本文目录一览：
- 1、openai是哪个公司的
- 2、openai是什么
- 3、网上有一个视频一个词一个词的现实gpt是如何生成句子的
- 4、程序员的饭碗不保？国外推出自动生成代码的AI工具
- 5、ai的鸡汤是不是很厉害
- 6、百度文心一言是什么？你对文心一言有什么期待？
openai是哪个公司的
人工智能研究公司。
OpenAI，在美国成立的人工智能研究公司。公司核心宗旨在于“实现安全的通用人工智能(AGI)”，使其有益于人类。2015年，OpenAI由马斯克、美国创业孵化器Y Combinator总裁阿尔特曼、全球在线支付平台PayPal联合创始人彼得·蒂尔等硅谷科技大亨创立。
OpenAI是全球最著名的人工智能研究机构，发布了许多著名的人工智能技术和成果，如大语言模型GPT系列、文本生成图片预训练模型DALL·E系列、语音识别模型Whisper系列等。由于这些模型在各自领域都有相当惊艳的表现，引起了全世界广泛的关注。
该公司技术发展成果
2016年4月27日，OpenAI发布了他们的第一个项目—OpenAI Gym Beta，这是一个用来开发和比较不同强化学习算法的工具。这个工具起初是OpenAI研究人员用来加速他们强化学习研究的，这个工具也是OpenAI第一个开放的成果。
2017年5月24日，OpenAI开源了一个重现强化学习算法的工具—OpenAI Baselines。强化学习由于过程十分复杂且影响因素众多，导致很多实验难以复现。因此，OpenAI开源了这个工具，目标是提供用于正确的强化学习算法实现的一些最佳实践。
openai是什么
OpenAI是由诸多硅谷大亨联合建立的人工智能非营利组织，成立于2015年12月。
2016年11月16日，微软宣布，与由特斯拉首席执行官埃隆·马斯克和YCombinator总裁山姆·阿尔塔曼联合创建的估值达10亿美元的人工智能非盈利性研究公司OpenAI展开合作。
2019年7月23日，微软宣布出资10亿美元，投向知名AI研究机构OpenAI，双方达成一项多年合作协议——OpenAI在微软Azure云平台开发AI技术。2021年5月27日，OpenAI宣布与微软成立1亿美元的人工智能创业基金。
作为一个非盈利性人工智能项目，OpenAI的使命是 “推动数字智能的发展，同时不被财务回报所限制，从而造福整个人类”。OpenAI获得的投资承诺已经超过10亿美元，资金提供方包括Sam Altman、Elon Musk、PayPal联合创始人Peter Thiel、LinkedIn联合创始人Reid Hoffman、AWS、Infosys和YC Research等。
发展历史：
2015年12月12日，非盈利性的人工智能项目—OpenAI宣布正式启动，YCombinator总裁 Sam Altman和特斯拉CEO Elon Musk将共同担任OpenAI的联席主席。
2017年5月，OpenAI发布了一款能在“观看”人类搭积木后模仿这一行为的机器人。
2017年8月12日，在Dota 2国际邀请赛上Open AI公司的机器人在Dota2 1v1比赛中战胜了Dota人类顶级职业玩家Dendi。
2021年1月7日，旧金山人工智能研究公司OpenAI已经开发了一种新系统，能根据短文本来生成图像。OpenAI在官方博客中表示，这个新系统名为DALL-E，名称来源于艺术家萨尔瓦多·达利和皮克斯的机器人英雄瓦力的结合。新系统展示了“为一系列广泛的概念”创造图像的能力，创作的作品包括牛油果形状的扶手椅等。
网上有一个视频一个词一个词的现实gpt是如何生成句子的
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种语言模型，它旨在使用大量训练数据来生成新句子。 GPT使用了一种叫做自注意力的神经网络架构，它能够把语句中的每个单词与其他单词的关系考虑在内。 GPT的训练过程是，它使用了大量的文本数据，包括新闻，报纸，书籍等，通过计算每个单词出现的概率来学习语言的模式。一旦GPT被训练完成，它就可以开始生成新的句子。它可以根据输入的词语来开始生成一个句子，一个接一个地生成新单词，直到句子被完成。GPT使用了深度学习技术来模拟语言的模式，从而能够生成高质量的文本。它也可以根据输入的文本和情境，生成更复杂的句子。GPT可以让计算机模拟人类的思维，从而产生更有洞察力的句子，这些句子可以用于自动文档生成，文本对话系统等应用。
程序员的饭碗不保？国外推出自动生成代码的AI工具
近日，GitHub 和 OpenAI 发布了一款名为 Copilot 的AI工具的预览版，该工具可用于 Visual Studio Code 编辑器中自动生成代码片段。
根据 GitHub 的说法，Copilot 所做的不仅仅是模仿以前见过的代码。它具备更加强大的功能，会先分析程序员已经编写的代码再生成新的匹配代码，包括之前调用的特定函数。该项目的 示例包含自动编写导入推文的代码，绘制散点图等都已经展示在 GitHub 网站上。
根据GitHub的CEO Nat Friedman 透露，该工具适用于Python、JavaScript、TypeScript、Ruby和GO等编程语言。
Copilot 建立在一种名为 OpenAI Codex 的新算法之上，OpenAI 首席技术官 Greg Brockman 将其称 为 GPT-3 的后代。
GitHub 将它当作是多人合作编程的演变，其中两个程序员同时在一个项目上，以发现彼此的错误并加快开发过程。使用 Copilot 时,其中的一个程序员就是虚拟的。
在我看来，这项技术有利于减少人力成本，并且提高工作效率。毕竟对于程序员来说，人与机器的沟通效率高于人与人的沟通效率。
目前， Copilot 还处于受限的技术预览阶段，但是大家可以从 GitHub 网站上获取到，并抢先体验。
大家觉得这项技术会获得成功，并广泛应用于各大公司吗？
ai的鸡汤是不是很厉害
GPT-3是OpenAI最新、最大的语言人工智能模型，由1750亿个参数组成。总部位于旧金山的OpenAI研究实验室今年5月开始逐步推出了该模型，并引起越来越大的反响。这个庞大的语言模型几乎可以胜任所有可以用文字表达的工作：从回答问题、写文章、写诗歌、甚至写代码……无一不包。那么，现实中它究竟有多厉害呢？
最近，国外一名刚入门GPT-3不久的伯克利大学生利亚姆·波尔（Liam Porr），以一个假名，然后用人工智能模型建了一个完全假的博客。不过，这却成功“骗倒”了一大批内容阅读者。
这个充满讽刺性和欺骗性的“AI把戏”很快骗过了Hacker News等科技极客圈子，然后真相曝光——瞬间成为了热点话题——这么多人怎么就被一个完全由AI搭建起来的所谓“博客”给诓了？居然还有不少人“订阅”了上面的消息？
尽管许多人猜测到目前为止最强大的语言生成AI工具——GPT-3会如何影响内容生产，但这种“以假乱真”的程度和效果是他们始料未及的。这是目前唯一一次GPT-3如此真实地展示自己的实力，足以说明这一工具的应用潜力。
在加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)学习计算机科学的波尔说，这次经历中最突出的一点是:“实际上，它超级简单，这是最可怕的部分。”
登上头条狂涨粉的“AI鸡汤文”
虽然GPT-3还没有彻底开放，但波尔却依然轻轻松松获取了接口。波尔提交了一份申请。他填写了一张表格，里面有一份关于他打算使用的简单问卷。但他也没有等上多少时间。在联系了伯克利的人工智能社区的几名成员后，他很快找到了一名已经有此权限的博士生。
这个博士生同意合作后，波尔很快就写了一个小脚本让他运行。它给了GPT-3一个博客文章的标题和介绍，并给出了几个完整的版本。Porr的第一个帖子(在Hacker News上发布的那个)和之后的每一个帖子都是从一个输出中复制粘贴过来的，几乎没有编辑。
他说:“从我想到这个想法并与那个博士生取得联系，到我真正创建了这个博客——这大概只花了几个小时。”
波尔用假名字“adolos”写的第一篇假博客，居然顺顺利利就登上了YC新闻平台Hacker News热门榜第一名！波尔说，他使用了三个独立的账号在Hacker News上提交并投票，试图把他的帖子推得更高。管理员说这个策略不起作用，但他的点击率标题起作用了。
不需要太多编辑就能生成内容的诀窍是——理解GPT-3的优缺点。波尔说:“它很擅长创造漂亮的语言，但不太擅长逻辑和理性。”因此，他选择了一个不需要严格逻辑的流行博客类别——“鸡汤文”，这样就能实现高效和自助式的产出。
然后，他按照一个简单的公式来写他的标题：他在Medium和Hacker News上翻来翻去，看看在这些类别中发生了什么，然后把一些相对相似的东西放在一起。《感觉生产力不高？也许你应该停止思虑过多》“”（Feeling unproductive? Maybe you should stop overthinking）他为其中一篇文章写道。《大胆和创造力胜过智慧》（Boldness and creativity trumps intelligence），他又在另一篇文章中写道。有几次，这些标题并没有起到作用。但只要他坚持正确的话题，这个过程就很容易实现，“鸡汤文”成功地帮着博客蹭蹭蹭狂涨粉。
两周后，他几乎每天都发帖子。随后不久，Hacker News上就有人指责波尔的博客文章是GPT-3写的。另一名用户却回应说，这条评论“不可接受”。甚至有读者读后留言称，“好文！和Ethan Hawke在Ted的演讲一样深刻！”对波尔的假博客持怀疑态度的少数人，居然就这样被社区的其他成员投了反对票，妥妥证明了并非“大众的眼睛都是雪亮的”。
一大部分人愣是没看出来文章不是人类写的，Medium、YC的新闻平台等多家平台都转载刊发了他的第一篇博客、他的博客居然还疯狂涨粉人气居高不下……这让小哥波尔开始感到不淡定了，不过他自己也感到非常惊讶。
波尔说，他想证明GPT-3可以冒充人类作家。事实上，尽管该算法的书写模式有些奇怪，偶尔也会出现错误，但在他在Hacker News上发表的最重要的帖子上，只有三四个人怀疑该算法可能是由某个算法产生的。而且，所有这些评论都立即被其他社区成员否决。
最后，波尔以一条自己写的神秘信息结束了这个项目。标题为《如果我没有道德，我将如何对待GPT-3》，文章将他的过程描述为一个假设。同一天，他还在自己真正的博客上发表了一篇更直白的自白，澄清曝光了“假博客”的始终。
AI语言工具引发担忧与思考
根据OpenAI的算力统计单位petaflops/s-days，训练AlphaGoZero需要1800-2000pfs-day，而OpenAI的GPT-3用了3640pfs-day，看来拥有微软无限算力的OpenAI，现在真的是为所欲为了。
对于专家来说，这一直是这种语言生成算法引起的担忧。自从OpenAI首次发布GPT-2以来，人们就猜测它很容易被滥用。而GPT-3已经成为OpenAI迄今为止推出最新、最大的AI语言模型。在自己的博客文章中，该实验室重点关注了人工智能工具作为大量制造错误信息的武器的潜力。其他人则想知道是否可以用它来大量发布谷歌游戏相关关键词的垃圾帖子。
去年2月，OpenAI的GPT-2(该算法的早期版本)登上了新闻头条，OpenAI宣布将保留该版本，以防被滥用。这一决定立即引发了强烈反响，研究人员指责该实验室在“搞噱头”。到了11月，该实验室终于改变了立场，发布了这个模型，当时还言之凿凿地称“到目前为止没有发现滥用的有力证据”。这不，这回“翻车”翻得有点厉害了。
该实验室对GPT-3采取了不同的方法；它既没有拒绝，也没有允许公众访问。取而代之的是，它将算法提供给了那些申请私有测试的研究人员，目的是收集他们的反馈，并在今年年底将这项技术商业化。
波尔说，他的实验还展示了一个更平凡但仍然令人不安的选择——人们可以使用该工具生成大量的点击诱导内容。他说:“很有可能会出现大量平庸无质量的博客内容，因为现在进入的门槛太低了。”“我认为在线内容的价值将大大降低。”
波尔计划用GPT-3做更多的实验。但他仍在等待OpenAI的介入。他说:“他们可能对我的所作所为感到不满。”“我是说，这有点傻。”
背后的“AI大法”OpenAI
在成立的短短四年时间里，OpenAI已经成为全球领先的人工智能研究实验室之一。与Alphabet旗下的DeepMind等其他人工智能巨头一样，谷歌不断推出引人注目的研究成果，并因此成名。它也是硅谷的宠儿，创始人包括埃隆·马斯克(Elon Musk)和传奇投资者山姆·奥特曼(Sam Altman)。
最重要的是，它因其使命而受到推崇。它的目标是成为第一个创造人工智能的机器——一个具有人类思维的学习和推理能力的机器。其目的不是统治世界；相反，该实验室想要确保这项技术是安全发展的，并且它的好处能均匀地分配给全世界。
这意味着，如果AGI技术的发展遵循阻力最小的道路，那么它很容易失控。围绕在我们身边的那种笨拙的人工智能，就是一个例子。问题是，AGI一直都很模糊。该领域内的共识是，这种先进的能力将需要几十年，甚至几个世纪的时间——如果真的有可能发展它们的话。许多人还担心，过分追求这一目标可能会适得其反。
大多数人第一次听说OpenAI是在2019年2月14日。那天，实验室宣布了一项令人印象深刻的新研究：只需按下一个按钮，就可以生成令人信服的论文和文章。
但也有一个问题：研究人员说，这种被称为GPT-2的模型释放起来太危险了。如果这样强大的技术落入坏人之手，就很容易被“武器化”，制造大规模的虚假信息。这立即引起了科学家们的强烈反对。
在持续不断的炒作指控中，OpenAI坚称GPT-2不是噱头。更确切地说，这是一项经过深思熟虑的实验，经过一系列内部讨论和辩论后达成一致。大家一致认为，即使这次的行动稍微有点过火，但它将为处理更危险的研究开创先例。
但OpenAI与GPT-2的媒体宣传活动也遵循了一种成熟的模式，这种模式让更广泛的人工智能社区产生了怀疑。多年来，该实验室的重大、引人注目的研究公告一再被指责助长了人工智能的炒作周期。批评人士还不止一次地指责该实验室大肆宣扬其研究结果，甚至达到了错误描述的地步。出于这些原因，该领域的许多人都倾向于保持一定的距离。
GPT-2引发如此强烈的反弹还有另一个原因。人们觉得OpenAI又一次违背了它之前关于开放和透明的承诺，并走上了营利的道路。未公开的研究让人们更加担忧和怀疑——会不会是这项技术一直处于保密状态，为将来获得许可做准备?但是人们并不知道，这不是OpenAI唯一一次选择隐藏它的研究。
百度文心一言是什么？你对文心一言有什么期待？
百度文心一言是每日更新的一句古诗词，旨在激发读者的思考，增强文人文魂。我期待文心一言能够带给我更多美好的文学体验，更深刻的文化意境，以及更多有趣的历史故事。
进入3月中旬，全球科技巨头再次竞相亮相大语言模型赛道。
一周之内，开发出ChatGPT的美国初创公司OpenAI，对OpenAI投入巨资的科技巨头微软，以及中国互联网龙头企业百度，相继发布了在大语言模型（LLM）领域的最新动态。这也再次引发了全球对该领域的关注。
当地时间3月14日，OpenAI公布了其大型语言模型的最新版本——GPT-4，它比GPT-3.5的问答质量和技术都有明显提升。
3月16日下午，百度开启新一代大语言模型、生成式AI产品文心一言测试，从而成为第一家加入该赛道竞争的中国企业。
在发布会现场，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏通过问答的形式，展示了文心一言在文学创作、商业文案创作、数理推算、中文理解、多模态生成等五个使用场景。几个小时后，微软宣布，将把GPT-4接入Office全家桶，新名为“Microsoft 365 Copilot”。
正如财经E法在2月17日发布的文章（OpenAI独家回应｜ChatGPT为何不向所有中国用户开放注册？）所述，中国内地和中国香港的手机号均无法注册ChatGPT账号。此外，虽然OpenAI的应用程序编程接口（API）已向161个国家和地区开放，但不包括中国内地和中国香港。
一方面，业界普遍关注，在AIGC（生成式人工智能）势不可挡的科技浪潮中，谁将成为下一个弄潮儿？另一方面，在中美科技竞合的敏感期，各方亦颇为关注百度迈出的第一步带来的涟漪，以及中国企业该如何应对。
01“真的ready了吗？”
3月16日，李彦宏身着白衬衫和运动鞋演讲。开场就直面疑问，“最近一段时间，很多朋友问我，为什么是今天，你们真的ready了吗”？
李彦宏的回答是，虽然百度已投入AI研究十多年，为发布文心一言做了充分准备，但“不能说完全ready了”，因为文心一言对标ChatGPT、甚至是GPT-4，门槛很高，还“有很多不完美的地方”。但他强调“一旦有了真实的人类反馈，文心一言的进步速度会非常快”。
李彦宏解释，之所以选择当天发布，是因为市场有需求：客户和合作伙伴都希望能早一点用上最新最先进的大语言模型。
如何理解李彦宏所言的“对标GPT-4的门槛很高”？
当地时间3月14日，OpenAI公布了其大型语言模型的最新版本——GPT-4。值得注意的是，GPT-4是大型的多模态模型，即能够接受图像和文本类型的输入。而GPT-3.5只能接受文本输入。
在演示视频中，OpenAI总裁兼联合创始人格雷格·布罗克曼(Greg Brockman)用笔和纸画了一幅网站草图，并将图片输入GPT-4。仅1到2秒后，GPT-4就生成了网页代码，制作出了与草图高度相似的网站。根据OpenAI发布的实验数据， GPT-4模型相较前一代GPT-3.5已取得了巨大的进步，在许多专业测试中表现出超过绝大多数人类的水平。
浙江大学国际联合商学院数字经济与金融创新研究中心联席主任盘和林认为，文心一言未来还有待全面开放来获得用户检验。无论是通过B端API还是直接向C端用户开放，用户体验口碑都是硬道理。当前ChatGPT没对中国用户开放，在国内市场，百度将获得先发优势。
对OpenAI和百度的产品均做过测评的艾媒咨询CEO兼首席分析师张毅表示，GPT系列大模型，包括GPT-4与文心一言本质上都是同一类产品，只是它们各自的数据覆盖范畴和数据模型的积累长短不一。从短期看，OpenAI的产品准备时间相对更加充足，智能程度暂时领先一些。但是对文心一言而言，能在这么短的时间内训练出这样的一个产品，也是非常了不起的。
同时，张毅也对百度做出更好产品更有信心，他的理由是，从人工智能、大数据、大模型的人才储备来看，中国会更有优势。
中央财经大学数字经济融合创新发展中心主任陈端则认为，与海外竞争对手相比，百度最大的优势是立足本土，构建了语言和文化层面理解的护城河。
作为中国公司研发的大语言模型产品，文心一言的中文理解能力备受关注。重要原因是，此前很多评论人士认为，ChatGPT的中文问答能力不如英文问答能力强。
李彦宏表示，作为扎根于中国市场的大语言模型，文心一言具备中文领域最先进的自然语言处理能力。在现场展示中，文心一言正确解释了成语“洛阳纸贵”的含义、“洛阳纸贵”对应的经济学理论，还用“洛阳纸贵”创作了一首藏头诗。
李彦宏称，文心一言的训练数据包括：万亿级网页数据，数十亿的搜索数据和图片数据，百亿级的语音日均调用数据，以及5500亿事实的知识图谱等，这让百度在中文语言的处理上能够独一无二。
受访专家也指出，由于汉语的特殊性，中国企业在研发大模型时面临的难度更大，但若突破了，也会在提供本土服务时，具备更大的优势。
法国里昂商学院人工智能与商业分析教授丁文璿日前对媒体指出，语言对话模型训练，需要让机器对文字产生理解，英语比中文稍微容易一些。丁文璿解释，中国人工智能技术所处理的中文语言，大多都是象形词，而英文是解释性的，相较而言词语也并非特别丰富。
此外，上海交通大学约翰·霍普克罗夫特计算机科学中心助理教授林洲汉认为，未来大语言模型大概率会往多模态、交互式的方向发展，进一步将视觉、语音、强化学习等领域的技术综合进来。李彦宏也表示：“多模态是生成式AI一个明确的发展趋势。未来，随着百度多模态统一大模型的能力增强，文心一言的多模态生成能力也会不断提升。”
在多模态生成方面，李彦宏展示了文心一言生成文本、图片、音频和视频的能力。文心一言在现场用四川话朗读了一段内容，并根据文本生成了一段视频。但李彦宏透露，文心一言的视频生成成本较高，现阶段还未对所有用户开放，未来会逐步接入。
李彦宏称，文心一言的训练数据包括：万亿级网页数据，数十亿的搜索数据和图片数据，百亿级的语音日均调用数据，以及5500亿事实的知识图谱等，这让百度在中文语言的处理上能够独一无二。
受访专家也指出，由于汉语的特殊性，中国企业在研发大模型时面临的难度更大，但若突破了，也会在提供本土服务时，具备更大的优势。
法国里昂商学院人工智能与商业分析教授丁文璿日前对媒体指出，语言对话模型训练，需要让机器对文字产生理解，英语比中文稍微容易一些。丁文璿解释，中国人工智能技术所处理的中文语言，大多都是象形词，而英文是解释性的，相较而言词语也并非特别丰富。
此外，上海交通大学约翰·霍普克罗夫特计算机科学中心助理教授林洲汉认为，未来大语言模型大概率会往多模态、交互式的方向发展，进一步将视觉、语音、强化学习等领域的技术综合进来。李彦宏也表示：“多模态是生成式AI一个明确的发展趋势。未来，随着百度多模态统一大模型的能力增强，文心一言的多模态生成能力也会不断提升。”
在多模态生成方面，李彦宏展示了文心一言生成文本、图片、音频和视频的能力。文心一言在现场用四川话朗读了一段内容，并根据文本生成了一段视频。但李彦宏透露，文心一言的视频生成成本较高，现阶段还未对所有用户开放，未来会逐步接入。
发布会前后，百度的股价经历了大落大起。3月16日，港股百度盘中股价跌幅一度扩大超10%，报120.1港元。截至收盘，百度股价跌幅为6.36%，报125.1港元。但百度股价在美股势头强劲，当日百度美股开盘低开高走，振幅超7%。截至收盘，报138.16美元，涨幅为3.8%。3月17日，百度港股表现强势，盘中一度大涨超15%。截至当日收盘，百度港股涨幅为13.67%，报142.2港元。
文心一言宣布开启邀请测试一小时内，排队申请文心一言企业版API调用服务测试的企业用户已达3万多家，申请产品测试网页多次被挤爆，百度智能云官网流量飙升百倍。
文心一言的市场热度持续飙升，资本市场也给予了价值重估。张毅认为，这也代表了公众对大语言模型/生成式AI “既期待，又担忧，然后是希望”的心情。
02谁都不能错过的科技革命
事实上，“真的ready了吗？”并不仅针对百度，也是伴随此轮“ChatGPT”热潮以来，公众普遍的疑问。
李彦宏观察到，从2021年开始，人工智能技术开始从“判别式”向“生成式”转变。
创新工场董事长兼CEO李开复3月14日在一场趋势分享会上表示，AI 2.0时代的第一个现象级应用，就是以GPT-4为代表的AIGC，又称生成式AI（Generative AI）。李开复表示，AI2.0 是绝对不能错过的一次革命，它将会是一个巨大的平台性机会，这个机会将比移动互联网大十倍。他还表示，AI 2.0也是中国在AI领域的第一次平台角逐机会。
受访专家普遍认为，此前全世界的AI企业都遇到了一个极大的问题：即使技术储备十分丰富，AI应用并没有给它们带来丰厚的收益。造成这一问题的原因在于，AI产品的应用主要集中在B端（企业用户）和G端（政府用户），AI产品在进入企业或机构时往往流程复杂，这在某种程度上会限制AI产品在市场上的快速扩张。
因此，张毅认为，AIGC的产品应用方向在C端更有可能产生巨大的商业机会。他分析说，在美国市场，此前C端市场被谷歌、亚马逊、Meta等企业抢占，让微软压力非常大，更需要一款产品来扳回一局。在中国市场，百度的优势和谷歌一样，都有强大的搜索引擎对数据的抓取能力，以及储存、整理、分析能力的基础。中国本身拥有十几亿人口的巨大市场，百度完全可以做得很优秀。
“百度和微软、谷歌本质上是两个不同市场的竞争，所以我相信文心一言以及系列产品也一定会跑出来。”张毅说。
李彦宏坚称，文心一言不是“中美科技对抗的工具”。但他也承认，ChatGPT 的成功，加快了百度推出该产品的进度。
百度CTO王海峰表示，人类进入AI时代，IT技术的技术栈可以分为四层：芯片层、框架层、模型层和应用层。百度是全球为数不多、在这四层进行全栈布局的人工智能公司，在各个层面都有领先业界的自研技术。例如，高端芯片昆仑芯、飞桨深度学习框架、文心预训练大模型以及搜索、智能云、自动驾驶、小度等应用。王海峰认为，百度全栈布局的优势在于，可以在技术栈的四层架构中，实现端到端优化，大幅提升效率。
文心一言与ChatGPT一样，都使用了SFT（模型微调）、RLHF（从人类反馈中进行强化学习）以及Prompt（提示）作为底层技术。此外，文心一言还采用了知识增强、检索增强和对话增强技术。王海峰表示，这三项是百度已有技术优势的再创新。
陈端认为，在当前技术创新的集成性越来越高的当下，全栈式布局的单一公司在内部技术研发统筹能力和后期商业化进行中的协同能力上具有比较优势。
信心很重要，但差距无法忽视。
在本月初的两会期间，中国科技部部长王志刚在回应ChatGPT相关的问题时，用足球打比方，指出中国还有很多工作要做。“踢足球都是盘带、射门，但是要做到梅西（足坛巨星利昂内尔·梅西）那么好也不容易。”
王志刚指出，中国在这方面也作了很多布局，在该领域的研究也进行了很多年，并且有一些
成果，“但目前要达到像 OpenAI 的效果可能还要拭目以待”他补充道。
王志刚说，ChatGPT出来以后，引起了大家的关注。实际从技术本身源头来讲，它叫做NLP、NLU，也就是自然语言处理和自然语言理解。ChatGPT之所以引起关注，在于它作为一个大模型，有效结合了大数据、大算力、强算法，计算方法有进步。同样一种原理，做得有区别。比如大家都能做出发动机，但质量是有不同的。
然而，无论是ChatGPT还是文心一言，其背后的大语言模型是核心竞争力。北京大学王选计算机研究所研究员赵东岩告诉财经E法，国内大模型在数据、训练方法和费用投入方面和OpenAI还有一定差距。
一位科技系统人士则对财经E法指出，客观而言，中美目前在该领域的基础研究成果差距较大。这些基础研究成果包含自然语言处理（NLP）、数据库、GPU产品，“美国切断GPU芯片（的供应），（中国的）算力就跟不上”。
大型算力的核心在于高性能GPU芯片。北京航空航天大学软件学院助理教授周号益告诉财经E法，在GPU芯片等计算硬件上，中国与国际的差距在十年左右，硬件水平会严重制约大语言模型以及科学计算类模型的发展。
周号益认为，在技术和模型上，中国的科技公司与OpenAI并没有代差，差距仅在五年以内，在一些较小的技术领域差距只有2-3年。在数据采集方面，以GPT-3大模型为例，其训练的语料中中文只占5%，中国科技企业对中文语料的积累具有一定优势，因此极有可能在中文领域实现突破。
03巨头下一步：构建生态
对于以ChatGPT为代表的大语言模型赛道如何实现盈利，是各方公认的难题（ChatGPT爆火的冷思考：盈利难题与治理挑战）。
开发出ChatGPT的OpenAI仍是一家亏损中的创业公司。而2023年1月，投资银行摩根士丹利（Morgan Stanley）的一份分析报告称，ChatGPT的一次回复成本大约是谷歌搜索查询平均成本的6倍-28倍。
但腾讯研究院高级研究员曹建峰和经纬创投前副总裁庄明浩都认为，ChatGPT能带来多少盈利，并不是OpenAI关注的重点，重点是基于它的模型能长出什么样的服务和应用，从而构建起一个生态系统。“ChatGPT的发展需要一个产业生态，比如它和微软相关应用的融合就是很好的思路。”曹建峰说。
当地时间3月15日，微软副总裁兼消费者首席营销官余瑟夫·梅迪发文表示，新版必应搜索引擎已经在 GPT-4 上运行。另据OpenAI披露，GPT-4是在微软Azure AI 超级计算机上进行训练的，并将基于Azure 的AI基础架构向世界各地的用户提供 GPT-4服务。
谷歌则宣布开放其大语言模型PaLM的API接口，并推出面向开发者的工具MakerSuite。通过PaLM API 接口，开发者们可以将PaLM用于各种应用程序的开发。MakerSuite则可以让开发者快速对自己的想法进行原型设计，并且随着时间的推移，该工具将具有用于快速工程、合成数据生成和自定义模型调整的功能。
微软迅速跟进。当地时间3月16日，微软宣布将把GPT-4接入Office全家桶。新功能名为“Microsoft 365 Copilot”。
李彦宏则在发布会上表示，文心一言定位于人工智能基座型的赋能平台，将助力金融、能源、媒体、政务等千行百业的智能化变革。
根据文心一言的邀请测试方案，3月16日起，首批用户可通过邀请测试码，在文心一言官网体验产品，后续将陆续开放给更多用户。此外，百度智能云即将面向企业客户开放文心一言API接口调用服务。该服务于3月16日起开放预约。
截至3月18日早11点，排队申请百度智能云文心一言企业版API调用服务器测试的企业用户增加到9万家，百度收到关于文心一言合作的咨询 6588条。
陈端认为，这一轮的竞争，不仅是商业主体的竞争，实际上也是关乎下一轮国家数字竞争力的竞争。所以，百度的当务之急不完全是技术层面的研发，也需要引领更多初创型企业、生态合作伙伴加盟生态阵营。
在陈端看来，中国在构建生态系统上具有优势。陈端指出，中国的移动互联网经过多年发展，应用层生态化的配套创新已经非常成熟。应用层的很多中小微创业团队，在过去配合移动互联生态做了大量的局部、垂类场景端的创新，把过去的这种模式以及底层基础设施从移动互联迁移到大模型领域依然适用。
04中小企业还有机会吗？
面对大语言模型的浪潮，中国企业该如何抓住机遇，避免风险？
在中国，布局ChatGPT的企业有两种类型：第一种是传统的互联网大公司，第二种是一些初创企业。
陈端认为，目前市场上的初创公司已经错过了布局大模型的初始创业阶段。陈端分析说，
重新打造生成式AI企业，跟时机、底层的生态支撑度，还有创始人自身的阅历、经验、视野、个人IP的自然调动能力都是息息相关的。此外，大模型在前期的投入，不管是算力还是其他的成本，以及时间窗口都很重要。
陈端表示，目前，百度有能力把自己的其他的产品与文心一言协同，就像微软把Office与GPT-4协同推出Copilot，而“创业者单纯去拼大模型却没有配套生态，这是很成问题的”。
张毅也认为，对于能够有资金、实力支撑的企业来讲，单独构建大模型产品可能会更受资本和创业者的青睐。但对于中小企业来讲，依托文心一言的开放平台去嫁接自己在细分领域的应用，也是一个不错的选择。
因为要做出大语言模型，需要长时间，以及巨额资金的投入。
OpenAI成功的背后，是微软多年来的巨额投入。美国时间2023年1月23日，微软宣布将对OpenAI进行为期数年、价值数以十亿计美元的投资。在2019年和2021年，微软曾向OpenAI两次投资。2019年的投资为10亿美元，而2021年的投资未公开金额。
AI公司“彩云科技”的创始人袁行远在接受36氪采访时指出，要想跑通一次100亿以上参数量的模型，至少要做到“千卡/月”这个级别，即：用1000张GPU卡，然后训练一个月。即使不用最先进的英伟达A100，按照一张GPU五万元的均价计算，1000张GPU意味着单月5000万的算力成本，这还没算上算法工程师的工资。
“无论是哪家公司，都不可能靠突击几个月就能做出这样的大语言模型。”李彦宏在发布会上表示，深度学习、自然语言处理，需要多年的坚持和积累，没法速成。大模型训练堪称暴力美学，需要有大算力、大数据和大模型，每一次训练任务都耗资巨大。
百度提供的数据显示，百度近十年累计研发投入超过 1000 亿元。2022 年百度核心研发费用 214.16 亿元，占百度核心收入比例达到 22.4%。但百度并未透露大模型研发在核心研发费用中的占比。
李彦宏在发布会上表示，百度对文心一言的定位，是一个通用的赋能平台，金融、能源、媒体、政务等千行百业，都可以基于这个平台来实现智能化变革，实现效率提升，创造巨大的商业价值。李彦宏认为，大模型时代将产生三大产业机会，分别为新型云计算公司、进行行业模型精调的公司和基于大模型底座进行应用开发的公司，即应用服务提供商。
李彦宏断言，对于大部分创业者和企业来说，真正的机会并不是从头开始做ChatGPT和文心一言这样的基础大模型，这很不现实，也不经济。基于通用大语言模型抢先开发重要的应用服务，这可能才是真正的机会。目前，基于文本生成、图像生成、音频生成、视频生成、数字人、3D等场景，已经涌现出很多创业明星公司，可能就是未来的新巨头。
“大模型、生成式AI最终的产品形态还不得而知，所以这条路注定是长跑，需要整个科技界在资本、研发、模式创新上密切、持续地跟跑。”张毅说。
李开复认为，AI2.0会最先应用在能容错的领域，而毫无疑问最大的应用领域现在是内容创造。每个领域都可以把原有的App重写一次，创造出更赚钱的商业模式，最终AI2.0的生成能力会把成本降的几乎到0。
