傅盛VS朱啸虎背后，ChatGPT过气了吗？
傅盛VS朱啸虎背后，ChatGPT过气了吗？
在茫茫的大沙漠上，一阵狂风卷起沙尘暴，风沙过后，终于到达目的地。
这是探险影视剧常有的镜头，也在今年的科技圈上演。
从年初开始，ChatGPT的火爆也像是掀起了一场风暴，所有玩家都像看到了这场风暴的风口，却很难有人真正知道这风口的背后，到底是什么，还有多久才能穿越风暴。
6月26日，一场围绕ChatGPT创业的争论，将这一切暴露得淋漓尽致。
争议可以过去，但是，更多的疑问还有待于探索。
图/图虫创意
风口在哪？
6月26日，傅盛在微信朋友圈转发了朱啸虎的一篇文章，对于朱啸虎“ChatGPT对创业公司很不友好，未来两三年内请大家放弃融资幻想”的说法，傅盛表示反对，称硅谷一半的创业企业都围绕ChatGPT开始了，投资人还能这么无知者无畏。
傅盛是猎豹移动董事长兼CEO、猎户星空董事长，作为创业已久的年轻创业者，他正在探索将旗下的机器人业务与ChatGPT大模型进行融合。而朱啸虎是金沙江创投董事总经理，在投资界尤其是互联网创投圈较为知名。
随着ChatGPT大模型在今年爆火，大模型及垂直模型赛道已引发众多创业者、投资者竞相涌入，甚至掀起一场“百模大战”，成为今年创投领域最火热的一条赛道。
而这一次，针对ChatGPT，知名创业者与投资人在朋友圈来了一场直接的叫板。
很快，朱啸虎在傅盛发文底部反驳称，99%的价值都是GPT创造的，这样的创业公司有什么价值？
之后，两人又接连过招。
傅盛先是以三连问回复朱啸虎：“互联网99%的规范都是tcpip创造的，创业有价值吗？汽车99%的价值都是热力学定义创造的，创业有价值吗？大多数中小网站的流量都是搜索引擎带来的，那创业有价值吗？”
对此，朱啸虎则回复表示：有没有创造价值，大家都心知肚明的，不要太高期望值就好。
傅盛接着表示，大模型不能简单解决问题，这就是价值机会。
这一叫板迅速引发一场波澜。
有人称，“投资人可能分不清科研和产业应用的区别”。也有人表示：这轮“百模大战”，国内 AI 大模型最终胜出的不超过2个——这意味着，剩下98%的国内大模型都会“死掉”，消失在竞争中。
第十三届全国政协委员、第五空间信息技术研究院院长谈剑锋向中国新闻周刊表示，刨去投资人与创业者的视角差异，两人在问题的本质上并无太大分歧。实际上，投资人与创业者都在担心，再来一次“人工智能之冬”。
大模型赛道作为当前国内国际投资人及创业者最热门的赛道之一，吸附的资源日益增多，押注太大，大模型的生死及细分垂直模型赛道的前景不能不备受关注。
谈剑锋进一步表示，有人预言“未来50年，AI都是给人类带来无限可能性的科技”，但不得不说，应用AI存在的问题在于早期应用存在太多不确定性及不可知性，这一点与历史上其他新技术一样，而且潜力越大，问题也更多，很多人担心错失这一次机遇。
大模型的风口在哪？风到底有多大？大模型将在哪些场景改变人们的生活、实现应用价值？很多人都在追问。
逆风袭来
尤其是眼下，在极度的热闹过后，随着大模型领域吹来一丝寒风，也令不少人动容。
一方面，ChatGPT的热度有所下滑。
作为大模型的佼佼者，ChatGPT的亮相可谓惊艳。今年3、4月份，国内外很多人通过各种途径与ChatGPT进行互动，其快速全面又有些油腻的答复让人惊呼连连。
CIC灼识咨询执行董事姜骁潇告诉中国新闻周刊，ChatGPT的问世确实突破了大模型公司传统的商业模式，通过聊天界面这一极高互动性的方式快速吸引了用户注意力，推出仅2个月用户量就超过了1亿，这在整个历史上都是绝无仅有的。
然而，新鲜劲过后，被拉高了胃口的消费者发现，ChatGPT的回复还是不够切中要害，还有些泛泛而论，而与此同时，更多有意思的应用场景也还没有出现，ChatGPT与人们的生活似乎还有些距离。
数据显示，从近期访问量来看，ChatGPT的周访问量较高峰期出现了一定的下滑，尤其是5月下半月，其访问量较今年3、4月的最高点下降近8%，但近一周又有所回升。
对此，姜骁潇表示，目前来看，ChatGPT局限性主要是产品端仍处于早期，能够解决的用户需求方式较为单一，未来如何持续提升消费者的交互性和易用性，进而提高用户黏性将会是最大的难点。
另一方面，则是跟进布局的大模型及垂直AIGC赛道，目前的亮点并不多。
甚至有观点认为，市场真正能与大模型结合得很好的应用场景较为有限，大多公司推出的大模型应用实际上是在为数不多的赛道上同质化竞争。
正如朱啸虎在与傅盛的争论中所说，作为国内垂直AIGC赛道投资最多的机构之一，目前看到，这样的应用场景很少。
不过，对此，姜骁潇认为，目前的应用场景受限主要是由于落地产品形式还未形成，未来随着各家大模型AIGC应用方向明确后，例如AI音乐、AI图像、AI游戏等，竞争将更为垂直，应用场景将会更加丰富。
但要实现这一点，仍要面临多种考验。
姜骁潇认为，大模型产品想要生存并进入良性循环，最主要的因素还是本身大模型的AI能力，例如长对话能力，长记忆能力等，这是最终形成商业化最核心的要素。
“而现实是，对于AI大模型及其应用而言，其逐渐暴露不少问题，如算法衰退、运营成本高、数据保护难、伦理风险大等”，谈剑锋表示，这些都制约了大模型的能力建设和自身发展。
仅从推出ChatGPT的OpenAI来看，其长期的资金投入和债务压力足以令市场望而生畏。
在这一背景下，资本界对大模型赛道的看法更为谨慎，甚至出现了分化。
百舸争流谁能当先？
对于一个新生风口而言，这或许是正常的，谈剑锋表示，现在暴露潜在问题并非坏事，虽然可能给技术研发蒙上阴影，但本质上，创新就是要面向现实并从低效和失败中汲取经验，就是要“干中学”。问题虽然很多，但这也意味着，解决问题正是技术发展的关键，也是拓展技术可能性边界的契机。
在当前，人工智能技术的重要性日益凸显。
中央财经大学中国互联网经济研究院副院长欧阳日辉向中国新闻周刊表示，人工智能重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，总体上有助于提高各行各业的效率和生产力，还在引领科研范式变革。
正因为大模型的重要性，近年来，我国人工智能大模型产业也取得长足发展。
以国内涉足人工智能大模型训练的机构为例，主要分为大型科技公司、科研院校和初创科技团队三类。从大模型的布局体系来看，百度、阿里、华为等大型科技公司从算力层、平台层、模型层、应用层进行了四位一体的全面布局，科研院校及初创科技公司主要以研发大模型算法及细分领域应用为主。
总体来说，业界普遍认为，国内大模型与GPT-3的水平相当，与GPT-4仍有较大差距。此外，从人工智能初创企业来看，中国的总投资仅次于美国，大体上相当于美国规模的五分之二。趋势上来看，中国跟美国总投资额的差距在缩小。
眼下，对于百舸争流的国内外大模型而言，无疑是一个关键期。
谈剑锋表示，AI的发展前景在于技术的真正落地，关键在于选择应用场景，人们通常会把颠覆式创新的产生和应用过程进行浪漫化，认为伟大的创意会不受环境的限制，从而横空出世一个闪光的应用点，但实际上新创意根源于传统的应用，而且经过缓慢迭代而来，因此多采用长变焦视角来观察技术与产业的融合，另外，还要“画好红线”来规范新技术应用。
姜骁潇认为，首先最实际的商业化模式仍是AIGC垂直赛道为核心，通过大模型的不断提升，带动AIGC业务实现稳定商业化。另外，例如ChatGPT这样的产品成功出圈也为大模型公司商业化带来了指引和希望。
傅盛向中国新闻周刊表示，有三个层面的变化值得关注，一是对于大模型而言，布局较早的大模型有较强的优势，同时大模型行业本身还是面临较大的竞争空间；二是对于垂直模型而言，大模型与行业的结合是技术发展的必由之路，换言之垂直模型的生态空间还是很大的；三是大模型技术的演变有可能带来新的增量市场，这一点也需要密切关注。
傅盛说，找到生态空间确实不容易，但不是没有价值；大模型是公有数据的缩略图，而公有数据解决不了所有流程。
欧阳日辉告诉中国新闻周刊，虽然我们在AIGC大模型方面暂时落后于美国，但我国在人工智能领域仍有很大机会，其优势在于应用场景丰富，拥有超大规模市场。中国作为制造业大国，为人工智能提供了丰富的应用场景，电子、汽车、能源电力行业人工智能预备度较高，应用市场的规模和增长领先于其他行业。人、机、物三元智能融合是未来信息技术的发展方向，必将形成新的产业生态。
为此，欧阳日辉建议，一方面要坚持问题导向、应用牵引，另一方面深化产学研用融合，推动中国人工智能技术发展。
作者：刘德炳