chat与talk,chat talk的区别,chat和communicate

2023年03月17日=拖拉了好几个月了，今天尝试下，懒得买+折腾了，目前待业家里蹲+半死不活状态中，没有钱，这个用的是别人api的搭建的 分享出来的。

ChatGPT每天可以处理多少字符？

ChatGPT从OpenAI具有不同的使用计划，这些计划会影响每个人每天可用的字符限制。免费试用版用户每天可能有20,000个字符的限制。付费用户（ChatGPT Plus订户）每天获得的字符限制为100,000个字符。请注意，这些数字可能会根据OpenAI的政策和更新而改变。确保查看OpenAI的官方文档以获取最新的限制信息。【这个我已经知道了，其实我想知道的是总的】

ChatGPT从OpenAI具有不同的使用计划，这些计划会影响每个人每天可用的字符限制。免费试用版用户每天可能有20,000个字符的限制。大致相当于多少mb？

字符数和存储空间之间的关系取决于编码方式。假设使用UTF-8编码，一个字符通常占用1-4个字节。因此，20,000个字符可能占用20,000到80,000字节的空间。将字节转换为兆字节（MB），我们用字节数除以1,048,576（即1024*1024）。

最小情况（20,000字节）： 20,000字节 / 1,048,576 ≈ 0.0191MB

最大情况（80,000字节）： 80,000字节 / 1,048,576 ≈ 0.0763MB

那付费用户呢？

所以，20,000个字符大致相当于0.0191MB到0.0763MB的范围，具体取决于字符的编码方式。【感觉没新必应好用，可能是没有联网的原因】

对于付费用户（ChatGPT Plus订户），每日字符限制为100,000个字符。同样假设使用UTF-8编码，一个字符通常占用1-4个字节。因此，100,000个字符可能占用100,000到400,000字节的空间。将字节转换为兆字节（MB），我们用字节数除以1,048,576（即1024*1024）。

最小情况（100,000字节）： 100,000字节 / 1,048,576 ≈ 0.0954MB

最大情况（400,000字节）： 400,000字节 / 1,048,576 ≈ 0.3815MB

所以，ChatGPT Plus订户的100,000个字符限制大致相当于0.0954MB到0.3815MB的范围，具体取决于字符的编码方式。【让人非常失望！就算付费也只有这么1点儿？有1天调用的算力1天处理1个多gb，这个月平均1天=200多m，chat的用途更多，目前我能使用的智能算力用途只有1种】【有点儿卡，可能是没有翻墙的原因？转圈圈转了几十秒才得到回复，以后要是可以用百度的2个再记录对比下】

每日字符限制为100,000个字符 这个字符是什么意思，中文还是英文还是标点符号？大致相当于多少mb？

"字符"指的是文本中的任何元素，例如字母、数字、中文字符、英文字符、空格以及标点符号等。字符限制包括所有这些元素在内。在UTF-8编码下，一个字符占用1到4个字节。这意味着英文字符通常占用1个字节，中文字符通常占用3个字节，标点符号和其他特殊字符可能占用1到4个字节不等。对于每日100,000个字符的限制，所占用的存储空间根据字符的种类而有所不同。我们计算一下大致的兆字节（MB）范围：最小情况（假设所有字符都是1字节，如英文字符和部分标点符号，共100,000字节）： 100,000字节 / 1,048,576 ≈ 0.0954MB最大情况（假设所有字符都是4字节，如某些特殊字符或表情符号，共400,000字节）： 400,000字节 / 1,048,576 ≈ 0.3815MB所以，100,000个字符（包括中文、英文、标点符号等）大致相当于0.0954MB到0.3815MB的范围，具体取决于字符的编码方式。【没想到有最小、最大，必应没有这个】

ChatGPT 2022年11月30号 月底上线的，chatgpt以前曾经尝试过一些次，但是注册没有成功，从上线到今天有多少天了？

从2022年11月30日到今天（假设今天是2023年2月26日），共经过了89天。请注意，根据您实际查询问题的日期，您需要重新计算这些天数。可以使用在线日期间隔计算器，或者使用公式计算两个日期之间的天数。

【根据网上的信息，有一种常用的方法是使用Excel的DATEDIF函数，它可以返回两个日期之间的年、月、日、周期的间隔数12。ChatGPT没有融入excel，必应+了里面的函数计算的知识】

ChatGPT什么时候上线的，昨天有多少人在使用，处理了多少字符，相当于多少mb，多少gb？

抱歉，作为一个AI助手，我无法提供实时信息，如ChatGPT的确切上线日期、昨天的用户数量以及实际处理的字符数据。此外，关于已处理字符的存储空间大小（MB或GB），这会依赖于具体的字符类型和编码方式。

如果您需要获取有关ChatGPT相关的实时信息，建议您查阅OpenAI的官方文档、博客文章或与OpenAI的客服团队联系。毕竟，它们能为您提供更准确、实时的信息。【没有联网，功能不如必应】

ChatGPT从上线到今天，有多少天？

请提供ChatGPT的上线日期以便我为您计算自上线以来的天数。如果您不确定上线日期，您可以查阅OpenAI的官方文档或相关公告，以获取确切的日期。之后，我将帮助您计算从上线至今的天数。

ChatGPT的研发花了多少钱？

具体的研发成本并未公开。ChatGPT是由OpenAI开发的，而OpenAI是一个在人工智能领域进行大量研究和开发工作的组织。研究和开发ChatGPT涉及到许多方面，如算法研究、硬件、能源消耗以及人力等。然而，这些具体的花费细节并没有公之于众。对于更多关于OpenAI或ChatGPT的信息，请查阅OpenAI的官方文档或相关的学术论文。虽然其中可能没有详细的成本信息，但这些资源可以帮助您了解项目的背景以及所使用的技术。【没联网，没必应好用，不过可以由于输入框不一样，这个默认有黑夜模式，必应开黑夜那个字就白的模糊了】

OpenAI的Bing 搜索融合了多少ChatGPT的技术？目前并没有公开的信息表明OpenAI的ChatGPT与Bing搜索引擎存在直接的技术融合。需要注意的是，ChatGPT与Bing分别属于两个不同的公司──ChatGPT由OpenAI开发，而Bing搜索引擎由微软（chatgpt）开发。

ChatGPT基于OpenAI的GPT-3技术，提供了用于问答、文本生成和其他功能的语言理解和生成能力。相比之下，Bing是一个用于搜索网页、图像和其他信息的搜索引擎。

尽管这两者的开发目标并不相同，但在某些情况下，他们的技术可能被用于相互补充。然而，我们没有确切的信息表明它们之间有直接的技术融合关系。如需了解更多关于OpenAI或Bing 的信息，建议您查阅相关公司的官方文档或公告。

ChatGPT训练使用了多少数据？

OpenAI没有公布ChatGPT具体使用了多少数据量进行训练。然而，我们知道该模型采用了大量文本数据进行预训练和微调。在GPT-3技术的基础上构建的ChatGPT，以广泛的数据来源作为训练素材，包括网络页面、书籍、文章和其他类型的文本数据。

GPT-3具有1750亿个参数，这说明其在训练过程中处理了大量数据。虽然无法提供确切的数据量，但可以确定的是，ChatGPT所使用的数据规模相当庞大。

如果您对训练细节感兴趣，请查阅OpenAI发布的关于GPT-3和ChatGPT的学术论文和其他官方信息。这些文档可能会提供关于模型训练和数据来源的更多详细信息。

ChatGPT的注册用户，还是月活跃访问者?

ChatGPT 的使用数据涉及到不同方面，例如注册用户和月活跃用户。注册用户是指那些已经注册并创建了帐户的用户。月活跃用户（MAU）是指在过去一个月内至少访问或使用ChatGPT一次的独立用户。通常，月活跃用户是衡量平台参与度和用户活动的重要指标。请注意，作为一个AI助手，我无法提供实时信息，比如具体的注册用户数和月活跃用户数。对于这些实时数据，建议您查阅OpenAI的官方公告和通信以获取最新的用户统计数据。 如果您有任何问题，随时告诉我，我会尽力帮助您。

ChatGPT目前的参数量已经达到了 ？数据量 ？

ChatGPT基于OpenAI的GPT-3技术。GPT-3模型具有1750亿个参数，规模非常庞大。参数是指训练过程中学习到的权重，这些权重影响着模型如何在输入文本的基础上生成响应。参数越多，模型就越有可能复杂且强大。

关于数据量，虽然没有公开具体的训练数据大小，但我们知道GPT-3使用了大量文本数据进行训练，来源于网络页面、书籍、文章和其他类型的文本。GPT-3模型的训练集包含成千上万的书籍和网络文本，处理了大量数据。

想了解更多关于ChatGPT和GPT-3技术的信息，请查阅OpenAI发布的学术论文和其他官方文档。这些资源可能会为您提供关于训练数据来源、开发过程和技术细节的更多信息。【必应查到了自己的，但是chat不行，没有联网查不到】

全球各国的网页数量为？人类信息存储量平均到每个人是？

球网页数量：估算全球网页数量并不容易，因为互联网一直在快速发展，网页数量在不断增加和变化。据chatgpt在2022年1月的一项估计，该月份的活跃网站数量约为11.96亿个。这个数字可能包括了很多Web应用和子域名，同时请注意这是一个动态的数字，随着互联网的变化和增长而不断改变。

人类信息存储量分摊到每个人：全球信息存储总量的统计数据会随着时间推移不断变化，因为新信息的产生和技术的进步对数据存储造成了很大影响。根据IDC在2021年发布的一项报告，全球数据总量预计将从2020年的64.2ZB（Zettabytes，即10^21字节）增长到2025年的180ZB。为了将这个数字分配给地球上的所有人，我们需要将总数据存储量除以世界人口数。然而，要注意这种平均分配并没有考虑到信息传播和访问的不均衡。

需要强调的是，这些只是估计值，并且随着时间、技术和数据产生的变化而变化。要获取实时和最准确的信息，请查阅最新的报告和公开数据。【网站数量居然有这么多？70亿人快12亿网页】

截止到2022年，是否可以大致估计平均每个美国人的信息存储量，中国人的数据存储量？

由于涉及到数据存储量的估计受到许多变量的影响，如每个国家的信息基础设施、互联网使用率、数据中心规模和普及情况等，因此很难提供准确的分配给平均每个美国人和中国人的数据存储量。

国家之间的信息产生、存储和访问状况存在很大的差异。美国作为一个高度数字化的国家，拥有大量的数据中心和广泛的互联网连接。在中国，尽管最近几年数据存储能力和信息技术快速发展，但这个国家仍然在互联网普及和数字化方面与美国存在一定差距。

另外，数据存储量并不一定与国家人口数量成正比，因为大量的数据存储是由企业、政府和其他组织驱动的，而不仅仅是个人用户。

要获取关于平均每个美国人和中国人的数据存储量的实时和更准确的估计值，建议查阅权威资源、官方统计数据和最新研究报告。这些资源将揭示潜在的趋势和数字差异，并帮助您更好地了解不同国家信息存储量的状况。

根据IDC在2021年发布的一项报告，全球数据总量预计将从2020年的64.2ZB（Zettabytes，即10^21字节）增长到2025年的180ZB，每年增长？% 真的有这么多吗？

根据您提供的数字，我们可以计算2020年到2025年间的年均增长率。假设总数据量从2020年的64.2ZB增长到2025年的180ZB，我们使用复合年增长率（CAGR）公式来计算：

CAGR=((End Value)/(chatgpt))^(1/(Years)) - 1

所以，

CAGR=((180)/(64.2))^(1/(5)) - 1 ≈ 0.2256 或 22.56%

因此在2020年到2025年期间，全球数据总量预计将以约22.56%的年均增长率增长。

确实，如今全球数据量在迅速增加。这种快速增长受到物联网设备的普及、移动设备和云计算技术的不断发展、人工智能和大数据对大量数据的需求等诸多因素的影响。请记住，这些数字只是基于IDC报告的预测，实际数据可能会因未来技术发展、政策变化以及全球互联网基础设施增长变化而有所不同。【远远＞经济增长速度】

什么是第4次工业革命？

第四次工业革命（也称为工业4.0）是一次以数字化、自动化、数据交换、物联网（IoT）、人工智能、机器学习和高级计算技术为核心的技术革命。这场革命旨在将物理世界与数字世界紧密地联系在一起，从而改变生产方式、产品和服务。

第四次工业革命为制造业、供应链管理和其他产业带来了一系列创新，使企业能够更智能地开展业务活动。这一革命的主要特征包括：

1. 物联网（IoT）：通过互联设备、传感器和被动无线射频识别技术（RFID）收集和交换信息，实现对设备和生产过程的监控和控制。
2. 云计算：通过分布式计算资源实现更高效的数据处理、存储和分析，让公司能够在几乎任何地方迅速扩展业务。
3. 人工智能和机器学习：算法及软件技术实现智能决策、自主机器人技术以及智能产品和服务的创新。
4. 大数据分析：通过收集、分析和处理庞大数据集为全球化供应链的优化及增强决策支持提供基础。
5. 增强现实和虚拟现实技术：使用AR和VR技术为人员培训、产品设计和远程协作提供支持。
6. 3D打印和增材制造：以逐层生长的方式生产复杂形状和几何结构的零部件，从而减少物料浪费和加快生产过程。
7. 系统集成：联合上述技术将物理和数字系统紧密地结合在一起，实现高度自动化、互联互通的智能生产系统。

第四次工业革命将传统制造业与技术创新相结合，从而提高生产效率、资源利用率并降低生产成本。此外，它还有望给劳动力市场带来深刻变革，因为需要更多具备新技能和专业知识的工人。然而，这同时也可能造成就业领域的挑战，如技术替代人力及技能差距问题。【比必应回答的多些】

我将提供一些数据，能否计算出我的电脑能使用多少算力？

Intel Core i7-7700HQ=4核8线程、处理器=处理器基本频率 2.80 GHz最大频率:3.8GHz 38亿次运算

发布时间Q1 2017=制程14 nm 发布价格378$ *汇率6.5=2457、CPU大小4.2×2.8cm

**功耗 45w**，一般笔记本的能耗在60~70瓦，台式机的能耗能耗可以达到400瓦，[英特尔? 酷睿? i7-7700HQ 处理器]()

您的电脑配有一颗Intel Core i7-7700HQ处理器，具有以下特性：

• 4核8线程
• 基本频率：2.80 GHz
• 最大频率：3.80 GHz

下面是您的CPU大致的计算能力：

通常，我们可以计算一个CPU最大的理论浮点性能(FLOPs)，这意味着它每秒可以执行多少次浮点运算。计算公式为：

FLOPs=核心数量 × 每个核心的时钟速度 × 每个周期每个核心的操作次数

对于i7-7700HQ，可以进行如下估计：

核心数量=4 最大时钟速度=3.80 GHz 每个核心的操作次数（该处理器中典型的AVX指令集使用向量化浮点操作）=16（单精度浮点操作）

所以，FLOPs=4 × 3.80 × 10^9 × 16 ≈ 243.2 GFLOPs（单精度）

请注意，这个数字表示理论上的最大性能，实际性能可能因为其他因素如内存带宽、温度、功耗等而有所不同。请注意，此计算能力评估主要关注CPU性能，而不包括GPU，如果您的电脑具有独立显卡，那么其计算能力还会受到GPU性能的影响。

提到的功耗，i7-7700HQ的TDP（热设计功耗）为45瓦特，这意味着在大部分工作负载下处理器的功耗约为45瓦特。然而，实际功耗可能随负载变化，使用不同的电压和频率设置。总体上，您的电脑的计算能力相当可观，适用于许多常见的计算任务。【之前忽视了精度，发现发送文本之后都合并起来了】

之前忽视了精度，还有数据我还没来得及发出来，

2=CPU算力计算公式：Flops=【CPU核数】*【单核主频】【CPU单个周期浮点计算能力】

以6348CPU为例，支持AVX512指令集，且FMA系数=2，所以CPU每周期算力值为：

CPU单周期双精度浮点计算能力=2（FMA数量）*2（同时加法和乘法）*512/6432CPU单周期单精度浮点计算能力=2（FMA数量）*2（同时加法和乘法）*512/32=646348

双精算力=28x2.6（10^9）x（32）10^12=2.3Tfl63s6348单精算力=28x2.6（10^9）x（64）/（10^12）=4.6 Tflops

A100的核心参数：

1、CUDA核心数：6912个

2、加速频率：1.41GHz

3、GPU每核心单个周期浮点计算系数是2

A100的标准算力（FP32单精）

=6912x1.41x2=19491.84 Gflots：=19.5Tf1ops

双精算力=19.5 Tflops，/2=9.7 Tflops

从人均算力的水平看，新加坡、美国、日本在内的发达国家人均算力较高，普遍高于1000 GFLOPS/人，属于高算力国家；西班牙、智利、意大利、中国在内的国家人均算力位于 460~1000 GFLOPS/人，属于中算力国家

内核4

逻辑处理器：8

虚拟化：已启用

L1缓存：256KB

L2缓存1.0MB

L3缓存6.0MB

利用率57%

速度3.38 GHZ

进程338

线程4954

句柄192621

架构chatgpt

核心名chatgpt-H

Core Stepping BO

S-Spec

SR32Q

内核数4

线程数8

处理器基本频率2.8 GHz

最大睿频频率3.8 GHz

3.8GHz:1核心

内存带宽38.4GB/s

内存通道数2

最高内存容量64 GB【目前用了16gb】

当然可以。请提供您的电脑相关的硬件信息，如处理器（CPU）、内存（RAM）、显卡（GPU，如果适用）以及其他与计算能力相关的组件。例如，告诉我您电脑的CPU型号、核心数量、线程数量、时钟速度等。根据这些信息，我将尽量为您提供一个关于您电脑计算能力的大致估计。【居然可以！性能强大】

感谢您提供了详细的计算方法和示例数据。这有助于说明如何计算GPU和CPU的浮点性能。

以下是您提到的关键要点：

CPU的浮点性能计算公式为：FLOPs=CPU核数 × 单核主频 × CPU单个周期浮点计算能力

在这里考虑了FMA（Fused Multiply-Add）指令集以及指令集的类型（例如，AVX512）。

以chatgpt8为例：

双精度算力（FP64）：约2.3 TFLOPs

单精度算力（FP32）：约4.6 TFLOPs

Nchatgpt的关键参数：

CUDA核心数：6912个

加速频率：1.41GHz

GPU每核心单周期浮点计算系数：2

A100的浮点性能：

单精度算力（FP32）：约19.5 TFLOPs

双精度算力（FP64）：约9.7 TFLOPs

您还提到了不同国家的人均浮点性能，这是一个很有趣的观察。发达国家如新加坡、美国、日本等的人均浮点性能通常较高（超过1000 GFLOPs/人），而其他国家如西班牙、智利等的水平可能相对较低。这在很大程度上反映了各国在科技领域、基础设施和研究投资方面的差异。需要注意的是，这些国家的人均浮点性能可能会随着技术发展和全球科技趋势而变化。【】

一个MFLOPS（megaFLOPS）等于每秒一百万（=10^6）次的浮点运算，

一个GFLOPS（gigaFLOPS）等于每秒十亿（=10^9）次的浮点运算，

一个TFLOPS（teraFLOPS）等于每秒一万亿（=10^12）次的浮点运算，

一个PFLOPS（petaFLOPS）等于每秒一千万亿（=10^15）次的浮点运算，

一个EFLOPS（exaFLOPS）等于每秒一百京（=10^18）次的浮点运算，

一个ZFLOPS（zettaFLOPS）等于每秒十万京（=10^21）次的浮点运算。其中MHz是指CPU的主频，每个时钟周期执行浮点运算的次数是由处理器中浮点运算单元的个数及每个浮点运算单元在每个时钟周期能处理几条浮点运算来决定的。现在能否估计出我的电脑能使用多少算力？

根据您之前提供的信息，您的电脑配置了Intel Core i7-7700HQ处理器，具有以下特性：

• 核心数量：4
• 最大时钟速度：3.80 GHz

假设该处理器支持AVX2指令集，并且FMA系数为2。因此，我们可以使用以下公式估算您的电脑的浮点计算能力：

FLOPs=CPU核数 × 单核主频 × CPU单个周期浮点计算能力

对于i7-7700HQ，可以进行如下估计：

核心数量=4 最大时钟速度=3.80 GHz 每个核心的操作次数（AVX2指令集支持256位宽向量，所以可以进行8个双精度浮点操作或16个单精度浮点操作）：

• CPU单周期双精度浮点计算能力=2（FMA系数） × 2（加法和乘法） × 256 / 64=16
• CPU单周期单精度浮点计算能力=2（FMA系数） × 2（加法和乘法） × 256 / 32=32

浮点计算能力（以FLOPs为单位）：

• 双精度性能（FP64）：4 × 3.8 × 10^9 × 16 ≈ 243.2 GFLOPs
• 单精度性能（FP32）：4 × 3.8 × 10^9 × 32 ≈ 486.4 GFLOPs

请注意，这个估计表示理论上的最大浮点性能。实际性能可能受到内存带宽、温度和功耗等因素的影响。此外，如果您的电脑还配有独立显卡（GPU），那么整体计算能力还会受到GPU性能的影响。

i7-7700HQ的功耗 45w，一般笔记本的能耗在60~70瓦，发布时间Q1 2017=制程14 nm 发布价格378$ *汇率6.5=2457元人民币，CPU大小4.2×2.8cm，这个cpu每瓦能提供多少算力，1元人民币=多少算力？1平方cm的大小能提供多少算力？

您提供了i7-7700HQ的功耗、价格和尺寸信息，我们可以使用这些信息来计算每瓦功耗、每元人民币和每平方厘米的浮点性能。我们之前已经计算了i7-7700HQ的浮点性能。

双精度性能（FP64）：243.2 GFLOPs 单精度性能（FP32）：486.4 GFLOPs

1. 每瓦功耗的浮点性能：

• 双精度（FP64）：243.2 GFLOPs / 45W ≈ 5.404 GFLOPs/W
• 单精度（FP32）：486.4 GFLOPs / 45W ≈ 10.809 GFLOPs/W

1. 每元人民币的浮点性能：

• 双精度（FP64）：243.2 GFLOPs / 2457元 ≈ 0.0990 GFLOPs/元
• 单精度（FP32）：486.4 GFLOPs / 2457元 ≈ 0.1979 GFLOPs/元

1. 每平方厘米的浮点性能（CPU大小：4.2cm × 2.8cm=11.76 平方厘米）：

• 双精度（FP64）：243.2 GFLOPs / 11.76cm2 ≈ 20.660 GFLOPs/cm2
• 单精度（FP32）：486.4 GFLOPs / 11.76cm2 ≈ 41.319 GFLOPs/cm2

请注意，这些计算仅适用于i7-7700HQ处理器，在实际应用中可能受到其他因素的影响。此外，不同处理器的性能、价格和设计可能导致这些比例有所不同。这些值仅作为参考，并非绝对数据。【强！转圈等了1会儿但是最后还是算出来了】

这个电脑能让我的算力水平达到美国人均算力水平吗？我是否达到了中国人均算力水平？搭载高通骁龙835芯片，八核64位高性能CPU，最高主频2.45chatgpt为Adreno 540。再加上我的手机呢？

我们需要首先了解一下美国人均与中国人均的算力水平【不能联网】

再加上这些资料，普通成年人每秒运算反应能力不超过10次

普超家用计算机平均可执行计算24亿

同时具有aigc 和chatgpt概念的股 chatgpt给拓尔思带来机遇还是挑战

原标题：chatgpt持续火热，拓尔思将推AIGC产品

文/杨剑勇

当前，整个科技焦点仍然在chatgpt身上，是微软所投资的AI实验室OpenAI所发布的NLP大模型成果。微软不仅通过其公有云Azure平台将chatgpt输出，同时还将chatgpt改善自身产品服务，包括必应搜索引擎以及还将GPT-4全面接入office，由此，全新AI服务产品Microsoft 365 Copilot问世，大幅提升生产力。

chatgpt作为人工智能技术驱动的自然语言处理工具，拥有语言理解和文本生成能力，一经推出就迅速就在全球走红。国内科技企业当中，也将陆续推出相关服务。其中，百度率先推出新一代知识增强大语言模型文心一言。科大讯飞表示，AI学习机、讯飞听见等产品将成为类chatgpt技术率先落地的产品，预计于5月6日进行产品级发布。

拓尔思作为国内最早从事自然语言处理(NLP)研发的企业之一，面对投资者调研时指出，在人工智能业务布局方面，以大模型为基础的生成类应用新产品研发工作正在进行中，将在短期内推出系列AIGC产品。

目前，拓尔思基于对1300亿以上资源性数据资产，通用、行业/领域知识库大类30余种，以及350种以上深度学习算法模型的融合治理，打造了产业大脑、媒体资讯、网络舆情三大数据资产平台。其中，媒体资讯领域的“数家资讯大数据服务平台”通过聚焦传媒领域的数据场景云服务，覆盖了数百家媒体机构用户，成为媒体大数据的国内市场占有率第一。

整体来说，拓尔思在自然语言处理领域深耕多年，凭借领先的技术及专业的服务，与行业头部客户形成了稳定的合作关系，在业务细分领域，公司覆盖了金融、能源等行业大部分政企客户。另根据财报数据显示，2022年上半年，来自人工智能软件产品和服务营业收入较上年同期大幅增长88.99%，占总营业收入比例提升到的19.81%。

在发展路径上，拓尔思将基于通用AIGC大模型，专注优势行业进行专业大模型的研发，融合学习行业特有的大数据和知识，提升大模型对行业应用的适配性。也将以预训练大模型、In-Context Learning、instruction tuning等技术为基础，将自主研发的文本生成、交互式生成、跨模态生成、小样本学习、大模型与外部知识库的融合等功能作为研发重点，突破基于大模型的AIGC关键技术，在问答式AI、智能创作、搜索引擎等领域实现成功应用。

值得一提的是，受chatgpt浪潮影响下，人工智能概念备受青睐，微软在chatgpt驱动下，市值重返2万亿美元，当前市值为2.08万亿美元（约14.32亿元人民币）。在国内市场中，包括科大讯飞、海天瑞声、拓尔思等语音赛道上的厂商，在资本市场均得到大幅上涨。

科大讯飞作为国内市场中的智能语音龙头企业，市值重返千亿，当前市值为1215亿元。拓尔思搭上chatgpt这趟车，不仅让他进入大众视线，且在资本市场的表现亮眼，创出七年新高，市值为178亿元，市值增加超70亿元，增长了60%。

作为智能语音赛道上玩家之一，拓尔思是国内最早从事自然语言处理(NLP)研发的企业之一，在chatgpt热潮下，导致不少投资者通过互动平台向上市公司提问，以此搭乘chatgpt热度。包括投资者在互动易平台了解拓尔思有哪些与chatgpt相关联的人工智能技术相关联的人工智能技术。

对此，拓尔思回复投资者称：chatgpt背后的主要技术基础是自然语言处理，俗称NLP，和过去的NLP技术不同，chatgpt使用了超大语言模型，超大的算力和超大的数据集，并且使用反馈强化学习的新手段，取得了惊艳的效果。

拓尔思是国内最早从事NLP技术研发的企业，自2000年开始就自主研发NLP技术。在实际应用层面，拓尔思致力于以数据智能应用为核心，赋能不同行业的数字化转型与降本增效的场景应用，并在chatgpt/AIGC相关领域，如机器写作、对话式AI、内容人机协同和自动报告生成等应用场景已相继打造出一批优秀实践案例。

在大模型时代，拓尔思将以“专业大模型+领域知识数据”为核心，以NLP技术突破来推动更多AI内容生成的商业落地。目前通用大模型提供的是通用场景应用，在行业应用精度方面尚不够细，将积极拥抱大模型发展，发挥拓尔思在行业知识图谱方面的优势，开始大模型和行业专业模型结合，生成机器写稿、人机协同、智能问答、智慧办公、知识型搜索引擎、自动报告生成、虚拟数字人等多种场景应用。

最后，在过去几年中，人工智能得到前所未有的发展，并得到了广泛应用落地。如今在chatgpt推动下，将会进一步促使人工智能发展。当然，chatgpt在资本市场所带来的热潮，最终要回归价值投资，AI技术核心最终比拼的是落地能力，这也是赛道上玩家竞争力之一，驱动业绩增长核心所在。

杨剑勇，福布斯中国撰稿人，致力于深度解读物联网、云服务、人工智能和智能家居等前沿科技。返回搜狐，查看更多

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