前已經有成熟的工具可以用來檢測一段文本是否由AI生成，類似學術論文的查重功能，不少博客網站和學術期刊已經禁止刊發AI自動生成的文章了。

針對能力限制的投訴主要包括，回答中出現了事實性錯誤，輸出了偏見或歧視性的內容，或者對2021年以后發生的事情不了解。這些問題可以借助模型層級、參數的調整，以及借助與搜索引擎技術的結合，來給出更完美的答案。GPT經過與億萬網友的互動迭代進化后，隨著投入進一步加大，這些問題都將逐步得到解決。

ChatGPT讓業界意識到通用AI技術已經突破了大規模商用的臨界點，資源迅速向AI賽道集聚，上下游產業都將獲利。北美時間2月6日（周一），谷歌母公司宣布當天將開始內測競品BARD，預計幾周后面向公眾開放。北京時間2月7日（周二），百度公司也宣布類似產品“文心一言”預計3月份完成內測并正式上線。北美時間2月7日（周二），微軟發布了新版搜索引擎，采用了OpenAI的最新技術，技術上相比ChatGPT更為先進。

除了獨立研發外，對AI相關項目的投資力度也在加大。英國《金融時報》2月3日報道，谷歌已向人工智能初創公司Anthropic投資了近4億美元，后者正在研發測試ChatGPT的競爭產品。微軟宣布擴大同OpenAI的合作，將向OpenAI投資數十億美元。《華爾街日報》報道稱，臉書母公司Meta也計劃2023年在數據中心上額外投入40億至50億美元，全部用于人工智能。數據顯示，亞馬遜部署的機器人數量正在快速增加，每天增量達到1000個左右。

對于ChatGPT熱潮帶來的投資機遇，機構普遍認為，2023年有望成為AIGC發展大年，ChatGPT將為計算機基礎設施、算力等上游技術、代碼機器人等下游帶來巨大需求。此外，除了NLP模型涉及的硬件資源投資將增長，類似百度知道、知乎的高質量可用于訓練的數據集的價值也將凸顯。

傳媒、電商、影視、娛樂等多項數字化程度高、內容需求豐富的行業也將取得更大的發展。數字經濟學家陳曉華認為，AIGC未來將成為互聯網乃至元宇宙重要內容生產基礎設施。此外，在相對專業的領域，搜索引擎、客服回復信息的瑕疵可能導致法律風險，針對AIGC糾紛相關法律咨詢和服務的需求也將增加。陳曉華指出，AI生產內容是否侵權很難進行判定，當前國家層面的AI立法正處于預研究階段，如何在國內進行技術落地的初期同時保證合規是目前AIGC發展的一個難點。（郭興華，系中國經濟信息社區塊鏈首席分析師）

編輯：王春霞