AL123 人文社科会员免费专区文学 2025-07-14

ChatGPT：读懂AI爆发背后的技术与产业逻辑_项立刚；刘欣；项天舒_AZW3_MOBI_EPUB_PDF_电子书（无页码）_项立刚；刘欣；项天舒

内容节选

04ChatGPT潜在的产业化方向 ——以“降本增效”为内核企业服务带动ICT产业投资增长 ChatGPT火了，蹭热点大军也紧跟而来。在国内社交媒体上，你可以搜索到一大批新鲜出炉的ChatGPT类应用，它们的图标与ChatGPT神似，只是底色和配色有所区别，对于不太熟悉的用户，足能以假乱真（如图4–1所示）。据媒体报道，一些打着ChatGPT旗号的产品以先使用再收费的方式，不断收割“韭菜”。以“ChatGPT在线”为例，用户在免费试用四次后，需要充值才能继续使用。充值费用分别为9.99元/20次、99.99元/1300次、199.99元/3000次。“GPT深蓝”则设置了月度会员199元、季度会员399元、年度会员999元三档收费标准，甚至有的产品以“看一次接近半分钟的广能告对话一次”的形式运营。图4-1 国内社交媒体上的ChatGPT类应用如此积极的商业模式探索，可比正版ChatGPT超前多了。 2023年1月，ChatGPT用户数量突破一亿后，OpenAI公司面临巨大的成本压力，开始通过商业化探索逐步对公众开放，第一步就是测试付费订阅服务ChatGPT Plus，用户可以以每月20美元的价格享受高峰时段免排队、快速响应及优先获得新功能和改进等增值服务。根据科技网站Windows Central对ChatGPT用户的调查结果，54.4%的用户表示不会为ChatGPT支付任何费用，12.53%的用户表示他们愿意月付，仅有4%的用户表示愿意为每一次使用付费。看起来，ChatGPT的变现能力并不乐观。业界认为，ChatGPT的正确道路应该是与搜索类、办公类产品进行合作（如植入微软公司的Bing搜索、Office套件）来提高效率，助力信息处理，从而带动产品的市场占有率提升，才能发挥更大的商业价值，从而实现微软公司所认为的“搜索引擎变革”。较为理想的状态是，通过搜索引擎等工具的升级，可以提升员工的工作效率，减少事务性工作的处理时间，让整体工作节奏变快，最终增加人均产值。但这并不确定，因为企业经营效率的降低并不仅仅是由工具引起的，规模扩张所带来的机制僵化往往难辞其咎。假如企业不能与时俱进，通过充分有效的培训促使员工掌握新技能，并优化管理举措来激励那些率先掌握工具而创造价值的优秀员工，甚至配合相应考核指标的合理调整，恐怕很难避免工具革命成为一场“温水煮青蛙”的表演，到时新工具最大的作用就是方便员工更聪明、更隐蔽地“摸鱼”了。参考同类产品的实践经验和用户场景，未来AI引擎对信息产业的价值驱动将呈现两个方向。第一个方向是，将与工具服务商的产品或服务加速整合，即聚焦优势的专业化领域，如计算机编程。 ChatGPT的基因使它天生就是人和计算机之间的优秀“翻译”，它熟练掌握多种机器语言，特别是精通Java、Python和C语言等常用计算机语言，不仅能够帮助程序员生成一些格式化的代码，还能不断学习新的编程技巧及创意，为那些高强度工作的程序员承担一定的工作量，并提供更多可参考的样例。在它的引导下，程序员的重点将更聚焦于需求的发现、分解及描述，以及最终代码的筛选、审核、优化。在这种协同的工作模式下，ChatGPT最终很可能演变为一个强大无比的开源工具，或者干脆由其某个接口产品来实现这一进化。对于此类精准客群，每月20美元的收费标准并不算高。类似的领域还有已经被上一代人工智能努力探索过的翻译，以及被搜索工具搅局过的策划、文档撰写等功能。如果仅仅使用ChatGPT来娱乐或消费，人们的付费动力是不足的；但如果它和你的工作有关，关系到你赖以生存的职业，你当然更渴望借助它来获得稳定的保障。付费用户中会有相当一部分属于这类专业人士。第二个方向是，超强算力所带动的基础硬件提升。如果没有强大的AI芯片提供算力基础，就不会有ChatGPT的出色表现。新一轮投资竞赛，也将围绕它的成长进化而展开。最核心的领域就是与AI相关的服务器和芯片。太平洋、民生等多家证券公司在近期发表的观点认为，ChatGPT用户数快速增长，引领AI发展浪潮，背后所需的算力相关行业发展已经是大势所趋，AI服务器、AI芯片等领域将迎来重要的发展机遇。招商证券则预测，ChatGPT未来三年或将拉动千亿级ICT硬件投资需求。事实上，与AI相关的服务器和芯片近年来一直呈上升趋势。据IDC发布的《中国加速计算市场（2021年下半年）跟踪报告》数据显示，我国2021年全年AI服务器市场规模达350.3亿元，同比增长68.6%。而ChatGPT所引发的冲击，很可能让这一市场的投资迎来爆发期。《第一财经日报》分析认为，细分起来，ChatGPT算力相关的产业还包括图形处理器（GPU）、现场可编程逻辑门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）、处理器分散处理单元（DPU）等。这笔账需要......