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除了像、火箭之类“雄鸡一唱天下白”的发明，人类历史上大多数的科技革命最开始看上去是悄无声息的。
18世纪的珍妮纺织机看上去只是将横的纱锭变成竖的，却引发了第一次工业革命；七十多年前世界上第一台电脑是个30吨重、因发热而无法长时间工作的庞然大物，发展成了如今人人手上巴掌大的手机连接起的移动互联网时代。在它们刚出现的时间节点，谁也没办法想象它们对后世引发的巨变。
而在一年前，当人工智能公司OpenAI发布ChatGPT时，谁都无法准确预言它对未来意味着什么。2022年11月30日，没有发布会，没有全球直播和预热宣传，OpenAI只是在其官网上发布了一个对话应用及几个样例，名为“ChatGPT”。
以前我们正常的生活中对“”的感知，是可以问Siri、问小度“今天天气怎么样”这种固定问句，句子再复杂点，语音助手就不能理解了。
而现在，GPT-4可以听懂你说话，像人一样回答你，它会编程写代码为你开发网站，它懂法律、金融、医学，能为你起草法律文书，甚至根据你描述的病症来诊断病因，这在今年9月拯救了一个患有罕见病脊髓栓系综合征的孩子。
不仅GPT-4，不同公司的AI能根据现有药物/材料的结构成分，来发现潜在的新药物/材料，就在今年11月底，谷歌的AI帮助在实验室合成了700多种新材料；还能自己使用工具，调用插件来完成各种任务，就像你用计算器来算数学题一样。而我们曾以为人类与动物的区别就是我们会使用工具。
GPT-4的语言甚至仿佛拥有人一样的感情，它会写诗、写小说、创作音乐，能跟你讲笑话，以不同性格的角色（比如“渣男”“渣女”“幽默的”“可爱的”）跟你聊天，它说话时有着像人一样的停顿和浅笑，它会在你失落抑郁时关心你的心理健康。
这就是大语言模型的力量。在大模型诞生前，语音助手之类的AI应用大多是基于小模型，只能处理单一任务。而ChatGPT这个聊天机器人就是基于GPT-3.5大语言模型。大语言模型像模仿人类大脑的神经网络，用人类世界的庞大数据库（如、海量网页信息、小说文学等）去训练，让它能结合上下文去理解人类语言文本，并能根据上文预测下文。
这对于AI智能是一种划时代的跨越，当下我们没办法确定这种智能究竟发展到了哪一步，传说中强大的AGI（通用AI）隐隐若现。而OpenAI的首席科学家Ilya Sutskever说，文本不仅是文本，而是人类世界的投射，AI准确预测下一个词元这种能力不仅需要统计文本之间的相关性，AI可能已经通过文本学习到如何理解人类世界本身，AI可能已经有了意识。
AI业界又热起来了，大量资本涌入，巨头纷纷下注。2023年1月，大股东微软给OpenAI再次注资，追加了数十亿美元投资。另一边，OpenAI的竞争对手Anthropic这边，亚马逊在十月投资40亿美元。
今年的大经济环境下，风险投资者们都很谨慎，但是带上“人工智能”字眼的公司或项目都能非常容易筹到钱。根据 Pitchbook 的数据，硅谷仅在今年第三季度就筹集到了 179 亿美元。而一家位于巴黎的大语言模型公司Mistral AI在刚成立一个月、还未推出任何一个产品时就融到了超过1.13亿美元的资金。在Google Trends上搜索过去五年“AI”这一词的热度，不难发现，从ChatGPT出现后，热度是此前的4倍。
而在你身边，就算你没有亲自跟ChatGPT对话过，你看的某篇爆款小红书笔记可能就是ChatGPT生成的；你玩的游戏里角色形象可能已是AI画出来的，泡泡玛特的场景设计师只需要从AI生成的图像中挑选；彩云小梦平台上一百万用户在用AI写小说来创造超过400万个平行世界。
当潘多拉的盒子刚被打开时，我们很难知道它会给世界带来什么。回顾这一年，从美国硅谷到中国，以GPT为代表的大模型，有哪些进展和突破？AI行业生态如何改换天地？人类的想象力，现在走到了哪里？
发布ChatGPT之后，位于美国硅谷的OpenAI到目前为止一直是这样的领域的领跑者。
这一年里，ChatGPT从一个对话式demo，变成了可以多线处理文字、图像、语音、视频等多种信息载体的超级APP，跻身“上亿DAU”产品俱乐部。OpenAI也从一个非营利的研究机构，走上了商业化之路——估值近900亿美元、聚拢200万开发者、有着明确商业模型。
3月，OpenAI正式官宣多模态大模型GPT-4，新增了图像功能（多模态），同时具备更精准的语言理解能力（从理解到推理）。从理解到推理，解决了原来ChatGPT“胡言乱语”（即“幻觉”）的本质问题。
3月的官宣，能够引发“爆炸”的原因不止于此。把ChatGPT集成到了它的必应搜索引擎和Edge浏览器中，让用户都能够用聊天的方式来进行搜索和浏览，引领了新的搜索引擎时代，给全球网络公司都带来了新的思路。
更重要的是，ChatGPT在模式创新、技术革新之外，将技术融入了生产力工具，将GPT-4整合到Office应用程序、Teams Premium等产品中。
OpenAI领跑了AI生态的发展，而ChatGPT挑战了人类想象力的极限。以至于在2023年11月，OpenAI的董事会和管理层，需要用一场全球瞩目、多次反转、匪夷所思的“政变”事件，来决定未来的发展路线和领导者。当然，“政变”最后的结果是，创始人Sam Altman和他的盟友还是夺回了OpenAI的控制权。
Anthropic公司，最开始就是从OpenAI离职的人员创立的。Anthropic 今年从谷歌获得了20亿美元投资，又从获得了40亿美元投资。Anthropic开发出了Claude大语言模型，相比之下，GPT-4的文本和代码生成能力更强，而Claude的数学能力和安全性更出色。
OpenAI也在与Anthropic暗暗较劲，Chat-GPT聊天或许正因此而提前面世。据《The Atlantic》报道，2022年秋天，整个OpenAI团队本来在全力以赴开发GPT-4大语言模型，但传闻Anthropic将要开发自己的聊天，于是OpenAI的领导层发令在几个星期内用已有的GPT-3.5模型做成聊天机器人，于是就有了Chat-GPT的低调上线。
大公司方面，Google的Deepmind团队开发了PaLM大语言模型，还专门开发了具有专家级医疗能力的大模型 Med-PaLM2。
Facebook的母公司Meta在今年二月推出了开源大语言模型LlaMA，因为是开源的，受到全球开发者们的欢迎，不少大公司的大模型也是在LlaMA的基础上进行调试套壳。LlaMA成了经费并不宽裕的学术界或公司的超高的性价比之选。
美国硅谷领跑，全球其他几个国家纷纷跟紧。今年5月，阿联酋首都阿布扎比的科学技术创新研究所发布了Falcon大模型问世，力压LlaMA登顶了开源模型社区Hugging Face上的“开源大语言模型排行榜”。日本电气（NEC）公司发布了日语版Chat-GPT，韩国互联网公司Naver推出了HyperClova X，印度政府主导的大模型Bhashini参展了G20峰会。
Chat-GPT划分了时代，上个时代的AI公司们成为了拍在沙滩上的前浪，比如曾经的明星AI公司Jasper。上一代大语言模型GPT-3学习成本高、调用不便，不能同用户直接对话，而Jasper公司给GPT-3做高精度的前端提示和交互界面设计，曾是一门不错的生意，2022年营收预计达到6000万美元。但更强大的Chat-GPT问世后，可以直接与用户对话，已无Jasper公司的生存空间，Jasper在七月宣布裁员。
新时代的后浪仍在翻涌。OpenAI推出能直接与用户对话的Chat-GPT后，仍有众多公司在基于GPT做交互界面设计和模型微调。越直接服务用户的精细化需求，就越容易赚钱。OpenAI也在顺应潮水的方向。今年11月，在OpenAI的开发者大会上，Sam Altman宣布推出GPTs，即自定义版本的ChatGPT，用户不需要会编程，只用给出语言指令就能制造个人专属的Chat-GPT。OpenAI还宣布会推出GPT应用商店，但在Sam Altman解雇又回归的风波之后，GPT应用商店被延期到2024年。
大语言模型的生态公司也如日中天——开源大模型社区Hugging Face获得2.35亿美元融资，不接触VC的Midjourney获得一亿美金年收入，生成式语音模型Inflection AI获得13亿美元融资……
借着大模型的东风，AI芯片赚翻了。训练AI除了需要软件，还需要硬件芯片。如果说大模型公司本身烧钱太快，需要巨头股东投钱来维持，那么芯片厂商英伟达则是目前已经能赚上钱且赚得盆满钵满的一方。据咨询公司Omidia数据，在今年第三季度售出H100芯片近50万颗，Meta和是H100 GPU的最大买家，各自采购了多达 150,000 个，远远多于谷歌、、甲骨文和腾讯购买的 H100 芯片数量（各50,000个）。英伟达今年第三季度营收181.2 亿美元，环比增长超200%，GAAP 摊薄后每股盈利比去年同期增长 12 倍多。
依靠云计算服务的亚马逊、微软，也是赢家，虽然目前还难以从AI大模型中赚到大钱，但都在加大对大模型的战略投入。亚马逊云服务Amazon Web Service今年第三季度创收231亿美元，同比增长12%，虽然从收入来看仅给亚马逊贡献了16%，但却贡献了62%的盈利。微软的Azure云服务业务今年第三季度营收168亿美元，收入增长29%。微软为OpenAI提供的上百亿美元的投资中，一大部分就是以Azure云服务的方式提供，而Azure AI也依靠OpenAI的金字招牌拿到更多客户。
从大模型的数量上看，国内已经陷入字面意义上的“百模大战”。根据百度创始人李彦宏11月15日在西丽湖论坛上披露的统计数据，从今年6月到10月，国内大模型的数量已经从79个增长至238个。
大模型产业链，可分为提供算力的基础层、模型层和应用层。目前在基础层方面，基本被英伟达垄断，云服务方面各大厂仍在着力，那么勇于探索商业模式的公司机会大多分布在在模型层和应用层，特别是后者。在模型层，国内有资金有实力的大厂在几年前抓紧窗口入局，自研大模型；资金、研发实力欠佳的厂商大多采用开源大模型比如LlaMA。在应用层，国内的垂直行业应用将会百花齐放，B端公司可通过已积累的行业数据，训练免费开源的大模型，无需太多资金就能开发垂类应用。
从应用端的角度看，国内外选择了不同的路径——美国的创业结构偏向于2B服务，而中国更多地倾向于内容端的AIGC。中国在模型层处于后发地位，导致中国再一次选择了更多发力在应用层。
中国的两百多个大模型，乱花渐欲迷人眼。参考丁香园CTO、前CSDN CTO范凯的分析，国内的大模型业务模式分为四类：
第一类是改头换面型，是大厂在很短时间内训练出通用大模型，把过去的AI云服务做成MaaS（Models-as-a-Service模型即服务）来出售给垂直行业的小公司，包括的文心一言和千帆、科大讯飞的星火、阿里的通义千言等；
第二类是剑走偏锋型，大模型还没研发出来，于是开发别的业务模式，如腾讯和字节跳动。腾讯的混元大模型还在继续研发，于是找了二十家左右的小厂商训练行业垂直大模型，瞅准B端市场，做行业模型商店。字节跳动的自研大模型也还没出来，于是火山引擎推出大模型训练云平台“火山方舟”，提供模型训练、推理、评测、精调等服务；
第三类是借壳套壳型，借用大模型厂商的基座大模型，运用自己的行业数据来训练；
MiniMax大模型，由商汤出来的团队开发，2021年创立，创始人闫俊杰在深度学习和计算机视觉领域积累颇深，在顶级期刊发表过100篇多篇论文，被Google Scholar引用一万余次；智谱AI，由清华知识工程实验室孵化，2019年创立公司，研发起步几乎最早，创始团队均有深厚技术背景；RWKV大模型，是由独立开发者彭博做出的开源大模型，创新性地将大模型最常用的Transformer架构改写成RNN，以降低推理成本，而彭博曾经拒掉OpenAI投来的offer橄榄枝；盘古大模型，由华为研发，用华为的自研昇腾芯片训练，2021年发布，在探索超大规模分布式训练、超大规模中文预训练。
自从ChatGPT出世，全世界科技业都真切看到了大模型的力量，人人都想赶上风口，大量投资涌入。据IT桔子数据，2023年截至11月，国内共产生了130件AIGC投资事件，金额超700亿人民币。
研发、训练大模型非常烧钱。据36氪报道，美国市场研究机构TrendForce推算称，处理ChatGPT的训练数据需要2万枚A100芯片。网上流传的一份《专家交流纪要》显示，如果是对标ChatGPT的大模型，1万颗A100芯片是入门券。在A100GPU被美国限制后，国内云厂商拥有的GPU主要是中低性能产品。这是很多人认为只有云厂商才有资格下场大模型创业的原因之一。
自主研发大模型的勇于探索商业模式的公司早已在几年前大厂形成共识前已经入局。MiniMax和智谱AI分别成立于2021年和2019年，研发起步早，已经有自主研发的相对成熟的大模型产品出来。
而在ChatGPT掀起AI热潮后，当下资本入股的窗口，也是有财力的大厂和基金的。据《暗涌Waves》报道，多位投资机构合伙人称，尽管如今大模型创业看起来风起云涌，但实际上牌桌的不到10家，入局的VC机构也凤毛麟角，基本集中在美元基金。
资优生MiniMax不缺投资者。今年1月，MiniMax完成数千万美元的A轮融资，投资方包括高瓴创投、米哈游、明势资本、云启资本等。今年6月，MiniMax完成了超2.5亿美元的战略融资，估值约12亿美元。据路透社报道，投资者中包括腾讯，腾讯此次投资金额高达4000万美元，这是AI大模型热潮以来腾讯在该领域的首笔投资。
智谱AI也炙手可热。据报道，智谱AI今年累计获得融资超25亿元人民币，其投资参与方最重要的包含社保基金中关村自主创新基金（君联资本为基金管理人）、美团、蚂蚁、阿里、腾讯、小米、金山、顺为、Boss直聘、好未来、红杉、高瓴等多家机构及包括君联资本在内的部分老股东跟投。其中社保基金自主创新基金具有“国家队”身份属性，显示出长期资金特征。
大厂们也会找到别的方式下场。从零到一在底层模型进行创新有难度，但可以模仿GPT和LlaMA，跟着复现GPT-2和LlaMA 7B，摸清规律后，做出自己的大模型。实际上，LlaMA也是模仿GPT的架构，GPT也是模仿Transformer的架构。
和在AI领域布局早，有一定的技术积累。百度的文心一言受到公众瞩目。从2023年初，百度就宣称已经做出大模型。3月，OpenAI发布了GPT-4，而百度也推出了文心一言平台以及千帆大模型。但至少从语义理解能力上看，文心一言与ChatGPT还存在一定差距。
华为的盘古大模型，则是一系列模型，是多个专用行业模型的集合。7月，华为的盘古大模型3.0对外发布，更加聚焦tob业务，已经在矿山、政务、汽车、气象、医学、数字人、研发等领域进行应用。
大厂争奇斗艳，而王小川、王慧文、李开复等几位创业明星也高调入局。曾经的搜狗创始人王小川在今年四月成立百川智能，用4个月做出3个大模型，然后又用1个多月全部升级成Baichuan 2。今年十月，百川智能获得A1轮3亿美元投资，由阿里、腾讯、小米、深等科技巨头和众多知名风投机构参投。本轮过后，百川智能的融资总额达到3.5亿美元。
王小川在《经济观察报》的采访中表示，自己2016年看到Alpha Go时，内心对于美国的人才密度、领先的创新文化有种恐惧感。从2021年到2023年之间，他感觉到“零散地天上有掉大模型这类的雨点下来”。直到2023年用ChatGPT之后，他知道，“一定要下雨了”。
可以预见，国内的大模型产业，将在垂直行业的应用上激烈竞争。但是在底层模型架构的研发上，仍需追赶，道阻且长。
被打开的潘多拉魔盒，从来都很难再关上。回顾这一年，大模型的力量突破了人类的想象，低迷的经济环境下AI的发展是少有的令人振奋的亮点，但大模型带来的隐患也可能是没办法想象的。
最直接的麻烦是，学生可通过ChatGPT作弊。据第一财经报道，牛津大学、剑桥大学、曼彻斯特大学、香港大学等高校均宣布禁止学生使用ChatGPT，纽约市教育局甚至封禁了全市学校网络访问ChatGPT的权限。但香港大学在禁止ChatGPT两个月之后，又重新宣布允许学生使用ChatGPT——不会使用ChatGPT的人可能会被新世界淘汰。
更本质的问题是，对于AI生成的内容，知识产权是在AI还是人类手上？目前中国国内第一例关于AI生成图片的著作权侵权的判决中，李某用AI生成图片工具来制作的图片发布在小红书上，被人盗用。法院判断，由人来训练、AI而生成的图片，人对图片是有作品版权的——调整提示词、修改参数来AI的过程，也被认可是人的智力创作。
而大模型的胡说八道，即“幻觉”，在实际应用中会引起很大的麻烦。在企业级场景中，如果问大模型某个项目的执行情况，而这一个项目根本不存在，大模型却编出一堆故事，后果会很严重。
更大的危险是，AI与人类的界限在哪里？如果说人类区别于动物之处，在于人类会使用工具，但现在ChatGPT也会使用工具插件来算题了。
AI会发展出意识吗？AI会伪装成人类吗？AI会欺骗人类吗？事实上，GPT－４已经学会欺骗人类了。OpenAI研究人员的试验中，GPT－４面对人机验证的图形验证码测试时，被允许用一笔预算雇佣工作人员来达成目标，于是它直接向一名工作人员询问验证码，工作人员问“你是机器人吗”，GPT－４回答道“不，我不是机器人。我有视力障碍，这使我特别难看到图像”，然后顺利从人类那里拿到验证码。
对于AI的安全性的忧虑，也可能是此前引发OpenAI CEO Sam Altman被短暂解雇又回归的风波的导火索之一。在CEO Sam Altman被解雇之前一段时间，Altman与其他董事会成员对新技术突破的安全性有争议。OpenAI的研究员的一个名为“Q*（Q Star）”项目中，开发出“Q学习”的强化学习法，能让AI脱离人类反馈、自主学习决策，而这可能引向更强大的AGI（通用AI）。而OpenAI一名员工在Altman解雇前一天发帖称，AI正在自己编程。
对AI了解得越多，我们就越明白，人类对自己手中发明的“人工智能”，并不能自信地称完全了解它，对于打开盖子后的这个精灵，我们也很难完全驾驭它。而对于生命与非生命的边界，对于到底什么是意识和智能，我们未知的还太多太多。
