◎本文作者 | 水门玉
如果有人问你，这两年最热门的行业是什么？
不要回答新能源，或者区块链。真正影响了几乎所有人，并且在快速发展的行业，是人工智能。
前几天，我和一位朋友聊天，他告诉我一个让人震惊的故事：
“我一个同学在国内卖chatgpt的课，就是教一些简单的使用chatgpt和midjourney的方法，是非常基础的课程，根本不需要什么知识，他也根本不懂人工智能。
“这个课程居然卖了2亿人民币……现在财务自由了。“
我听到这个数字的那瞬间就震惊了。我不得不承认，现在的人工智能着实非常火。
就在这周二（11月7日）凌晨又让AI火了一把，上千万中国人熬夜观看了远在美国旧金山的一场45分钟的发布会。
由OpenAI的创始人Sam Altman主持，推出了他们最新的产品GPT-4 turbo，瞬间引爆了全场。
据说这一次，Altman要搞平台经济了，开放世界上的用户自己来培训AI机器人，然后把自己培训的机器人放在自家的GPT商城里卖。
也就是说，如果你能培训出一个刚需又有稀缺信息差的GPT，让AI给你赚钱就不再是梦。
一个新的风口，在冉冉升起。
具体这场大会说了什么，市面上的内容很多了，我们在这不再赘述。我想来探讨它背后的一系列隐喻。
首先毫无疑问，美国这次又因为本国强大的企业家，狠狠赢了一把。
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全球富裕投资者“钱进”美国
这是英国《金融时报》对高净值人士钱袋子的流向的最新洞察。
这篇报道指出，即使世界在“去全球化”道路上越走越远，富裕的投资人仍然做了更多的分散配置，而这当中最主要的投资是美国资产。
无论是身份、住宅房地产，还是投资于美元本身、私募股权和信贷市场，过去5年里，涌向美国的钱是最多的。
它进一步解释，钱会走向美国，一部分是市场对美国成熟金融体系的信任。尤其是危机时期，美国一直引领公开市场……不仅是就地缘政治风险而言，也不仅是因为美国的更佳表现和美元走强，而且还因为美国一直是人工智能等新技术的领军者。
强烈建议美国政府给Sam Altman打广告费，他用惊人的远见在全球投资人面前展示了美国资产的优越性。
高盛的一项类似调查发现，在全球范围，家族办公室平均将63%的资本配置到美国。调查还发现，26%的家族办公室希望在2023年增加对美国的配置，27%的家族理财室希望增加对其他发达市场的配置。
而且，中国高净值人士也是这场“加注美国”的强有力参与者，近年来这一趋势还在加强。
接触过大量中国高净值人士的银行理财师说，中国高净值人士把香港作为接通国外的门户，把新加坡看作储存财富的盒子，把美国作为第一投资地。
是的，创造出世界顶级企业的能力就是美国的品牌宣传，自然而然会吸引全世界资金的瞩目。
只有美国
造得出顶级的科技企业？
所以，为什么又在美国？
中国也在AI领域有很深的造诣。最近刷短视频看到的AI合成能力，着实让我细思极恐。
比如美国最有钱的歌手Taylor Swift开口说中文，前网红带货头牌薇娅在非常流利地说着英语：
但是，OpenAI的实力似乎更胜一筹。此前有个博主让ChatGPT的新语音模型跟百度的文心一言辩论。
GPT那如同人类说话的仿真效果，以及严丝合缝的逻辑，震惊了很多观众。（感兴趣的朋友可以自己去搜一搜）
它的声音不像一个机器人，而是醇厚中低音，还略带一点口音。甚至有时听的人还恍惚以为，那不是AI模型，而是有一个真人在后面随时配音假扮的。
要追溯Chatgpt的诞生，就要讨论OpenAI是如何创建研发它的那个小而精的团队（总共28人）。
要知道，在创建OpenAI之初，AI领域的顶级人才基本都被谷歌、meta和百度搜刮殆尽。Altman想找一个像样的人，就要从这些巨头的嘴里夺食。
但他没有气馁，而是通过一顿操作，包括给目标人才规划一套顶级的度假行程，好生伺候，最后成功让10个人中的9人加入了自家企业。这当中就包括了谷歌的核心骨干。
但是一顿高级行程怎么可能就说动了这么多骨干人才？让OpenAI成功挖角人才的原因，在于——当别的大公司都不敢做通用人工智能（AGI）的时候（因为太烧钱），OpenAI表示要做那个大冤种，用“敢想”说服了这些人。
有人说，ChatGPT是“读作理想，写作美元”。毕竟，要真正做成一个AI系统，没有一个阔绰的靠山，根本没资格。
光算力这一项芯片开销，就是一笔巨额成本。以OpenAI的GPT-3模型为例，有机构做过测算，要成功培训GPT-3，需要至少1024张A100显卡持续运转足足一个月。
要知道，一片这样的显卡最便宜也要8769美元。这还没算上搭建机房、电费、人工等成本。
所以，如果要培训一次GPT，成本高达1千万美元。国内AI领先企业小冰的CEO李笛算过一笔账，如果按照ChatGPT成本来考量的话，每天要烧掉3亿人民币，平均一年要烧掉1千多亿。
谁敢花这么多钱啊？Altman便在此发挥了异于常人的远见。
他一开始就定位OpenAI为“非盈利”，并且给自己招来的顶尖人才制造了一个象牙塔，让他们不用为商业化和赚钱发愁，一心投入到训练AI的工作中。
在OpenAI山穷水尽的时候，他们还成功说服了微软，找来了10亿美元的大靠山。即使当时，比尔盖茨本人并不看好通用AI体系。
然而如今，微软靠着ChatGPT，让它的对手们如坐针毡。
回顾一下整个过程，Altman最开始只用一个“AGI理想”就从巨头企业中夺来顶尖人才，到之后疯狂烧钱培训AI，再后来，成功说服大企业，在不看好的情况下，仍花巨资投资其中。
其实，在ChatGPT问世后，中国也很快跟上，百度、腾讯、阿里等都在大举烧钱、抢人才来建立自己的大模型。而且，技术层面中国企业落后得并不多。
只是，培训AI所需的数据库，决定了美国快于中国的那半个身位。
作为全球通用的英语，各种顶级文献都是以此著就，美国还联通了全球的各方面顶级资源，提供了大量的数据富矿，来优化GPT的算法。而中文世界中的文献质量，还有待提高。
就如同一篇文章中所讲，“Chat-GPT的昂贵之处，既在于天文数字的投资和令人心生畏惧的烧钱速度，也在于一个能够包容疯狂想法的商业环境。”
美国能源源不断地生产全球顶尖企业家和企业，这件事本身并不简单。
人才们的个人选择
最后，说回我的老本行，为什么中国人——特别是中国人才，很多人喜欢配置一个美国身份？
如果你知道，目前我们在国内无法使用GPT，也无法直接链接到世界上最先进的资源的时候，这个决策考量某种意义上就成了刚需。
我要发展我自己，或者我的后代，一定要给他们优质的世界资源。
所以，有了美国身份，一方面方便了他们去国外寻求工作机会。
我们之前做过推算，现在想留学然后留在美国的概率不足5%。因此，身份先行，可以享有中美两国的资源，并且将自己的才能，发挥到最大效用。
而另一方面，他们考虑到的是孩子的教育，以及他们未来发展的方向。
中国人自古重视教育，如果让孩子自小就接触来自全世界的优质资源，在教育上的投入也是事半功倍。
不过，他们大多数人并没有想着入籍美国，而是拿一个绿卡，保有中国籍。对于许多中国人才而言，出去往往是为了更好地回归。在接受了美国各方面尖端资源的洗礼之后，有不少人选择回来建设自己国家，在自己的专业领域上贡献一份力。
ChatGPT核心团队中，有 6 人曾毕业于中国高校，其中 3 人本科毕业于清华大学，各有 1 人本科毕业于华中科技大学、北京大学/香港大学，1 人硕士研究生毕业于台湾交通大学。
他们在过去，为什么没有为中国的人工智能模型贡献一份力？
或许只是当时当下，缺少一次“勇敢做梦的机会”。
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参考资料：
1. 《没人能复制Chat-GPT》，远川研究所，陈彬    
2. 《短短 45 分钟发布会，OpenAI 如何再次让 AI 圈一夜未眠》，极客公园， Li Yuan、宛辰
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