到處刷屏百度3月份推出人工智能聊天機器人，然後股價大漲，那么國內外ChatGPT中美差距究竟有多大？

1、一位百度資深人士：他“沒有興趣”談論ChatGPT，言語之間，五味雜陳。

2、一位人工智能企業創始人：面對ChatGPT的驚豔表現，心癢癢也迷茫，失眠了。他坦承，從模型的規模到效果，差距還比較遠。

3、國內某廠商的大模型和ChatGPT：ChatGPT從回答的邏輯性和完整度上都遠超國內大模型，國內大模型的答案帶有明顯的拼湊感，夾雜着不少主題之外的胡編內容。而且，在回復速度上，ChatGPT也領先一截。

4、從事數字人研發的特看科技CEO：目前全球還沒有能跟ChatGPT抗衡的大模型，業界共識是差距在兩年以上。國內先不談彎道超車，趁早追趕反而是更重要的。

5、雖然一些人工智能資深人士認爲，在ChatGPT所涉及的技術上，中美是“平級”的，但華爲諾亞方舟實驗室語音語義首席科學家劉群，在黃大年茶思屋的討論中坦承，中國在技術上還是有差距的。其中一個是基礎模型本身的差距，雖然我們訓練了很多萬億模型或者是幾千億的模型，但訓練的充分程度，是遠遠不夠的。“我估計到現在爲止，沒有哪個模型能喫GPT那么多數據。”

6、清華大學計算機科學與技術系長聘副教授黃民烈提到，在GPT-3之後，OpenAI所有的模型都沒有开源，但它提供了API調用。在這個過程中，它幹了一件事，就是建立起了真實的用戶調用和模型迭代之間的飛輪，它非常重視真實世界數據的調用，以及這些數據對模型的迭代。當然，在此過程中，它也養活了美國一大幫創業公司，建立了一個生態。

7、“你看我們國內的大模型研究，是A公司訓練了一個，B公司也訓練了一個，打個廣告就完了，模型开源，你愛用不用。至少目前還沒看到一家比較好的公司，把數據和模型的飛輪完整轉起來。所以，我覺得這是我們趕超ChatGPT的難點。”一位業內人士坦言。

8、業界人士都提到了算力問題。由於GPU芯片等問題，在一定程度上，國內算力已被卡脖子了。即使國內頭部公司，從算力上跟谷歌等相比，差距也是比較明顯的。

有業內人士稱：從數據質量來說，整個互聯網的中文數據質量，相比於英文還是有明顯差距。“我們可能要想辦法，做中英文不同語言之間的數據互補。”

9、幾乎所有受訪人士都提到了OpenAI這家人工智能組織，所體現的純碎創新精神和長期主義。“其實從原理和方法看，他們所做的東西業界都是了解的，倒沒有說什么是美國做得了、我們做不了的。”但像OpenAI和DeepMind，他們可能是業界唯二的兩家機構，無論在創新性、投入、決心，還是在頂尖人才儲備上，都是一如既往堅持的。“我們看到的是成功，但裏面可能已經有很多失敗的嘗試。”

10、有資深AI從業者認爲，在看不到前景和沒有明顯效果的階段，OpenAI非常堅定地做了投入，相反國內傾向於在技術出現突破後，快速追隨。“國內大家第一步想的是，我們現在怎么用起來，但在不能用的時候，人家就在長期投入。”

11、“這件事其實是值得我們學習的，我們真的需要有足夠多的錢，有這么一幫熱血的人才，能夠在一個方向上這樣持續積累發力，我覺得這是一個非常必要的條件。”黃民烈稱。

最近一段時間，業界也在討論中國企業能否超越。圍繞業務，尤其是國內的場景，是有超越機會的。在局部應用中开始超越，這也是業界的共識。

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