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ChatGPT API 正式发布,中国厂商往何处去?
cc博主2023-03-20【人工智能】331人已围观
作者丨董子博
编辑丨岑峰
3月刚过去一天,AI圈子又引爆了一声惊雷。
价格一折
OpenAI在官网发布,ChatGPT 向外界开放了API,并且开放的是已经实装应用到 ChatGPT 产品中的 “gpt-3.5 - turbo” 模型,可以说是拿出了压箱底的招牌武器。
不仅如此,在定价上,OpenAI 仅收取每1000个 token 0.002美元的价格,是原先 GPT-3.5 模型价格的1/10。价格之低,令不少业者大跌眼镜,以为自己小数点后多看了一个“0”。
此外,OpenAI还推出了另一个新的Whisper API,该API是由人工智能驱动的语音转文本模型,该模型去年9月推出,并可以通过API进行使用,这也为开发者提供了更灵活的互动方式。
先前, ChatGPT 有点小贵的价格还令一些使用者颇有微词,并且前股东马斯克也曾多次在推特上指责 ChatGPT 闭源的行为,已经让 OpenAI 从一家非盈利公司,变成了微软控制下的“走狗”。而这次API发布之人们才发现,OpenAI 或许真的有着一颗“普惠”的心。
ChatGPT 为什么选择在今天,以一个如此低廉的价格开放 API?他们直言:通过一系列系统层面的优化,12月以来,团队将 ChatGPT 的成本降低了90%,而这些被节省了的费用,则可以被团队用来惠及更多的开发者。
过去有消息称,ChatGPT完成单次训练大概需要一个月的时间,花费1200万美元左右的成本。而训练效率的提升,无疑使AI也完成了巨大的“降本增效”。
4天前,OpenAI的创始人——山姆·奥特曼就曾在推特上表示:一种新的摩尔定律马上即将成为现实——每过18个月,宇宙中的智能数量就会翻上一番。
此言一出,引得业内争议不断。今天看来,或许是为了今天ChatGPT API 的发布造势。
在官网中,他们写道:“开发者们现在可以在他们的App和产品中,通过我们的 API 将 ChatGPT 整合其中。”
开发者狂喜:
全民AIGC时代到来我们先问了ChatGPT,在开放API后,会对国内的企业和开发者产生什么样的影响,ChatGPT给了一个中规中矩的回答。
但毫无疑问,ChatGPT开放API最大的受益者是开发者,有开发者甚至用“变天了”来形容ChatGPT开放API对他们的影响。
自从2022年11月ChatGPT发布以来,已经有第一批开发者就“怎么赚钱”展开了一系列尝试,包括:
- 利用镜像网站等方式,给国内用户提供 ChatGPT 服务,利用信息差赚取两头差价;
- 利用ChatGPT的写作能力批量生成回答、进行写作,在对应平台上进行变现;
- 与其他AIGC应用的联动,如AIGC+Madjounery/Stable Diffusion等文字转图片/视频工具进行自媒体创作,等等。
中国公司们准备好了吗?ChatGPT 开放 API利好开发者,但对那些新进加入 ChatGPT 赛道的创业者,此时也被迫感受到了一丝寒意。入局本就落后于人,少了先发优势,不少人团队还没完全建成,壮志豪言刚刚出口,而抬头一看,ChatGPT已经一骑绝尘,想要望其项背,都还需不少苦工。而对于大厂,OpenAI 此举也是敲山震虎——百度、阿里这样的大厂,想做类ChatGPT 产品,怎么才能做得比本尊更好,投入也更少?AI科技评论认为,对于中国的厂商来说,ChatGPT 开放 API,也并不全然代表失去了未来生存和盈利的机会。
百度的“文心一言”、阿里的“通义”、华为的“盘古”、IDEA的“封神榜”、澜舟的“孟子”、智源的“悟道”……在这个赛道上有所积累的玩家不少。技术层面,他们的路径并不相同,实力上也各有千秋;如何完成更高效、廉价、贴合市场的工程化,是摆在他们面前“弯道超车”的绝佳机遇。
从“模型、算力、数据、场景”的四个因素角度上来看,大模型的算法壁垒,并没有外界看来的如此不可逾越,随着时间推移和研究进步,算法性能很可能逐渐趋同;而算力方面,则是真金白银的投入,资本和资源的比拼。如果抛开算法、算力两大方面,在数据和场景上,中国厂商则有很大的优势。IDEA研究院的讲席科学家张家兴博士,曾在一次演讲中做过类比:投入了数百名正式员工、上千名标注员,用了3年时间,OpenAI 从 GPT-3 再到 ChatGPT,持续对一项模型进行修改,并未对模型结构进行过创新。
正如搜索引擎公司,调用数万名员工、数千标注员,二十年如一日地打磨优化,最终只为了将引擎做得至臻至美。
大投入、长坚持,是未来一家成功AI公司,最珍贵的品质——若非如此,AI就做不好工程化落地的工作,而这也是中国AI公司面前最大的机会。
在数据上,越来越多业者发现,要用AI讲好中国故事,首先需要的是中国本土原生的数据集,这样才能更贴近中文的使用,也更贴近中国的市场环境。如果再聊到政治环境,数据脱敏、以及对于涉黄、违法、涉政内容的风险管控,也是大模型工程化落地,所不得不关注的核心难题。做数据集的收集,中国厂商自然近水楼台;而到了实际操作中,中国厂商在人力资源和成本上,也相较OpenAI要更有优势。而寻找场景和技术产品化,更是中国厂商的强项。文章先前还提到的,那些将 ChatGPT 镜像做成产品,赚取用户差价的“掮客”,早在王小川、王慧文宣布入局之前,就以这种思路,赚取到了“ChatGPT”的第一桶金。要想全民进入AIGC时代,AI产品化的进步,可以说与AI技术的进步同等重要——技术不仅要有用,还得“能用”,让用户用得舒服。有国内巨大市场作为后盾,AI产品一旦起势,就很容易形成马太效应,在用户中形成强大的影响力。ChatGPT如同一只鲇鱼钻进了池子,用风卷残云之势搅动乾坤。面临如此强敌,中国的竞争者们也必须动起来,才能在激烈的竞逐中获得一席之地。评价这件事时,张家兴说道:“OpenAI是一群相信通用人工智能AGI会实现的人,当我们在焦虑如何做出中国ChatGPT的时候,他们已经在探索AGI的下一步,同时把当下的成熟技术推向落地,这才是ChatGPT API发布这件事情真正的含义。”未来,AI科技评论会持续关注AI科技工程化落地的选题,探索未来中国AI弯道超车的机会。本文作者董子博,欢迎加微信 william_dong,交换行业认知,互通有无。更多内容,点击下方关注:
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