好久没有这么热闹了！能引起世界范围内全民大讨论的产品实在太珍贵了，大脑高速运转着想了一圈，似乎也只能借英伟达CEO黄仁勋的那句“iPhone时刻”，来形容更合适些。
问世5天，用户破百万。两个月，月活1个亿。
国内知名券商国盛证券，曾测算过OpenAI在现阶段需要的算力费用。以今年1月平均每天约有1300万独立访客使用ChatGPT为情况看，对应芯片需求为3万多片英伟达A100GPU，初始投入成本约为8亿美元，而每日的电费也将在5万美元左右。
光有了芯片，只是有了算力基础，模型的训练费用也是一大门槛。国盛证券则基于参数数量和token数量估算，GPT-3训练一次的成本约为140万美元；对于一些更大的LLM模型采用同样的计算公式，训练成本介于200万美元至1200万美元之间。
图：各代GPT参数一览
（在大模型的框架下，ChatGPT所使用的GPT模型，每一代参数量均高速扩张，预训练的数据量需求和成本亦快速提升）
首先是回复成本：马斯克曾在推特平台提问ChatGPT“每次聊天的平均成本是多少”。OpenAI的CEO阿尔特曼预期略显苦涩：ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分”，并表示还需要努力优化成本。
那么到底这个“个位数”是多少呢？笔者根据以下数据得到了答案。
·2023年1月，投资银行摩根士丹利的一份分析报告称，ChatGPT的一次回复成本大约是谷歌搜索查询平均成本的6倍-28倍。
·而根据摩根士丹利最新的一则分析估计，谷歌去年3.3万亿次搜索的平均成本约为每个0.2美分。
因此，可以看出ChatGPT聊天回复成本为1.2~5.6美分。
那么，每日咨询量有多少呢？、根据Similarweb数据，截至2023年1月底，chat.openai.com网站（即ChatGPT官网）在1月27日-2月3日这一周吸引的每日访客数量高达2500万。
假设每日每用户提问约10个问题，则每日约有2.5亿次咨询量。那么可以得出光支撑聊天成本这一项，一天的支出就高达0.3~1.4亿美元。（当然，成本会慢慢降下来的。）
千万美元只是入场费，一天几千万甚至过亿美元的运营才是难以承受之重！
小冰公司CEO李笛算过一笔账:“如果按照ChatGPT成本来考量的话，每天我要烧3亿人民币，一年要烧一千多亿。
所以说，再造一个全真“ChatGPT”，门槛实在太高了（大厂的“护城河”也会很深）。即便对于谷歌此类的国际巨头，也不得不再三考量，慎重考虑。
巨额成本的投入与支出，能否带来预期的收入呢？OpenAI的翻身似乎回答了这个问题。
去年OpenAI财务上净亏损达5.45亿。而明显人们目睹了ChatGPT的灵魂冲击后，也不太怀疑它的变现能力。不久前，OpenAI宣称预计今年会有2亿美元收入，明年收入达10亿美元。
目前来看，OpenAI围绕ChatGPT的盈利模式大致分为两种：
1）提供API数据接口，执行自然语言处理任务，按字符数收费;
2）ChatGPTPlus提供服务器忙碌时段优先响应等特权，并收取20美元/月的订阅服务费。
话说回来，OpenAI的掌舵者阿尔特曼似乎对于商业化没有太多的想法，他之前就对此问题表示：“我不知道。”但随着后续业务的深度融合，吸金能力远超我们的想象。
而回到国内，可能企业更关心的是业务场景，是先做B端还是先做C端的选择问题。
互联网流量见顶的时代，巨头们都在忙于破局。在AIGC领域，似乎各大科技公司看到了一线曙光，开始积极布局，期冀将这场新兴技术趋势有效转换成市场竞争优势。
百度飞桨、腾讯优图、阿里达摩院、字节、网易等AI研发部门开始了新一轮类ChatGPT产品的角逐。
其实，大模型这条赛道其实已经不算新鲜了，国内不少企业都有各自的积累和领域优势。
不过目前来看，近期头角峥嵘的当属百度。
从会上公布的计划来看，“文心一言”成为了接下来业务展开的“C位”——多项主流业务，例如，搜索、智能云、Apollo自动驾驶、小度智能设备等都将与它整合，其中，文心一言将通过百度智能云对外提供服务。3月将至，处于“冲刺期”的“文心一言”，即将破茧。
10余年的高额研发投入，等来一次爆发点。搜索面向C端、智能云面向B端，百度这头曾经错失移动互联时代的大象，正在迎来一场全新全面的“起舞”机遇。
技术概念层出不穷，更多的“时髦词”是禁不起吹捧的。
上一次人们提及元宇宙时，还只限于“什么才是元宇宙”的想象，而后伴随着人们对于“乌卡（VUCA）时代”的反复考量，呼声渐渐淹没。
一个可能的技术趋势想要在社会中站稳脚跟，归根结底还是要提供真正的价值。以ChatGPT为代表的AIGC技术，同样要攻克以往“AI落地难”的痛点，让AI在改善用户体验、创造用户新体验上、创造社会价值上仔细思考和创新。而这一点，也是最为核心的。
当然除了核心价值之外，也离不开鼓励创新的土壤。科技部昨日也回应了关于ChatGPT的问题：“我国对于任何一个新的技术，包括AI技术，在伦理方面都采取了相应的措施，对科学技术发展趋利避害，让‘利’更好地发挥出来。”
那么视角拉回到开发者，我们技术人需要怎么做呢？摒弃浮躁跟风的心态，扎实搞清要解决的问题，比上来就奔着看“股票涨跌”的热闹要务实些。比如，OpenAI的开发者正在研究降低模型训练成本的实用方法。
25日，中国工程院院士、阿里云创始人王坚的2023全球人工智能先锋大会上表示：算力不再是开发者的瓶颈或借口。开发者要对整个行业有全盘的了解，了解算法的能力和边界。
王坚表示，真正开发出顶级人工智能的开发者，遵循的思路是找到问题，用现有技术解决问题，解决问题的本身实际上就是突破。