当瓦特蒸汽机的齿轮转动了第一圈；当乔布斯从牛皮纸袋掏出Macbook；当ChatGPT用流畅优美的语言回答第一个问题。科技，曾经、正在、也将改变未来。

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发布ChatGPT仅三个多月后，OpenAI亲手为这场大模型热潮再添了把柴火。

北京时间3月15日凌晨，OpenAI在官网上宣告了多模态大模型GPT-4的诞生。优化了模型可支持的输入模态、文本长度等性能之外，OpenAI在GPT-4的基础上升级了ChatGPT，并一举开放了API——迭代的速度之快，令人咋舌。

在这场属于大模型的狂飙中，数字已经让人麻木。首先是模型的参数量——此前，OpenAI用GPT-3（参数量达1750亿）将大模型的参数量卷上千亿级别，但很快，谷歌在3月6日推出的多模态大模型PalM-E，则用5620亿的参数坐上了“史上最大视觉语言模型”的位置。

其次是公司狂飙的估值。全球早期项目数据服务商Dealroom的报告显示，全球生成式AI企业的估值达到总计约480亿美元，在2年里翻了6倍。

国内AI赛道升温来得晚，但企业估值飙升的速度有过之无不及——王慧文的AI公司“光年之外”，天使轮的估值达到了2亿美金。一家由某位技术大拿近期创立的大模型企业，模型demo还没影子，天使轮的估值也让其进入了亿元美金俱乐部——而在元宇宙的风口中，百万美金，似乎已经是国内创企天使轮的估值天花板。

风口中，也有一些纠结、负面的声音浮现。

3月2日晚，一篇主题为“为什么感觉欧美的AI比我们强”的贴文引起不少争议。发帖者比较了中美的AI发展环境，将欧美AI的发展视作卧薪尝胆的“精英教育”，而国内则是重商业化的“功利教育”，最后得出了一个略显绝望的结论：人的命运在子宫里就注定了，机器人也不可幸免。

2019年-2021年期间，海外流向生成式 AI 业务的资本增加了约 130%，增长主要由机器学习运维（MLOps）、文本写作、数据等领域拉动。图源：Base10

服务于模型训练、管理、运维的一些中间业态也初步形成。比如，一些企业研究出了让模型训练成本更低、效率更高的模式，让人们只需用一张消费级GPU的显存，就能实现对ChatGPT的部分复刻。

无论是保守冷静，还是拥抱不确定性，投资人们首先要面对的是浪潮中水涨船高的企业估值。多少是企业的本事，多少是泡沫中的水分，在被ChatGPT卷起的AI梦真正落地前，让赛道去伪存真，也需要经历一定的时间。

延伸阅读：

《ChatGPT中国变形记 | 深氪》

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