从去年ChatGPT发布开始，到微软将其融合到Bing搜索，再到GPT-4火速上线，关于ChatGPT的故事，在这几个月的火爆程度简直令人难以置信。来自全球各界的关注与讨论，让科技产业出现了多年未有的全球性盛况。无论其中有多少“虚火”，必须承认ChatGPT为相对低迷的科技领域注入了一针强心剂，重新激活了资本、舆论与社会层面对核心科技的关注。

但在无数关于ChatGPT的讨论中，我们也可以看到一些“非理性”的成分。比如有人“恨铁不成钢”，质疑为什么新一轮AI创新又是外国公司主导，也有人将ChatGPT和OpenAI过度神话，甚至贬低中国AI产业的付出与成绩，更有人盲目看衰甚至阴谋论ChatGPT，认为中国不必要跟风AI技术。

就像啤酒注定要有泡沫，这些讨论似乎也是新技术诞生时的必备附属品。中国AI技术已经发展多年，在中国科技企业面向AI领域取得广泛成就的前提下，我们如今似乎有底气，也应该更加理性地看待ChatGPT带来的一切。

不需要紧张，不必盲目忌讳，更不需要为之焦虑。

正视机会，认清底蕴，着眼未来，或许才是此刻面对ChatGPT的正确态度。

机会

坦然正视ChatGPT的一切

体验过ChatGPT的朋友必然都有一个共识，它的出现将对话式AI与NLP技术带到了新的高度，在众多领域与产品中，都具备毫无疑问的革命性意义。尤其到GPT-4这一代，新的“智能涌现”效果拔群，并且在推理、识图等方面将生成式AI与大语言模型带到了新的高度。从GPT技术与搜索、办公软件的结合中，已经能够证明ChatGPT是一项能够广泛覆盖科技领域的新机会。无论在消费者端还是企业应用中，它都展现了AI技术带来的全新可能性，我们不必否认这个机会。

但伴随着很多投资者、企业家对这项技术“过度热情”的赞美，我们显然也会夸大对ChatGPT的认可程度。首先来看，就像所有科技风口一样，ChatGPT的爆火有资本炒作、舆论跟风的必然性。有媒体认为，ChatGPT仅仅在3月份当中已经带来了达到千亿美元规模的市场行为，其中难免存在一定程度的水分。疯狂涌入ChatGPT风口的创业者和资本、人才会在一个周期后带来一地鸡毛的市场乱想，就像不久之前各界热捧元宇宙，但很多科技大厂在今年已经悄然撤销了对元宇宙的投资。

而具体到ChatGPT本身，会发现其本身具有几个方面的问题：

1.能力依旧有限制，会出于模型泛化性的技术逻辑，大量生成很多无意义的废话。在专业领域，ChatGPT会暴露出很多问题，比如会把纳兰性德说成明代文学家，会回答错基本的物理、化学公式。即使到GPT-4这一代，依旧有很多小学奥数题、中学文科试题是AI无法回答正确的。

2.模型的订制化和可能性不足，虽然目前OpenAI启动了一系列面向开发者的插件赋能，但ChatGPT目前还难以形成聚焦某一领域知识、需求的行业向产品。

3.商业路径不清晰，在价值形成与商业出口等方面还需加强，除了将ChatGPT与办公、搜索等应用结合外，它的进一步商业可能性与应用开发逻辑还有待探索。

正视ChatGPT的优点与缺点，是我们把握这个机会的开始，而必须看到的是，中国AI产业面对ChatGPT，并没有难以跨越的难关，反而却有着能够弥补其不足的优势。

底蕴

中国AI已做好准备

ChatGPT的本质，是GPT-3预训练大模型的升级加强版与开放体验接口。自2018年预训练大模型成为深度学习新的风潮后，中国AI极速跟进了这个领域。几年以来，预训练大模型所需的基础设施，包括AI算力体系、数据集、算子库、深度学习开发框架、AI开发工具、基础模型等一系列基础设施，中国都已经具备。于是我们能够看到，3月份百度的文心一言已经正式发布。

我们第一时间尝试了文心一言的效果，可以看到在知识增强和检索增强等百度专属的技术能力加持下，其很多方面的表现是可与ChatGPT媲美的。

更为关键的是，就像OpenAI、DeepMind、谷歌、Meta、微软在探索各自的大模型应用，中国AI产业也在探索差异化的预训练大模型应用。

比如说百度文心大模型，在知识增强等领域探索了大模型的技术差异化，通过知识增强技术与深度学习方法结合，模型效果更好，训练部署效率更高，并且让模型拥有更强的可解释性。此外，腾讯混元大模型、阿里“通义”大模型、国家队中科院自动化研究所“紫东·太初”、智源研究院悟道系列大模型等，让我们看到了中国在大模型领域的多元布局。

除了体系丰富之外，各个厂商也探索了多种多样，且具有中国特色的大模型应用体系。比如百度文心一言，第一时间与百度的搜索、信息流等应用进行了融合；阿里也透露将生成式AI技术与钉钉进行紧密结合，落地在云钉一体的战略当中。

总体而言，在多模态、知识增强等技术领域，中国AI都有着自己的底蕴。

认清我们的底蕴与优势，再来看ChatGPT的机会，会发现别是一风景。

未来

向行业的长跑才刚刚开始

ChatGPT带来的价值，绝不仅仅是一款对话应用，或者是NLP大模型的训练与部署，就像2016-17年AlphaGO的爆火，最终带来了全球对AI产业链的关注与投入，最终在各个领域推动了产业智能化、社会智能化。

AI，从来都是一场长跑比赛，争的不是一时的风头与流量，而是在长时间与广袤的产业空间中，如何让新技术带来价值。

在ChatGPT带来的新风潮下，我们注定会看到概念炒作与盲目投资，看到一地鸡毛。这些是必然经历的，但最终的重点，还是用AI解放生产力，释放产业价值。

互联网诞生于欧洲原子能研究中心，但最终在中国完成了“互联网+”的经济奇迹；苹果打造了iPhone，但最终中国厂商让全世界用上了智能手机。ChatGPT确实也不诞生于中国，但ChatGPT仅仅是通用型的AI技术产品，它要落地到行业当中，才能真正地发挥作用，促进社会生产力的大爆发——而让AI走向行业，融入产业，却是中国企业所擅长的。

比如说，很多人会好奇为什么华为没有入局ChatGPT的浪潮。这个问题背后有一个核心逻辑，就是华为与互联网企业在业务布局与商业逻辑上有区别，这一区别也自然而然体现在AI技术的积累与应用上。事实上，华为有非常雄厚的大模型技术积累，可以说是中国做大模型探索的第一梯队。早在2021年，华为云就发布了盘古系列大模型。此后，华为云一直在行业与产业的大模型融合方向上发力，在电力巡检、金融风险识别、矿山安全保障、气象预报、药物研发等领域实现了大模型落地。所以，即便华为在攻坚生成式AI技术，也必然会聚焦toB赛道，与行业、产业需求进行紧密结合，而非我们一般意义上认为的类ChatGPT应用——这也与华为云坚持的“AI for Industries”一脉相承。

3月31日，在博鳌亚洲论坛期间，华为云人工智能领域首席科学家、国际欧亚科学院院士、IEEE Fellow田奇出席了“人工智能赋能美好生活”主题分享环节，他认为：“AI for industries将成为人工智能新的爆发点。AI奇点来临，人工智能将极大地促进人类生产效率的提升，应用场景也将从热门的互联网场景扩大深入到各行各业，带领人类进入智能世界。就像电力的发明一样，如果只是作为照明来使用，并不能极大推动人类生产力的进步，只有进入了千行百业的生产系统，才会推动整个社会的生产效率提升。”

这段话既阐述了AI技术真正焕发价值的方向，也展现了中国AI的优势所在，是让AI走向行业，让AI融入产业。以华为云为例，自成立之初就开始探索深度学习模型的基础技术、AI开发工具，并将其于云计算产业进行紧密结合。在第二阶段，华为云开始推动AI技术于行业Know-How结合，为行业AI打造基础设施。基于盘古大模型的通用能力，打造了盘古气象大模型、盘古矿山大模型、盘古电力大模型、盘古药物分子大模型等。

在第二阶段的基础上，华为云还推动了大模型与行业具体任务结合，将大模型价值带到行业生产核心系统。比如基于盘古电力大模型，针对无人机电力巡检细分场景推出了盘古电力巡检大模型，解决了无人机智能巡检系统中的小样本学习、主动学习、增量学习等问题。

在海洋、医药、气象等大量领域，都可以看到华为云这样的中国科技企业，是如何将大模型的价值带到行业当中，塑造为真正的生产力。坚持践行AI for Industries，走向行业生产系统，在各个行业领域找到“抓手”，加速千行百业智能升级，进而推动AI走向大众生活，这个思路已经成为了华为云长期践行的发展战略。

面对ChatGPT的最关键态度，是我们要看到未来，看到中国AI始终走在正确的道路上。ChatGPT会成为这条路上新的推动力，但却不可能改变这条路本身，不可能改变中国AI的整体节奏与步伐。

正视他人所长，快速学习，跟紧机会毫无疑问是正确的，同时发挥自身优势，坚定完成AI技术向行业的长跑，更是中国AI的正道。在未来，我们也可以期待华为云升级盘古大模型，期待盘古大模型在通用对话能力外，有更多面向行业的全新能力升级。就让我们理性保留和把握这份期待，去拥抱中国产业智能化的万物生长，去推动中国AI核心技术的步步为营。

他强由他强，明月照大江。

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