中美ChatGPT的商业化分野
先讲个跟chatgpt无关的趣事儿，最近科技博主lcamtuf’s thing分享，“在nft 最疯狂的时候，我买了很多相关的书，所有专家在解释 nft 为什么有价值时，都说是因为稀缺性会产生价值。这完全是胡说八道，我儿子的涂鸦就很稀缺，但根本不会有人想购买它们。”
提起这个，是因为最近chatgpt火遍地球村，微软、谷歌、百度、阿里云、科大讯飞等海内外科技企业，都纷纷给出了研发上线时间表，很快我们就会看到一大批各种版本的chatgpt“集体亮相”。
但问题来了，这么多chatgpt，谁会为它们付费呢？
现在很多人已经确信，chatgpt将带来一场新技术革命。“chatgpt取代人类”的各种震惊体新闻频繁出现，和2017年“ai取代人类”如出一辙。但距离上一个ai风口并不遥远，相信大家都还记得，那波ai投资热潮过后，大量ai创业公司被拍死在了沙滩上，昔日的“ai四小天鹅”面临营收困局，自动驾驶更是迎来寒冬，被迫技术降级。
我们一路跟随ai产业化和产业ai化的进程，可以肯定地说，产业革命并不是一蹴而就的，它有一个基本路径——新技术先找到适合的应用场景，成功商业化，在这个过程中慢慢积累技术改进，不断完善自己，才有可能引发巨大的革命。
所以，面对“各种chatgpt登场”的确定性局面，我们不妨把目光放得更加长远，去思考一下chatgpt商业化的问题。
中国和美国是ai领域的领军国家，所以，探讨chatgpt商业化，中美的相同点与差异，是一个绕不开的话题。而回答问题是chatgpt的强项，所以本篇文章也将邀请chatgpt和我一起，分别从人工智能问答机器人的视角，以及业内人士的视角，共同探讨中美chatgpt商业化的分野。
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？
我们让chatgpt先回答。不得不说， chatgpt展现出了极高的“情商”（如果它有的话），避开美国不谈，只谈中国在ai领域的优势，还挺“社会人”的。
我们当然不能让它“偷奸耍滑”，继续追问美国在人工智能领域方面的优势。
嗯，从投融资、科研、政策、法律、应用、数据基础等各个方面进行了分析比对，视角很全面了。但是，作为一篇分析文章，要让读者记住这么多维度，显然是很不友好的。我们更希望读者在阅读完成后，对中美的人工智能产业差异，留下一个清晰、准确、简洁的印象。
于是，我们让chatgpt基于上述分析，给出一个言简意赅、一语中的的结论。
它认为：中国ai长于规模，美国ai胜在创新。
大家觉得怎么样呢？简单总结一下，它的逻辑推理是这样的：中国ai产业规模大——数据资源多——提高模型效果——带来商机；美国ai创新能力强——技术引领——打造高质量ai产品——从中获益。听起来煞有介事，但细究起来，还是有很多不严谨、不明确的地方，给人一种“正确的废话”之感。
总的来说，chatgpt的答案有几个明显的特点：
1.缺少细节。chatgpt的答案逻辑清晰，维度丰富，但较为笼统，缺少来自一线实践、行业案例等更细节的情报和信息。
2.实时性不足。chatgpt对2021年后的世界和事件了解有限，而ai又是一个快速发展的领域，所以答案有一定的滞后性。
可靠性问题。chatgpt不能保证答案的完全准确，还需要专业人员对其结果进行二次审核、确认，如果不了解行业、缺少可靠信息源、缺乏事实检索技能、无法识别虚假信息，只盲目相信chatgpt的答案，得到的认知可能是错的（当然，不可靠的人类创作者也一样会炮制假信息）。
作为人类创作者，加上对国内外ai产业有了数年深入一线的走访和观察，我们认为，中美ai的核心差异在于——技术强密度。
技术强度和技术密度，这一概念是由经济史学家亚历山大·格申克龙，在《历史视角中的经济落后》中提出的。其中，技术强度指的是技术的性能和水平，而技术密度指的是技术在社会和经济中的普及程度和应用密度。
在关于中美chatgpt，以及中美ai，甚至更早的互联网等技术领域中，我们都能看到一个现实：美国产业界的技术强度更高，而中国的技术密度更高。
因为技术强度高，所以很多前沿、突破性的创新，往往先诞生在美国，转移到中国获得大规模的普及应用。
技术强度固然值得欣赏，但技术密度高同样是一种难得且重要的优势。如果说技术强度是科技革命的必要条件，那么技术密度就是科技革命的充分条件。
正如格申克龙所说，不要低估经济现实的复杂性，也不要高估科学工具的质量。中美chatgpt的商业化路线，会扬己所长，走出差异化路线。
中美ai土壤给各自chatgpt的商业化带来了哪些利与弊？接下来，究竟会分别走向怎样的路线？我们先来看进行时的美国chatgpt商业化应用。
美国chatgpt的个人化色彩
前面提到，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。
迈向繁荣，中国科技公司还能做什么？
很长时间以来，我们都倾向于认为，中国更擅长应用和微创新，虽然技术密度很高，但技术强度不如美国。
chatgpt爆火之后，不少人都在感叹，如此颠覆性的技术又没有诞生在中国，讽刺打算做中国版chatgpt的中国科技公司——别人不做你什么都没有，但凡别人出点什么你全部都有，还是世界第一。
这些当然都是槽点，chatgpt的出现再一次证明，美国的ai技术强度优势是显著的。
但中国所拥有的技术密度优势，在技术强度优势面前，真的不值一提吗？这么想显然也有失偏颇。
无论是互联网产业，还是2016年掀起的第三次人工智能浪潮，中美的差异化发展都说明了，领先的技术突破和产业规模化应用的能力，共同决定了新技术的产业效益。其中，中国科技企业更擅长在产业中点燃ai热情，提高技术密度，产生更大的影响力和商业价值。
事实上，过去几年间，我们走访了大量中国产业智能化项目，贵州深山隧道里的aiot设备，天津港的无人码头，深入地下400米的矿山数字化应用，青海牧民用5g放牧，靠机器视觉相牛……这些细如牛毛的ai应用，都是在这片土地上原创出来的，它们共同组成了蓬勃的产业智能经济。
gartner预测，到2025年，生成式ai将占到所有生成数据的10%，但目前这个比例还不足1%。具体到chatgpt，未来要提升商业化水平，既需要较高的技术强度来保障用户体验，也需要强大的工程化能力和应用场景，来支撑商业增长潜力。
所以，抓住下一波智能浪潮，中国科技企业既不用妄自菲薄，也不能目空一切、坐以待之。
首先，国产化chatgpt机遇不可错失。
中国产业智能化、数字化持续向前推进，chatgpt新技术的引入成为必然，但庞大的产业智能应用必须要自主可控，以确保行业数据、服务可靠性、时效性等，所以大量ai文本生成任务一定会交给中国chatgpt产品来完成，这是机遇，也是责任。
其次，对原始chatgpt进一步优化。
技术强度和技术密度缺一不可，中国科技企业必须进一步提升国产化chatgpt的性能，增强模型的鲁棒性和泛化能力，才能支撑产业化应用。同时，结合中国产业ai的现实需求，在实际部署过程中，可能遇到端侧设备多样、算力硬件限制等情况，需要进一步研发更加轻量级的chatgpt模型，便于灵活部署。
另外，生态建设拉开chatgpt商用差距。
ai技术的推广和普及需要一系列生态支持，尤其是中国有大量个人开发者和行业开发者，分散度高，技术基础不同，平台型企业是否建立了成熟赋能的生态体系，是chatgpt商用创新增长的关键。包括开源社区建设，全流程开发工具，ai计算硬件兼容性，产教学研用培养模式。
总的来说，chatgpt被寄予了通用人工智能agi的期待。在此之前，它首先要能广泛融入产业，成为无处不在的空气和土壤。从这个角度看，一切才刚刚开始。
手机触屏技术的决定性因素是什么
RFS宣布并实施三项重大环保举措
简单介绍ABB2000色谱仪的校验因子怎么算
基于LM3909的LED闪光灯电路
关于氢燃料电池汽车和氢气传感器的深度探讨
中美ChatGPT的商业化分野
人工智能有可能成为击败癌症的“杀手锏”
救世主Ga N来啦 第二部分：测量
科创赋能！海南无人机科技企业新春表演荣登央视新闻报道
生而独立 贯穿未来 紫光展锐2022智能穿戴沙龙成功举办
浅析WD My Passport Ultra便携式存储硬盘
SEMI发布年终半导体设备预测，苹果领跑Q3全球智能手表市场
华为手机一些仅为少数人所知的功能
新日本无线推出适用于AV功放等音响设备的立体声A/D转换器
2021年了，单目AR眼镜什么水平了？
MAX2009 1200MHz至2500MHz可调的RF预失
Adsp-TS101性能分析及其在雷达信号处理中的应用
关于英特尔网络转型战略的探讨
ARM处理器体系结构概述
浪潮云将以“云底座”搭建教育信息化快车道
提起这个，是因为最近chatgpt火遍地球村，微软、谷歌、百度、阿里云、科大讯飞等海内外科技企业，都纷纷给出了研发上线时间表，很快我们就会看到一大批各种版本的chatgpt“集体亮相”。
但问题来了，这么多chatgpt，谁会为它们付费呢？
现在很多人已经确信，chatgpt将带来一场新技术革命。“chatgpt取代人类”的各种震惊体新闻频繁出现，和2017年“ai取代人类”如出一辙。但距离上一个ai风口并不遥远，相信大家都还记得，那波ai投资热潮过后，大量ai创业公司被拍死在了沙滩上，昔日的“ai四小天鹅”面临营收困局，自动驾驶更是迎来寒冬，被迫技术降级。
我们一路跟随ai产业化和产业ai化的进程，可以肯定地说，产业革命并不是一蹴而就的，它有一个基本路径——新技术先找到适合的应用场景，成功商业化，在这个过程中慢慢积累技术改进，不断完善自己，才有可能引发巨大的革命。
所以，面对“各种chatgpt登场”的确定性局面，我们不妨把目光放得更加长远，去思考一下chatgpt商业化的问题。
中国和美国是ai领域的领军国家，所以，探讨chatgpt商业化，中美的相同点与差异，是一个绕不开的话题。而回答问题是chatgpt的强项，所以本篇文章也将邀请chatgpt和我一起，分别从人工智能问答机器人的视角，以及业内人士的视角，共同探讨中美chatgpt商业化的分野。
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？
我们让chatgpt先回答。不得不说， chatgpt展现出了极高的“情商”（如果它有的话），避开美国不谈，只谈中国在ai领域的优势，还挺“社会人”的。
我们当然不能让它“偷奸耍滑”，继续追问美国在人工智能领域方面的优势。
嗯，从投融资、科研、政策、法律、应用、数据基础等各个方面进行了分析比对，视角很全面了。但是，作为一篇分析文章，要让读者记住这么多维度，显然是很不友好的。我们更希望读者在阅读完成后，对中美的人工智能产业差异，留下一个清晰、准确、简洁的印象。
于是，我们让chatgpt基于上述分析，给出一个言简意赅、一语中的的结论。
它认为：中国ai长于规模，美国ai胜在创新。
大家觉得怎么样呢？简单总结一下，它的逻辑推理是这样的：中国ai产业规模大——数据资源多——提高模型效果——带来商机；美国ai创新能力强——技术引领——打造高质量ai产品——从中获益。听起来煞有介事，但细究起来，还是有很多不严谨、不明确的地方，给人一种“正确的废话”之感。
总的来说，chatgpt的答案有几个明显的特点：
1.缺少细节。chatgpt的答案逻辑清晰，维度丰富，但较为笼统，缺少来自一线实践、行业案例等更细节的情报和信息。
2.实时性不足。chatgpt对2021年后的世界和事件了解有限，而ai又是一个快速发展的领域，所以答案有一定的滞后性。
可靠性问题。chatgpt不能保证答案的完全准确，还需要专业人员对其结果进行二次审核、确认，如果不了解行业、缺少可靠信息源、缺乏事实检索技能、无法识别虚假信息，只盲目相信chatgpt的答案，得到的认知可能是错的（当然，不可靠的人类创作者也一样会炮制假信息）。
作为人类创作者，加上对国内外ai产业有了数年深入一线的走访和观察，我们认为，中美ai的核心差异在于——技术强密度。
技术强度和技术密度，这一概念是由经济史学家亚历山大·格申克龙，在《历史视角中的经济落后》中提出的。其中，技术强度指的是技术的性能和水平，而技术密度指的是技术在社会和经济中的普及程度和应用密度。
在关于中美chatgpt，以及中美ai，甚至更早的互联网等技术领域中，我们都能看到一个现实：美国产业界的技术强度更高，而中国的技术密度更高。
因为技术强度高，所以很多前沿、突破性的创新，往往先诞生在美国，转移到中国获得大规模的普及应用。
技术强度固然值得欣赏，但技术密度高同样是一种难得且重要的优势。如果说技术强度是科技革命的必要条件，那么技术密度就是科技革命的充分条件。
正如格申克龙所说，不要低估经济现实的复杂性，也不要高估科学工具的质量。中美chatgpt的商业化路线，会扬己所长，走出差异化路线。
中美ai土壤给各自chatgpt的商业化带来了哪些利与弊？接下来，究竟会分别走向怎样的路线？我们先来看进行时的美国chatgpt商业化应用。
美国chatgpt的个人化色彩
前面提到，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。
迈向繁荣，中国科技公司还能做什么？
很长时间以来，我们都倾向于认为，中国更擅长应用和微创新，虽然技术密度很高，但技术强度不如美国。
chatgpt爆火之后，不少人都在感叹，如此颠覆性的技术又没有诞生在中国，讽刺打算做中国版chatgpt的中国科技公司——别人不做你什么都没有，但凡别人出点什么你全部都有，还是世界第一。
这些当然都是槽点，chatgpt的出现再一次证明，美国的ai技术强度优势是显著的。
但中国所拥有的技术密度优势，在技术强度优势面前，真的不值一提吗？这么想显然也有失偏颇。
无论是互联网产业，还是2016年掀起的第三次人工智能浪潮，中美的差异化发展都说明了，领先的技术突破和产业规模化应用的能力，共同决定了新技术的产业效益。其中，中国科技企业更擅长在产业中点燃ai热情，提高技术密度，产生更大的影响力和商业价值。
事实上，过去几年间，我们走访了大量中国产业智能化项目，贵州深山隧道里的aiot设备，天津港的无人码头，深入地下400米的矿山数字化应用，青海牧民用5g放牧，靠机器视觉相牛……这些细如牛毛的ai应用，都是在这片土地上原创出来的，它们共同组成了蓬勃的产业智能经济。
gartner预测，到2025年，生成式ai将占到所有生成数据的10%，但目前这个比例还不足1%。具体到chatgpt，未来要提升商业化水平，既需要较高的技术强度来保障用户体验，也需要强大的工程化能力和应用场景，来支撑商业增长潜力。
所以，抓住下一波智能浪潮，中国科技企业既不用妄自菲薄，也不能目空一切、坐以待之。
首先，国产化chatgpt机遇不可错失。
中国产业智能化、数字化持续向前推进，chatgpt新技术的引入成为必然，但庞大的产业智能应用必须要自主可控，以确保行业数据、服务可靠性、时效性等，所以大量ai文本生成任务一定会交给中国chatgpt产品来完成，这是机遇，也是责任。
其次，对原始chatgpt进一步优化。
技术强度和技术密度缺一不可，中国科技企业必须进一步提升国产化chatgpt的性能，增强模型的鲁棒性和泛化能力，才能支撑产业化应用。同时，结合中国产业ai的现实需求，在实际部署过程中，可能遇到端侧设备多样、算力硬件限制等情况，需要进一步研发更加轻量级的chatgpt模型，便于灵活部署。
另外，生态建设拉开chatgpt商用差距。
ai技术的推广和普及需要一系列生态支持，尤其是中国有大量个人开发者和行业开发者，分散度高，技术基础不同，平台型企业是否建立了成熟赋能的生态体系，是chatgpt商用创新增长的关键。包括开源社区建设，全流程开发工具，ai计算硬件兼容性，产教学研用培养模式。
总的来说，chatgpt被寄予了通用人工智能agi的期待。在此之前，它首先要能广泛融入产业，成为无处不在的空气和土壤。从这个角度看，一切才刚刚开始。
手机触屏技术的决定性因素是什么
RFS宣布并实施三项重大环保举措
简单介绍ABB2000色谱仪的校验因子怎么算
基于LM3909的LED闪光灯电路
关于氢燃料电池汽车和氢气传感器的深度探讨
中美ChatGPT的商业化分野
人工智能有可能成为击败癌症的“杀手锏”
救世主Ga N来啦 第二部分：测量
科创赋能！海南无人机科技企业新春表演荣登央视新闻报道
生而独立 贯穿未来 紫光展锐2022智能穿戴沙龙成功举办
浅析WD My Passport Ultra便携式存储硬盘
SEMI发布年终半导体设备预测，苹果领跑Q3全球智能手表市场
华为手机一些仅为少数人所知的功能
新日本无线推出适用于AV功放等音响设备的立体声A/D转换器
2021年了，单目AR眼镜什么水平了？
MAX2009 1200MHz至2500MHz可调的RF预失
Adsp-TS101性能分析及其在雷达信号处理中的应用
关于英特尔网络转型战略的探讨
ARM处理器体系结构概述
浪潮云将以“云底座”搭建教育信息化快车道