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ChatGPT 爆火背后,生成式 AI 是否只是“昙花一现”

发表于:2026-11-06 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2026年11月06日,春节刚过,ChatGPT 便快速引爆了资本圈与 AI 圈,很多从业者把它"吹爆了"。OneFlow 深度学习框架创始人袁进辉告诉新浪财经,ChatGPT 的技术进步,可比作首次"登月",这样的进步令行
千家信息网最后更新 2026年11月06日ChatGPT 爆火背后,生成式 AI 是否只是“昙花一现”

春节刚过,ChatGPT 便快速引爆了资本圈与 AI 圈,很多从业者把它"吹爆了"。

OneFlow 深度学习框架创始人袁进辉告诉新浪财经,ChatGPT 的技术进步,可比作首次"登月",这样的进步令行业感到震惊。但出门问问创始人兼 CEO 李志飞虽然也肯定了 ChatGPT 的变革,但表示"它所知道的答案是缺乏逻辑起点和推理规则,只是一个空中楼阁。"

为此,新浪财经开通了"chat.openai.com"官网账号,对 ChatGPT 进行了实测,看看它究竟有没有那么神奇?能引领 AI 风口,还是昙花一现?

实测 ChatGPT,究竟有没有那么神奇?

"ChatGPT 的体验已经是目前最好的了,甚至可以当作谷歌来用,有可能会成为未来的信息入口。"这是一位长期行走在美国硅谷的科技观察者,在体验 ChatGPT 之后对新浪财经发出的感慨。但事实上,从国外到国内,有着类似感慨的人不在少数。

据在线课程供应商 Study.com 向 1000 名 18 岁以上的学生中发起的一项调查,每 10 个学生中就有超过 9 个知道 ChatGPT,远远超过小学教育工作者,其中超过 89% 的学生正在使用 ChatGPT 来完成家庭作业。

在新浪财经亲自开通的"chat.openai.com"官网账号上,当作者提出"如何运营一家公司"的问题后,ChatGPT 给出的答案不仅简明扼要地给出了运营一家公司必要的流程与步骤,在进一步的深入问答中,也给出了大量具体详细的指引建议。

"ChatGPT 的出现实现了所谓的'智慧涌现', 这是人类群体智慧的胜利。"这是 OneFlow 深度学习框架创始人袁进辉在深度测试了 ChatGPT 之后发出的感慨。在与新浪财经沟通中,袁进辉毫不吝啬地将 ChatGPT 的技术进步,比作是首次"登月"或者"攀登上珠穆朗玛峰",直呼这样的进步令行业内的人感到震惊。

"有点像当时的 imagenet 时刻,做了几十年搞不动了,突然发现计算机可以解决图像识别了。又或者是张益唐的孪生素数,把边界证明到 7000 万,虽然数字很大,但这个突破是最大的,改进到几百,甚至个位数是完全可行的。"袁进辉表示。

袁进辉的感慨,代表了绝大多数 AI 行业从业者对于 ChatGPT 的看法。在与新浪科技沟通中,创新工场人工智能工程院执行院长王咏刚、出门问问创始人兼 CEO 李志飞等人,均先后肯定了 ChatGPT 对于人工智能行业带来的深刻影响与变革。

但肯定之外,一些冷静的警醒与反思也同样存在。"AI 创作在知识教育领域极度危险,今天的 AI 生成理论,还没办法保证生成内容的逻辑正确与合理。AI / CS 等专业人士要保持冷静,今天的 AI 仍然没有摆脱大黑盒的问题,跟风要有道德底线。"创新工场王咏刚表示。

此外,出门问问创始人兼 CEO 李志飞同样对新浪财经表示,"虽然 ChatGPT 的聊天技巧已经达到了非常高的水平,逻辑、流畅性都有了,但他所知道的答案却是缺乏逻辑起点和推理规则,只是一个空中楼阁,70% 的答案能回答,但对于为何答对了他其实也不知道。"李志飞表示。

新浪科技实测发现,由于 ChatGPT 系统获取知识与数据的时间限制,目前 ChatGPT 所能获取到的数据仅截至 2021 年,往后新产生的知识以及数据并未被收录,这导致当使用者并不清楚 ChatGPT 上知识的时间截止线时,往往可能会得到过时的新闻以及知识。此外,由于并不面向中国地区用户开放,ChatGPT 在回答对于大多数中国地区公民可能属于常识性的问题时,也往往会回答错误,缺乏准确性。

此外,清华大学计算机科学与技术系长聘副教授黄民烈同时还指出,"由于后端的模型和算法设置决定,ChatGPT 并没有动态记忆功能。而且目前只是对过往知识的学习和应用,如果没有足够的主题可用信息,很容易用不正确的数据回复。"

商业化究竟有多难?

种种问题之下,虽然在一部分投资人以及 AI 从业者的狂热追捧下,ChatGPT 开年之后的第一个工作日便迅速带火了 AIGC 概念股,使得同花顺人工智能板块涨幅达 2.64%,拓尔思、海天瑞声、竞业达、云从科技等上市公司股价纷纷涨停。然而,仍有大量的公司以及个体对 ChatGPT 果断地说出了"NO"。

就在 ChatGPT 推出不久后,知名的程序员问答网站 Stack Overflow 宣布禁止将 ChatGPT 所产生的问题用于回答社区问题,并且开出了违规者最多可被封禁 30 天的惩戒措施。此外,来自纽约大学等高校的教授以及诸多学者们也纷纷发出警告称,"AI 会让学生大脑萎缩,要像避瘟神一样躲开 ChatGPT!"

争议之下,ChatGPT 的商业化问题成为了值得关注的焦点。在李志飞看来,"ChatGPT 的出现,为 AI 行业带来了一种新的商业模式可能性。此前,AI 企业的收费模式更多的是 To B 收费制,可复制性差,缺乏网络规模效应,边际成本不可控。但 ChatGPT 的出现,让人们看到了 AI 技术赋能 C 消费者的可能性,通过给中小企业或个人提供 AI 工具或服务,也可能获得认可并取得收益。"

"ChatGPT 提供了新的视角。在一个强大的基座模型基础上,辅以高质量、多样性的数据,用强化学习方法能做到非常好的效果。这里面,数据和模型之间的闭环得以形成,这是每个 AI 企业值得去思考的事情。未来除了通用的任务助理,开放域闲聊也会成为人机交互的主要形式。一个满足信息需求,一个满足社交和情感需要。"黄民烈对新浪财经表示。

不过作为一项"现象级"的技术创新,ChatGPT 的大规模商业应用,脱离不了算力的支撑。据悉,目前 ChatGPT 一次模型底座的训练需要 500 万美元的算力成本,一次问答的综合成本在 0.8 美元。据小冰公司 CEO 李笛此前预算,"如果小冰用 ChatGPT 的方式来运行系统,现在小冰每天承载的交互量就需要花近 3 亿人民币的对话成本,即使 ChatGPT 可以把成本优化到现在的 10%,也赚不回来。"

"因为人工智能最大的特点就是高并发。如果成本是这样,不如雇人。"李迪表示。在他看来,ChatGPT 贵是因为它追求极致交互的效果,用了最复杂的方法来实现它。"虽然大家现在不停地在寻找各种等价替换的方法,成本会不断地逐渐地降低,但它目前为止更多地是一个研究方面上的突破,是一个实验室上面的突破。"

据彭博社、花旗集团近日估计,ChatGPT 可能会在未来 12 个月内为英伟达带来 30 亿至 110 亿美元的销售额。ChatGPT 爆火了,但最先从中盈利的却是更加底层的算力公司。

昙花一现?

虽然 ChatGPT 的走红同样伴随着批判与争议,但乐观的声音仍然认为,ChatGPT 的出现将进一步推动对话 AI 以及生成式 AI 的进一步发展。

在 1 月 11 日达摩院在其发布的 2023 十大科技趋势中预测,生成式 AI 将迎来应用大爆发,极大推动数字化内容的生产与创造。此外,数据分析服务提供商 PitchBook 提供的数据显示,2022 年(数据截至 2022 年 12 月 6 日),生成式 AI 领域的风险投资达 21 亿美元,融资事件超过 100 起。在 2020 年至 2022 年间,该领域的风险投资增长了 425%。

"我觉得 ChatGPT 不会是昙花一现的,他将会是各样在线顾问、陪聊天等职业自动或半自动化的一个非常重要的里程碑,甚至于可以说是一个必经的节点。"李志飞对新浪财经表示。在他看来,"虽然当前 ChatGPT 仍存在着一些缺陷,但是接下来一定会有特别多的人和公司会进入,把他的垂直化商业化做好。"

从历史的规律来看,每一项技术的实现都是在饱受争议与诟病中前行。虽然那些批判的声音往往意味着当下的正确,但大多数被批判者往往在接受批判之后不断迭代前行,并最终赢回失去的尊严。

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