新华财经北京2月8日电（郭兴华）截至2月8日，A股市场ChatGPT概念板块在一周时间内，上涨超过20%，成为春节后资本市场最火爆的板块。这项源于美国的人工智能创新产品，为何会引爆我国的资本市场？伴随市场热情的高涨，在用户端ChatGPT也面临着“作业论文抄袭”“信息垃圾泛滥”“虚假信息传播”等负面指责。我们正在经历的是资本市场又一轮“泡沫”幻影的概念炒作，还是AI将全面改变社会面貌的临界点？

“隔空画饼”无人问与“嗷嗷待哺”排长队

对比互联网产业前几轮的资本市场泡沫逻辑，新的信息技术出现引发了市场对商业模式创新的极大期待，在滚雪球的财富效应下，资本市场的价值发现功能逐渐转变为资本狂热。这一切的出发点都是基于对未来市场需求的预判，也就是基于对未来市场大饼的美味想象。而当新技术出现没能开辟新的市场需求，或者说对市场需求理解有偏差，即便技术成熟也没有抢占预期的市场份额时，泡沫就出现了。

AI概念在资本市场上也同样经历了起起伏伏，在2019年中国市场上AI投资进入低谷。赛迪顾问数据显示，2017年、2018年人工智能投资数量分别为619件、651件，而2019年这一数据骤降至331件。创新工场董事长兼CEO李开复在2020年曾表示，“有三个AI专家就能估值7亿、靠AI概念忽悠投资人的时代已经过去了。”此后，市场更加看重AI落地场景的市场价值，AI技术的发展更加偏向专用化和项目化，AI逐渐沦为成熟产业的一个插件和配角。

直到ChatGPT横空出世，供不应求。据报道，ChatGPT为人工智能公司OpenAI于2022年11月推出的聊天机器人，上线短短5天，注册用户数就超过100万（Facebook积累同样数量的用户花了10个月）；上线两个月后，用户破亿，打破了Twitter保持的9个月纪录，成为史上增长最快的消费者应用。经笔者亲自测试，目前OpenAI已经暂停了来自中国的新用户注册，部分账号经过开发者包装后，在国内市场租售二级账号，包月30元、50元甚至更高，还不支持多轮对话，并且对答案返回字数有限制。某宝上也有大量ChatGPT账号和镜像账号服务产品售卖，部分产品月销过万。

这次资本市场的想象力落在了现实后面，巨量的市场需求在推动供给侧和资本侧务必要有所动作了。瑞银发布报告感叹道，在过去20年里，根本找不到像ChatGPT这样能够快速累积用户的应用程序。

“聊天模式”降低AI门槛，“通用技术”雏形显现

ChatGPT的使用方式就如同使用社交软件与朋友聊天，不需要具备任何特殊的信息技术操作技能。Chat表示这是一款能够分析、处理、生成自然语言的人工智能模型，其中GPT是Generative Pre-trained Transformer（生成型预训练变换模型）的缩写。预训练，表示这款人工智能吃掉的数据是提前准备好的，并没有实时联网，因此在回答近期发生的事情时，会常常给出错误的回答。

与一般的AI产品结构差不多，ChatGPT也主要分为模型和训练数据两部分。根据资料显示，GPT的底层模型是基于谷歌公司2017年开发的Transformer模型，也就是字母“T”代表的意思。与一般的神经网络模型不同，T模型可以非常有效地进行并行化操作，这就意味着T模型具有良好的扩展性，如果具备巨大且高质量数据集，将可以训练出超大模型。

每一代GPT模型的复杂度都呈现了指数型的增长。据披露，GPT模型发布了4个版本，2018年6月发布的GPT-1具有12层Transformer，模型参数数量为1.17亿，预训练数据量约5G；2019年2月的GPT-2具有48层，参数量为15亿，数据量约40G；2020年5月的GPT-3具有96层，参数量为1750亿，数据量约45T。2022年11月最新发布的ChatGPT还尚未公布相关数据，估计调用的算力和存储规模将会更大。

目前大量自媒体和网友晒出了ChatGPT的各种用途。第一项做作业，调查显示，截至2023年1月，美国89%的大学生在用ChatGPT做作业。第二项考试，美国SAT和ACT都能拿到不错的分数。第三项辅助程序员Debug，表现居然超过了专业的查找编程错误的软件。此外，写代码、写诗、写歌、写段子、辅助设计、撰写固定套路的文案等等，被不少粉丝称为“万能个人助理”。T模型最初的设计目标就是自动翻译，因此GPT在多种语言环境下都有不错的表现。

通过新华财经的梳理和对比，GPT在以下商业场景都可以取得降本增效的不俗表现。写作助手，辅助列提纲、写内容、拓展思路。程序员助手，写代码、查缺补漏。AI客服，包括专业技术客服，可以提供更接近真人的问答服务。AI电话推销，更高效的沟通效率，筛选目标客户。问题排查，辅助现场维修施工人员确认故障原因。与绘图AI结合，还可以提供辅助绘图的输出能力。

“负面效应”可控，“降本扩容”将激活周边业态

ChatGPT遭到了投诉主要分为两个方面，“信息垃圾”和“能力限制”。“信息垃圾”的不良影响包括，AI作业、AI论文之类的学术欺诈和同质化的AI内容充斥网络带来的信息迷雾。此类问题目前已经迅速得到了回应，目前已经有成熟的工具可以用来检测一段文本是否由AI生成，类似学术论文的查重功能，不少博客网站和学术期刊已经禁止刊发AI自动生成的文章了。

针对能力限制的投诉主要包括，回答中出现了事实性错误，输出了偏见或歧视性的内容，或者对2021年以后发生的事情不了解。这些问题可以借助模型层级、参数的调整，以及借助与搜索引擎技术的结合，来给出更完美的答案。GPT经过与亿万网友的互动迭代进化后，随着投入进一步加大，这些问题都将逐步得到解决。

ChatGPT让业界意识到通用AI技术已经突破了大规模商用的临界点，资源迅速向AI赛道集聚，上下游产业都将获利。北美时间2月6日（周一），谷歌母公司宣布当天将开始内测竞品BARD，预计几周后面向公众开放。北京时间2月7日（周二），百度公司也宣布类似产品“文心一言”预计3月份完成内测并正式上线。北美时间2月7日（周二），微软发布了新版搜索引擎，采用了OpenAI的最新技术，技术上相比ChatGPT更为先进。

除了独立研发外，对AI相关项目的投资力度也在加大。英国《金融时报》2月3日报道，谷歌已向人工智能初创公司Anthropic投资了近4亿美元，后者正在研发测试ChatGPT的竞争产品。微软宣布扩大同OpenAI的合作，将向OpenAI投资数十亿美元。《华尔街日报》报道称，脸书母公司Meta也计划2023年在数据中心上额外投入40亿至50亿美元，全部用于人工智能。数据显示，亚马逊部署的机器人数量正在快速增加，每天增量达到1000个左右。

对于ChatGPT热潮带来的投资机遇，机构普遍认为，2023年有望成为AIGC发展大年，ChatGPT将为计算机基础设施、算力等上游技术、代码机器人等下游带来巨大需求。此外，除了NLP模型涉及的硬件资源投资将增长，类似百度知道、知乎的高质量可用于训练的数据集的价值也将凸显。

传媒、电商、影视、娱乐等多项数字化程度高、内容需求丰富的行业也将取得更大的发展。数字经济学家陈晓华认为，AIGC未来将成为互联网乃至元宇宙重要内容生产基础设施。此外，在相对专业的领域，搜索引擎、客服回复信息的瑕疵可能导致法律风险，针对AIGC纠纷相关法律咨询和服务的需求也将增加。陈晓华指出，AI生产内容是否侵权很难进行判定，当前国家层面的AI立法正处于预研究阶段，如何在国内进行技术落地的初期同时保证合规是目前AIGC发展的一个难点。（郭兴华，系中国经济信息社区块链首席分析师）

编辑：王春霞

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