前言：再牛的新技术，也要面临市场用脚投票的商业逻辑。

中国巨头追得上OpenAI吗？要多久？

这个问题还是放到最开头讨论，毕竟这决定了未来五年中国乃至全球生成式AI市场的竞争格局。

如果你在生成式AI上的学习超过20小时，你会发现几点。首先，业界不同大佬的推崇度不一，比如META的Lecun和国内吴军老师等是比较冷静的，但陆奇博士却吹爆OpenAI，说未来OpenAI无非是谷歌的2倍还是10倍的问题。

咱们就按3倍市值算，约4.5万亿美元，相当于微软加上苹果的价值，这点后面讨论。陆奇博士是华人打工天花板，一流技术背景，这些都毫无疑问，但仔细一想，他也是前YC和前微软的高级干部，大外企出来的果然都vision满满。

其次，普通人里的技术大拿意见也不一。我看了一些自媒体分享，同时找了清华、中科院计算机博士朋友请教了一圈，还不放心。上两周还面聊了带领过百人算法团队，做过复杂算法工程项目的大厂P10+算法专家兼管理者。

科普知识不多展开，知乎上基于文献严谨分析的科普文一堆。主流的基本都是底层transformer到预训练+微调(fine tuning)方式，GPT4再加RLHF强化学习做优化，让生成结果更像人、有规则、少出错，当然会自带个人价值观进去。

直接说分歧。首先，搞大模型是否沦为大厂竞争？有不同意的，并且确实有不少大佬出来单干，每年数亿美元的烧钱对普通创业者是没戏，但大佬做局还是有人愿意跟，大不了两三年后改做垂直小模型，出路早就想好了。

其次，工程壁垒有多高？这应该是关键之关键，没有带过百人算法工程项目的，多半是无边际猜想，不如来一些事实证明和切实考量。

两个月前有人说ChatGPT的“理解”能力是涌现的，存在随机性，也就是砸多少钱和人都不一定能干得出来。所以让子弹飞了会儿，此刻，大厂产品陆续发布，特别本月商汤和这周讯飞星火的内测，明显比百度阿里强，很接近ChatGPT3.5了。

人家干了那么多年，咱们两三个月能干出别人的8成体验，我觉得不失为一种超预期表现，但或许也在情理之中？

OpenAI和谷歌确实拥有全球顶尖工程师，咱们的工程师略差，但有996甚至007加持，勤奋多少程度是能补拙的，这是人的方面。论项目经验，商汤、讯飞这些年沉淀的各行业非标大项目，哪个不是夹缝里求解？论硬件，从芯片到网络存储，咱们是不缺的。

再回答一个问题，为什么谷歌这次没赶上？这就是巨头的创新应用挑战。大家都知道百度是做搜索的，百度首页点开有上百款APP，无所不能覆盖，可一个都没听过。百度是没钱？没人才？还是没销售团队？腾讯不想复刻一个原神？

和在算法领域有实战经验的聊下来，也是认同吴军老师的基本认知，这东西没很高技术壁垒，但需要时间。凡是没很强技术壁垒又需要时间的领域，中国过去30年的奇迹发展已经无数次论证一句话“大幅缩短了XX”。

再问，赶上需要多少时间？参考下最近几天微软总裁Brad Smith公开说的，“这场竞争异常激烈，中国不会落后太多，差距几乎是按月而不是按年来衡量。”

如果1-2年内中国能赶上，哪怕一直保持2-3个月的差距，也足以在全球形成抗衡，到时就不是产品和推广问题，是政治博弈的挑战。

怎么就比肩iPhone Moment了？

黄教主为了卖显卡，拯救全球3C消费市场，自然要大放厥词，可大部分人不会去思考这么说对不对，这也是AIGC难以比肩的根本原因，甚至有人拿此和汽车发明、工业革命、互联网相提并论。

鼓励新技术是毋庸置疑的，没有重大技术创新，人类就会停滞不前甚至发生动荡，但看完人类简史三部曲就明白，革命性的通用技术往往是对人类的衣、食、住、行进行了重大升级。其次是在细分领域对上一代理论进行迭代甚至革新的垂直技术。

今天范式革命都被用烂了，说点务实的，一项划时代技术如果不能大幅提升人类在衣食住行等消费侧的体验，等高光时刻褪去后，必将进入漫长的煎熬。

举例自动驾驶，看似很有用的新技术，从2009年谷歌Project Chauffeur(Waymo前身)开始，十几年过去，全球累计砸的钱不亚于生成式AI，但全球的真实应用如何？L3的渗透率如何？

这项技术在15-20年也是被捧上天，说什么的都有，买了特斯拉FSD的人敢在闹市区用吗？难怪王传福老板公开炮轰自动驾驶是忽悠、扯淡、皇帝新装、资本盛宴，被一个技术狂人如此口若悬河的喷，你怎么看？

讨论这一点极其重要。当下一个有意思的局面是，明星打工皇帝扮演着KK一样的布道师角色，千亿美元车企灵魂人物公开diss，大佬们放炮果然各有深意。谁更值得相信？五年为期，赌3倍的谷歌诞生(或2倍的微软)还是两千亿美元的比亚迪？

如果你没有见解，看不明白，那便中了陆奇博士的预言，你会被抛弃。不过没关系，看瑞泽洞察的公号就行，10年内我们不会被ChatGPT替代。

到这，必然有人会说，比亚迪自家技术烂才炮轰别人，我不这么看。凡是软硬件结合的复杂工程项目，华为、海康、比亚迪这种超级工业企业有先天优势，不罗列。

其次，砸钱能力。比亚迪账上500亿，自带1,500亿身价的圈层资源，背后是深圳政府。比亚迪不是简单的明星企业，早就和深圳捆绑，深圳能给什么支持？22年深圳辖区的公共预算收入1.1万亿，这是底气。论硬科技人才，深圳敢说第二，谁敢说第一？要值得干，早就干了。

回到iPhone Moment话题。我们看iPhone和微软的商业逻辑的关键点，一是以高客单价切全球10亿级DAU的C端付费用户，微软更牛，B端又叠加C端收费效应，二是保持绝对壁垒，三是生态产生的赚钱能力。

对微软早些年来说，全世界有多少台个人电脑和公司电脑，就需要多少套Windows OS，早年中国除外，唯一能掰手腕的也就苹果OS。iPhone问世后，炙手可热的程度是人人想有一台，排队加价都难买。

目前两者都是10亿级DAU的存在，按手机更换率，单用户年消费在大几百美金。另外，各有各的APP和应用程序生态，并且让开发者赚钱。先不考虑中国企业突飞猛进的竞争效应，我们看下ChatGPT能怎么商业化。

先看C端场景的可能性。对生成问答、自动摘要、简单代码等泛场景，目前全球多家巨头齐头并进，都在追赶。因为免费，所以ChatGPT DAU在3月中旬达到6K万，New Bing宣称DAU破亿。

依然基于免费原则，达到10亿级DAU有无可能？就目前泛场景来说，很难，即便加上多模态能力，搭载画画等能力输出，也就专业人士作为辅助工具，还不是每天用。你就想，中国K12加上大学生约2.5亿人，中国建筑师从业者呢？才50万人。

再分析商业化路径。继续免费用，那只能收广告费，学百度推莆田药是个思路，很赚钱…开玩笑。如果不免费，收订阅费，收多少？300美金/年？

收钱就不一样了，消费者会开始要求不能胡说八道，经常答错甚至造成更大损失是否退钱？没几年，要么付费率大幅下滑，要么大家都用中国GPT，因为永远免费。

和中国人玩卷，那会惨烈的。腾讯视频如此烧版权、带宽和原创内容的产品，也就30美元/年，稍微压榨下付费用户，马上遭全网反抗。待国产AIGC成熟，定期投喂现实世界新语料及每次计算消耗，只要没政治阻碍，中国巨头铁定卷全球。

其实也没什么，国内不少几百万级DAU的免费APP，至今就那样，卖卖广告求生存。为什么呢？一旦收费，你就没壁垒了，更别提打造生态来赚钱。

再说更底层逻辑和场景价值。ChatGPT的核心是通过耦合概率来处理海量文本，大力出效果，帮助解决现实中需要繁冗劳动力的知识型工作。ChatGPT能找到的答案，通过谷歌搜索等综合方式，一定也能找到答案，快慢而已。

那就好了，多少人遇到相对复杂的问题会习惯去搜索？其实很少，更多是问人。能提出复杂问题的人，一定不想要一个泛泛、吹水的结果，而这恰恰是ChatGPT的擅长，正确的废话。并且还要求你足够会prompt技巧，这就有学习成本。

赚C端的钱，就是拆分用户时长。中国7-8亿劳动力，2.5亿城市农民工，2亿多灵活就业，一大半劳动力根本不需要这东西，但他们都会刷抖音。中国还有1亿出头的公务员和国企员工，用不用这东西，对升职没帮助，更不影响失业。

放到美国也一样，工作重心就是快点下班，生活重心就是刷手机，连吃饭、泡澡、遛狗、通勤，也可归入APP场景。C端场景，还是iPhone和一堆互联网巨头的天下。

做个小结，剑指万亿美金的企业，一定是在C端作为类消费品达到全民普及的刚需、日用程度，并且有绝对壁垒，继而打造生态，最终形成品牌溢价。

如果不能为消费产生万亿级GDP增量，那又怎么能号称iPhone时刻？百年前的汽车发明、上世纪各种家电的发明、计算机和手机的发明，背后带动的是石油、钢铁、电气、工业自动化巨头的诞生。归根结底，消费是经济体增长的源动力。

C端不行，再来看B端。B端的研究框架和核心逻辑几乎可以参考SaaS，反馈的结果必须精准、可靠、回报率、性价比、品牌背书。特别前两条，错了几次或经常无效，特别是在重大场合和决策过程中出错，那只能沦为辅助工具。

目前看到最快落地的需求是智能客服，会有一波私有化部署的生意机会，头部云服务大厂都在布局，窗口期不长。

OpenAI和微软绑死有利有弊，本可以全面赋能现有SaaS大厂，但微软产品线多，竞争对手多少存在顾忌，待谷歌等做起来，别人自有更多合作选择。OpenAI就那么几杆枪，要做2B市场，目前来看还得依托微软。

然而，微软在企业核心数据源的ERP产品市场并不占优，这就给竞争对手留有窗口，并且，“保护数据”已是各方的头等大事。因此，微软迫不及待把ChatGPT装入office全家桶，先下手为强。

再回到前面补一句，如果沦为辅助工具，或赋能其他SaaS，既看场景价值，还得看竞争程度。参考上一波OA协作SaaS，不容乐观。

那B端的竞争格局呢？CRM SaaS这些工具，中国晚了十几年才进场，但AIGC缩小差距可能只需1-2年。说到这还得补充，有人拿ChatGPT和芯片、飞机引擎的难度来类比，这夸张了，且概念偷换。

芯片、引擎是复杂的软硬件、材料科学、3D工业软件的大工程，一直以来全世界就没一个国家能独立造出来，本身就该全球产业链合理分工。现在材料及软件，比如达索的大飞机3D引擎软件，不卖给你，有什么办法？有的在努力，比如光罩，以前进口就行，现在封锁，那就自己造了。

软件不一样，中国并不存在先天的掣肘，不存在稀缺独有的数据库和模型，不存在顶尖人才的封锁，哪儿的可比性？

谁在夸夸其谈，谁在制造泡沫，为什么他们这么说？得理解为什么。

到底多少人会因此失业？

看似和每个人息息相关，但其实大部分人又没太大关系，多的是危言耸听。

AIGC确实会在未来造成小幅失业人群，先看中国就业结构，城市农民工~2.5亿，这活儿AIGC能干吗？公务员+事业单位+国企的在编人员~8K万，加上编外~1亿起，这群人如果失业，肯定不是AIGC造成的，尤其放到未来经济大环境。

还有2亿灵活就业，剩下外企、民企等~3亿(或有重叠)。前者干啥都行，你怎么干掉？后者有多少会被干掉？在外企的朋友们，大家扪心自问，你公司可能就因为一个OA辅助工具，干掉10%的人吗？

别以为能快速画几张线图，就干掉大半个建筑师行业。首先如上所说，中国建筑师就那么几十万人，优秀建筑师也不是光靠画图为生。有篇采访就问了几个工作中需要画画的，没那么夸张，哪怕基础人员也有很多其他事要干。

医生、律师、咨询、投行、猎头、会计等专业服务，根本不必担心，ChatGPT能解决的始终只占工作一小部分。拿投行来讲，行业规则首先是牌照制，其次客户是看销售能力和品牌背书。律师也一样，顶尖律所出来的小公司，便宜、服务更好，可是呢？客户还是不埋单。

这一类行业的兼职、实习生会受到威胁，他们就是任务投喂器，反馈结果就行，又是企业成本里最廉价的。当然，因为廉价，利润高的行业场景也无所谓裁不裁。经济没有增长点，各行业内卷加剧，人情因素攀升，这是生意制胜点，AIGC能喝酒吗？

目前来看，广告、游戏、客服、技术外包等基层从业者是危险的，就每天工作量80%以上类似流水线工种，不用沟通开会、不用处理人情杂事，是危险的。

再说，能被ChatGPT裁掉的人，找工作至少比投行人士好找，担心什么？退一万步，哪怕5年左右产生千万级失业，和咱们2-3亿灵活就业比比，算啥？慌啥？太小看咱们中国人的韧性了。

更想说的是，ChatGPT在为全球经济体带来增量方面，远不如iPhone。iPhone的全球流行确实会消灭过往一些娱乐形态和背后产业，但这批人可以转过来继续做移动端内容。此外，仅仅苹果链就带动10万亿级GDP增量和背后庞大蓝领就业。

面对ChatGPT，该怎么做？

有人说要学会用，要熟悉prompt，其实该用的、会用的还是那批人，大部分人的时间还是在抖音快手、小红书和淘宝，生活上偶尔用用这种工具，工作用得上也只占一小部分。如吴军老师说的，该怎么过还怎么过，多想想你的房贷。

许纪霖教授提到一种概念叫默会性知识，是指那些通过人的经验、实践和观察而习得的知识，难以明确表达、难以形式化并传授给别人的知识，特别体现在运营和管理。除了产线，运营和管理是没法掐时间、完全量化的工作，这就需要人。

上层现在的舆情分析能力是很强的，相信做过深入研究。政府层面来看，只求不要搞事情。所以月初《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》一堆细则，要求体现社会主义核心价值观，无可厚非。

这几月都没写东西，一方面没太多可写，一方面没看清不下笔。AIGC能投的好项目不多，曲凯老师前几天文章也说了。但AIGC确实救活了国内自媒体、养活了美元投资人，给创始公司一些吹嘘的料，这是有目共睹。

AIGC聊深了就是哲学和量子力学。《菩萨处胎经》有这么段话，“佛即问弥勒。心有所念几念几想几识耶。弥勒言。拍手弹指之顷。三十二亿百千念。念念成形。形形皆有识。识念极微细不可执持。”

啥意思？百千在印度语是10万，一弹指之间，人的大脑能产生32亿乘以10万的细微念头。一弹指，严格来算就1/4秒。佛经里无处不在量子力学身影，你没法解释2500年前的人为什么下这种论断。

历史上能预测未来的人，谁又知道里面是什么算法？人类科学还有很长的路要走，不必兴奋过头，大厂和资本的局和绝大多数人无关。

瑞泽洞察

瑞泽咨询，由独角兽高管、顶尖美元投资人和MBB董事专家共同创办的独立研究机构，聚焦企业服务和硬科技，输出基于丰富实战的深刻洞察。