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人工智能AI

ChatGPT来了,你焦虑吗?

1987web2023-02-11人工智能AI194

来源:很帅的投资客 shuai_investor

作者:很帅的狐狸

大家好,我是很帅的分析师

视金钱如路虎的章闰土

今天我准备来聊聊

ChatGPT

去年底上线的ChatGPT最近可真是爆火,身边不少人都在讨论它。

资本市场上也没少上演「沾ChatGPT就涨」的剧情。

「美版今日头条」BuzzFeed 在宣布未来会用ChatGPT帮助创作内容之后,股价2天直接暴涨超过300%。

百度宣布完自己的ChatGPT布局进程之后,股价也欢快地拉升——

截图/财联社

ChatGPT...这到底是个什么玩意儿?凭啥在资本市场产生这么强的效应?

这篇就来回答下面的问题——

  • ChatGPT到底是个啥?

  • 为什么最近会火起来?

  • 有哪些投资机会呢?

ChatGPT是OpenAI(马斯克等硅谷大佬们共同创立的人工智能公司,最开始是非营利组织)研发的对话式AI机器人

这个小机器人在去年11月正式上线,发布5天内就拥有了超过100万的用户。

这还没完,正所谓没有对比就没有伤害。

ChatGPT推出两个月,月活用户就突破了1亿;直接破了之前TikTok9个月(月活用户突破1亿)的纪录。

这用户增速快得,真是令人发指。

ChatGPT作为AI机器人,可以看成是AI学习的阶段性成果展示

AI也就是人工智能,属于计算机科学的一个分支。

这个分支出生的使命,基本就是试图在一件事情上做到极致,那就是——

随着AI学习的深入,埋头学到ChatGPT这一代,功能还挺强大的,可以做不少事情。

比如回答问题、写代码、写论文、写歌、续写小说等等,甚至会质疑不正确的假设和拒绝不合理的需求,非常类人了

截图/网络

能达到这种类学霸的效果,ChatGPT是咋培养的呢?

答案是,让ChatGPT成为「优秀做题家」

大概的流程就是——先做做客观题,做着做着它就学会了组装文字、生成文本;然后带它做主观题,让它懂得人类更喜欢的表达文本;最后让它自己出题自己做,做完校对答案,这样它就掌握了举一反三的学习方法,形成知识体系。

截图/网络

当然了,目前也不完美,ChatGPT还有些小毛病

会出现剽窃原创、胡言乱语(比如正确和错误的知识点混着讲)、标点和术语错误、数据不能实时更新等令人尴尬的情况;有时它也喜欢突然来个没头没尾的free style,问题问太多了它可能还会去自闭一下。

而且像ChatGPT这种学习人的玩意儿,要成长就得投喂大量的数据和算力;要喂到它长大,这成本可不是一般的高。

拿和ChatGPT有相似功能的传统搜索引擎来对比——

根据测算,ChatGPT生成一条信息的成本约1.3美分,是目前传统搜索引擎的3~4倍

对于一个主攻科技提高生产力的东西,聊天式的用户体验是个亮点,但最终还是需要它足够精准+在成本上形成优势,才算取得了颠覆性成功。

所以,虽然看到有评价说「ChatGPT之于AI产业,就像是iPhone 4的诞生之于移动互联网」;然后顺带唱衰谷歌等搜索引擎,觉得他们会成为新时代第一个被抛弃的东西。

但我想大概率不会这么快就颠覆格局

不过,大趋势确实放在这里,不着急是不可能的。

如果ChatGPT之后可以智能到吸走搜索引擎市场的大部分流量,那么对于广告营收(主要来源于巨大流量)占比高达78%(2022Q4数据)的Alphabet(谷歌母公司)来说,肯定是个不小的冲击。

于是我们看到除了微软,谷歌、Meta、腾讯、阿里、字节等其实都已经有相关的赛道布局了,生意场嘛,大家都得下场玩一把的。

有意思的是,从咱们国内数据来看,去年底ChatGPT刚上线时的讨论热度,远远比不上最近

截图/微信指数:chatgpt

那么问题就来了——

首先,去年没大火一把,应该有去年底我们刚刚放开疫情管控的原因。

正好赶上了和新冠病毒斗争+春节即将到来两件大事,注意力都被吸引走了。

春节之后,不仅疫情过去了,春节期间ChatGPT还成了科技行业关注焦点;叠加《流浪地球2》点燃人们的科幻热情,沉寂的话题终于被打开。

春节后ChatGPT的爆火我们可以从微软来聊起。

微软它...给OpenAI打钱了!

咱们还在过春节的时候(1月23日),微软公司发了个小声明。

不过这钱呢也不是白打的——

微软的目的是希望用钱加速AI的技术突破,然后推进ChatGPT商业化,要把ChatGPT整合进自家的Bing搜索引擎、Office全家桶、Azure云服务、Teams聊天程序等一系列产品里。

微软的消息面可以让我们窥视这里的冰山一角——AI领域里取得小成果的赛道,赢得了资本的押注

这背后若隐若现的信息点其实是,AI似乎是要狠狠地商业化一波了,所以才在资本市场上引爆,进而带动各种媒体宣传

AI分为决策式AI生成式AI——

决策式AI是根据已有的数据进行分析、判断、预测,2016年之后就已经有大规模应用。

咱们比较熟悉的有自动驾驶判断路况、算法推荐大家爱看的视频等。

生成式AI则是学习归纳已有数据,然后举一反三地进行新的创造,生成全新的内容,可以用来解决问题。

ChatGPT就属于生成式AI在「内容创作领域」的应用

这种在内容创作领域里的应用被叫做AIGC(AI Generated Content,人工智能自动生成内容),也就是利用AI技术去学习文本、音频等,然后初步生成一些内容,可以协助人类创作,降低创作壁垒

AIGC有文本、音频、图像、视频、游戏等多个应用场景,ChatGPT主攻的是文本生成场景

这样来看,AIGC的野心其实在于构建一个人人都能创作文字、视频、游戏的社会

参考沙利文的预测,生成式AI去年已经来到了它的爆发点。

对应地,去年下半年,红杉资本、高瓴资本、联想创投等明星投资机构大手笔地砸钱,把2022砸成了AIGC的元年。

这波爆火背后的商业化,咱可以从下面两个角度来拆解:

1. 流量:亲民式交互引爆流量池

ChatGPT蹿红,成了史上用户增速最快的消费级应用程序,「亲民」的程度可见一斑。

这样式儿的亲民,某种程度上意味着生成式AI应用的突破,一个巨大的变现流量池子近在眼前。

我们结合ChatGPT「利用AI,辅助人类驯服AI」的特点,还可以发现一个漂亮的循环——

这就像微信一样,一旦导入流量,且有能力提高用户粘性的话;这可就是个天然的滚动增长流量池。

这种情况下,谁不想押注有能力成为「微信」的ChatGPT,ChatGPT的小毛病后面慢慢迭代不香吗?

再加上亲民本身也就带动了话题的爆火,门槛低谁都能玩儿嘛。

但是想要在资本市场真正地引爆,光有流量明显不够

还得有赚钱的钩子,把资金给钓出来——

2. 付费:直接付费触发新的盈利点

以前AI更多是作为智慧城市、安防等大项目里的一个技术模块,是一个成本项;现在商业化变现加快了,人们愿意直接为AI技术付费,可以直接转化为收入,也就提供了更多潜在的盈利点

2月1日,OpenAI就宣布,准备试点ChatGPT付费订阅版ChatGPT Plus,每个月收费是20美元。

您瞧瞧,变现盈利的手段已经浮现;如果我们把ChatGPT对标为高端版的搜索引擎的话,这种订阅付费和之前免费搜索插播广告的商业模式也已经有了较大的不同。

不过,C端醉翁之意在于点燃流量池,B端更高的稳定留存意愿,可以更好地提高转化率和复购率

截图/财联社

为什么B端可以有更高的留存呢?

因为企业们对成本的控制意愿更强,可以用员工的工资来补贴AI付费,就像重新雇佣了一个更高效且便宜的员工。

C端没有啥「控制成本」的场景,更多是用来提高效率(顶多减少时间成本);一旦客单价太高,就容易失去支付意愿。

比如,2018年路透社启用了一款AI新闻撰稿工具Lynx Lnsight Service,就做到了把数据挖掘等机器更擅长的工作分给机器去做,员工主要负责把握整体方向和提出问题。

一旦有了成本削减的依赖路径,复购率可不就稳了吗......

这样整体来看,流量、转化率、客单价、复购率,都有了一定的商业化落地前景啊。

那么问题又来了——

参考Gartner的数据,2024~2027年生成式AI有机会进入生产成熟期,发展和应用的潜力是巨大的。

确实可以保持跟踪,这毕竟是我们未来迈向「虚拟现实」(用户体验分不清虚拟和现实)的重要一步。

具体投资机会可以从AI的产业链里来挖掘——

1. 上游:基础层

目前生成式AI市场产业价值,最终大部分会流向上游的基础设施

参考美国投资机构Andreessen Horowitz的数据,下游的应用程序公司平均需要把20%~40%的年收入支付给云厂商/第三方模型提供商;模型提供商也得把自己约50%的收入付给云基础设施。

可以关注相关的云厂商、芯片硬件厂商、数据标注/采集/清洗等

如果考虑到国际对中国技术的封锁,摆脱制程工艺限制的光子AI芯片或许也是个值得关注的思路。

2. 中游:技术层

可以跟踪这里头的算法模型的商业化路径,关注国内有大语言模型的AI头部/互联网头部企业

毕竟他们有机会实现技术突破,推出类似ChatGPT的产品,获取增量收入

目前以Open AI等为代表搞的预训练模型,是可以很好连接上下游的重要环节

不过,模型公司们计划的变现方式,主要是跟下游的头部应用商收钱。

现在不少模型公司还是没有商业化的早期新兴公司,随着下游更多杀手级应用出现,下游会不会考虑自建模型?下游有没有创新需求需要满足?

这些就是模型公司未来兑现盈利的时候,需要解答的问题了。

类似这回的ChatGPT的做法,MaaS(模型即服务)或许是一个不错的思路

3. 下游:应用层

关注可以辅助实现降本增效的内容性行业,比如游戏、影视、办公软件、教育等等。

从国际情况来看,生成式AI的下游应用开发商们,依赖的是类似的基础模型,导致产品间同质化明显。

既不会形成技术壁垒,对用户的留存度也比较低。

所以能不能有创新、个性化的应用设计来留住客户,还是挺重要的。

目前咱们国内应用层独角兽还没爆发出来,可以先研究然后蹲一波。

对了,这里还得多提醒大家一句,避免追高,避免追高。

现在的市场总给人一种,「更多资金追逐更少机会」的感觉;一个投资机会出来大家都恨不得快点把这个机会买没...

如果觉得相关板块/股票已经超出自己认知的估值范围了,这种情况不如先去关注这段时间被市场过度冷落的板块

一般来说,资金围猎完一波热点没有新方向之后,会喜欢回过头去找当初过分冷落的板块。

我想ChatGPT这波爆火多少还携带着一些「人们感到焦虑」的因素。

随着人工智能越来越像人,机器取代人类等赛博朋克式的话题,最终免不了要摆上台面。

虽然现在ChatGPT看起来距离完全取代人类还差得远,但是毕竟它还小嘛,用一个词「蚕食」来形容或许比较准确。

就像越南承接中国未来的产业转移,虽然不会立刻取代,但是慢慢吃掉份额确实已经有趋势了。

既然在追求无限发展的今天,我们不可能也不会停止这个科技进步的进程,那么我们如何讨论人类作为种群/社群的未来呢?

是实现解放生产力人人欢乐的桃花源社会?还是像《黑客帝国》的场景那样,人类的最终价值就是给AI提供生物能?

或者说,今天我们干脆拒绝讨论,大家一起进入集体盲目的拒绝状态里,娱乐至死呢?

我们好像如约地看见AI的进步,但是人类社会的这些个问题啊,却没有特别好的答案。

所以,我决定只抛出问题好了,让我康康有没有有意思的答案,评论区见。

照例一张图总结一下——

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「Greed is good.」

「很帅的投资客」的所有内容皆仅以传递知识与金融教育为目的,不构成任何投资建议。一切请以最新文章为准。

⚠️ 风险提示:算力成本增长过快;技术进展不及预期。

本文分析师/章闰土

图片与编辑/狐狸,小杨,小伙几,章闰土

Icon/freepik from flaticon

主创/肖璟,@狐狸君raphael,曾供职于麦肯锡金融机构组,也在 Google 和 VC 打过杂。华尔街见闻、36氪、新浪财经、南方周末、Linkedin等媒体专栏作者,著有畅销书《风口上的猪》《无现金时代》。

?参考资料/

《【中信建投计算机】推荐关注春节期间ChatGPT事件催化》《百度类ChatGPT产品将在3月完成内测 业内人士:谨慎乐观》《「中睿视点」浅谈人工智能—ChatGPT》《微软百度齐带货!ChatGPT成AI圈顶流 商业化变现已触手可及》《加码豪赌人工智能!微软官宣向大火的OpenAI追加数十亿投资》《人工智能专题报告:生成式AI,人工智能新范式,重新定义生产力》《ChatGPT掀全球资本狂潮:它制造的泡沫,和惊艳一样多》《ChatGPT狂飙,从代写论文到拉升A股》《实测:神乎其神的ChatGPT能否取代新闻工作者?》《红杉资本:生成式AI 一个创造性的新世界》《ChatGPT概念飙升8%,黑客帝国预言渐近?》《每一次市场的风格变化,就是一次财富的重新洗牌》《国君每日一图 | ChatGPT商业落地迅速,助力AI应用场景大幅延展》《国泰君安:从ChatGPT到数字人 人工智能进入加速商业化阶段》《AIGC的商业化之路展望》《AIGC的思考——不只是技术》《定制版ChatGPT要来了?消息人士:微软今年晚些时候发布》《【华西证券】通信行业:数字经济专题报告之十三:生成式AI引发热议,相关产业链视野梳理》《起底换道超车的光子人工智能芯片》《人工智能行业专题报告:模型即服务》《金•热点|推出仅两个月的ChatGPT凭什么那么火?》《半导体专题 | 近期大火的ChatGPT,背后隐藏了什么讯息?》《中金 | AI十年展望(五):从ChatGPT到通用智能,新长征上的新变化》《全球人工智能市场规模,2016-2025E》《ChatGPT真的听懂了你的话吗?它真的能代替你工作吗?》

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