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出品|三言现在科技圈没啥比ChatGPT更火了，当我们还在热烈讨论的时候，已经有人玩出了各种新花样，甚至已经开始以此赚钱了会修bug能写程序还能拿到谷歌百万年薪offer当然仅仅把ChatGPT当成聊天机器人就有点大材小用了。

近日，ChatGPT成功通过了谷歌的面试，拿到了年薪18万美元的L3工程师offer要知道年薪百万的谷歌程序员，可能是不少人遥不可及的梦能写程序，那么能修bug也就不足为奇了一项研究显示，ChatGPT能够准确修复40个bug中的31个，准确率达78%，远超其他AI修复工具。

如果再继续迭代，ChatGPT表现可能会更好程序员现在心里默默有点紧张了能写论文和考试的AI做题家不少大学教授也发现ChatGPT能够瞒过老师通过考试比如宾夕法尼亚大学沃顿商学院一位教授和明尼苏达大学的一位法学教授使用ChatGPT都通过了专业考试测试。

据媒体报道，一项调查显示，现在美国89%的大学生都是用ChatGPT做作业的就在上个月，北密歇根大学哲学专业的一名学生就用ChatGPT写了论文，不仅没被发现，甚至被教授认为“全班最好的论文”国外一些大学已经禁止学生使用ChatGPT等工具用于作业和论文。

能写会编内容创作小能手不知道大家是否还记得前几个月大火的AI绘画其实与ChatGPT一样，它们都会对内容创作带来巨大变革而两者也能实现完美配合，由ChatGPT生成文案，再将文案到AI绘画工具中，就能声称各种神奇的作品。

或者与AI生成视频配合，利用ChatGPT生成文案，再把文案导入AI生成视频工具中，一个视频就这样神奇的诞生。

这种内容创作几乎没有成本，也十分容易操作这种创作方式比较适合知识类的视频，能最大程度减少工作量，提高工作效率当然，我们还可以利用ChatGPT写营销方案、简历、演讲稿等在文字内容创作上，ChatGPT的潜力还未被完全发掘。

有人开始靠ChatGPT赚钱了当我们还在讨论ChatGPT好不好玩时，已经有人开始用它赚钱。比如有位网友，靠查询导游信息赚了钱。

我们知道除了内容生成外，相比于搜索引擎，ChatGPT的对话式交互方式，在查询信息上也有独特的优势传统的搜索引擎会提供大量的繁杂的内容，其中充斥着很多广告和虚假信息而ChatGPT还没有被繁杂的垃圾信息污染，在信息的搜索上质量比较高。

当然以后如果ChatGPT被接入搜索引擎，信息质量还能不能保证并不好说此外，由于在国内很多人并不知道如何免费使用ChatGPT，也就催生了一类生意比如ChatGPT账号分享，我们能随处搜到相关的信息

这可以说是最简单的变现方式，没有啥技术含量。而在各社交平台，用ChatGPT命名的用户开始泛滥。在微信平台，有大量以ChatGPT命名的微信公众号或者小程序，两者加起来得有上百个。

这些公众号大部分内容是ChatGPT的使用或注册教程，也有将ChatGPT连接到公众号但是一些号称链接ChatGPT的对话账号，给出的答案让人看后忍俊不禁有的公众号还没聊几句，就在聊天窗口提示有限制对话次数，引导用户付费，费用最高甚至高达999元。

这种大概率是诱导充值，提醒大家不要上当。

还有各种小程序虽然有的可以对话，但是体验不好，有的反映迟钝，有的只回复英文，让人怀疑可能是假的ChatGPT而且广告繁多，这类应该是靠广告流量变现此外，在短视频平台上也能搜到近百个ChatGPT命名的账号，笔者随便点开了几个，发现要不是账号分享的，要不就是纯粹蹭流量，很少有发ChatGPT相关内容的。

微博上的类似账号数量稍微少点，大概二三十个，真正发ChatGPT相关内容的账号则更少，应该是个位数。

总体来看，各种平台蹭ChatGPT流量的还是占大多数，变现最主要方式就是卖账号ChatGPT远比我们想象的强大未来可能替代这些职业事实上，ChatGPT就像一个智能的知识库，背后是大量的数据训练某种程度上，我们可以把它看成是一个对话式的搜索引擎。

而我们以前通过搜索引擎能够获取的信息，通过ChatGPT有了更友好的交互感只要数据量足够大，ChatGPT很可能成为取代搜索引擎的存在，或者两个达成一种共生的状态ChatGPT远不止前文中我们提到那些应用场景，它在搜索和数据分析、程序生成和分析、文本生成、内容创作等领域还拥有广泛的应用潜力。

日前，华西证券在ChatGPT相关报告中列出了其能做的49件事。报告还指出，ChatGPT还有望在教育、科研、游戏、新闻等领域不断拓展，前景广阔。

2月3日，Business Insider根据专家整理出ChatGPT等AI应用可能威胁的10个行业岗位，就包括程序员具体如下：1、技术(程序员、软件工程师、数据分析师）2、媒体（广告、内容创作、科技报道）。

3、法律(律师助理)4、市场研究员5、教师6、金融(金融分析师、私人顾问)7、交易员8、平面设计师9、会计师10、客服ChatGPT爆火科技巨头展开AI竞赛上线仅5天，ChatGPT用户就超过100万而在推出不到3个月，它的月活用户就突破了1亿，成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序。

ChatGPT的商业化前景被看好，科技巨头也开始了新一轮的AI竞赛3年前，微软就向ChatGPT的母公司openAI投资了10亿美元这几年双方的合作也十分紧密，随着ChatGPT爆火，微软似乎成为最大赢家。

近日，有报道指出，微软计划向openAI投资100亿美元还有消息称，微软要将ChatGPT整合到旗下的office、Bing搜索等产品中而谷歌也转而投资了ChatGPT竞争对手公司Anthropic据了解，Anthropic由OpenAI前高管于2021年创立，该公司在1月份发布了名为Claude的聊天机器人进行测试，以与OpenAI广受欢迎的ChatGPT竞争。

ChatGPT概念领域的创业公司也受到了投资者的青睐据CB Insights统计，ChatGPT概念领域目前约有250家初创公司，其中51％融资进度在A轮或天使轮2022年，ChatGPT和生成式 AI（AIGC）领域吸金超过26亿美元，共诞生出6家独角兽。

在国内，ChatGPT概念股大涨今日汉王科技实现6连板，科创板海天瑞声、云从科技双双涨停此外，A股市场上周涨幅前十的股票排行榜中，有6股为AIGC概念股还有消息称，百度也将推出一款类似ChatGPT的人工智能聊天机器人服务。

报道指出，该服务将其嵌入百度主要的搜索服务中，允许用户获得对话式的搜索结果就在近日，OpenAI官方宣布ChatGPT将推出付费订阅版ChatGPT Plus，每月收费20美元而ChatGPT拥有上亿的用户，考虑到未来其用户量还会有增长的空间，那么如果ChatGPT收费模式可行的话，这将是一个庞大的市场规模。

随着ChatGPT在更多场景的应用，这种商业价值还将有巨大的上升空间。ChatGPT掀起的AI新赛道才刚刚展现能量，比起元宇宙，它这把火或许烧得更热、更高。

对话APUS李涛：全面转型做AI，蒸馏法训练大模型，沉淀中小模型

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作者丨何思思

编辑丨林觉民

走进融新科技中心A座23层，映入眼帘的是绿植、野营桌椅帐篷，在如此轻松的环境下， 见到了APUS创始人李涛，他着一身休闲装，显得尤为放松。

对谈前，他用八个字总结了创办APUS的心路历程――“享受过程、追求快乐”，对谈过程中，也始终强调着“快乐”的重要性。一场对谈下来，他口中有关“创业压力、至暗时刻”的抱怨很少，更多的是应对变局时的从容淡定。

从侧面了解到，APUS在选择办公地址时通常首选高层，原因是窄小的格子间只会给程序员带来压迫感，毫无快乐可言，高楼层视野开阔，可以让程序员们员工心胸更宽广。站在APUS办公室的窗前能看到北京最高的建筑“中国尊”。

李涛是国内最早一批接触到大模型的人之一，早在2019年，他就和字节跳动创始人张一鸣、红杉中国创始人沈南鹏在硅谷见了OpenAI创始人Sam Altman，这也为APUS全面转型人工智能埋下了伏笔。

2022年11月底，OpenAI上线ChatGPT引发了全球性的关注，随后谷歌母公司Alphabet宣布将推出名为“Bard”的AI（人工智能）聊天机器人服务以及多个人工智能项目，紧接着Azure OpenAI重磅推出了 GPT-4，相继微软宣布将大型语言模型（LLM）和Microsoft 365应用相结合，正推出全新的AI功能。

至今国际市场上有关大模型的角逐仍在持续上演。

反观国内市场，其激烈程度不亚于国外，自今年2月份ChatGPT在国内火爆出圈后，互联网厂商们坐不住了，迅速加入AI赛道。首先是百度官宣文心一言，并在之后的邀约测试环节中吸引了12万人，随后阿里、腾讯、360等互联网企业相继官宣加入该赛道。

相较百度而言，虽然后者还没有推出可商用的大模型产品，但也纷纷转投了大部分精力到大模型的研发工作上。

全球化智能手机操作系统企业APUS，以工具类产品为基础逐渐衍生出内容等相关产品和服务，从2014年成立至今已经在全球拥有了超24亿用户，覆盖200多个国家和地区，支持超25种语言。面对此次AI大模型风口，APUS早在2019年就开始了相关布局，并于去年底启动大AI战略，比国内的AI热潮提早了一到两个月的时间。

从移动互联网企业转型人工智能，李涛坦言，“和公司的定位有很大的关系，2020年以前我们对自己的定位是‘中国出海企业’，之后转成‘全球化公司’。这决定了我们会更早的感知到国外的技术、思维等方面的变化，去年年底则真正感受到了AI 带来的竞争压力，也看到了其巨大的发展潜力，我们随之启动了全面拥抱AI的战略转型。”

以下为 和李涛的对话：

“不要抱着补偿心理创业，创业者要享受过程”

：您怎么看待创业这件事？

李涛：创业是一个动态的过程，不是开始，更不是结果。创业者必然会经历高光也会经历低谷，不能单纯的追求三年或者五年后的特定高光时刻，高光后还会回归到落寞的状态是自然规律，所以创业者没必要为了高光而辛苦，而是要享受过程，从中让自己更快乐。

：所以您属于很享受过程的人？

李涛：对，我觉得人做事第一要顺势而为，第二要学会造势，第三要享受过程，这三件事你都做到了，就会很快乐，你的心态也会非常平衡，成功之后也不会有很强的补偿心态。

：要想创业成功，什么特质是最重要的？

李涛：积极稳定的心态。有些上市公司并不赚钱，因为这些创业过程艰难，企业家认为太苦了，上市后补偿心理就会太重，一旦有了这种心态就很难成功。现在很多成功企业的领头人恰恰是在享受过程，并不是为了追求走到哪一个高光时刻，但是这些企业一旦进入高光区往往就会持续很长时间，这是积极的心态带来的正向效应。

我创办APUS以后，企业的业务增长很快，因为创造了社会价值，我在其中也感受到快乐，没有补偿心理，这种心态让我更容易做出正确的判断，帮助企业维持了比较好的发展态势。

全球化视野提前感知AI变革，决定全面转型

：怎么定位APUS？

李涛：APUS是一家以产品技术为核心竞争力的全球化移动互联网公司，2014-2019年一直做出海业务，我们那时的定位是中国出海企业，2019年APUS战略升级为“全球化”，把自己定位为全球化公司，无论中国、美国或其他地方，都是我们选择的一个市场区域。

：决定让你全面转型做人工智能，是有什么契机吗？

李涛：ChatGPT出来后再次证明了国内互联网的全球化发展很不充分，去年10月ChatGPT就在美国火了，当时很多美国学生都用它来做作业，但这个概念到今年2月才在国内出圈，这意味着中国在技术意识方面要比美国晚3到4个月以上的时间。而APUS是全球化企业，在这个定位下，感知和思维模型就会有全球化视野，我们大概去年就已经接触到了ChatGPT并开始了相关研究和自我筹备。

：APUS最早是怎么做的？

李涛：从AIGC开始入手，当时不是按照ChatGPT 这个方法，但我们很快就发现了ChatGPT 模型的训练能力是极强的。因为语言模型训练是非常困难的一件事，比AIGC的挑战大的多，今天大部分AIGC都不能算是大模型而是自建的中等模型。

：所以如谷歌这类公司在大模型方面是最有优势的？

李涛：我不这么认为。因为他们很难颠覆自己的“商业模式”去实现自我革命。搜索引擎是归纳法，在归纳法的基础上创建自己的商业模式，他们不太可能去做演绎法的事情。像谷歌做大模型就是很被动的在做，因为它在大模型方面是落后的，就必须按照别人制定的规则来做，而OpenAI已经把规则定下来了。假如谷歌能做出一个超越 OpenAI的大模型，他会试图重新把这套东西拉回到自己原来的那套规则上，去发挥它原有的优势向下做，这必然会导致落后。这是谷歌这类公司的痛点，它很难改变。

：如果中国出现下一个GPT企业，您认为小公司比大公司的可能性大？

李涛：对，目前能做GPT的大多是互联网企业，但这些企业本质上都有既得利益，他们不愿意舍弃这些既得利益。王慧文投5000万美金这个事就值得我们期待。

：为什么值得期待，能做成吗？

李涛：中国试图做AI大模型的企业都值得期待，只是王慧文在所有人没表态的时候就站出来了，但这仅仅是表态，最终能输出什么样的产品我们还要再观察。

：有人愿意投入大量资金，是不是意味着我们离大模型更近了？

李涛：大模型靠的是什么？第一场景，第二数据，第三算法，第四算力，不仅仅是砸钱就能搞定的事情。

客观来看，我们有场景，也有不小的数据体量，但这个数据放在全球市场来看也没有绝对优势。我们有算法，但都是割裂状态，没有一个开放平台让大家把拥有的算法都贡献出来。算力方面，我们正面临高性能算力的限制，芯片方面较美国，中国还是有很大差距的。

总的来讲就是，场景丰富；但数据只能算中等规模；算法是极度分散，没有形成合力；算力则是严重不足。

：怎么解决这些问题？

李涛：一方面，中国的算力大部分掌握在政府手里和运营商手里，所以需要政府推动进行算力整合。另一方面，也需要行业推动，公开算法。

：为什么倡导大家把算法公开出来？

李涛：大模型不公开是正常的，因为大模型和商业模式挂钩，会直接决定企业营收。算法是可以公开的，只有算法公开，才可以把大家的智慧集中起来。所有代码都开放出来意味着有更多人能够维护和优化代码，代码一旦升级到很高的水平，数据和模型能力就会迅速提升，这本质上是一个利己的行为。OpenAI就很聪明，它做完这件事就把接口全部开放出来了。而且也更利于训练自己的模型，模型训练需要更多的数据和场景，这不是千百个程序员坐在办公室能想出来的。

从另一个角度来看，公开算法会促使更多开发者进行创新，能够推动行业进步，也是在创造更好的创新环境和发展氛围。这样看来，开源利人利己，何乐而不为？

：真正解决了这个问题，中国企业有没有机会？

李涛：有机会，但不会一下起来，这场AI潮比拼的本质是你能不能先抓住场景；第二是数据，第三是国际化的问题，只有足够国际化才能解决算法不断更新迭代的问题，才能解决算力不足的问题。

用蒸馏法训练AI大模型，沉淀中小模型

：今年APUS在AI大模型方面的目标是什么？

李涛：2019年年APUS开始从中国出海企业转为全球化公司，今年就是要全面拥抱AI，成为一家人工智能公司，这是非常明确的目标，我们预估转型后企业业绩有望实现200%的增长。

：成为人工智能公司的标志是什么？

李涛：第一，企业内部生产工具的改进和生产效率的提升；第二，用人工智能改造现在所有的产品；第三：在人工智能的环境下去探索新的物种和新的产品；第四：把人工智能推到全产业链中，让AI成为新引擎。

：会和大模型公司（诸如文心一言）合作吗？

李涛：或许会合作，但存在一个关键问题，双方合作沉淀下来的模型在他那还是在你这儿，这个关系很难平衡。所以国内企业都要考虑沉淀出属于自己的中小模型，这是未来一切发展的基础。

：具体应该怎么做？

李涛：要用别人的大模型方法实现自我训练，也要反向的通过领先的大模型用蒸馏法训练自己的模型，另外在关键节点还要加一部分人工干预。

：APUS在自己训练大模型吗？

李涛：我们自研了一个参数在1000亿以内的“天燕”大模型，并形成了无数个精炼模型（中小模型），另外还反向用像GPT这样的大模型通过蒸馏法来训练自己的大模型。

从商业化角度，针对不同场景有不同的小模型，每个场景可能有1到10款不同的产品和软件，这样也能保障有足够大的用户量来训练我的小模型。

：中小模型和大模型有什么区别？

李涛：区别在于参数、算力和场景。大模型和中小模型有非常明显的界限，中小模型之间则没有很大的界限。大模型的使用面非常广，它可以分装成中模型和小模型，中模型是最复杂的，一般是独立建的模型，像商汤和旷视。未来可能很少会存在单独的小模型，一般在大模型的训练场景中加上参数，就会形成一个小模型。

：您觉得大中小模型哪个会率先迎来爆发，或者商业机会更多？

李涛：毋庸置疑肯定是中小模型，下半年各种中小模型会迅速产出商业价值，但从长远来看更具潜力的一定还是大模型。如果说第一个时代的操作引擎是 windows 和Linux，第二个时代的操作引擎就是安卓和iOS，那么下一个时代的操作引擎就是人工智能，OpenAI其实就是想把GPT做成一个操作系统，大家都想争这个操作系统的掌控权和话语权。

ChatGPT不是很热，是还不够热

：你怎么看待ChatGPT？

李涛：ChatGPT帮我们利用人类的智慧生成了一个全新的结果，且这个结果在历史上从来没有出现过的，它把这个结果作为唯一性的选择给到我们，这是过去机器无法完成的。

它相当于一个7岁小孩的智慧，会模仿会创新，就像他看了无数幅画后，他自己会画一幅画，进行全新创作。

：目前行业对ChatGPT的接受度如何？

李涛：业界对ChatGPT的认知还比较落后，前段时间我的MBA 课程留了一份课堂作业，基于纪录片《寿司之神》描述日本工匠精神，我用ChatGPT完成了这份PPT，第二天讲的时候，很多人都还惊讶，不知道ChatGPT是什么。

：APUS内部对人工智能的使用到什么程度了？

李涛：我们内部所有系统都已经接入人工智能，图片图标制作完全用AI替代，一半以上的程序员代码都是用人工智能来review的。

：怎么提升内部员工对人工智能的使用度？

李涛：去年春节以后APUS制定了一个奖励机制，要求所有程序员、设计师以及生产一线的同事都必须用人工智能来提升自己的生产效率，提升30%效率的加薪10%，如果提升 50% 以上加薪20%-30%，激励大家使用人工智能。

：如果全行业都用上人工智能，那企业的核心竞争力在哪里体现？

李涛：谁优先想到用人工智能，谁把人工智能用得更彻底，谁的生产效率最高，谁在行业内的潜力就越大。