杭州led显示屏(ChatGPT有多火？杭州一家做信息化服务的公司，被风投追着砸钱)

Posted 2023-05-29

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杭州led显示屏(ChatGPT有多火？杭州一家做信息化服务的公司，被风投追着砸钱)

钱江晚报·小时新闻记者张云山

会写代码、能写论文的ChatGPT，一夜爆红，很多打工人都担心被它抢走饭碗。但更多人关心，能从这条赛道上掘到多少金子。杭州一家给设计院做信息化服务的小公司，也被创投掘地三尺找出来了，因为他们的一个小业务，用到了跟ChatGPT类似的人工智能服务，被追着投钱冲刺上市。

给设计院做信息化服务的杭州公司

因为ChatGPT被创投追着投钱

“把你们那个AI云文档独立出来做公司，风刮起来了，我们争取能运作上市去。”早上7点，还没上班的杭州慧智电子科技有限公司总经理常加亮，就接到了一家创投机构打来的电话。慧智电子是一家为设计院信息化提供优秀解决方案的小公司，也是细分行业的小龙头。

投资机构这次看中的是公司的一个业务——AI云文档。它可以帮助客户实现文档的AI智能素材推荐，提升写作的效率。举个例子，设计院的标书用到的材料，以前需要手动搜集，AI云文档可以把所有相关内容展示出来，编制效率极大提高。而且标准素材完全来源于公司的知识库，已经过验证，审核人员只需对重点部分进行最后的把关与核查即可。

“投资机构认为我们的AI云文档，跟现在最热的ChatGPT很般配，原理差不多，而且已经有应用案例了，所以想运作一下，单独融资或上市，给的估值还很高。”常加亮说，他也很惊讶，会突然被机构找上门，而且是因为非主业的ChatGPT概念。

ChatGPT的水平超过“爸爸”

马斯克和比尔·盖茨都为之折服

ChatGPT，是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器人模型，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，并协助人类完成一系列任务。在去年11月30日发布后的5天时间里，收获了100万用户；推出仅仅2个月，月活跃用户就成功过亿，成为历史上增长最快的消费者应用程序。

网友“木木里”是杭州一家大厂的工程师，也算是高级码农。试玩过ChatGPT之后，他觉得码农的黄金时代快要结束了。“它还24小时无休，不断进化。我们应该是ChatGPT的‘爸爸’，是我们码农创造了它，现在它却已经超过很多码农了。”

ChatGPT可以通过自身的学习，模仿人类进行对话，逐步听得懂你的话外之音。不少和ChatGPT“聊过天”的网友纷纷感叹，“只有你想不到，没有ChatGPT办不成的”。什么会议精神心得、中国哲学史学习报告、《流浪地球 2》电影观后感，都能信手拈来。

据悉，马斯克在使用ChatGPT后的感受则是“好到吓人”，甚至断言，“我们离强大到危险的AI不远了。”此外，比尔·盖茨在接受采访时提及他最喜欢用ChatGPT和朋友们一起写诗。

科技巨头纷纷下场参赛

国内版下月面世

面对来势汹汹的ChatGPT，多家科技巨头也纷纷下场竞赛。美国谷歌公司母公司字母表公司2月6日宣布将推出聊天机器人“巴德(Bard)”，在生成式人工智能领域与最近大火的微软公司ChatGPT一较高下。

在2月1日Meta的财报会议上，扎克伯格就将生成式AI提升为今年关注的最大主题之一；虽然早早就与ChatGPT开发者OpenAI结盟，微软近期被爆追加近百亿美元投资，与此同时也抓紧时间让自家产品与之深度融合，相关发布会就定于当地时间2月7日；苹果也不甘落后，将于下周举行年度内部AI峰会。业内人士认为，ChatGPT是人工智能里程碑，更是分水岭，这意味着AI技术发展到临界点，企业需要尽早布局。

钱报记者采访了华为、阿里、百度、腾讯等国内一线互联网公司，都表示对ChatGPT关注已久。动作最快的是百度，将于下月推出ChatGPT的中国版——文心一言。“ChatGPT相关技术，百度都有。”百度有关人士表示，百度在人工智能四层架构中，有全栈布局。包括底层的芯片、深度学习框架、大模型以及最上层的搜索等应用。文心一言，位于模型层。目前，文心一言在做上线前的冲刺，计划三月份完成内测，面向公众开放。

去年9月，百度CEO李彦宏判断人工智能发展在“技术层面和商业应用层面，都有方向性改变”。据推测，百度那时候就开始做文心一言，开放内测还有可能提前。消息一出，百度在港上市股价暴涨15.33%，去年11月以来，股价涨幅超60%。

将ChatGPT参数印上A4纸

叠起来比上海中心大厦高

一直研究人工智能的浙江大学上海高等研究院常务副院长、浙江大学人工智能研究所所长吴飞，是科技部新一代人工智能重大项目的指南专家。“ChatGPT的成功源自以深度学习为代表的人工智能技术的长期积累。ChatGPT是数据、模型和算力的工程性整合，以机器智能实现了统计关联的涌现。”吴飞教授表示，ChatGPT尽管功能强大，但原理其实很简单，就是通过技术创新，把海量的网络资源和书籍知识，以及程序代码，进行整合关联，最终生成出AI结果。当然，这个过程需要以大数据和大算力为基础。

数据显示，ChatGPT的训练使用了45TB的数据、近1万亿个单词（大概是1351万本牛津词典的单词量）；使用了深度神经网络、强化学习和提示学习等人工智能模型；每秒能够运算一千万亿次的算力进行模型训练，一共需要3640天算力耗费；目前披露的ChatGPT的中间产品GPT-3模型参数数目高达1750亿。“如果将这个模型的参数全部打印在A4纸张上，叠加高度将超过上海中心大厦632米高度。”吴飞教授表示，在大数据、大模型和大算力的工程性结合下，ChatGPT涌现了统计关联能力，而非普遍意义上的通用人工智能能力，即洞悉了海量数据中单词-单词、句子-句子等之间的关联性，体现了语言对话的能力。

吴飞教授认为，ChatGPT模型不再开源，使得中国企业难以快速复制一个类似产品。围绕特定赋能场景和应用，推动工程技术创新和建设开源生态社区，可推动人工智能赋能突破。

他建议，推动“后深度学习”或“新一代人工智能”前沿基础理论研究，将“数据、模型、算力”研究模式推向“数据、模型、知识和算力”研究模式，一方面建设高质量数据中心和领域知识中心，一方面加大力度突破芯片等难点技术，加强多学科交叉，从机器学习跃进到学习机器，勇闯人工智能理论无人区。

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