ChatGPT API开放60多天，世界已经不是两个月前的样子了。
微软联合创始人比尔·盖茨称GPT是“40多年来最革命性的技术进步”，英伟达创始人黄仁勋高呼：“我们正处于AI的iPhone时刻”，阿里董事会主席兼CEO张勇也说：“所有行业都值得用大模型重做一遍。”从一个风靡全球的AI玩具到独具潜力的赚钱法宝，对话机器人ChatGPT仅仅用了不到半年。
近日，智东西全面梳理了市面可见的类ChatGPT应用，发现在办公软件、社交文娱、营销广告、家庭助理四大方向的15条赛道，AI大模型技术正出现落地的萌芽。其中不仅有国民级的Office工具、钉钉等协同办公平台接入大模型，还有来自办公、电商、家居、社交文娱互联网平台推出AIGC功能，甚至以智能汽车、AR眼镜为代表的实体终端也上了大模型，带来新奇体验。
AI帮做PPT、制表格、写代码，掀起打工人效率革命
3月16日，微软正式将GPT-4接入到Office工具，让Word、PPT、Excel、Outlook等人们常见的办公软件全都接入AI，打响了大模型解放“打工人”的第一枪。
而后，我们陆续看到协同办公平台、办公软件工具、用户管理系统、代码编程及数据分析应用都掀起了接入类ChatGPT技术的潮流，以较低的月费带来办公智能化体验。
1、协同办公平台接入“外脑”，输入关键词自动生成文档、PPT
微软于3月16日推出了AI版Office“全家桶”：Microsoft 365 Copilot，一夜之间刷新打工人对生产力工具的认知。而后，包括阿里、百度、字节跳动、WPS、谷歌等在内的玩家公开了协同办公平台接入大模型的情况。
首先来看看AI版Office“全家桶”。Word中，AI能秒出草稿，并根据用户要求增删文字信息和配图；PowerPoint中，AI能快速将文字转换成专业水准的PPT；Excel中，AI将数据分析变得轻松高效，能快速提炼出关键趋势；Outlook中，AI能给邮件分类加精，并自动撰写回复内容；协同办公时，AI能总结规划成员的工作进展、调取分析数据、做SWOT分析、整理会议核心信息。
用户要做的，仅仅是单击鼠标或者简单描述你对AI的要求。等待几秒钟，Microsoft 365 Copilot就会按用户的要求执行完任务。
微软打响了AI大模型接入办公平台的第一枪，而后国内外的各大协同办公平台也行动了。
先是4月11日，钉钉接入阿里通义千问大模型，用户输入一个“/”就能调动10余种高能AI能力，包括自动生成群聊摘要、辅助内容创作、总结会议纪要、草图变小程序等，为2300万企业提供智能转型抓手；同日，字节跳动旗下办公软件飞书发布视频，预告了其专属智能助手“My AI”，而另一协同办公龙头企业微信则暂无动静。
然后是4月17日，百度官微宣布文心一言大模型在百度内部全面应用在智能工作平台“如流”上，助员工在日常工作中的思路构建、协作沟通、方案策划、代码编写等方面提升效率；同日，金山办公正式推出具备大语言模型能力的生成式AI应用“WPS AI”，包括文本生成、多轮对话、润色改写等功能，计划嵌入金山办公全线产品。
美国科技巨头谷歌直到5月5日才透露动向，宣布将其Bard AI工具提供给拥有谷歌Wordspace账户的用户，现已开放Workspace账户的访问权限。
AI协同办公平台成为云大厂“大乱斗”的第一战场。不过这些应用大多仍面向特定用户开放测试，因此广大用户要真正体验，还要再等一段时间。到时候，我们才能知道这些功能和真正的效率革命有多远距离。
2、“小而美”的AI办公工具，10美元/月体验文本“美颜”
“AI+办公”不仅是大厂的游戏，也是众多中小办公软件公司的机会。我们看到包括文档协同软件公司Notion、知名写作辅助工具Grammarly、热门文档编辑工具ChatPDF、知名PDF服务商福昕软件都推出了大模型应用产品，从更具体的切入点帮人们提高效率。
早在2月底，Notion就推出了基于ChatGPT的企服工具Notion AI，每个用户每月只需支付10美元，就可以让AI辅助总结会议记录、修改优化内容、生成表格清单、起草电子邮件等。Notion官方公告称，内测发现用到AI生成稿件的用户相对较少，AI改善写作功能被调用地更多，就像是美图领域的一键美颜一样。
知名写作辅助工具Grammarly上个月推出了一款名为GrammarlyGo的生成式AI工具。用户每月可以免费获得100次提示，每月支付30美元或年支付144美元，可以获得每日500次提示服务。
GrammarlyGo回复电子邮件的功能备受好评：它可以扫描一封电子邮件内容，对其进行总结并根据选定的语气起早回复，包括“有说服力的”、“友好的”、“外交的”等多种语气可供作者选择。但有用户反映它仍是一个需要改编的模板内容，结尾总是以“最诚挚的问候”结束，使得体验打折扣。
ChatPDF是另一个同期热门类GPT应用。如下图所示用户将200页以内的pdf文档拖入，ChatPDF马上就自己“读懂”了整个文章的内容。首先它能够生成一个摘要大致总结文档的要点，然后用户可以在对话框进一步追问更多问题，ChatPDF能根据文档内容进行回答。
这一应用面向三类场景：一是面向学生提供帮助，包括回答教科书、讲义及演示文稿中的问题，节省学习时间；二是面向工作群体，包括对财报、项目业务方案书、法律合同等文档快速提取所需信息；三是面向有奇思妙想的人，包括从历史文献、诗歌和文学作品中发现新见解和答案，开阔视野。
国内PDF文件行业也有类似动向。比如4月13日，全球PDF知名解决方案提供商福昕软件宣布，公司基于ChatGPT的新功能已处于部署阶段。
还有一些细分赛道国内玩家走在了前面。比如在电子签约行业，4月23日，国内电子签约SaaS提供商上上签推出行业首款AIGC工具哈勃（Hubble）。哈勃基于知名大模型企业智谱AI自研的千亿参数大模型GLM-130B打造，能通过连续对话帮客户实现对电子签约合同的检索，执行概况解读、重点识别、筛选标识、分类归纳相关功能。
3、AI成程序员编程伴侣，动动嘴皮子就能编程
ChatGPT不仅触及通用办公市场的大蛋糕，更潜入互联网、金融都不少行业办公赛道。
比如在互联网领域，微软旗下Copilot X、亚马逊CodeWhisperer，国内的华为云CodeArts Snap、创企硅心科技的aiXcoder XL等，都利用AI大模型算法辅助程序员编程，让他们动动嘴皮子就能写代码。
ChatGPT诞生之初就有很多程序员用它直接写代码，而后陆续出现了接入类ChatGPT技术的代码辅助工具，大大解放程序员。
先是3月初，中国开发者将微软的跨平台源代码编辑器Visual Studio Code（VS Code）与ChatGPT结合，从而获得AI指导编程服务，包括代码解释、找Bug等功能，插件上线仅几天就有数万次下载。
而后3月23日，微软旗下代码托管平台GitHub推出新版Copilot X辅助变成工具，接入GPT-4，新增聊天和语音功能，允许开发人员用自然语言询问如何完成特定的编码功能。
4月，其他云大厂也陆续跟进。比如4月14日消息，AWS推出AIGC全家桶，实时AI编程伴侣Amazon CodeWhisperer正式免费向开发者开放，能根据开发人员的语言指令和集成开发环境（IDE）中的先前代码实时生成代码建议，提高开发人员的工作效率。经测试，使用者平均比不使用者完成任务的速度快57%，成功完成任务的可能性高27%。
而在国内，4月17日，华为云旗下的智能编程助手CodeArts Snap也在深圳一场“华为代码大模型的方案与应用”的主题活动中露面，据悉它能够智能理解代码逻辑，生成高质量的代码片段，并提供实时的错误提示与修复建议。
在这一赛道，国内创企也成果初现。比如aiXcoder（硅心科技）就比Github推出Copilot更早，并于2022年6月推出了国内首个代码生成预训练模型产品aiXcoder XL，支持由完整功能自然语言输入到完整编程语言的输出，3月底宣布将促进模型从百亿级扩展到千亿级。
商业化前提：中美AI的土壤有何不同？
新技术的发展和商业化潜力，与AI产业本身的发展情况有着直接关系。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？
美国ChatGPT的个人化色彩
美国AI技术的创新性、前瞻性、原创性很高，因此很容易产生ChatGPT这样颠覆性的新技术产品，但产业应用的技术密度相对较低。
一般来说，美国的AI技术创新在初始阶段是非常活跃的，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富创新，会直接影响新技术的继续发展。就拿深度学习来说，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，造就了一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，创新很活跃，但缺乏产业力量的参与，更多是与现有的互联网产品进行整合，面向个人用户提供服务与行业应用的结合不够紧密。
比如，目前微软已经推出的由 ChatGPT 提供技术支持的高级 Teams 产品，做的事有生成会议记录、记笔记、起草工作邮件等，旨在帮助员工解决大量重复、机械的文书工作。
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，获得更好更完整的答案。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。
尽管很多美国学校开始严禁学生使用ChatGPT做作业，但这项新技术还是可以在教学场景中发挥正向作用。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、制定课程计划、教授写作风格（生成范文）等。
可以看到，这些ChatGPT都是对现有应用的升级、迭代乃至于颠覆。这就容易导致两个问题：
第一，个人服务的定价能力模糊。与现有产品的结合很难证明技术带来的价值，用户愿意支付的费用也是有限的。
第二，个人服务对于技术表现要求很高。目前ChatGPT还有一些技术限制，无法应对复杂的问题和对话，一旦用户体验不佳，就不愿意付费了。
而ChatGPT也知道这个问题，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技术展开应用创新的产业条件。
中国ChatGPT的后进之路
中国发展ChatGPT的一个特点是，美国能做的我们也能做，美国不能做的我们还能做。
就拿ChatGPT的产品化应用来说，搜索引擎也好，聊天机器人也好，办公软件升级也好，这些互联网产品中国哪个都不缺，甚至更丰富。所以，但凡美国AI公司能将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。所以着急的看官们，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，具有很高的独特性。
比如说，ChatGPT与大型政企，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，深度学习、因果AI、区块链、知识计算、数字人等新技术，已经形成了很成熟的行业应用化路径。各级政府对于数字化服务的积极性也很高，日常工作中存在大量文书、文本工作，很多村官被成为“表哥表姐”，这些重复性工作用ChatGPT可以很好地提升效率。
中国AI创新产业生态，驱动新技术的行业应用快速转化。一般来说，OpenAI这类创新型平台公司负责研发大模型，再将API接口开放出来，方便ISV服务商/中小开发者，结合行业知识和数据，打造定制化的解决方案，以满足产业侧的庞大个性化需求。
经过几年的培育和发展，中国已经围绕AI开发平台，形成了数个繁荣的AI创新产业生态群落，比如飞桨、昇腾，这意味着中国ChatGPT出现之后，可以很快与行业相结合，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，面向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、顶级人才储备、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都对中国公司打造出高水平的LLM抱有信心，我们何妨多给中国科技企业一点时间和宽容呢。
ChatGPT终将迈出商业化的下一步
据OpenAI预测，随着ChatGPT成为吸引客户的重要工具，其收入将会快速增长。该公司预测2023年收入为2亿美元，2024年收入将超过10亿美元。
但《财富》杂志披露的数据显示，OpenAI公司去年的收入预计不足 3,000 万美元。但计算和数据支出预计达到 4.1645 亿美元，人工支出 8,931 万美元，其他非特定营业费用为 3,875 万美元。其在 2022 年的净亏损总计为 5.445 亿美元，不含员工股票期权。而 ChatGPT的发布可能快速增加该公司的亏损。
OpenAI首席执行官山姆·阿尔特曼（Sam Altman）在 Twitter 上与埃隆·马斯克互动时表示，用户与 ChatGPT的每次互动，ChatGPT Equivalent服务的预计云计算成本达到0.010美元/次。
美国马里兰大学Tom Goldstein直言，OpenAI即使在合作伙伴微软的帮助下，成本也不会便宜。根据Tom Goldstein的粗略估算，ChatGPT每天成本消耗或达到10万美元。
具体成本与收益如何计算，目前并未见官方披露，但海外一位名为SunYan的作者，针对大型语言模型（LLM,Large Language Model）算了一笔经济账。他指出，为拥有1000亿美元以上搜索收入的现有搜索引擎添加此功能可能意味着100多亿美元的额外成本。
他同时指出，培训LLM（即使是从零开始）对大公司来说成本可能并不高昂。从利润角度来看，粗略估计，在现有搜索成本结构之上，以LLM驱动的搜索成本目前约为当今估计广告收入/查询的15%左右，而其他新兴的LLM驱动企业利润丰厚：使用LLM生成文案的Jasper.ai可能有75%以上的毛利率。
起初，ChatGPT免费面向大众，获取更多用户反馈以进行进一步优化。近日，根据OpenAI官方主页信息，ChatGPT即将推出付费订阅版ChatGPT Plus，每月收费20美元。
未来，ChatGPT的商业化道路如何走，浙商证券相关团队在分析时给出了一些思路，虽然AIGC的盈利模式仍处于摸索阶段，但产品融合模式或为行业打开思路。B端变现路径更为多元、成熟，广告和营销等行业均有可想见的应用情景，付费的可能性和水平相对更高。
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