钱江晚报·时事新闻记者 张云山

能写代码、写论文的人一夜成名，不少从业者担心自己的饭碗被它抢走。但更多人关心的是，这条赛道能挖出多少金矿。杭州一家为设计院提供信息服务的小公司，也因为自己的一个小生意用到了类似的人工智能服务，被风投发现，追着投钱冲刺股市。

杭州设计院信息服务公司

因为风险投资家们都在追着我们投资

“我们把你们的AI云文档分拆成一个单独的公司，风口来了，争取把它运营好，上市。”早上7点，杭州汇智电子科技有限公司总经理常嘉良上班前，接到了一家创投机构的电话。汇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，也是细分行业的小领头羊。

此次，投资机构看中的是公司其中一项业务——AI云文档。它可以帮助客户实现文档的AI智能材料推荐，提高编写效率。例如，设计院的投标文件所用的材料，以前需要人工收集，但AI云文档可以展示所有相关内容，大大提高了编写效率。而且标准材料完全来源于公司的知识库，并经过验证。审计人员只需对关键部分进行最终检查和验证。

“投资机构觉得我们的AI云文档和现在最热的很契合，原理类似，已经有应用案例，所以想运营它并单独融资或者上市，给的估值很高。”常嘉良说，自己也惊讶于自己突然被机构找上门来，而且是因为非核心业务的概念。

水平超越《爸爸》

马斯克和比尔盖茨对此印象深刻

，是美国人工智能研究实验室开发的一种新型聊天机器人模型，它可以通过学习和理解人类语言进行对话，根据聊天上下文进行互动，并协助人类完成一系列任务。去年11月30日发布后5天内，便收获了100万用户；上线仅2个月，月活跃用户就突破1亿，成为史上增长最快的消费类应用。

网友“木木里”是杭州一家大型公司的工程师，也算是资深程序员了。在尝试之后，他觉得程序员的黄金时代已经结束。“它还在24小时不间断运行，不断进化。我们应该是游戏的‘父亲’，我们程序员创造了它，但现在它已经超越了很多程序员。”

通过自我学习，它们可以模仿人类对话，逐渐理解你话语中隐藏的含义。很多和它们“聊天”过的网友感叹，“没有你做不到的，只有你想不到的。”它们能轻而易举地想出关于大会精神的感想、关于中国哲学史研究的报告、关于电影《流浪地球2》的评论。

据悉，马斯克使用后感觉“好得可怕”，甚至断言“我们距离强大到足以造成危险的AI已经不远了。”此外，比尔·盖茨在采访中提到，自己最喜欢的方式是和朋友一起写诗。

科技巨头正在加入这场游戏

国内版本将于下个月发布

面对激烈的竞争，不少科技巨头也加入到了竞争之中。2月6日，谷歌母公司宣布将推出聊天机器人“Bard”，与最近爆红的微软在生成式人工智能领域展开竞争。

在2月1日Meta的财报发布会上，扎克伯格将生成式AI推为今年最大话题之一；微软虽然早已与开发者结盟，但近日又传出追加近百亿美元投资的消息，同时也在加紧将自家产品与之深度结合，相关发布会定于当地时间2月7日；苹果也不甘落后，将于下周举办年度内部AI峰会。业内人士认为，这是人工智能的里程碑，也是分水岭，意味着AI技术已经到了一个临界点，企业需要提早布局。

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，均表示关注已久。百度最快将于下月上线中文版“文心易言”。“百度有所有相关技术。”百度相关负责人表示，百度在人工智能四层架构上都有全栈布局，包括底层芯片、深度学习框架、大模型，以及顶层搜索等应用。文心易言位于模型层。目前，文心易言正在做上线前的冲刺，计划3月份完成内测，对外开放。

去年9月，百度CEO李彦宏判断人工智能的发展“无论在技术还是商业应用上都发生了方向性转变”。外界猜测百度当时就已着手研究文心易言，有可能更早开启内测。消息一出，百度港股股价应声大涨15.33%，自去年11月以来，股价已累计上涨逾60%。

在A4纸上打印参数

堆叠起来后，它比上海中心大厦还高

一直研究人工智能的浙江大学上海高级研究院常务副院长、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指导专家。 “成功来自于以深度学习为代表的人工智能技术的长期积累，是数据、模型和算力的工程化融合，以及与机器智能的统计关联的出现。”吴飞教授说，虽然功能强大，但原理其实很简单，就是通过技术创新，把大量的网络资源和书本知识，以及程序代码进行整合、关联，最终生成AI成果。当然，这个过程需要以大数据、大算力为基础。

数据显示，此次训练使用了45TB数据、近1万亿词汇（约相当于1351万本牛津词典的词汇量）；使用了深度神经网络、强化学习、提示学习等人工智能模型；模型训练可进行每秒千万亿次运算，总共需要耗费3640天的算力；目前公开的中间产品GPT-3模型参数数量高达1750亿个。“如果把这个模型的所有参数都打印在A4纸上，堆起来的高度将超过上海中心大厦632米的高度。”吴飞教授表示，大数据、大模型、大算力的工程化结合，催生出了统计关联能力，而非一般意义上的通用人工智能能力，即洞察海量数据中词与词、句与句等之间的关联性，体现语言对话的能力。

吴飞教授认为，模型不再开源，导致中国企业难以快速复制出类似的产品。围绕具体的赋能场景和应用，推动工程化技术创新、构建开源生态社区，可以推动AI赋能取得突破。

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，推动“数据、模型、算力”研究模式向“数据、模型、知识、算力”研究模式转变。一方面要建设优质数据中心和领域知识中心，另一方面要加大力度突破芯片等难点技术，加强多学科跨界，从机器学习跨越到学习机器，勇敢进入人工智能理论的未知领域。

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