成为下一个ChatGPT，正在成为很多创业者的梦想。这其中，既有王慧文、王小川、周伯文这样的互联网圈老江湖，也有不乏随风口而动的新创客。

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无论是对标大模型，还是打造中国的OpenAI，各路人马广发英雄帖，让安静已久的互联网圈又兴奋起来。

兴奋劲难得，但创业不易。在ChatGPT卷起的创业风暴中，已知的路径无外乎再造一个ChatGPT，并将其平行扩展，从文字信息知识模型扩展到图片、视频等领域。

百度的“文心一言”，其他大厂的类模型都是这个思路。除此之外，就是在各种垂直细分领域将大模型小场景化，做各种具体行业的解决方案提升生产力。

两种路径，前者有较高的技术门槛，巨大的算力需求，对人和可持续的资本要求都很高。王慧文带着5000万元入场，很可能只是入场券。

ChatGPT表现出来的强适应性，被马斯克形容为“强大到危险”。人工智能是对人思维的信息过程进行模拟。这种“危险”，恰恰也是其强大之处，学习并无限接近于人类的知识储备、逻辑推理、表达习惯。

不同于目前只能回答简单问题的苹果Siri或微软小爱，能否强大到危险，决定了国内类ChatGPT的竞争力，而即便能够做到同等水平同等量级，如何制造出“人无我有”的差异性仍是巨大挑战。

细分领域的则重在应用，借助于AI辅助功能，对模型的准确性和时效性要求高，简单套用现阶段的ChatGPT显然不行，需要将其改造为准确性、时效性更高的模型，高成本之下，又会引发谁来买单的问题。

ChatGPT大热之下，一下子提高了各界对AIGC普遍认知和布局，突如其来的热度也增加了市场的混乱程度。

OpenAI究竟是个人还是具有可复制性，一直争议不断。但可以肯定的是，OpenAI在盈利表现上远远逊色于其烧钱的表现。

如果场景换到国内的创投圈，OpenAI的生存与否终究绕不过盈利的考问。等不到ChatGPT诞生，融资压力可能就已经将其压垮。二级市场再火，一级市场反而越谨慎。

从这个逻辑看，大厂的优势会远远高于初创企业。从产品及技术研发的进度来看，参与者也是大公司远远领先小公司。

也会有人说，优势明显不代表胜算。追捧ChatGPT赛道本身就是一件有门槛的冒险，火焰烧得越旺，越要冷静看待，客观研判。

每次风口背后，总有一地鸡毛。如果只是走走停停吹吹风，我们只会离国产ChatGPT越来越远。如果不是，那么要想好我们为何来，又如何走下去，长期的利益受益者是谁？泥沙俱下的时候，才更需要大浪淘沙。

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