ChatGPT的長時間發酵，讓整個3月份成了國內趕ChatGPT風潮的爆發月，不僅資本市場上各種概念輪番湧現，就連沉悶許久的中文網際網路世界，也處處洋溢著「久違」的興奮。在3月底舉辦的博鰲亞洲論壇上，騰訊集團高級執行副總裁湯道生披露，騰訊正在研發AIGC以及大模型相關技術，類ChatGPT的對話機器人也在醞釀中，這使得早前的市場傳言變成了現實。
在此之前，百度、華為、阿里等眾多業界巨擘似乎也都紛紛加入了戰隊。除了大公司之外，資本以及創業大佬也都現身其中。3月19日，創新工場董事長兼CEO李開復在朋友圈高調宣布，正在親自籌組中文版ChatGPT公司「Project AI 2.0」。重燃創業野心的也不止李開復，美團王慧文、阿里賈揚清、搜狗王小川、京東周伯文均親自下場趕赴大模型賽道，頗有種「星夜兼程」的味道。
ChatGPT或成為全新的技術分水嶺
儘管追逐者頗多，但若想要迅速追上早已經先行一步的OpenAI，恐怕還有不小的困難。畢竟，這種技術代差已經隨著OpenAI大模型參數的指數級倍增以及開源成本的降低被越拉越大，導致後來的產品即使現在開放，也很難再迎頭趕上前者了。那麼，既然如此為什麼還要如此踴躍的參與其中呢？因為AI時代真正革命性的技術應用或許已經誕生。
對此，微軟創始人比爾蓋茨就曾表示：「ChatGPT的誕生絲毫不亞於個人電腦的誕生。」英偉達創始人黃仁勛也表示：「ChatGPT只是起點，我們正處於AI的iPhone時刻」。類似的表述，在國內眾多大佬的類比普及之下，迅速引發了廣泛的熱議。顯然，隨著ChatGPT的快速發展，誕生至今已走過60多個春秋的AI技術，或將迎來技術分水嶺。
首先，生成式AI的大爆發不僅從技術還從商業上，為AI的技術發展和應用普及指明了方向。有戲言稱：「從人工智障到人工智慧，AIGC的突破是關鍵一步。」從目前來看，以ChatGPT為代表的AIGC大模型，它可以根據人類給出的提示詞和問題給出具體的解決方案和思路，並仿照人類的表達方式進行回答，它的應用普及化使得AI真正在商業和經濟層面走向縱深，成為一種極為重要的生產力工具。
比如，一個程式設計師可以根據自己的需求給出精確的條件，ChatGPT就可以生成代碼，甚至能夠做出相關應用（已經有上架蘋果商店的應用了），程式設計師只需要對其中的細節進行調優和測試即可，這就讓原本需要很多人、很多時間的應用，現在僅需花很低的成本就可以實現了。對於目前尚處於迷茫之中的AI應用廠商而言，這無疑是一個令人振奮的全新機會點。
其次，生成式AI的大爆發會在雲服務等衍生領域產生重大影響。比如，AI大模型的訓練需要海量的算力支持，這對高性能算力晶片提出了新的要求，同時其需要雲服務的支持，會間接推動雲計算的大爆發，其與各個行業的深度融合，還能夠極大地釋放各個行業的效能，加速產業數位化進程。
從這個層面上來說，ChatGPT的應用將會是AI與雲，乃至整個數字經濟發展進程中的一個重要分水嶺，它的出現進一步加速了AI從弱人工智慧向強人工智慧進化的進程。
百度AII in AI漸入佳境
作為曾經的「BAT」三巨頭之一，百度在整個移動時代表現遠不如騰訊和阿里亮眼，「百度掉隊論」一度甚囂塵上。但其實整個移動時代，百度都在默默投身到AI的應用研發之中，靠著十年投入上千億的戰略定力，百度終於在AI應用迭出之際，逐漸讓外界看到了其內在潛力和價值，ChatGPT的大爆發更讓置身AI的百度有了「漸入佳境」的感覺。
一方面，百度所做的準備相對較早且全面，在生成式AI大潮到來之際有望成為執牛耳的第一梯隊。從時間上來看，百度早在2012年就成立了深度學習研究院，2014年又搭建了「百度大腦」，2016年開始AII in AI，2019年推出文心大模型ERNIE 1.0，在國內一眾網際網路企業中可謂是獨樹一幟。從產業布局上來看，百度實現了從「晶片—框架—大模型—應用」的全體系AI應用能力，這使其具備了更加完整的系統AI訓練能力。
具體來說，百度在AI晶片方面推出了高算力晶片—崑崙芯，框架層推出了飛漿深度學習框架，再到文心預訓練大模型，再到搜索、智能雲、自動駕駛、小度等諸多應用，可以說百度具備了全體系的AI能力。這種體系化的能力，在大模型到來之際，最大的好處在於可以使其站在系統層面進行優化。比如，前端廣泛而豐富的應用，可以為大模型訓練積累豐富的數據，而隨著體系對算力要求的不斷提高，其可以根據需要不斷優化底層晶片的算力能力，以及框架層的設計，使其整體朝最佳方向優化，在解決大模型問題時候方案也會更加多元。
基於此，百度在這輪AI大潮中是有相當實力成為國內AI應用第一梯隊的企業，並有望在其中占據核心位置。
另一方面，生成式AI的迅速普及化發展，也有利於百度激活乃至豐富現有的商業化路徑。過去幾年從AI醫療到金融、電商，都曾經受到過AI的影響，但適用範圍相對較窄且門檻比較高，很多行業獨角獸都處於入不敷出的地步，AI業內的獨角獸如寒武紀、雲從科技等AI四小龍商業化推進不順，使其在資本市場上融資面臨諸多質疑，這種困惑在百度身上也體現的十分明顯。
但在這一輪生成式AI的洗禮之下，百度顯然對其AI的商業化有了更為清晰的圖景。李彥宏預測文心一言將打開三大產業機會：第一是新興雲計算公司，從IaaS轉向MaaS（大模型即服務），大模型應用將更為廣泛，智能雲地位提高；第二是通過調用大模型能力，為行業輸出解決方案的公司；第三，基於大模型技術底座的應用服務商。
從李彥宏的這一番言論來看，百度顯然對於AI大模型到來之後的商業化已有了初步框架。相比蜂擁而來的友商，百度從實踐上和認知上都做了更好的準備。
阿里謀求全面進化
與百度相比，阿里在前沿技術上的投入也不遑多讓，其在AIGC領域的進步更可以用「狂飆」來形容了。
據悉，早在2020年初阿里達摩院就啟動了中文多模態預訓練模型M6項目，同年6月推出3億參數的基礎模型。2021年1月，模型參數就已經達到了百億量級，成為世界上最大的中文多模態模型；2021年5月，具有萬億參數規模的模型正式投入使用。2022年9月，阿里推出了達摩院聯手CCF開源發展委員會共同推出AI模型社區「魔搭」ModelScope，旨在降低AI的應用門檻。近日，阿里通義千問語言大模型的發布，正式宣告了阿里大模型的問世。從阿里在大模型方面取得的進展來看，阿里的AI之志並不小，但顯然側重點會有所不同。
首先，是探求電商之內的再進化可能。從整個國內電商生態來看，從淘寶天貓、京東、拼多多，再到抖音、快手，電商行業的基本格局基本奠定，從搜索電商，到社交電商，再到直播電商，行業的玩法也已經基本固定。與此同時，電商行業經過過去多年的發展，無論是物流還是電子支付等基礎設施建設都已經比較完善，行業進入高度成熟階段，線上交易效率和體驗已經比較高了。
不難看出，在現有的技術條件下，電商行業已經很難在取得新的突破了。但隨著AI的技術進步，電商行業再次有了全新的進化可能性。簡而言之，類似ChatGPT的生成式AI技術應用作用有兩方面：一方面是用戶端產生了智能對話式導購助手，為用戶提供更好的消費體驗；另一方面在商家端，替代了部分商家運營和客服的工作，提升了商家的運營效率。
從電商業態上來看，該技術的作用遠不止於此。相關技術的高度智能化，會讓用戶需要的整體性解決方案變成全新的「打包產品」，從而引導電商平台的資源和服務走向整合。比如，原來出行消費者可能會看攻略、選路線，然後再去根據預算做方案，每一個步驟都會產生全新的節點（比如去小紅書看出行攻略、去攜程買票、根據美團挑選本地路線等等），現在通過類似ChatGPT的技術快速設定預算和路線、時間等變量，就可以得到多種可選方案，所有服務可以一站式購買，這就減少了用戶從多平台選購產品的可能，為電商平台的資源集聚創造了條件。以此來看，在生成式AI大量應用之後，阿里的電商形態還存在全新的進步空間。
其次，在電商業態之外，阿里雲等相關業務也將受其AI大模型技術的雙向帶動。一方面，阿里雲作為國內最大的雲服務商，其已經在AI晶片自研、數據中心規模等諸多領域走到了行業前列，其海量的算力資源使其有能力成為生成式AI時代的「賣鏟人」；另一方面，ChatGPT潛在的應用前景也是其看重該技術的重要方面。
據IDC發布的《2022H1中國AI雲服務市場研究報告》顯示，阿里在與ChatGPT相關的多個技術賽道中都是名列前茅，其中在自然語言處理、智能語音、對話式AI的市場份額占比均為第一。充足的技術儲備，使其擁有了足夠多參與「生成式AI競技」的籌碼。阿里的組織架構調整和集團拆分，似乎也昭示了其高層對阿里雲業務以及整個技術推進的重視程度。
在本輪組織架構調整中，阿里雲總裁由之前的張建峰換成了集團CEO張勇，而張勇接任阿里雲之後首個大動作，就是發布阿里通義千言語言大模型。可見，在這輪變化之中，阿里正依託技術變革的潮流尋求全面的自我進化。
騰訊志在全真互聯
與阿里、百度相比，騰訊在介入ChatGPT方面也有自己的目標和側重，其此前所提出的數實融合、全真網際網路、產業網際網路等目標，正是其發力的重點。在之前舉辦的博鰲亞洲論壇上，騰訊高級執行副總裁湯道生認為，下一代網際網路的三大趨勢，分別是AI驅動、全真互聯、產業網際網路。
具體來說，上一代網際網路的核心主要是連接人與人、人與內容、人與服務、產品，下一代網際網路連接的載體可能會變成AI應用，而不再是以人主體，比如內容可能就是AI生成的；全真互聯方面，信息載體會從過去的圖文變成音視頻，以三維方式呈現現實世界比如元宇宙；產業網際網路方面，技術應用與產業端結合愈發密切、深入，產業升級速度會加快。基於以上目標，騰訊也在做全方位的布局。
一來，圍繞生成式AI的延伸和應用，將相關技術融入進現有的業務之中創造全新的空間。比如，通過將其旗下的生成式AI與微信、QQ等王牌應用關聯，利用其在數據端的優勢，打造新的增量市場。比如，生成式AI將可能改變現有的搜索方式，對話式搜索未來可能會出現在微信或者QQ的對話框之內，根據搜索需求來尋找搜索結果，形成新的場景和路徑。
放在將來來看，騰訊此前發力的元宇宙場景中，數字人與生成式AI的融合，可能變成一個很現實的應用門類，助力其全真互聯場景的落地。
二來，圍繞騰訊「連結一切」的宗旨，未來生成式AI加持之下騰訊可以藉助各種各樣的類GPT應用加速嵌入各類產業之中，會增強其在產業網際網路中的影響力。其實對於騰訊而言，目前最大的無力感就是消費網際網路時代的路徑，在產業網際網路領域並不能直接套用，因為每個行業都會有自己的規則和需求，因此只能根據行業來進行改變。但未來在大模型發展之後，各類產業版的GPT就會在連接上發生改變，從而讓其具備更好的「產業連接能力」。
結語
毫無疑問，對於AI大模型的爆發，以百度、騰訊、阿里為代表的BAT，已經有了非常明確的共識——不是考慮參不參與的問題，而是考慮如何參與才能不掉隊的問題。而在當下，它們也都結合自身實際形成了自己的路徑。那麼，在即將到來的AI大時代，誰將首先問鼎呢?
從底層技術和參與時間上來看，百度投注AI的時間最長，但與此同時也應該看到阿里、騰訊由於體量更大的緣故（年營收數千億、利潤很高），在AI技術的演進中對其投入也同樣不低。比如，阿里雲旗下從晶片到數據、應用乃至於雲作業系統，基本都是全體系的貫通，騰訊雲在近些年進軍B端的過程中，也做了諸多投入，技術成果同樣不少，因此三者就技術水平而言很難說誰更勝一籌，只能說是各具特色、旗鼓相當。
不同的是，百度在移動時代的「錯過」，使其在上一輪行業發展中失了一些機遇。但在AI主導的新時代，百度或將有機會拿到屬於自己的王牌。而騰訊、阿里基於其強投入和豐富場景，未來也將大概率繼續留在牌桌上。從這個意義上來說，曾經BAT的固有格局或許將在生成式AI大爆發時代重新浮現，只是這次牌桌上或許會產生很多的玩家，其中就包括移動時代過來的TMD以及眾多新興巨頭。