先讲个跟ChatGPT无关的有意思的事情儿，最近科技博主lcamtuf’s thing同享，“在NFT 最疯狂的时候，我买了很多相关的书，全部专家在解释 NFT 何故有价格时，都说是由于稀缺性会产生价格。这完全是胡说八道，我儿子的涂鸦就很稀缺，但根本不会有人想购买它们。”

提起这个，是由于最近ChatGPT火遍地球村，微软、谷歌、度娘、阿里云、科大讯飞等海内外科技企业，都纷纷给出了研发上线时刻表，很快大家就会看到一大批各种版本的ChatGPT“集体公开了”。

但难题来了，这么多ChatGPT，谁会为它们付费呢?

现在很多人已经确信，ChatGPT将带来一场新技术革命。“ChatGPT取代人类”的各种震惊体新闻频繁出现，和2024年“AI取代人类”如出一辙。但距离上壹个AI风口并不遥远，相信大家都还记得，那波AI投资热潮过后，大量AI创业企业被拍死在了沙滩上，昔日的“AI四小天鹅”面临营收困局，自动驾驶更是迎来寒冬，被迫技术降级。

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大家一路跟随AI产业化和产业AI化的进程，可以肯定地说，产业革命并不是一蹴而就的，它有壹个基本途径——新技术先找到适合的应用场景，成功商业化，在这个经过中慢慢积累技术改进，不断完善自己，才有也许引发巨大的革命。

因此，面对“各种ChatGPT登场”的确定性局面，大家不妨把目光放得更加长远，去思索一下ChatGPT商业化的难题。

中国和美国是AI领域的领军民族，因此，探讨ChatGPT商业化，中美的相同点和差异，一个绕不开的话题。而回答难题是ChatGPT的强项，因此本篇文章也将邀请ChatGPT和我一起，分别从人工智能问答机器人的视角，以及业内人士的视角，共同探讨中美ChatGPT商业化的分野。

商业化前提：

中美AI的土壤有何不同?

新技术的进步和商业化潜力，和AI产业本身的进步情况有着直接关系。土壤足够肥沃，新技术的种子才能茁壮成长。

那么，中美在AI领域有哪些差异呢?

大家让ChatGPT先回答。不得不说， ChatGPT展现出了极高的“智慧”(如果它有的话)，避开美国不谈，只谈中国在AI领域的优势，还挺“社会人”的。

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大家当然不能让它“偷奸耍滑”，继续追问美国在人工智能领域方面的优势。

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嗯，从投融资、科研、政策、法律、应用、数据基础等各个方面进行了解析比对，视角很综合了。然而，作为一篇解析文章，要让读者记下这么多维度，显然是很不友好的。大家更希望读者在阅读完成后，对中美的人工智能产业差异，留下壹个清晰、准确、简洁的印象。

于是，大家让ChatGPT基于上述解析，给出壹个言简意赅、一语中的的结论。

它认为：中国AI长于规模，美国AI胜在创造。

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大家觉得如何样呢?简单拓展资料一下，它的逻辑推理是这样的：中国AI产业规模大——数据资源多——进步模型效果——带来商机;美国AI创造能力强——技术引领——打造高质量AI产品——从中获益。听起来煞有介事，但细究起来，还是有很多不严谨、不明确的地方，给人一种“正确的废话”之感。

小编认为啊，ChatGPT的答案有多少明显的特征：

1.缺少细节。ChatGPT的答案逻辑清晰，维度丰盛，但较为笼统，缺少来自一线操作、行业案例等更细节的情报和信息。

2.实时性不足。ChatGPT对2024年后的全球和事件了解有限，而AI又一个快速进步的领域，因此答案有一定的滞后性。

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3. 可靠性难题。ChatGPT不能保证答案的完全准确，还需要专业人员对其结局进行二次审核、确认，如果不了解行业、缺少可靠信息源、缺乏事实检索技能、无法识别虚假信息，只盲目相信ChatGPT的答案，得到的认知也许是错的(当然，不可靠的人类创作者也一样会炮制假信息)。

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作为人类创作者，加上对国内外AI产业有了数年深入一线的走访和观察，大家认为，中美AI的核心差异在于——技术强密度。

技术强度和技术密度，这一概念是由经济史学家亚历山大·格申克龙，在《历史视角中的经济落后》中提出的。其中，技术强度指的是技术的性能和水平，而技术密度指的是技术在社会和经济中的普及程度和应用密度。

在关于中美ChatGPT，以及中美AI，甚至更早的互联网等技术领域中，大家都能看到壹个现实：美国内业界的技术强度更高，而中国的技术密度更高。

由于技术强度高，因此很多前沿、突破性的创造，往往先诞生在美国，转移到中国获取大规模的普及应用。

技术强度固然值得欣赏，但技术密度高同样是一种难得且重要的优势。如果说技术强度是科技革命的必要条件，那么技术密度就是科技革命的充分条件。

正如格申克龙所说，不要低估经济现实的复杂性，也不要高估科学工具的质量。中美ChatGPT的商业化路线，会扬己所长，走出差异化路线。

中美AI土壤给各自ChatGPT的商业化带来了哪些利和弊?接下来，到底会分别走给如何的路线?大家先来看进行时的美国ChatGPT商业化应用。

美国ChatGPT的个人化色彩

前面提到，美国AI技术的创造性、前瞻性、原创性很高，因此很容易产生ChatGPT这样倾败性的新技术产品，但产业应用的技术密度相对较低。

一般来说，美国的AI技术创造在初始阶段是特别活跃的，但随着技术的逐渐成熟，变得“不够性感”，这种活力也会逐渐下降，这个时候，没有来自产业侧的丰盛创造，会直接影响新技术的继续进步。就拿深度进修来说，中国庞大的ICT产业生态、各行各业应用者将这一技术在各种场景中用出了花，造就了壹个巨大的产业数字化、智能化业态。

目前来看，OpenAI打造的ChatGPT也沿着上述路线发现。

在初期，创造很活跃，但缺乏产业力量的参和，更多是和现有的互联网产品进行整合，面给个人用户提供服务和行业应用的结合不够紧密。

比如，目前微软已经推出的由 ChatGPT 提供技术支持的顶级 Teams 产品，做的事有生成会议记录、记笔记、起草职业邮件等，旨在帮助员工化解大量重复、机械的文书职业。

而谷歌想做的搜索引擎，微软已经改造的必应bing，将ChatGPT整合为AI助手，帮助用户自动化筛选，获取更好更完整的答案。如果没有AI，用户自己在互联网数据之海中筛选并判断哪些信息有用，是很麻烦的。

虽然很多美国学校开始严禁学生运用ChatGPT做作业，但这项新技术还是可以在教学场景中发挥正给影响。根据Study.com的调查，有21%的老师开始用ChatGPT辅助教学，包括提供写作提示、制定课程规划、教授写作风格(生成范文)等。

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可以看到，这些ChatGPT都是对现有应用的更新、迭代乃至于倾败。这就容易导致两个难题：

第一，个人服务的定价能力模糊。和现有产品的结合很难证明技术带来的价格，用户愿意付款的费用也是有限的。

第二，个人服务对于技术表现标准很高。目前ChatGPT还有一些技术限制，无法应对复杂的难题和对话，一旦用户尝试不佳，就不愿意付费了。

而ChatGPT也了解这个难题，看来不是OpenAI不想变着花样卖给企业，而是真的“巧妇难为无米之炊”，缺少围绕AI技术展开应用创造的产业条件。

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中国ChatGPT的后进之路

中国进步ChatGPT的壹个特征是，美国能做的大家也能做，美国不能做的大家还能做。

就拿ChatGPT的产品化应用来说，搜索引擎也好，聊天机器人也好，办公软件更新也好，这些互联网产品中国何者都不缺，甚至更丰盛。因此，但凡美国AI企业能将ChatGPT落地的产品，中国ChatGPT都不会缺席。

就连ChatGPT在列举中美ChatGPT的商业化应用时，所给出的答案都是大同小异。因此着急的看官们，其实根本不用急。

而很多中国可以应用ChatGPT的场景，是近两年来中国AI产业界逐步摸索出的，具有很高的特殊性。

比如说，ChatGPT和大型政企，尤其是金融行业、政务服务等应用的结合。

近两年来，中国数字经济的速度和规模超乎想象，金融行业的数字基础好，往往走在新技术应用的最前端，深度进修、因果AI、区块链、姿势计算、数字人等新技术，已经形成了很成熟的行业应用化途径。各级政府对于数字化服务的积极性也很高，日常职业中存在大量文书、文本职业，很多村官被成为“表哥表姐”，这些重复性职业用ChatGPT可以很好地提高效率。

中国AI创造产业生态，驱动新技术的行业应用快速转化。一般来说，OpenAI这类创造型平台企业负责研发大模型，再将API接口放开出来，方便ISV服务商/中小开发者，结合行业姿势和数据，打造定制化的化解方法，以满足产业侧的庞大特点化需求。

经过几年的培育和进步，中国已经围绕AI开发平台，形成了数个繁盛的AI创造产业生态群落，比如飞桨、昇腾，这意味着中国ChatGPT出现之后，可以很快和行业相结合，出现在垂直领域效果更好、更加专精的模型。

显然，相比个人应用，面给千行百业的产业化应用营收面更广，商业化潜力也更大。

当然，必须承认的是，中国ChatGPT在技术强度上，短期内还和美国有一定的差距。

就连谷歌第一次试水都大翻车，中国ChatGPT受限于高质量数据、极致人才储备、调参能力等，在性能表现上肯定没有OpenAI的原版ChatGPT好。

不过，就连原版ChatGPT都对中国企业打造出高水平的LLM抱有信心，大家何妨多给中国科技企业一点时刻和大度呢。

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迈给繁盛，

中国科技企业还能做啥子?

很长时刻以来，大家都倾给于认为，中国更擅长应用和微创造，虽然技术密度很高，但技术强度不如美国。

ChatGPT爆火之后，不少人都在感叹，如此倾败性的技术又没有诞生在中国，讽刺打算做中国版ChatGPT的中国科技企业——别人不做你啥子都没有，但凡别人出点啥子你全部都有，还是全球第一。

这些当然都是槽点，ChatGPT的出现再一次证明，美国的AI技术强度优势是显著的。

但中国所拥有的技术密度优势，在技术强度优势面前，真的不值一提吗?这么想显然也有失偏颇。

无论是互联网产业，还是2024年掀起的第三次人工智能浪潮，中美的差异化进步都说明了，领先的技术突破和产业规模化应用的能力，共同决定了新技术的产业效益。其中，中国科技企业更擅长在产业中点燃AI热诚，进步技术密度，产生更大的影响力和商业价格。

事实上，过去几年间，大家走访了大量中国内业智能化项目，贵州深山隧道里的AIoT设备，天津港的无人码头，深入地下400米的矿山数字化应用，青海牧民用5G放牧，靠机器视觉相牛……这些细如牛毛的AI应用，都是在这片土地上原创出来的，它们共同组成了蓬勃的产业智能经济。

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Gartner预测，到2025年，生成式AI将占到全部生成数据的10%，但目前这个比例还不足1%。具体到ChatGPT，未来要提高商业化水平，既需要较高的技术强度来保障用户尝试，也需要强大的工程化能力和应用场景，来支撑商业增长潜力。

因此，抓住下一波智能浪潮，中国科技企业既不用妄自菲薄，也不能目空一切、坐以待之。

首先，国内化ChatGPT机遇不可错失。

中国内业智能化、数字化持续给前推进，ChatGPT新技术的引入成为必然，但庞大的产业智能应用必须要自主可控，以确保行业数据、服务可靠性、时效性等，因此大量AI文本生成任务一定会交给中国ChatGPT产品来完成，这是机遇，也是职责。

其次，对原始ChatGPT进一步优化。

技术强度和技术密度缺一不可，中国科技企业必须进一步提高国内化ChatGPT的性能，增强模型的鲁棒性和泛化能力，才能支撑产业化应用。同时，结合中国内业AI的现实需求，在实际部署经过中，也许遇到端侧设备多样、算力硬件限制等情况，需要进一步研发更加轻量级的ChatGPT模型，便于灵活部署。

另外，生态建设拉开ChatGPT商用差距。

AI技术的推广和普及需要一系列生态支持，尤其是中国有大量个人开发者和行业开发者，分散度高，技术基础不同，平台型企业是否建立了成熟赋能的生态体系，是ChatGPT商用创造增长的决定因素。包括开源社区建设，全流程开发工具，AI计算硬件兼容性，产教学研用培养玩法。

小编认为啊，ChatGPT被寄予了通用人工智能AGI的期待。在此之前，它首先要能广泛融入产业，成为无处不在的空气和土壤。从这个角度看，一切才刚刚开始。

（脑极体）