穩住，ChatGPT不會失守！

撰稿 | 言徵

好久沒有這麼熱鬧了！能引起世界範圍內全民大討論的產品實在太珍貴了，大腦高速運轉著想了一圈，似乎也只能藉英偉達CEO黃仁勳的那句“iPhone時刻”，來形容更合適些。

問世5天，用戶破百萬。兩個月，月活1億。

那麼入場ChatGPT的ROI到底是多少？小編整理了ChatGPT的成本與營收模式，並簡要盤點了國內巨頭的佈局與相關政策，以及開發者該如何投入其中，希望能幫到大家。

一、造一個ChatGPT需要多少成本

ChatGPT的到來，雖說是“iPhone時刻”，但燒錢程度令人髮指。這裡整理了下相關機構的計算數據，分為初始投入成本、訓練成本、營運成本三方面介紹。

1.初始投入成本

國內知名券商國盛證券，曾測算過OpenAI在現階段所需的算力費用。以今年1月平均每天約有1300萬獨立訪客使用ChatGPT為情況來看，對應晶片需求為3萬多片英偉達A100GPU，初始投入成本約為8億美元，而每日的電費也將在5萬美元左右。

2.訓練成本

光有了晶片，只是有了算力基礎，模型的訓練費用也是一道門檻。國盛證券則基於參數數量和token數量估算，GPT-3訓練一次的成本約為140萬美元；對於一些更大的LLM模型採用相同的計算公式，訓練成本介於200萬美元至1200萬美元之間。

圖：各代GPT參數一覽

（在大模型的框架下，ChatGPT所使用的GPT模型，每一代參數量皆高速擴張，預訓練的資料量需求和成本也快速提升）

3.營運成本

首先是回覆成本：馬斯克曾在推特平台提問ChatGPT「每次聊天的平均成本是多少」。 OpenAI的CEO阿爾特曼預期略顯苦澀：ChatGPT平均每次的聊天成本為“個位數美分”，並表示還需要努力優化成本。

那麼到底這個「個位數」是多少呢？筆者根據以下數據得到了答案。

· 2023年1月，投資銀行摩根士丹利的一份分析報告稱，ChatGPT的一次回覆成本大約是Google搜尋查詢平均成本的6倍-28倍。

· 而根據摩根士丹利最新的一則分析估計，谷歌去年3.3萬億次搜尋的平均成本約為每個0.2美分。

因此，可以看出ChatGPT聊天回覆成本為1.2~5.6美分。

那麼，每日諮詢量有多少呢？ 、根據Similarweb數據，截至2023年1月底，chat.openai.com網站（即ChatGPT官網）在1月27日-2月3日這一周吸引的每日訪客數高達2500萬。

假設每日每位使用者提問約10個問題，則每日約有2.5億次諮詢量。那麼可以得出光支撐聊天成本這一項，一天的支出就高達0.3~1.4億美元。 （當然，成本會慢慢降下來的。）

千萬美元只是入場費，一天幾千萬甚至過億美元的運作才是難以承受之重！

小冰公司CEO李笛算過一筆帳:「如果按照ChatGPT成本來考慮的話，每天我要燒3億人民幣，一年要燒一千多億。

近日，Google母公司Alphabet董事長John Hennessy也表示了對成本的關注：基於大型語言模型的搜尋的成本可能是標準關鍵字搜尋的10倍。該技術將產生數十億美元的額外成本，預計將對Alphabet集團的盈利能力造成衝擊。

所以說，再造一個全真“ChatGPT”，門檻實在太高了（大廠的「護城河」也會很深）。即便對於谷歌此類的國際巨頭，也不得不再三考量，慎重考慮。

二、OpenAI能賺多少

巨額成本的投入與支出，能否帶來預期的收入？OpenAI的翻身似乎回答了這個問題。

去年OpenAI財務上淨虧損達5.45億。而明顯人們目睹了ChatGPT的靈魂衝擊後，也不太懷疑它的變現能力。不久前，OpenAI宣稱預計今年會有2億美元收入，明年收入達10億美元。

##目前來看，OpenAI圍繞ChatGPT 的獲利模式大致分為兩種：

1）提供API 資料接口，執行自然語言處理任務，按字元數收費;

2）ChatGPTPlus提供伺服器忙碌時段優先回應等特權，並收取20 美元/月的訂閱服務費。

此外，如果我們把新Bing與ChatGPT融合來看，這種基於對話的智慧搜尋也會產生不菲的廣告收入。

話說回來，OpenAI的掌舵者阿爾特曼似乎對於商業化沒有太多的想法，他之前就對此問題表示：「我不知道。」但隨著後續業務的深度融合，吸金能力遠超我們的想像。

而回到國內，可能企業更關心的是業務場景，是先做B端還是先做C端的選擇問題。

三、爭先佈局，大象起舞

網路流量見頂的時代，巨人們都在忙於破局。在AIGC領域，似乎各大科技公司看到了一線曙光，開始積極佈局，期冀將這場新興技術趨勢有效轉換成市場競爭優勢。

百度飛槳、騰訊優圖、阿里達摩院、位元組、網易等AI研發部門開始了新一輪類ChatGPT產品的競爭。

其實，大模型這條賽道其實已經不算新鮮了，國內不少企業都有各自的累積和領域優勢。

不過目前來看，近期頭角崢嶸的當屬百度。

週四，百度創辦人李彥宏在Q4及全年財報電話會上，格外凸顯出他對即將發布的「文心一言」的興奮與期待，甚至放言：「我們相信它將改變雲端運算的遊戲規則。」

從會上公佈的計畫來看，「文心一言」成為了接下來業務展開的「C位元」－多項主流業務，例如，搜尋、智慧雲端、Apollo自動駕駛、小度智慧型裝置等都將與它整合，其中，文心一言將透過百度智慧雲端對外提供服務。 3月將至，處於“衝刺期”的“文心一言”，即將破繭。

10餘年的高額研發投入，等來一次爆發點。搜尋面向C端、智慧雲端面向B端，百度這頭曾經錯失行動互聯時代的大象，正迎來一場全新全面的「起舞」機會。

四、新名詞何以持續

技術概念層出不窮，更多的「時髦詞」是禁不起吹捧的。

上一次人們提及元宇宙時，還只限於「什麼才是元宇宙」的想像，而後伴隨著人們對於「烏卡（VUCA）時代」的反覆考量，呼聲漸漸淹沒。

一個可能的技術趨勢想要在社會中站穩腳跟，歸根結底還是要提供真正的價值。以ChatGPT為代表的AIGC技術，同樣要攻克以往「AI落地難」的痛點，讓AI在改善使用者體驗、創造使用者新體驗、創造社會價值上仔細思考與創新。而這一點，也是最核心的。

可喜的是，我們看到了它的價值。寫郵件、腦力激盪、改寫程式碼、寫總結等文字類的任務，的確能讓從業者省去很大的時間成本，相信未來還有在語音、圖像、視頻等內容類的多元場景看到AIGC的不俗表現。

當然除了核心價值之外，也離不開鼓勵創新的土壤。科技部昨也回應了關於ChatGPT的問題：「我國對於任何一個新的技術，包括AI技術，在倫理方面都採取了相應的措施，對科學技術發展趨利避害，讓'利'更好地發揮出來。」

那麼視角拉回到開發者，我們技術人需要怎麼做呢？摒棄浮躁跟風的心態，紮實搞清要解決的問題，比上來就奔著看「股票漲跌」的熱鬧要務實些。例如，OpenAI的開發者正在研究降低模型訓練成本的實用方法。

25日，中國工程院院士、阿里雲創始人王堅的2023全球人工智慧先鋒大會上表示：算力不再是開發者的瓶頸或藉口。開發者要對整個產業有全盤的了解，了解演算法的能力和邊界。

王堅表示，真正開發出頂級人工智慧的開發者，遵循的思路是找到問題，用現有技術解決問題，解決問題的本身其實就是突破。

「你需要在對的時間做對的事，這很重要。」

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