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60天月活1亿，OpenAI的ChatGPT横空出世，使得AI当下的创新更为大众所熟知，随后，谷歌、微软以及国内的百度等更多公司加入到竞争序列之中 。
善用大模型技术的SaaS软件企业，特别是在重交互的领域 ， 就会在同质化竞争中形成能力优势 。技术是有窗口期的 ， 用类似大模型的方式在垂直领域找到用法可能会领先半年到一年，两年没人追得上的可能性也太低了，所以更多的机会看起来是留给行业内已经到一定规模公司的，而不是刚刚进入行业的企业 。
更深究进去的话，那是不是可以看下，所谓的“魔鬼在细节”，以客服领域为例 ， 是否可以在交互过程中根据每家店不同的运营策略形成每轮不同的话术，从而使得技术创新和行业knowhow紧密结合在一起，反而更容易形成自己的壁垒 。
【GPT浪潮下的AI新奇点】做或不做，要更加甄别真假机会
在沙龙上，众多嘉宾激烈讨论为什么OpenAI并不是市场化的VC投资出来的?OpenAI起初做的时候是非营利机构，目标是研究AI对人类的后续影响，没有任何商业化KPI，任何商业化的VC一定需要被投资的标的有明确商业落地的目标 。
也因此，当OpenAI把GPT-3做出来之后 ， 微软看到前者的潜力所在，再加上微软想借机把自身的云服务做好，才最终投资了OpenAI 。即便这样，微软的投资也是做生意型的，即80%的钱又回到了微软，成为了微软的业绩，股价借机上涨很多 。
那么，对于当下更多的初创公司则要怎么借这波机会来发展壮大自己?
东方富海合伙人王兵则表示，纵观OpenAI的历史，其大概早在4年前就已经开始有无上限的费用在训练模型，也因此，在美国不开源的前提之下，国内众多公司想要摸索出来，还需要相当长的一段时间 。
而这其中，可能存在三个壁垒：一方面是硬件层面的壁垒，头部公司可能没问题，但大部分的初创公司很难解决这个问题;一方面是人的壁垒，除了纯学术的壁垒外，即便是有经验的人才也需要积累;此外则是数据积累层面的积累，95%的学术文献是英文的 ， 这些数据的准确性非常重要 。
以前“AI四小龙”为什么到后面都不赚钱了?王兵分析到，归根到底，并不是因为专用的能力 ， 反而是因为壁垒较低，所以不管是通用人工智能还是专用人工智能，技术和数据壁垒高才是赚钱的关键 。
初心资本合伙人李可佳作为科技创业者和投资人分享了自己的观点，从用户视角和数据视角看，OpenAI依然一枝独秀，做强闭源大模型，随着面向开发者的成本大幅降低，立足OpenAI的“生态(寄生)创业机会”，依然是确定性最高的;OpenAI也在通过资本的方式强化这个假设，推出了加速器Converge，除提供资金外 ， 还提供特别激励措施，包括授权折扣和早期获得GPT-4等新技术 。
开源大模型，如Meta的LLaMA依然值得关注和投入，作为后来者，叠加一些安全和合规层面的问题，开源和闭源将在你追我赶之间推动整个产业发展 ， 我们能在芯片架构和操作系统过去三十年的发展中找到熟悉的路径参考 。
而具体到应用层来说，基于应用场景来如何形成高性价比的方案，最终还是要从客户的角度出发，看产品或者解决方案怎么能在具体业务层面形成闭环的同时，给客户提供出更高的性价比优势 。总的来说，从商业模式闭环角度上产业链内最终买单的人，以及国内外倾向性的监管政策 ， 对于初创公司底层算法模型和硬件的选择，都会有着重大的影响 。
睿企科技创始人于伟同时坦言到 ， 之前在微软时看AI赋能企业非常难，这其中一个很重要的原因就在于技术不够成熟，譬如给客户提供的语音识别和NLP都不太准确，但相反，业务反而很复杂，反而是自己做了之后发现 ， 深入场景，打磨产品，迭代技术，才能够真正落地 。
因此，于伟重点关注，到底当下的ChatGPT有多好?为此 ， 睿企科技最近做了很多测试发现，ChatGPT作为通用模型可以用来做很多工作 ， 但是和专业行业模型还是有很大差距，只有深入行业，让AI能力和业务真正融合在一起，才能真正实现AI技术的落地，才能在To B过程中解决关键的效率和生产力问题 。
或许，说一千道一万，还是需要国内众多从业者众人拾柴火焰高，一起努力才能真正抓住AGI这一次的机会，借机呈现出更多百花齐放的生态来 。
好消息是，最近两天，除了王慧文、周伯文纵身一跃选择再次创业之外 ， 唐杰、王小川等众多大佬也正在赶来的路上，百度的文心一言更是直接3月对外发布，中国AI也正如当下初春的天气一样，又焕发出了新的生机 。
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