在知乎上许多网友也对ChatGPT进行了测评并表示高度的看好，虽然ChatGPT在逻辑和部分计算相关的问题的处理上没有其在其他领域表现的那么良好，但微软和OpenAI后续的研发会逐步抹平这个技术壁垒。下面我将从以下几个方面给大家讲解ChatGPT。

1、那我们来看看ChatGPT到底是什么？

是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型。ChatGPT是一个人机交互的语言模型，是目前NLP（自然语言处理）领域最前沿的研究成果之一，由于其高质量的对话内容响应能力，事实上相当于解锁了多样化的文本内容生成能力，目前成为AIGC里程碑式的模型或产品。它是GPT-3模型的变体，GPT-3经过训练，可以在对话中生成类似人类的文本响应。ChatGPT 旨在用作聊天机器人，我们可以对其进行微调，以完成各种任务，如回答问题、提供信息或参与对话。与许多使用预定义的响应或规则生成文本的聊天机器人不同，ChatGPT经过了训练，可以根据接收到的输入生成响应，从而生成更自然、更多样化的响应。

2、ChatGPT具体有哪些功能？

ChatGPT目前可以进行许多人类语言方面的创作和处理，帮助生成各种类型的文本，包括报告、新闻文章、小说、广告文案等。例如，如果你是一名记者，你可以使用 ChatGPT 来帮助你快速生成新闻稿；如果你是一名广告创意人员，你可以使用 ChatGPT 来帮助你构建广告文案。此外，语言翻译、文本分析、聊天等功能也是ChatGPT的强项。对于程序员来说，ChatGPT还可以帮助程序员写代码，而且生成的代码都比较精炼。搜索信息也是ChatGPT的一部分功能，因为搜索过程相当于对互联网进行求问的过程，ChatGPT目前能回答大部分没有那么专业的问题，对于一些复杂知识或问题还没有足够的普及。但ChatGPT的推出，算得上人工智能自然语言处理方面的重大革命。

3、ChatGPT相关的新闻和热点

在1月18号，时任微软CEO的萨蒂亚•纳德拉，在达沃斯世界经济论坛《华尔街日报》座谈会上谈到，计划将ChatGPT等工具背后的技术整合到自家公司旗下的所有产品里。这些产品包括但不限于微软的Office全家桶，我们熟知的有Word、Excel、PowerPoint等，微软公司还会使用ChatGPT背后的人工智能技术去优化自家的Bing引擎搜索，以抢夺传统搜索引擎巨头谷歌的市场。微软这次将要对OpenAI实验室继续投资100亿美元，再结合与其他公司的融资，OpenAI的市场估值可能要高达290亿美元的天文数字。

比尔·盖茨最近评价ChatGPT称，这种人工智能技术出现的重大历史意义，不亚于互联网和个人电脑的诞生。

GMail创始人Paul Buchheit日前发布推特表示，谷歌可能只需要一两年就会被彻底颠覆。"人工智能将消除搜索引擎结果页，这是他们（谷歌）赚取大部分利润的地方。即使他们赶上AI技术发展进度，也无法在不破坏其业务中最有价值的部分的情况下全面部署"。另外，Buchheit认为，破坏谷歌垄断地位的可能不是ChatGPT本身，但技术的进步肯定会改变人们获取信息的方式，AI将能立即完成人类使用搜索引擎、花费数分钟才能完成的事情。

4、ChatGPT的产业链分析

ChatGPT上线象征着文本类AI进入新阶段，利好其基础设施及应用。算法、芯片、存储、数据和算力是AI大模型训练的基础。

1）云计算

国内云基础设施方面，Canalys统计2022年第三季度中国云基础设施服务支出达到78亿美元，同比增长8%。“中国四朵云”（阿里云、腾讯云、华为云、百度云）格局未变，合计占据80%市场份额。发展前景和投资前景良好。

2）AI芯片

海思半导体已成为国内营收规模最大的集成电路设计企业，以昇腾系列为主要GPU产品，在AI终端芯片具有优势。云端领域，百度可提供云上GPU服务器；海光信息、天数智心与登临科技均以GPU为主打，是国内特定细分领域的主要竞争对手。芯片领域主要厂商还包括寒武纪、富瀚微、国科微、北京君正、华为海思、星宸科技等；存储器主要厂商主要是长江存储。

3）数据方面

数据集作为数据资源的核心组成部分，是指经过专业化设计、采集、清洗、标注和管理，生产出来的专供人工智能算法模型训练的数据。主要厂商包括海天瑞声（AI训练数据专业提供商）、京东众智、慧听数据。

4）算法和应用方面

当前国内领先的对话交互类AI算法企业主要包括两类：

以语音识别为核心业务的企业，延生到NLP领域，如科大讯飞，从语音识别延生到语音合成、机器翻译、图文识别、图像理解、阅读理解、机器推理等算法，并在消费者、智慧教育、智慧城市、智慧司法、智能服务、智能汽车、智慧医疗、运营商等领域实现深度应用。以NLP为核心业务，专注语义识别的企业，如拓尔思。拓尔思是国内最早从事自然语言处理(NLP)研发的企业之一，在语义智能领域具备自主可控的底层技术，可以提供预训练模型和阅读理解等技术成果。