中國互聯網巨頭們能否成功複製ChatGPT?(經濟一週「博立群股」專欄) - 中原博立
中國互聯網巨頭們能否成功複製ChatGPT?(經濟一週「博立群股」專欄)

中國互聯網巨頭們能否成功複製ChatGPT?(經濟一週「博立群股」專欄)

儘管過了幾個月,市場對ChatGPT概念的短期炒作可能快會落幕,然而在眾多炒作背後可能會質疑中國是否可以成功複製ChatGPT。事實上,我們認為要想複製一個OpenAI公司打造的ChatGPT的框架是能做到的,但是在數據品質的深度和準確性上可能會有差距。這個應用的本質是以GPT-3模型為框架,是一個開源軟體,因此在純技術層面中國的程式師也不會落後太多。

AI的核心關鍵離不開算力,算法和數據。在算力方面,訓練AI模型高度依賴Nvidia的高端AI晶片i.e. A100 GPU。從2022年開始美國已經率先限制Nvidia向中國出口A100及H100 GPU,但Nvidia也推出了特製的A800去替代A100專門服務中國市場,新晶片數據傳輸速率為400GB/s低於A100的600GB/s。雖然算力不及美國的高端,但還是能彌補的。

在算法方面,一個行內的主流觀點是,儘管沒有率先做出GPT-3,但是在算法和大模型上也就落後半年到兩年。如百度的飛槳據聞涉足領域甚至更廣,但深度方面仍有差距。阿里巴巴的達摩院也有類似OpenAI的訓練模型,在去年年底其AliceMind對中文語言理解的水準首次超越人類的得分。要知道,過去中文語言理解是AI業界的難題之一,語言對話模型訓練需要讓機器對文字產生理解,英語會比中文的自然語言處理容易一些,導致用中文的準確性可能更低。

另外,較難的地方可能在於訓練AI模型的數據,大家可能會想,中國人口龐大,而且數字化程度高,不缺海量數據去訓練模型,但是筆者認為能夠滿足高品質大模型運轉的高品質文字數據,在中國是相對稀缺的。要知道OpenAI背後的數據庫是海量高品質的英語文字數據,英文訊息尤其是高品質訊息佔統治地位,2022年某統計顯示互聯網上開放訊息中文佔比僅1.3%,而英文占比63%,其中,高品質部分優勢更大,就連我們辦公最常用的Microsoft Office,Azure在保護用戶隱私的前提下,背後收集的客戶數據也會給Microsoft加持的OpenAI去訓練模型,因此效果無疑會更優質。

最後,由於ChatGPT的成本高昂,有人算過ChatGPT每次回答的成本是0.1/0.2美分,是Google每一頁展示成本的約10倍,可見即便是商業化也無法做到短期賺錢。筆者認為,在中國功利文化濃厚,互聯網行業內捲嚴重,互相廝殺急著賺錢的環境下,往往會把模型訓練和商業應用放在一起做,不如OpenAI更專注在訓練模型上,把商業應用交給下游去摸索,因此體驗起來的實際效果可能會不如ChatGPT,也很難長期大量資金去成就如OpenAI這樣不求盈利,為求推動人類未來進步的科技理想主義公司。

簡志健,持證監會持牌人士,博立聯合創辦人/中原資產管理投資總監
傅可怡,持證監會持牌人士,博立研究團隊/中原資產管理高級分析員
執筆之時,筆者及其客戶持有Microsoft

中原博立

「博立」品牌,由兩位知名及經驗豐富的投資總監 - Michael Kan 簡志健 和 Larry Hung 洪龍荃共同創立。他們除以價值投資為基礎,更重視公司的商業模式、企業文化及增長潛力,致力發掘可持續增長且有機會被重估價值的公司。他們非常重視公司質素,勤於公司專訪,深信投資決策應該根據基本研究及分析而決定。他們也極其重視風險控制及操作紀律,投資風格經歷多年實戰的驗證,長綫回報傲人。

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