资本狂热追逐ChatGPT，国内最新融资10亿引发热议！

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来源丨创业邦（ID：ichuangyebang）

作者丨巴里

编辑丨子钺

图源丨图虫创意

这几天，一个名为 ChatGPT 的聊天机器人彻底破圈了，火遍全网。

它写得了代码，修复得了 bug，还能帮你写工作周报、写小说、进行高考答题，甚至你还可以诱骗它规划如何毁灭人类。

尽管市面上已经有了大量的聊天机器人，但马斯克仍然对此感叹：“很多人疯狂地陷入了 ChatGPT 循环中，我们离强大到危险的人工智能不远了。”

这个看似无所不能的 ChatGPT 是由美国 OpenAI 开发的大规模预训练语言模型，马斯克曾是这家公司的创始人之一。

12 月 5 日，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 在社交媒体上发文表示，ChatGPT 于上周三推出，截至目前已突破 100 万用户。

甚至免费公测版本的服务器很快就被热情的测试用户挤爆了。

联想集团副总裁、联想创投集团高级合伙人宋春雨告诉创业邦，AI 预训练大模型的出现，成为了近三年以来 AI 算法创新最受关注的投资机会。

睿兽分析显示，2022 年以来，国内大规模预训练模型赛道出现多笔大额融资，单笔融资金额高达 10 亿元，其中不乏联想创投、君联资本、启明创投、创新工场等知名投资机构。

被网友玩坏了的 ChatGPT 到底是什么？其背后的大规模预训练模型是怎样一条赛道，为何会受到众多投资机构的追捧？融资热背后，又离真正大规模商用落地还有多远？

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简单来说，预训练模型（Pre-trained Model）是前人为了解决问题所创造出来的模型。后人在解决类似问题的时候，无需再从零开始训练一个新模型，而是可以利用此前在类似问题中训练过的模型来解决现有问题。

与人们熟悉的语音助手不同，ChatGPT 在与人们的对话中可以理解较为复杂的语句内容，比如有多层语法嵌套的句子。同时，ChatGPT 拥有一定联系上下文理解语境的能力，可以针对一个问题不断深入交流。令人惊讶的是，ChatGPT 既能承认错误、质疑不正确的前提，还能拒绝不恰当的请求。

这就意味着，ChatGPT 已经可以实现围绕某个话题，与人类展开一段谈话讨论的可能。

OpenAI 官方称，ChatGPT 是在人类的帮助下创建并训练的，人类训练师对该 AI 早期版本回答查询的方式进行排名和评级。然后，这些信息被反馈到系统中，系统会根据训练师的偏好来调整答案。这是一种训练人工智能的标准方法，被称为强化学习。

据国盛证券研报，ChatGPT 有着多达 1750 亿个模型参数，OpenAI 主要使用的公共爬虫数据集是有着超过万亿单词的人类语言数据集。

该研报指出，ChatGPT 在寻找答案、解决问题的效率上已经部分超越了如今的搜索引擎。ChatGPT 或许在未来会改变我们获取信息、输出内容的方式，AIGC（AI 生成内容）有望成为数字经济时代驱动需求爆发的杀手级应用。

不过，ChatGPT 也并非上知天文下知地理的“最强懂哥”。

据官网显示，ChatGPT 目前存在着一些局限性，包括有时会给出看上去正确但荒谬的答案、微调提问的方式会得到完全不同的答案、有时会反复使用某些句子等。

网友也发现，ChatGPT 有两个明显的缺点：输入不能有错，解释不够人性化。

所以，这个五天用户突破百万的模型突然遭到编程问答社区 Stack Overflow 的封禁。

目前，ChatGPT 的研究团队也表示将根据用户反馈持续改进模型，未来还有很长的道路要走。

尽管如此，OpenAI 依然被视为全球 AI 领域的顶级机构。

OpenAI 在 2020 年推出的上一代 GPT- 3 在当时就被称之为人工智能领域的一个重要里程碑。

在此之后，OpenAI 也开始尝试对 GPT- 3 进行商业化。目前，OpenAI 以 API 的形式向开发者客户有偿提供 GPT- 3 模型，并根据 token 使用量来收费。目前，基于 GPT- 3 产生的 App 已经达到 300 多个。

今年大火的 AI 绘画也与 OpenAI 密不可分。

最早，OpenAI 曾推出一款 DALL- E 低代码工具，用户只要提出想法、输入参数，电脑就会自动生成艺术级别的画作。在这一波 AI 绘画热潮中，还涌现了 Midjourney、Stable AI 等初创公司，有些公司已经成为独角兽。

正是预感到了大模型的巨大价值，在 GPT- 3 推出的前一年，也就是 2019 年，微软向 OpenAI 进行了高达 10 亿美元的投资。

这也为微软大力推进的云战略吸引来了不少客户。

例如，美国最大的汽车零售平台 CarMax 利用 OpenAI 的开发工具把 10 万条客户评论直接进行了分析，根据客户的表达情绪分类成正面、中性和负面，还提取了关键字摘要，对于公司的战略决策起到了很大的帮助。

CarMax 首席技术官甚至表示，如果没有人工智能，这项工作靠人工编辑团队需要耗费 11 年才能完成。

可以说，OpenAI 带给了人们巨大的想象空间。

融资火热背后，离真正大规模商用还有多远？

实际上，不仅是最近破圈的 ChatGPT，近两年国内也迎来了“大练模型”和“练大模型”的军备竞赛热潮。

其中，自然少不了行业巨头和高校科研机构。

百度发布了产业级知识增强大模型“文心”（参数规模达 2600 亿），并基于“文心”模型形成了产业全景图。同时，华为联合鹏程实验室等也发布了“盘古”大模型，阿里巴巴达摩院发布了中文语言模型 PLUG。

此外，由北京智源人工智能研究院牵头，汇聚清华、北大、人大、中科院和相关企业共同研发的超大规模预训练模型“悟道”（悟道 2.0 参数规模达 1.75 万亿）也于 2021 年亮相。

“AI 预训练大模型的出现，成为了近三年以来 AI 算法创新最受关注的投资机会。”联想集团副总裁、联想创投集团高级合伙人宋春雨表示，随着超大规模 AI 预训练模型的技术突破，在自然语言理解方面已经展现出超高程度的可用性，简而言之就是“机器真的懂人了”。

他认为，大规模预训练模型是 AI 大数据要走的必然之路。从学术界和产业界的角度来看，AI 和大数据技术的变化也会非常大。未来两年、最多三年，AI 将会有很大能力的提升。

回溯历史，从最早 Deep Learning 到 Alpha go，到 Zero 自训练，到 Transformer，再到 GPT-3，AI 在突飞猛进的发展，并不断落地在应用场景中，比如 AI 制药、预测化学分子都极大地提高了所在行业的生产力。

启明创投合伙人周志峰也表示，人工智能过去 10 年发展集中在感知智能，特别是视觉和语音技术的突破。下一个十年，人工智能将走向认知智能，预训练大模型是其核心技术推动力和关键基础设施，让 AI 吸收更多的知识去理解和思考，最终实现接近人类水平的认知。同时，预训练大模型使得 AI 从依赖手工调参建模走向可大规模复制的工业化阶段。

大规模预训练模型被投资人看好，也直接反映在了投融资的热度上。

睿兽分析显示，2022 年以来，尤其是下半年，大规模预训练模型领域出现了多笔大额融资。

2 月 10 日，澜舟科技完成近亿元 Pre- A 轮融资，由联想创投、斯道资本共同领投，创新工场跟投。9 月 26 日，智谱 AI 宣布获得数亿元 B 轮融资，由君联资本和启明创投联合领投。11 月 7 日，小冰公司宣布完成 10 亿元新融资。12 月 6 日，聆心智能完成数千万元天使 + 轮融资，由连星资本领投，图灵创投和智谱 AI 跟投。

这些企业均将商业落地作为融资后的发力重点，但其落地的侧重点各有不同。

澜舟科技研发的“孟子”模型，用更小的模型规模（10 亿参数量）实现了比肩超大模型的性能，能够具备灵活的领域和场景适应能力，在机器翻译、文本生成、行业搜索等场景更利于快速、低成本地落地。

2021 年 9 月，澜舟科技和传神合作的第一个基于孟子预训练模型的“任度”翻译引擎正式发布上线，截至目前澜舟科技已完成了各行业垂直领域 20 余个翻译模型的开发，覆盖新闻、金融、汽车等领域。

聆心智能目前则主要侧重于游戏、营销、情感三个领域。

聆心智能在 12 月推出了图灵世界的首个产品“AI 乌托邦”，用户可快速定制 AI 角色，只需要输入简单的角色描述，就可以召唤出相应人设的 AI，与之进行深度对话，还可以命令 AI 完成相应的任务。

此外，聆心智能还打造了 Emohaa 情绪疗愈机器人，并与精神心理平台好心情达成合作，落地了国内首款人工智能心理陪伴数字人；还与高端豪华电动车品牌 Beyonca 合作，打造了新一代智能驾舱助手。

新一轮融资公布当天，小冰公司启动了对旗下人工智能数字员工（AI Being Employee）产品线的年度升级，其中之一就是加强大模型对话引擎。