你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。

上周chatGPT的热潮我们主要还是看热闹，大部分都是国外发生的事情，这周已经反转过来，国外媒体已经把目光放到了中国企业身上。

《华尔街日报》发了一篇文章，提到了上周A股和港股的chatGPT概念热，除了百度、阿里因为要推出同样的AI大模型受到热捧，做图像识别的云从科技、做AI数据训练的海天瑞声等一批上市企业也从中受益，搞文字识别的汉王更是靠7连涨停板，登上了好几家金融媒体的版面。

第二轮热潮会在中国版chatGPT真正出现后到来，也就是我们特训营常说的：属于大多数人的「模式创新」机会。

我在分析chatGPT和未来的AI机遇时，有朋友问为什么举的都是国外案例，原因也就在这：中国的“云端AI大模型”才开始研发，大部分应用案例自然要看国外。

那中国的chatGPT何时能出现呢？

面对这个问题，我只能说从技术原理上看相隔并不远，但实际的距离要大得多。

只看表面的参数，chatGPT的进步其实是OpenAI大力出奇迹的结果，表现平平的GPT-2在2019年推出，只有15亿参数，到2020年GPT-3一口气把参数提高到了1750亿，立刻就取得了惊人的效果，chatGPT常被称作GPT-3.5，只是做了一些优化。

考虑到GPT-2整个算法都是开源的，谁都拿得到，看起来似乎只有一两年的技术差距，把参数堆起来是不是就快了？

其实这比大家想象的要难得多，参数规模扩张的背后，既有大量工程调优的经验，也是对算法和数据更深入理解的成果，这其中数据的作用可能超出大家的想象。

OpenAI在推出GPT-3后，分享过一个AI大模型的「伸缩法则」，简单说就是算法参数越大，数据量越高，AI大模型的效果就越好，但他们当时认为算法参数才是重点。

随着谷歌也加入到研究中，大家发现，数据才是更关键的部分，参数规模如何与数据规模匹配，数据质量的高低，对结果都有显著影响。

这也就是说，中国chatGPT的开发既要解决算法上的问题，还要积累一个与超大规模算法匹配的优质数据库，前者靠聪明的大脑或许能加速不少，但后者就是实打实的苦功夫，会成为不少AI企业面对的最大难点。

好在这个领域巨大的市场潜力已经被看见，门槛越高，越会有人投入其中，想要越过门槛拥抱新未来。

我想中国的chatGPT终归还是会出现，只是会比大家想象的慢一些，但只要这个时刻到来，属于中国大多数创业者的机会也就来了。

虽然中国在第一轮浪潮中落后了，但因为我们有更加广泛的应用优势，有望在第二轮浪潮中领先。

我也会持续关注AI技术将如何演进，中国AI产业的格局会如何发展，和大家分享我的产业未来的分析、预测，也欢迎你留言分享你的思考。

以上是今天的内容，更多详细的产业分析和底层逻辑，我会在科技特训营里分享。欢迎关注全球⻛口微信号，报名加入!

王煜全要闻评论，我们明天见!