作为AI圈的新晋“顶流”，ChatGPT7年烧光40亿美元换来了近300亿美元的市值，全球二级市场内的科技板块掀起热潮，无论是巨头还是独角兽几乎都在狂欢中摘得红利的果实。

Pitchbook数据显示，自2020年以来，VC对生成式AI（人工智能）的投资增加了425%，达21亿美元，其中6家估值超过10亿美元，Jasper等企业年收入超千万美元。国内二级市场方面，自今年春节至2月初，汉王科技、海天瑞声、开普云等概念股的市值已累计上涨近1400亿元（人民币）。

然而一切高光背后，作为生产力工具的ChatGPT仍面临商业模式落地困难和资金需求的烦恼。有业内人士称，“ChatGPT是科技内卷的一种体现，其目前对C端的探索仍然很迷茫。”

To B不是刚需，To C没有场景

近日，从美股一路火到了港股和A股的ChatGPT概念股在高涨后开始回落，东方Choice数据显示，2月21日，A股ChatGPT概念板块冲高回落，24只个股的涨停数量下降。2月23日，ChatGPT概念股大幅走低，跌幅2%，截至9:33，跌幅最大的前5名个股分别为此前的概念人气龙头汉王科技，跌，跌10%，万兴科技跌超5%，拓尔思跌4.83%、因赛集团跌4.49%、博彦科技跌3.92%。

值得注意的是，ChatGPT的爆火似乎仅在二级市场掀起投资意愿，对于能否衍生出可落地的商业模式仍困难重重。

可以说，ChatGPT的持续热度是依托于大模型（Tansformer）的技术红利，而大模型是整个AIGC领域的基础。早年AI业界更看好成本低更易实现商业化的小模型、小算力。2017年，大模型路线逐渐成为国内外行业巨头的发展共识。但成本与资金问题一直困扰着整个AI行业。

目前，可面向To B的业务并不少，例如辅助医疗领域进行线上问诊、金融领域的客服服务、创作领域的数据收集等。但若要实现某个领域的商业化落地，需根据不同领域的业务需求定制AI模型，有调研数据显示，约86%的市场需求需要对特定的业务场景进行AI模型定制开发。而训练并二次开发一个新模型的算力、资金、人力等成本都很高昂。

据美国《财富》杂志报道，过去7年中，ChatGPT背后的OpenAI公司累计获得投资40亿美元，然而在2022年，OpenAI公司预计全年总收入为3600万美元，净亏损总额达5.45亿美元。中信研报显示，ChatGPT单次搜索生成信息的成本约1.3美分，测算成本是目前传统搜索引擎的3-4倍，光一次运算的成本就高达450万美元。投资银行摩根士丹利（Morgan Stanley）的一份分析报告则显示，ChatGPT的一次回复成本大约是谷歌搜索查询平均成本的6-28倍。

有业内人士表示，对于产品化而言，成本相较于人工没有优势，与企业达成合作的流程繁杂，下游企业接入AI模型的成本高，很多场景也不是刚需。对垂类领域的企业而言，市场空间相对狭窄，该领域供应商竞争也更激烈，由于AI生产过程难以标准化且通用性低，企业的研发投入与商业成功间普遍存在不平衡，即使这个成本再缩减10倍，也难实现商业化。

其还指出，“ChatGPT底层技术未有突破，是科技内卷的一种体现，其目前对C端的探索仍然很迷茫。AI产品的应用主要集中于B端和G端，目前看C端还没有足够支撑可持续性商业化落地的场景。”

法律风险和立法难题

生成式AI的进步也对应着法律风险增加，ChatGPT的出现已快速衍生出需求业务链条，例如代写、代注册、编写代码、图像生成等。此外也有恶意使用者利用ChatGPT进行网络犯罪，据外媒报道，美国在暗网中发现了1500多条恶意软件和验证代码中有ChatGPT的身影，且有不法分子用其训练和编写恶意软件从而避开防毒软件监测，生成信息窃取器、个性化钓鱼邮件、远程访问木马和加密货币窃取器等。

目前，ChatGPT母公司“OpenAI”并未在中国大陆提供有关chatgpt的服务，也没有相关公司运营。但国内已出现顶着官方图标且名称内含有“ChatGPT”字样的微信公众号、小程序产品出现，其以先免费试用后收取费用的方式牟利，其中无限次问答服务收费高达999.99元。

对于上述行为，上海正策律师事务所的魏强律师表示，未经著作权人许可，提供附条件使用，仍属侵犯著作权的行为，是违法的。

上海大邦律师事务所律师游云庭则认为，用别人的免费服务收取费用，可能会涉及违反用户协议的问题，但不一定违法。

此外，ChatGPT还存在个人隐私权保护风险、编造谣言风险，而最直接的冲击是知识产权，关于ChatGPT生产过程中抓取互联网信息是否存在知识产权侵权，是否能成为创作主体的问题，魏强律师表示，需要根据相关爬虫/爬取协议，来判断是否侵权。以违约或破坏的方式爬取有关数据，至少会构成民事侵权。 根据我国大陆地区法律、参照既有典型案例，AI生成物可能会产生著作权，但AI（作为工具）不能被认定为创作主体。

游云庭指出，ChatGPT对于洗稿者是一个重大利好。若将三个新闻机构对于同一事件的新闻通过AI整合成一篇全新的新闻稿，由于表达不同，维权者将较难行使权力，虽可通过一些独家的信源引用来证明其使用了别人的作品，但证明难度较高。这也使得法律对洗稿的打击难度加大。

立法方面，魏强律师表示，相应的作品著作权、编译权和传播权会产生一定的司法纠纷，最重要的是关于知识产权方面的规制，例如AI数据挖掘和防范、互联网中无法搜索到的线下知识与线上知识界限的重新界定以及鸿沟设立。简单说就是数据隐私权的保护、以及对AI招摇承担责任的预判。

科技创新是必然趋势，随着通信和技术的不断进步，算法能力持续走高势必会对硬件实力提出更高的要求，对中上游技术支持侧的推动具有良好意义。未来商业化场景落地需要时间和探索，人机交互是一场正在发生的工业革命，锚定细分产业，如果让其服务于真正适用的行业是创作者团队仍需思考的问题。

未来或将替代流程化工作岗位

从技术层面看，ChatGPT是一种AI聊天机器人模型，其中的“GPT”是“生成式预训练转换器”的缩写，“生成式AI”通过深度学习人类语言输出语序自然的新内容，本质是对生产力的提升和创造。

这一能力也在市场中掀起“饭碗焦虑”，AI真的会抢走人类的饭碗吗？

从历史的经验看，每一次技术突破似乎都伴随着人们对“失业”的担忧，技术的进步可能会对个别职业造成冲击，或是打破旧的工作模式从而被更高效的新模式替代。

随着科技进步。一些成本高且需处理大量信息和标准化流程的基础工作，或将被拥有强大学习归纳能力的ChatGPT取代。这种流程自动化也将辅助人类缩短信息数据的整合时间。例如会计行业，部分繁杂的数据计算、统计、分析可交由ChatGPT完成，以此节省时间成本避免重复性机械化消耗工作。

据路透社报道，由 OpenAI 管理的投资基金支持的人工智能初创公司 Harvey AI 已与世界上最大的律师事务所之一合作，将一些法律文件的起草和研究自动化。

技术的上线是算力，而人脑的上线是价值观。协同辅助形成更高效的人机同步，才是技术发展的汪洋大海。

（郑皓元）