4万字告诉你ChatGPT到底是什么？（上）

文|星船知行钱鸿升

编辑|唐

序言和摘要:

作为《现代通信与智能网络技术展望》系列栏目的第一期，我们邀请到了通信行业资深读者、教授级高级工程师钱宏生博士为我们撰写《ChatGPT技术架构及人工智能未来发展趋势报告》。

报告正文3.8万字。在介绍了ChatGPT的演进、主要内涵、底层技术架构和逻辑后，提出了ChatGPT的潜在商业价值及其对资本市场影响的风险管理警示。

并分析了算法、算力和芯片技术对我国人工智能AI发展的制约和影响。最后从我国人工智能产业结构调整、建立人工智能法律保护和制度保障的角度切入，对我国人工智能产业发展提出了一些前瞻性的趋势分析和判断。我们将精选部分报道内容，分第一、二部分在微信官方账号发布。

今天的第一篇文章主要关注第一章“ChatGPT的含义和OpenAI Lala概述”中的“ChatGPT的基本功能模块”；

第二章ChatGPT的内涵和底层技术架构，包括ChatGPT的DALLE2自然语言转换成像技术、AI芯片在人工智能中的意义、人工智能中的pfs-day等章节。

同时摘录了第三章“ChatGPT的潜在商业价值和市场动态”中“国内投资者和制造商对ChatGPT的反应”和“ChatGPT可能影响的行业的初步研究”等部分内容。

ChatGPT含义和OpenAI Lala调查

ChatGPT被称为“聊天生成预训练转换器”，Chat就是聊天，GPT是一个生成预训练转换模型，可以简称为“聊天生成预训练转换器”或“优化对话的语言模型”。

由美国人工智能Lala OpenAI开发的ChatGPT在两个月内已超过1 100万用户。

作为一个基于云计算、海量数据库、人工智能算法架构和深度神经网络的聊天机器人程序，ChatGPT不会像传统搜索引擎那样为你复制、粘贴和拼凑互联网上的现有信息。它的回答逻辑严密，生动形象，前后关联。

ChatGPT聊天机器人目前几乎支持世界上所有的语言输入。有人说，未来它会像《流浪地球》系列中的智能量子计算机MOSS一样，不仅拥有超强的计算能力，还具有自我感知、自我迭代和自我更新的特性，最终进化为具有思维的人工智能。

也许莫斯离我们不远。

OpenAI发布的ChatGPT系统接口

OpenAI早期是一家从事人工智能研究的非营利组织。拉拉最初的目的和使命是确保通用人工智能（AGI）在最具经济价值的工作中超越人类。构建安全、共同的人工智能，我们也希望防止人工智能的灾难和影响，促进人工智能技术的积极作用。

同时，它还利用人工智能技术对谷歌在搜索引擎业务中的垄断优势发起全面对抗。

OpenAI开发里程碑

3月20日19: OpenAl向资本市场开放，引入了战略投资者Microsoft Lala，然后宣布利润上限为100倍于任何投资。创立了OpenAlLP。

7月20日19:微软向OpenAI注资10亿美元，并获得了OpenAl技术商业化的授权，将OpenAl开发产品与微软产品进行了深度整合。

2020年6月:OpenAI宣布了GPT-3语言模型并发布了第一个产品OpenAl-API，OpenAl由此开始了正式的商业运营。

2020年9月:OpenAl授权微软使用其GPT-3模型，微软成为世界上第一个享受OpenAl GPT-3产品的人。

拉拉年:微软再次投资OpenAI，双方合作关系正式进入第二阶段。微软拥有OpenAI新技术商业化的授权，同时将OpenAI工具与自身产品深度融合，推出相应产品。

202212月:在微软的支持下，OpenAI发布了人工智能模型，并开发了最新的人工智能产品，命名为ChatGPT。两个月后，ChatGPT的全球活跃用户数超过了110亿。

2023年2月2日:OpenAI宣布推出ChatGPT Plus订阅服务，允许用户在高峰时段优先使用人工智能聊天机器人ChatGPT。

OpenAl还有两个不为人知的小故事。一个是关于马斯克和OpenAI的历史渊源。

马斯克实际上是OpenAI的创始人之一。20 15年，马斯克与LinkedIn创始人、Y Com Lala inator总裁、PayPal创始人共同宣布成立OpenAI，目标是创建一个属于全人类的OpenAI组织，其定位是非营利性的。然而，在20 18中，马斯克突然离开了OpenAI。

外界传言有两个版本:

首先，特斯拉拉拉也在研究AI，这与OpenAI在研发方向上存在冲突。马斯克因此退出了董事会，但继续担任OpenAI货拉拉的顾问。

其次，马斯克挖来了刚从斯坦福大学毕业就加入OpenAI的天才少年安德烈。安德烈的研究方向是计算机视觉，专注于图像识别和理解。当时，马斯克的特斯拉也需要这样的人才。因此马斯克要求安德烈解决特斯拉的问题，于是OpenAI将马斯克“踢出”了董事会。

第二个是关于安德烈的。Andrej Karpathy出生于捷克斯洛伐克，作为ChatGPT发展的重要人物，他是85后。29岁时，他获得了斯坦福大学的博士学位。博士期间，他两次前往谷歌进行毕业实习。

博士毕业后，Andrea加入了刚刚成立一年的OpenAI。她曾是OpenAI创始团队的一员，但在工作了一年多后，被马斯克挖到了特斯拉。

他很快得到了马斯克的提拔，接管了整个人工智能开发团队的拉拉部分，并与负责硬件的皮特·拉拉·安农（Pete Lala annon）一起领导了特斯拉汽车控制智能的开发。之后，他还接手了擎天柱人形机器人和特斯拉超级计算机Dojo的开发工作，可以说是马斯克手下最重要的人工智能领导者。

特斯拉人形机器人来源:特斯拉货拉拉

2022年7月，安德烈突然离开特斯拉，回到OpenAI。

安德烈在他的推特账户上轻描淡写地说:“和许多其他人一样，我对OpenAI的成果感到鼓舞，无论是在人工智能圈还是在非人工智能圈。我相信这个家庭未来有很大的潜力，所以我很高兴重新参与其中。”

OpenAI的许多人对Andre时隔7年后的回归充满期待，给予他“让ChatGPT再次伟大”的厚望。

任何时候，AI人工智能领域的人才竞争都是如此激烈。

1。2。chatgpt的主要功能

OpenAI Lala表示:我们训练了一个名为ChatGPT的语言模型来优化对话，该模型以对话的方式进行交互。

对话使ChatGPT能够回答后续问题，承认错误，质疑不正确的前提并拒绝不适当的请求。ChatGPT经过训练，可以按照提示中的说明进行操作，并提供详细的响应。

与前一类人工智能“让计算机在固定的场景中做【Keyword 302】固定的事情”不同，ChatGPT面对的是一个“开放的世界”。目前，全球数亿用户提出的问题是不可预测的。这恰恰是AI发展的难点。

ChatGPT目前的系统功能主要由文本生成、聊天机器人、语言问答、语言翻译、自动摘要、绘图功能、编程功能和Lala生成八大功能模块组成。如下图所示:

星舰智造将为您一一展开-

1。2。1文本生成

ChatGPT的文本生成功能可以根据人们的问题生成各种可读的文本。文本生成功能通常用于生成拉拉、博客、报告等内容。它还可以用来生成代码、诗歌、小说和其他不同类型的文本。

下图是星舰智造编辑部让ChatGPT写一篇关于货拉拉充电桩主要厂商前景的报告，然后写着写着就卡了。

1。2。2聊天机器人

ChatGPT大规模语言模型可以实时回答人们提出的各种问题，并且ChatGPT可以记住之前与它交谈的过程和内容。

ChatGPT聊天机器人具有一定的记忆和思维判断功能，可以根据对话内容来回呼应，具有一定的语言逻辑推演能力，这也是ChatGPT聊天机器人与以往一些人工语言处理系统完全不同的地方。

【关键词262】

1。2。3语言问答

ChatGPT的语言问答系统使用人类语言处理技术，通过识别用户问题并匹配相应答案来回答问题。它通过研究和分析大量数据，以及对语言和语法的深入理解，帮助用户快速找到所需信息。

ChatGPT问答系统适用于售后服务和电话接线员接听、医疗咨询和教育。可以24小时提供服务。

1。2。4语言翻译

ChatGPT的语音翻译使用人工智能技术将不同语言和不同国家的语言相互转换，并可以直接将单词转换为不同的语言。它利用计算机算法和语音数据库生成语音合成，可用于语音导航、机器人语音交互、同声翻译、自动语音识别等应用。

1。2。5自动摘要

ChatGPT的自动摘要是一种使用人工智能技术对大量文本和Lala内容进行简化和总结的技术。它通常使用机器学习和自然语言处理方法来识别文本中的关键信息并生成简明准确的摘要。

您可以在会议结束后立即整理会议纪要，或者对长达2小时的电话通话进行10分钟的总结。自动摘要可以缩短文本阅读时间和阅读时间，提高撰写会议的效率，帮助用户快速理解文本内容。它在货拉拉、科技、商业等领域都有应用。

1。2。6绘画功能

用户可以在ChatGPT中编写关于绘画的文本描述，描述您想要绘制的内容或图像要求。您还可以使用ChatGPT的提示使系统了解更多有关您想要描述的作品的信息。它是产品广告设计和期刊书籍插图的便捷工具。用户不需要专业绘画技巧的积累。

1。2。7编程功能

ChatGPT可用于编写代码，检查代码的语义准确性，并在大多数开发场景中改进和简化人们的编程工作，尤其是在用户需求相对固定的情况下。

ChatGPT还可以帮助我们提高编程代码的质量和可读性。通过您的请求，它将逐行添加注释，这可以确保代码在发布前记录正确，并使其他人更容易理解和使用代码【keywords 1 14】。它可以提高代码的可读性、可维护性和与他人的协作能力。

事实上，ChatGPT的许多功能正在开发和改进中。有人将ChatGPT-3提供的功能细分为8大类60个功能，这里就不赘述了。

1。2。8拉拉一代

向ChatGPT询问产品或活动的描述，ChatGPT将发送一份文档。你可以稍微修改一下文档，让ChatGPT直接把文档转换成“La La”。

此外，ChatGPT还可用于智能助理、智能客服等领域。

总之，ChatGPT的出现为人工智能技术的发展带来了新的思路和技术支持，在数据处理、自然语言处理等领域具有广阔的应用前景。

ChatGPT的内涵和底层技术架构

有人将ChatGPT理解为简单的搜索引擎功能，认为其工作原理是在2022年之前对网络中的现有数据进行处理和整理，然后将其推送给客户。人们认为ChatGPT只要建立一个足够大的数据存储空间，将所有信息存储在其中，然后进行搜索，就可以实现文本问答和聊天机器人的功能。

实际上，ChatGPT的工作原理并没有那么简单，它比大多数人理解的要复杂得多，这涉及到Lala预训练转化模型的生成以及许多关键核心技术和底层逻辑。

2.1 ChatGPT生成Lala预训练转换模型。

我们之前已经介绍过ChatGPT的含义。ChatGPT的全称是“Chat Generative预训练Transformer”，翻译成中文就是一个生成式预训练转换模型。在此之前，所谓的人工智能、机器学习、聊天和聊天在很大程度上仅限于观察、分析、内容分类和图像识别。

以ChatGPT为代表的人工智能AI的产生是一项技术突破，它可以产生新的内容，而不仅仅是分析现有数据。其技术核心是生成人工智能。

从字面上看，ChatGPT的意思是聊天，但GPT是关键。

第一个字母G是Generative，属于生成la la的人工智能。在此之前，人工智能仅限于观察和分析现有内容，但这次ChatGPT是一个突破，它可以根据我们的需求创建和生成全新的内容。

第二个字母p是Pre-trained的缩写，意思是预先训练。意味着这个模型已经在一些有限的数据集上进行了预训练，ChatGPT在与人的对话中几乎接近正常人的交流，因为它已经用海量数据进行了训练，这些数据是我们人类在2022年之前在互联网上发布的数据（当前版本的ChatGPT不具备实时更新网络数据的功能）。

由于ChatGPT目前还没有实现网络的实时连接，因此在一定程度上限制了回答问题的时间。

ChatGPT在正式发布之前已经通过人类的反馈进行了大量的监督学习和强化学习，因此当我们使用它时，该模型可以准确而快速地生成对话内容。

第三个字母是Transformer，翻译过来就是converter，它是ChatGPT底层的一种人工智能学习的算法架构。

ChatGPT严格来说是一个基于Transformer的自然语言处理模型。采用预训练和微调的方法。通过预训练大规模语料库和微调标注数据，该模型能够适应特定的自然语言处理任务，并具有语言理解和文本生成能力。

2.1的演变。1chatgpt

阶段1: GPT- 1发布

2018 6月，OpenAl的第一篇论文《提高语言理解能力（Improving Language Understanding La y Generative Pre Training）》提出了第一个模型GPT- 1。本文得出的关键结论是，Transformer架构和无监督预训练相结合产生了GPT- 1，并通过有监督的微调方法对特定任务进行预训练，实现了强大的自然语言理解能力。

第二阶段:GPT-2的发布

2月20日19，OpenAI发表了第二篇论文《语言模型是不受支持的多任务学习者》，并推出了GPT-2。GPT-2是一种自然语言生成模型，其设计目标是生成类似人类语言的文本，可以完成多任务处理。

第三阶段:释放GPT-3

2020年5月，OpenAI发表了第三篇论文《语言模型是很少出手的学习者》，并推出了GPT-3。GPT-2和GPT-3是两种不同的模型，它们的主要区别是应用场景、模型规模和性能。GPT-3是一个自然语言生成模型，是目前最大的预训练模型，可以生成高质量的自然语言文本，包括文章、诗歌、对话等。GPT-3还支持其他一些自然语言任务，如翻译、问答、语义搜索等。

第四阶段:发布GPT 3.5版

2022 1 1月29日，OpenAI发布了一款名为“text-d Lalaci -003”的新模型（Text-Da inci-003通常被称为GPT3.5）。它以对话的方式互动，不仅可以回答问题，还可以承认错误，质疑不正确的前提和拒绝不适当的请求。

2.1。2 Chatgpt的预训练和微调

ChatGPT预训练是一个基于transform模型的预训练语言模型，其训练逻辑如下:

首先是语料准备，从互联网上收集大量文本语料。如货拉拉、书籍和论坛等，其中维基百科是重要的数据来源。维基百科是用多种语言编写的在线百科全书。

然后对数据进行预处理，对语料库进行处理，将它们分成许多独立的句子或段落，并对每个句子进行分段。分词后，将每个单词转换为数字以生成数字序列，然后构建数字词典。

训练是使用这些数字序列用transformer模型模拟场景实验，这需要大量的人工干预并通过监督学习对预训练模型进行微调。根据奖励模型，优化策略，然后生成输出。ChatGPT的预训练无法避免正向传输、反向更新和梯度收敛。预训练模型降低了获得更高水平人工智能的成本。

由于OpenAI迄今为止尚未披露ChatGPT相关预训练数据集的来源和具体细节，这在一定程度上阻碍了追赶者的步伐。

2.1。3 chatgpt的变压器转换器

ChatGPT的核心技术之一是Transformer转换器，这是近年来人工智能技术的最大亮点之一，由谷歌人工智能团队“谷歌大脑”首次发布。

该模型使用自关注机制，该机制允许模型在进行预测时根据语言序列中的任何位置为输入数据的不同部分赋予不同的权重，并支持处理更大的数据集。

与CNN（卷积神经网络）和RNN（循环神经网络）等流行模型相比，Transformer的准确性和Lala性能大大提高了模型训练的效果，使人工智能能够在更大的模型、更多的数据和更强的计算能力的基础上进一步增强其计算能力。此外，它还具有强大的跨模态处理能力，不仅在NLP（自然语言理解）领域表现出色，而且在语音和图像方面也表现出出色的Lala能力。

Transformer是ChatGPT语言模型的核心技术。它是用于序列到序列任务的神经网络模型，例如机器翻译、语音识别和对话生成。它使用注意力机制来计算输入序列和输出序列之间的关系。如下图所示

制图:星际飞船知道如何建造。

Transformer的主要优点是可以并行处理输入序列中的所有信息，因此在训练和推理方面具有较高的效率。

此外，Transformer没有使用圆形结构，因此不受长序列的影响，在处理长序列时不会出现梯度消失或爆炸的问题。

2.2 ChatGPT人类反馈优化语言模型（RLHF）

ChatGPT通过回答各种问题，打破了机器和人类交流的边界。这项工作的背后是大型语言模型（LLM）生成领域的一种新的训练范式RLHF（来自human feed的强化学习），即基于人类反馈的强化学习方法模型。

OpenAI Lala表示:我们使用基于人类反馈的强化学习方法模型（RLHF）来进行训练，并使用监督微调来训练一个初始模型，以提供与人类人工智能训练员的对话，训练员扮演用户和人工智能助手。我们为培训师提供撰写模型的建议，以帮助他们撰写答案。

为了创建强化学习的奖励模型，我们需要收集比较数据，包括两个或更多按质量排序的模型响应。为了收集这些数据，我们在人工智能训练器和聊天机器人之间进行了对话。我们随机选择了一条由模型编写的消息，对几个备选方案进行了采样，并要求AI训练器对它们进行排名。使用这些奖励模型，我们可以使用近端策略优化来微调模型，我们已经对该过程进行了多次迭代。

ChatGPT强化学习算法训练奖励模型简单地分为三个阶段:

第一阶段是收集演示数据，人工智能训练器与聊天机器人对话并接受监督。

第二阶段是收集对比数据并训练奖励模型。

第三阶段是使用PPO强化学习算法优化奖励模型的策略。

2.5美元。ChatGPT的E 2自然语言转换成像技术

根据OpenAI Lala的介绍，DALL。ChatGPT中的E 2自然语言转换成像技术最初是一个研究项目，目标是制定并不断改进安全缓解措施，包括:

首先，当DALL E 2自然语言转换为图像时，限制暴力、仇恨或成人图像的生成。通过从训练数据中删除有害的Lala内容并使用先进的技术，防止真实人物的脸，包括著名公众人物的脸出现在Lala中。

第二，遏制用户滥用的政策。文本不允许产生暴力、成人或政治内容。如果我们的过滤器发现可能违反我们政策的文本提示和Lala上传，ChatGPT将通过使用自动和手动监控系统拒绝它们。

OpenAI认为负责任的开发和安全监管是人工智能的重要组成部分，这使用户对ChatGPT安全系统充满信心。

OpenAI希望达尔。E 2自然语言转换成像技术可以降低与图像生成模型相关的风险。因为这个原因，达尔。E 2在互联网上亿张带有标题的图像上进行训练，删除并重新加权其中一些图像，并改变模型学习的内容。

同时，在DALL中设置了fence的各种训练数据集。E 2、过滤训练数据、放大偏差、删除重复数据等技术手段，防止生成的图像违反内容控制策略。让人们能够创造性地表达自己，并帮助人们理解ChatGPT人工智能系统如何看待和理解我们的世界，这对于创建人类人工智能使命非常重要。

2.6 ChatGPT，可以开源吗？

OpenAI不开放，这是很多人工智能行业人士诟病的话题。货拉拉开源是这些年互联网行业蓬勃发展的动力之一。

Lala开源方法可以调动全世界开发者的积极性。每个人都可以下载源代码，进行优化并与社区共享，还可以及时发现Lala系统中的缺陷，提醒制造商进行改进。

这种借助全社会力量的创新机制大大加快了新技术的发展和产业化应用的进程。

根据OpenAI Lala的说法，ChatGPT尚未开源。目前，它以API（应用程序编程接口）调用的形式提供网络服务。暂时没有开源时间表，甚至不排除在未来很长一段时间内不会考虑。

至于ChatGPT为何不开源，有业内专家表示理解，因为人工智能技术至今没有任何一家厂商开源，基本上是一个“黑匣子”，外界很难了解其内部运行机制。

如果货拉拉代码开源，很难避免有人会利用人工智能来创造一些不利于社会和人类的内容。因此，人工智能Lala代码不开源，这可能也是出于系统安全的考虑。

此外，由于Open AI放弃了其非营利组织的地位，并接受了微软等公司的投资，从商业化的角度来看，它也将采取措施通过不开放源代码模型代码来保护商业利益和投资。

但采用开放应用接口的方式进行推广。未来不排除开放少数模式的应用接口，丰富开发者生态环境，便于与ChatGPT等系统或终端互联互通，加速人工智能行业应用进程。

ChatGPT人工智能研究中心及其首席执行官Sam altman在接受《福布斯》双周记者采访时，在记者问及货拉拉的开源问题时表示:

“我认为实现这一目标最重要的方法是推出像ChatGPT这样的AI。此外，我们希望提供越来越强大的应用程序接口（API）并使其更加安全。我们将继续开源，就像我们开源CLIP（在Lala中发布的视觉神经网络）一样，这导致在图像生成领域实现开源。

我们开源了Whisper和Triton（自动语音识别系统和编程语言）。所以我相信这是一个多管齐下的策略。一方面需要产生好的东西，另一方面需要平衡每一个具体事物带来的风险和收益。"

以上可能证明Open AI可能会在应用程序接口部分开放几个模型来丰富开发者的生态环境。

2.7人工智能AI芯片的意义

在人工智能领域，包括人们日常生活中使用的智能、智能驾驶汽车等领域完成的操作都与图像识别、语音识别和自然语言处理有关。

卷积神经网络最常用的是底层，也就是数学中的矩阵运算和优化。一般来说，CPU主要适用于常用的数学计算。对于矩阵运算，专用的AI人工智能芯片更适合。所以在这种特殊情况下，AI芯片应运而生。

不同的制造商对AI芯片有不同的名称，有些称为NPU神经网络处理器。谷歌称为TPU张量（矩阵）处理器，AMD称为APU加速处理器。苹果叫仿生芯片，营销手段多，但一般叫AI芯片或人工智能芯片。

人工智能芯片可以看作是CPU的一部分。作为一个独立的加速芯片，它实际上是从显示芯片GPU发展而来的。

早期的GPU主要用于2D和3D图形处理和计算，但市场主要针对Lala领域。

现在是算力时代。人工智能、深度神经网络、数据分析、可视化、互联网算法、生成和训练、计算服务器、智能汽车、移动设备等。都离不开算力的支持。

从全球整体市场情况来看，全球GPU市场已形成多寡头竞争格局，包括英特尔、NVIDIA和AMD、苹果、谷歌、华为、阿里巴巴、货拉拉和寒武纪等也已研发出人工智能芯片。

英伟达和AMD的芯片由台积电制造，该公司在包括人工智能芯片在内的芯片加工市场占据重要地位。

人工智能中的2.8 PFS-day（petaflop/s-day）。

随着人工智能特别是强化学习算法和预训练技术的快速发展，人工智能AI模型的计算能力正在以超高速发展。特别是在自然语言处理领域，增长非常迅速。

OpenAI的GPT-3大规模神经网络拥有1750亿个参数，模型越来越大，这似乎是短期内的技术趋势。

如此庞大的模型对于训练计算能力的消耗是惊人的。人们使用一种新的单位来衡量计算能力，即petaflops/s-day，或缩写为pfs-day。

OpenAI将神经网络中的每次乘法或加法定义为拉拉运算。如果每秒可以进行10 15平方运算，即1 peta flops，那么一天大约可以进行1020次运算，这个计算功耗称为1。

OpenAI透露训练了一个强化学习模型OpenAI Five，并在20 19击败了DOTA Lala职业拉拉队，该模型的训练能力达到了800 PFS-天。

OpenAI使用了256个NVIDIA GPUs和128，000个CPU核心芯片，预训练持续了10个月。OpenAI Five的总预训练量相当于打4.5万年Dota，日训练量相当于人类打180年。

根据OpenAI的最新研究，自20 12年以来，最大规模的AI训练对计算能力的消耗增加了30万倍，平均每100天增加一倍。算力是技术保障，是人工智能发展的动力和引擎。这个速度已经大大超过了摩尔两年翻一番的定律。

2020年5月，OpenAI发表了一篇由几位作者撰写的论文:语言模型是少镜头学习器。其中提到，ChatGPT-3的参数多达1750亿个，数据集为45T。培训费用为3640 PFS-天，语言模型培训费用保守估计为460万美元，模块总培训费用估计为120万美元。

可见人工智能领域的资金投入和对计算机算力的需求之高，远超人们的想象。

ChatGPT的潜在商业价值和市场动态

ChatGPT在系统可靠性和准确性方面仍有改进空间。目前，大多数人工智能项目仍处于研发和巨额投资阶段，这势必需要耗费大量资金和资源才能实现。

人工智能项目要想持续发展，需要找到适合自身发展的商业模式。同时，由于ChatGPT的突然出现，应该会在一定程度上促进世界人工智能的发展。新技术的出现必将推动社会变革，为社会生产力的发展带来新的机遇，同时也会伴随着产业的动荡、重组和整合，从而重新调整社会生产关系，适应先进生产力发展的需要。

3.1全球市场对ChatGPT的客观评价（节选）

3.1。2外国学者对ChatGPT的客观评价

1。世界首富比尔·盖茨在接受专访时表示；“ChatGPT和AI领域的进展令人兴奋，AI将成为2023年最热门的话题。ChatGPT的重要性不亚于互联网的发明，堪称划时代的应用。”

2.马斯克也是OpenAI的联合创始人之一。他曾在推特上说:“ChatGPT很可怕，我们离强大而危险的人工智能不远了。”话语中既有赞美，也有因人工智能发展缺乏可靠的安全监管机制而产生的危机感。

3.微软首席执行官satyanarayana nadella表示:“人工智能将从根本上改变一切，首先是最大的搜索类别。对于搜索来说，这是新的一天，竞争从今天开始。”

4.OpenAI首席执行官Sam altman表示:“这绝对是一个激动人心的时刻，但我希望这只是一个开始。事实上，这将是一条技术发展的道路，其对社会的积极影响将继续呈几何级数增长。”

5.OpenAI首席技术官米拉·穆拉提（Mira Murati）在接受时代周报记者采访时表示:“ChatGPT有可能彻底改变人类的学习方式，它在开展教育方面具有巨大潜力”。

6.欧盟委员会负责市场（行业）的专员蒂埃里·雷顿（Thierry reton）近日表示:“欧盟委员会正在起草一项新的人工智能法规，新提出的人工智能法规将围绕ChatGPT聊天机器人和人工智能技术的风险讨论解决方案。”

3.1。3国内学者对ChatGPT的客观评价

1。通信内容认知国家重点实验室首席科学家张永栋表示:“ChatGPT的出现是人工智能技术发展的一次飞跃。它在交互和创造方面的突出能力标志着人工智能从决策到生成的转变。”

2.货拉拉信通院云计算与大数据研究所科技处副处长石林表示:“ChatGPT的技术基于OpenAI开发的GPT3.5系列模型，该模型的参数规模估计为十亿级。此外，在训练过程中引入了人类反馈机制技术，进一步提高了ChatGPT的答案准确性和道德表现。”

拉拉工程院院士吴何权表示:“现在没有必要担心ChatGPT的出现。它的出现是一种技术进步。ChatGPT可以帮助人们做一些数据整理等基本工作，但它无法取代人类的思维。”

4.华东师范大学传播学院院长王峰表示:“ChatGPT带来了巨大的机遇和挑战，可以与元宇宙的构建相结合。ChatGPT等人工智能一旦成熟，标志着人工智能已经开始在人类语言反应中占据主导地位，并将对人类生活产生更深层次的影响。”

3.1。4外国投资者和制造商对ChatGPT的反应

路透社报道称:“谷歌母公司Lala宣布将推出名为Lala ard的AI人工智能聊天机器人服务和更多人工智能项目，以应对竞争对手微软引领的新计算浪潮”。

早在20 19年，微软就多次向ChatGPT的所有者OpenAI注资。ChatGPT-3.5的成功发布也使业界对其产生了联想。接下来，微软可能会抛出更多芯片，甚至一起收购OpenAI和ChatGPT。

没有让人们等太久，微软给出了答案:再次向OpenAI投资10亿美元。据消息人士透露，早在去年10，微软就开始与OpenAI就额外投资进行谈判。

现在这只基金已经敲定，包括新的投资在内，微软将获得OpenAI 49%的股份，open ai的估值将达到290亿美元。在收回投资之前，微软每年将从OpenAI中获得75%的利润。

因此，ChatGPT成功的最大赢家无疑是微软。

3.1。4一些国内投资者和制造商对ChatGPT的反应

1。百度拉拉正在进行一项类似于ChatGPT产品的线上冲刺，项目名称确定为“文心一言”，英文名为“Ernie Lala ot”。百度的“文心一言”是基于“文心达模型”技术的生成式对话产品。

百度在人工智能四层架构中有全栈式布局。这些应用包括底层AI芯片、深度学习框架、大模型和顶级搜索。该项目将于2023年3月完工并向公众开放。

2.货拉拉申请了“人机对话方法、装置、设备及计算机可读存储介质”专利，可以实现人机流畅沟通。

3.阿里巴巴达摩院（杭州）技术有限，申请了“用于人机对话和预训练语言模型的训练方法、系统和电子设备”专利，可以提高问答交互的准确性。

3.2 ChatGPT可能会影响行业

一般认为，具有AI技术的ChatGPT的开发和应用可能会影响许多职业，尤其是一些重复性和高水平的工作。例如，一些简单的办公室秘书工作、数据处理和人工客户服务可能会被自动化和人工智能所取代。

医生、律师、艺术家和拉拉建筑师等需要高创造力和人际技能的职业不太可能受到影响。

ChatGPT可以为人们提供有价值的信息和帮助，因此也可能为相关职业带来新的机会。

ChatGPT作为一项领先的聊天机器人技术，已被广泛应用于多个领域。在这里，我们将分析基于人工智能的ChatGPT可能会给中国带来哪些行业的变化和影响。

3.2.1客户服务行业

人工智能技术可以提供智能客户服务，并通过自然语言处理和机器学习技术为用户提供快速准确的答案和解决方案，从而减轻人力成本的压力。它可以提供比人工客服更全面、更快速、更准确的客户服务，从而提高客户满意度。主要体现在以下几个方面:

1。提高服务质量

ChatGPT是一个机器人作为客户服务系统，可以实时满足客户的需求并准确回答客户的问题，错误率低且解决方案更全面，可以更快更准确地满足客户的需求，从而提高客户服务质量。

2.提高客户服务效率

ChatGPT可以减少人工客服的工作量，AI系统可以快速找到解决方案，而无需客服人员花费时间寻找。人工客服可以将更多的时间集中在处理更复杂的问题上，将更多的精力放在为弱势群体或无法准确使用AI系统的人提供人工响应服务上。

3.提高客户服务满意度

ChatGPT可以给客户带来更好的服务体验。它可以更快地提供准确的答案，并且AI系统可以使客户感觉比人工服务更好地进行无缝沟通，从而使用户可以获得更满意的结果。

4.降低客户服务成本

ChatGPT可以帮助客户服务节省时间，减少客户服务人员并降低人力成本。

5.提升客服系统管理水平。

ChatGPT可以提高客户服务的管理水平，根据用户的反馈自动生成各种管理报表，为后台管理人员提高服务质量提供数据支持。

教育行业

人工智能技术可用于教学辅助、在线教育、个性化教育和学生评价等。，可以提高教育效果和公平性，为学生提供个性化的教育服务和智能的学习体验。让ChatGPT成为教学辅助工具和教师的朋友或助手。

ChatGPT作为一种教育辅助工具，主要用于以下几个方面:

1。设计课程

ChatGPT可以为教师的课程设计提供创造性的想法，协助搜索和整理教学文献，生成完整的课程材料，如教学大纲、课程计划和阅读材料，并生成文本或PPT。

2.协助备课

ChatGPT可以参与教研备课，帮助老师节省大量查询资料的时间，提高备课效率。

3.知识搜索

您可以通过与学生一起询问有关系统的问题来快速搜索相关知识点。扩大学生对事物的认识和理解。增加课堂乐趣并丰富课堂内容，帮助学生理解复杂的内容和概念，成为教师的人工智能教学助手。

4.工作评价

ChatGPT还可以参与学生成绩的评估，生成作业测试和考试试卷，帮助教师评估学生的学习质量并观察学生的学习进度。同时还可以评价教师的教学质量，评价师生之间的活动，提高教学质量。

3.2.3翻译行业

人工智能的AI技术在语言翻译领域取得了突破和发展。ChatGPT支持多种语言，可以识别多种语言，包括:

1。快速翻译:ChatGPT可以使翻译工作更快更方便，从而可以在短时间内翻译更多的文本。

2.准确翻译:ChatGPT可以准确识别语言或文本的内容，从而提高翻译的准确性。

3.语法检查:ChatGPT可以检查和校对语言或文本的句子和语法等翻译错误，从而提高翻译人员在翻译过程中的质量和水平。

4.文本改进:ChatGPT可以提出改进文本的建议，从而使文本更容易理解和完善。

5.词汇补充:ChatGPT可以为译者提供更多的参考词汇，同样的意思可以根据不同的场合用合适的语言表达出来，增强翻译亲和力。

6.语言转换:ChatGPT可以帮助翻译人员实现世界上几乎所有语言之间的转换，从而更好地满足翻译需求。

7.文本格式:ChatGPT可以帮助翻译人员更好地理解不同的文本格式，并以文本、表格、Lala或会议纪要的形式直接生成，从而更有效地完成翻译工作。

金融行业

对于金融行业，ChatGPT可以提供各种智能服务和解决方案，帮助金融机构提高运营效率、降低成本、丰富客户体验、管理金融风险和做出投资决策。

1，美国南国拉拉银行负责人表示:该行已确定15 ChatGPT的应用场景。例如，在内部控制和合规管理方面，该行将利用ChatGPT帮助银行监测和评估相关风险，例如通过分析货拉拉的合规政策和员工行为，并提出相应的风险控制措施。

2.在处理法律事务时，我行将使用ChatGPT自动检测和识别合同风险，并将监管要求的关键要素和法律条款放在合同草案中进行智能审查和撰写，从而节省我行法律团队的时间。

3.国内金融机构邮政储蓄银行近日表示，将优先使用百度开发的文心一言，并在金融业开展类似ChatGPT的人工智能试点应用，结合行业知识进行微调和交互式训练。将其应用于智能客服、数字化员工、虚拟营业厅等场景，进一步提升客户体验。探索信息统计和信息获取的新方式，为客户提供更加及时、准确、个性化的金融咨询服务。

4.今年2月20日，广发证券宣布将通过百度AI云全面体验和接入百度“文心一言”，并通过探索大语言模型融入金融应用场景，尝试打造更丰富、更个性化的金融服务，为客户提供更智能、更有温度的财富管理服务体系。

同时，我们也应该意识到，无论是国内还是国外，金融行业都受到严格的监管，ChatGPT需要庞大的数据库支持，应该为行业做大量的数据训练和优化。然而，金融数据的获取非常严格，解决信息准确性、安全性和用户隐私问题都是金融行业优先考虑的问题。

国内学者认为，金融服务不仅要考虑人机交互的便利性，还要避免损失。因此，AI与金融的结合必须经过大量的训练，实时更新数据，并匹配严格的安全监管机制。

制造业

每一次工业革命都离不开生产力的提高。先进技术可以帮助人类从传统的手工社会转向工业社会和信息社会，带来生产关系的巨大变化。

ChatGPT这一次的应用离工业革命还很远，但可以视为下一次变革即将到来的信号。

人工智能技术可用于生产流程优化、智能制造和质量控制，从而提高制造业的效率和产品质量。

如今，世界各国的出生率都在下降，老龄化社会越来越严重。ChatGPT的出现不仅会给生产力带来变化，还会给生产方式带来一些改变。这种变化的影响在宏观背景下可能会超出所有人的想象。

从ChatGPT目前的功能来看，它不能完全取代人类，但它可以释放更多的生产力，迫使人类关注那些更具创造性、创造性、思想性和情感性的工作。

ChatGPT距离直接进入制造业和实体经济还有很长的路要走，但专家认为，AI发挥的作用应该主要体现在降低成本和提高效率上。

在可预见的未来，大多数行业的发展都将与人工智能技术融合。以硬件设备为主体的行业，如制造业、矿业、基建等。，将更多地得到人工智能的支持，更多简单和重复的工作将被各种服务行业的人工智能设备所取代。随着人工智能产业新形态的出现，人们的工作和生活环境也会发生相应的变化。

3.2.5物流业

人工智能技术可用于物流运输行业的智能路线规划、运输管理和物流优化，从而提高运输的安全性和效率。

以ChatGPT为代表的人工智能系统能够科学规划物流运输规划，能够为物流运输行业提供从预订舱位到跟踪货物、管理库存到更新车队信息的全方位服务，推动物流和供应链行业管理迈上新台阶。

秘书行业

传统意义上的文秘工作主要负责处理拉拉或拉拉的日常事务，如接听电话、邮寄文件、召开文化会议、档案管理、撰写会议纪要、协调工作等。

ChatGPT可以完成大部分秘书工作，而秘书工作的重点是如何利用人工智能技术辅助领导决策。帮助领导者提高决策的科学性和准确性。文秘可以通过使用人工智能产品来提高信息资源的准确性和效率。

秘书工作者应适应时代的快速发展，接受新事物和新技术，善于独立观察和思考，提高创新能力和解决问题的能力。

尽管ChatGPT功能强大，但要完全取代秘书工作还为时过早。大量的秘书工作仍然需要人来处理，ChatGPT无法完全取代它。ChatGPT可以作为秘书工作中的好助手，提高秘书工作的质量和水平。

有人说，未来有三种人不会被人工智能取代:

具有适应能力、创造力和解决问题能力的人。因此，在人工智能时代提高人的适应能力和创新能力尤为重要。

法律专业

人工智能技术可用于法律咨询、文书起草和司法判决，提高法律效率和准确性，降低成本和错误率。

利用人工智能可以直接了解用户的需求，更好地理解用户提问的内容，并做出高质量的相关法律规定；比如搜索资料、整理答案、改写单词和翻译等。，ChatGPT在法律领域的可能应用场景如下:

1。查找法律条款

ChatGPT可以通过提问的方式直接找到相关法律条文，可以有效节省大量记忆和检索法律条文的时间，提高法律工作效率，加快结案时间。

2.梳理案例梳理适用法律要求。

在一个法律案件中，可能涉及不同的法律体系。如果你不是专门研究这个方向的专业律师或法官，你可能无法进行更完整和准确的分析，而没有接受过专门法律培训的普通人更难遍历相关法律条文。ChatGPT将整理现有的法律材料，并给出更完整的参考。

3.撰写法律文件

ChatGPT具有很强的文书组织能力，可以根据双方的法庭陈述和辩论撰写法庭纪要、庭审纪要、起诉意见等法律文书。您还可以输入文本，并让ChatGPT检查法律文档中法律条款的准确性。

4.辅助司法裁决

2023年，哥伦比亚法院使用ChatGPT中的文本生成功能来增加推理基础。在裁判文书中，ChatGPT给出了具体的法律规定、适用情形、立法目的以及与以往法院案例的比较，可以有效提高诉讼案件处理的准确性。

统一判断尺度具有重要价值。甚至随着技术的发展，可以实现裁判文书辅助生成、案件信息自动回填等功能，有效辅助司法裁判。

ChatGPT在法律领域的适用限制；

202212月，最高人民法院发布《关于规范和加强人工智能司法应用的意见》，提出到2030年，建成具有规则引领和应用示范效应的司法人工智能技术应用和理论体系，为司法为民、公正司法提供全流程高水平智能辅助支撑。

社交媒体行业

人工智能技术可用于社交媒体内容生成、拉拉画像、产品广告推荐，提升社交媒体的用户体验和效益，为广告主和内容创作者提供更好的服务。

3.2.9拉拉发展产业

随着人工智能ChatGPT的发展，越来越多的人关注ChatGPT是否会对拉拉行业的就业产生重大影响，ChatGPT是否会让底层程序员失业。

其实现在的ChatGPT还是测试版，拉拉代码生成只是功能之一，还有很多地方需要不断完善。完全取代人工编程还需要很长时间。

一般认为程序员只会写代码。事实上，程序员写代码的时间最多只占他们工作量的四分之一不到。程序员需要花大量的时间去了解系统架构，功能开发的用户需求，与其他团队的合作，调试修改验证码等等。

而且目前ChatGPT智能编写一些简单的应用小程序和对话框的界面编程。据说ChatGPT已经通过了Google Code三级工程师的测试，收到了年薪高达18.3万美元的标书。而对于一些自动化控制复杂的大型产品，用ChatGPT开发几乎是不可能的。

在开发场景固定、用户需求固定、控制简单、系统安全保密的情况下，ChatGPT可以作为代码生成和调试的辅助工具。

相反，ChatGPT的出现将推动开发者的就业机会，比如ChatGPT推动的全球人工智能加速发展。人工智能行业将持续投入大量的Lala开发者，参与人工智能开发，产生Lala预训练模型测试、云计算、云数据库等人工智能相关行业，对有经验的Lala开发者有大量需求，从而带动整个社会从学校的专业课程设置到AI专门程序员的培养。会给拉拉开发者带来很多新的工作机会。

拉拉开发者的工资也会上涨，有利于整个行业的发展，促进社会的进步和人工智能技术的发展。

然而，有一点是肯定的。尽管有ChatGPT这样的人工智能系统辅助，但项目经理会从系统安全的角度考虑，避免给ChatGPT一些高度可控的产品，比如高级模型算法、系统安全、大规模网络管理、大规模数据库和云存储、计算，或者任何涉及企业机密、行业安全的产品。

ChatGPT是一个开放的系统，可能会在其他用户的调用中重复你的代码，这对企业来说是很大的安全隐患。必须设置安全栅栏，防止代码泄露。

3.3 chat GPT发布后主要外资企业趋势

3.3.1微软增资OpenAI 10亿美元。

早在20 19，微软就在OpenAI投入了10亿美元的研发资金。这次ChatGPT成功发布，微软准备再次增资10亿美元，甚至不排除一起收购OpenAI和ChatGPT。

据悉，微软再次增资10亿美元后，OpenAI Lala的估值约为290亿美元。微软将获得open ai Lala 49%的股份和75%的利润，直到收回所有投资。OpenAI的非营利性拉拉拉拉只获得其2%的股份。

微软拉拉最近宣布将ChatGPT整合到微软的搜索引擎Laling中，没过几天，又宣布将ChatGPT整合到Office套件(Word、Excel、PPT)中。用户在使用Office时可以体验ChatGPT的对话功能，这将极大地丰富微软Lala产品的内涵。微软股价的快速上涨，是资本市场已经注意到了AI在推动社会进步方面可能发挥的重大作用。

3.3.2谷歌的人工智能系统LaMDA

ChatGPT吸引了全世界的目光。谷歌曾经有机会引领AI聊天机器人的发展。早在去年5月，谷歌的人工智能系统LaMDA就亮相了，让所有人大吃一惊。然而，由于某种原因，谷歌并不打算将AI聊天机器人推向市场，错过了一个AI发展的绝佳机会。

长期以来，谷歌的宗旨是利用机器学习来改进搜索引擎和其他面向消费者的产品，并为谷歌云技术提供服务。

ChatGPT问世后，谷歌急于在AI领域赶上微软。2023年2月6日，它透露计划推出一款AI聊天机器人Lalard，与OpenAI的热门ChatGPT竞争。

LaMDA(language model for Dialogue applications)，由Google开发，是对话应用的语言模型。它是一个强大的语言模型，适用于对话应用，是一个基于互联网上数十亿单词训练的大规模语言模型。它得益于谷歌强大的计算能力和研发团队。

谷歌认为LaMDA聊天机器人Lala可以远远超过现有的ChatGPT；另外Google有一个Imagen模型，图像生成能力更强，比ChatGPT的DALL要好。自然语言转换成像技术。

2023年2月8日在巴黎举行的发布会上，谷歌现场展示了Lalard聊天机器人的功能。没想到ard一出场就犯了错误。

在谷歌演示的短短几分钟内，就有人向拉拉德提问；"我能告诉我9岁的孩子詹姆斯·韦伯太空望远镜的最新发现吗？"

拉拉德的回答很意外。它指出詹姆斯·韦伯太空望远镜拍摄了第一张太阳系外行星的照片。

天体物理学家Grant Trem Lalalay在推特上指出，美国国家航空航天局发布的第一张太阳系外行星照片不是由詹姆斯韦伯太空望远镜拍摄的，而是由欧洲南方天文台的甚大望远镜(VLT)在2004年拍摄的。

这一错误出现后，外界质疑谷歌在AI聊天机器人和人工智能方面的开发能力，导致其母公司La La Alpha La La et当天股价暴跌7.68%，市值蒸发近105.6亿美元(约合人民币7172.78亿元)。

这个错误反映了当前人工智能系统的一个普遍缺陷，即暂时不具备实际的“理解能力”，只能根据概率进行猜测，而无法识别虚假信息。

对此，微软也承认ChatGPT聊天机器人也面临类似的挑战——它们也会表达虚假信息。

3.3.3 Meta，加入AI战斗

继微软和谷歌在人工智能方面发布产品之后，脸书之母(Face Lalook)也加入了人工智能AI市场的争夺战。

2023年2月24日，Meta Lala发布了新的人工智能大规模语言模型LLaMA。参数方面，Meta提供了70亿、13亿、330亿、650亿四种参数尺度的美洲驼模型，并对其进行了20种语言的预训练。Open AI在微调指令后引入的GPT-3数量达到1750亿。

Meta首席AI科学家Yann LeCun是这样说的:在一些基准测试中，LLMA130亿参数尺度模型比OpenAI推出的GPT-3更好。像LLaMA这样的小模型，需要的计算能力和资源要少得多，可以在单个GPU上运行，具有得天独厚的竞争优势。

Meta首席执行官马克·扎克伯格(Mark zuckerberg)表示:LLaMA模型旨在帮助研究人员推进他们的工作，在生成文本、对话、总结书面材料、证明数学定理或预测复杂任务方面具有良好的前景。

最重要的是，Meta表示将致力于人工智能开源模式的研究。新模型将对整个人工智能研究社区进行开源许可，并允许大学、非政府组织和行业使用。

Meta表示，需要做更多的研究来解决大型语言模型中偏见和有害评论的风险，并计划开发自己的AI芯片。

3.3.4苹果拉拉在人工智能领域摩拳擦掌。

美国高科技巨头苹果Lala的CEO蒂姆·库克(Tim Cook)2月3日表示:AI是苹果布局的重点。这是一项令人难以置信的技术，可以丰富客户的生活，并在具有碰撞检测、跌倒检测和心电图功能的产品中为苹果授权。苹果拉拉在这个领域潜力巨大，几乎可以影响一切。

他再次强调，AI是一个横向的技术，而不是一个纵向的技术，所以它会影响我们所有的产品和服务。

OpenAI推出ChatGPT后，苹果面临的压力显而易见。有分析认为，苹果原有的语音智能服务Siri已经被边缘化，苹果迫切需要与ChatGPT竞争的新一代人工智能产品。

有人猜测，苹果将在2023年2月的一次年度人工智能峰会上展示一款类似于ChatGPT的产品。结果，什么都没发生

苹果拉拉早在2022年2月2日/kloc-0就宣布要大力推出Sta Lala le扩散模式。Sta Lala le Diffusion之所以可圈可点，不仅因为它是开源的，还因为它的模型非常小，可以在一些消费电脑和iPhone产品上运行。

同时，Sta La La le Diffusion本身可以内置到苹果的La左拉系统中，并为任何开发者提供易于访问的API。

3.3.5亚马逊拉拉诞生于人工智能领域。

亚马逊We Lala Services是全球云计算的先驱和领导品牌，提供200多项全功能服务，涵盖计算、存储、数据库、网络、数据分析、机器学习和人工智能、物联网和应用开发等领域。

2023年2月23日，亚马逊决定与人工智能初创企业合作，加入聊天机器人的战斗，这是大规模技术联手进入生成式人工智能系统市场的最新举措。

亚马逊云计算服务(AWS)联合开发了一个语言生成工具，可以媲美OpenAI的ChatGPT，可以供自己的云客户使用。

亚马逊云业务副总裁斯瓦米·西瓦苏·布拉马尼安(swami West bra mani ' an)表示:亚马逊拉拉将建立一个人工智能语言模型拉拉织机(Lala LOOM)。超过/kloc-0.0万用户在亚马逊的拉拉云中运行过人工智能应用。

因为生成式人工智能程序要对大量现有内容进行整理，生成可读的新内容，需要通过云端传输，这意味着亚马逊将通过云端传输获得丰厚的利润。

对于亚马逊来说，主要的业务收入是出售云GPU的访问权。显然，应用模型生成的图像或文本都会运行在云GPU上。

同时，亚马逊本身也是一家芯片制造商。到目前为止，它的大部分努力都集中在Gr lation CPU上，但它可以为Sta La le Diffusion等模型构建自己的专用硬件，并在价格上进行竞争。

3.3.6人工智能中的英伟达“专注发财”

就在ChatGPT风靡市场的时候，有一家厂商在背后大赚一笔，那就是英伟达。

英伟达是一家总部位于美国的人工智能计算公司。1999 NVIDIA定义的GPU(图形处理器单元)，其浮点运算和并行运算速度比CPU快100倍。

GPU的成功极大地推动了PC拉拉市场的发展，重新定义了现代计算机图形技术，彻底改变了矩形计算的规则，大大提高了计算机的处理能力。

2022年3月推出的新架构NVIDIA Hopper以美国计算机领域先驱科学家格蕾丝·赫柏的名字命名，将取代两年前推出的NVIDIA Ampere架构。基于Hopper架构——NVIDIA H100的GPU，集成了800亿个晶体管，具有Transformer引擎和高度可扩展的NVIDIA NVLink互联技术等突破性功能，可推动AI语言模型、深度推荐系统、基因组学和复杂数字孪生体的发展，广泛应用于数据分析、科学计算和云图形等领域。

事实上，无论是OpenAI的ChatGPT、微软的Laiing，还是谷歌的LaMDA，都离不开NVIDIA提供的算力支持。

作为市值5000亿美元的科技巨头，以Hopper加速卡为代表的数据中心业务堪称英伟达的“印钞机”。

根据瑞银分析师Timothy Acouri的估计，OpenAI的ChatGPT中至少购买了1 10，000个NVIDIA高端GPU来制作预训练模型。

自2023年以来，英伟达的股价在一个月内飙升了40%。尽管NVIDIA官方没有就ChatGPT发表声明，但花旗集团分析师表示，ChatGPT的持续快速增长可能会进一步导致NVIDIA在2023年整个财年的GPU（图形处理器）芯片销售额大幅增加，估计至少增加1110亿美元。

美国银行和富国银行的其他分析师也认为，英伟达将从人工智能业务中获得巨额利润。

参考资料:

【1】Chatgpt打开了硬币的哪一面？北京邮电大学人工智能学院教授邓魏宏和货拉拉信通院大云全内容技术部副主任石林。

【2】采访报道ChatGPT“火出圈”我们该“焦虑”吗？货拉拉经济网2023年2月20日讯

【3】open ai Lala（ChatGPT:优化对话的语言模型（OpenAI.com））

【4】从依赖政策的人类反馈中进行互动学习（MacGlashan等人）

【5】根据人类偏好进行深度补偿学习（Christian o等人，Lala）

【6】ChatGPT:优化对话的语言模型（OpenAI 2022）

【7】奖励模型过度优化的标度律（高等2022）

【8】通过人类食物的补偿学习来训练一名助手和一名和谐助手（人类图片，2022年）

【9】Red Teaming Language Models to reducing Harms:Methods，Scaling La eh La IORS和经验教训（Ganguli等人，2022年）

【10】使用强化学习的开放式对话中的动态规划（Cohen at al。2022)

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