电商用户：“我想退货。”
电商客服：“请问是什么原因导致您想要退货。1、产品质量；2、尺寸不适合；3、使用体验不佳……”
电商用户：“尺寸不适合”
电商客服：“退货流程及注意事项……”
相信类似以上这种问答式的人工智能客服大家都遇到过，不过这种简陋的人工智能可能很快将成为过去式，因为ChatGPT出现了。ChatGPT用更接近于人与人沟通时的交互体验和逻辑，迅速征服用户，使自己成为兔年第一个爆款，蹿红速度令人咋舌，注册用户数从0到100万仅用了5天时间，上线两个月就月活破亿，打破TikTok9个月的记录，毫无疑问成为当下互联网现象级存在。并且成功火出圈，各行各业都在讨论着它会给自己行业带来怎样的改变。
俗话说，外行看热闹，内行看门道。火爆的现象之下，内行看到的是新技术未来的无限可能，以及巨大的商业价值。因此，谷歌、微软、腾讯、阿里、百度等互联网大厂动作迅速，纷纷入局。而对于这类具有广阔想象空间的新事物，市场自然不会无动于衷，海外相关公司涨幅明显。港股中相关的腾讯、商汤最近也有不错的表现，这让前十大成份股包含它们的港股通互联网ETF也占了光。接下来，我们就进入正题，深入了解一下ChatGPT。
拟人化让ChatGPT脱颖而出
ChatGPT迅速崛起的核心竞争力在于，它拟人化的交互方式和具有一定逻辑性的回答，让用户在于它的对话过程中感觉是跟人在交流，而不是像过去那种生硬的机械式回答。此外，还有强大的自我学习迭代能力。这使得ChatGPT迅速脱颖而出。
人与人之间沟通交流用的是自然语言，而人与计算机交流用的是逻辑语言。因此，如何让人与计算机之间用自然语言交流成为解决人工智能交互体验的重点课题。简单说，就是人类用自然语言对计算机输入一段段话，计算机处理之后，输出的回答也是基于自然语言。
ChatGPT属于自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域，与早期的自然语言处理技术不同之处在于，ChatGPT采用单一大模型训练。而常见的NLP包括翻译、问答、文本填空等特定任务小模型，计算机需要对这些不同任务的小模型分别进行训练解决，而ChatGPT是基于InstructGPT的大模型进行训练，不再规定特定的任务。
举例来说，你可以理解为，一个上知天文下知地理的学霸，他应该是一个六边形战士，写作、对话、阅读理解等多种技能全都会，而不需要再对单独技能逐一训练。这就是为什么ChatGPT具有拟人化交互体验的原因，因为它在“学习思考”的时候就是模仿人类进行的。
此外，快速“进化”能力也是ChatGPT成功的一大原因。ChatGPT采用大模型进行训练的同时，加入人工反馈增强学习(RLHF)方法，简单理解就是人对结果的反馈成为了学习过程的⼀部分，从而提升了效果。
资料来源：真格基金
竞争格局，国内VS国外
ChatGPT爆火之后，国内的尝鲜体验者趋之若鹜，但是亲身体验过的小伙伴应该知道，想要注册使用并不容易。所以，就会想到国内什么时候会有ChatGPT的平替。这就需要了解一下当前国内外在该领域的竞争格局。
从技术上看来，ChatGPT属于人工智能的范畴，因此可以用“ABC”的框架来分析，A即Algorithm，算法模型；B即Big Data，大数据；C即Calculation，算力，这是人工智能的核心三要素。
算法可以说是人工智能“聪不聪明”的核心因素，好的算法可以大大提高效率。例如，9个外表一样的球，8个球一样重，另一个比其他重，用天平如何找出？方法有很多种，但最效率的方法只要称2次就能找到，这就是算法的魅力。在这方面，需要承认的是InstructGPT这一类大模型的底层创新是从美国开始的，并且OpenAI默默耕耘了十多年。我国是一个追赶者，在2021年后开始加速追赶，目前进行大模型研发的多为互联网巨头企业，比如百度的文心大模型、华为的盘古大模型等。
据国内OpenBMB开源社区统计，目前在全球超千亿参数的大模型中，中国企业或机构贡献了1/3，美国贡献了1/2。算法模型的差距主要体现在人才和学术方面，随着越来越重视，差距有望缩短。
数据是AI训练学习效果好坏的重要因素。Scale AI是ChatGPT的数据标注服务供应商，主要负责校对AI识别之后数据中的错误，校对完的数据再度用来训练自己的人工智能，让下一次标注更精准，反复迭代。国内目前类似的公司还不多见。我们的优势或许在于巨大的应用市场，海量的用户反馈数据，将给AI提供丰富的“学习资料”。
资料来源：Scale AI，方正证券研究所
最后是算力，说白了这就是计算能力，但这或许是我们最弱的一项，因为人工智能需要的算力不是简单的计算机能够胜任的，其中最关键的是高端芯片，这是我们被卡脖子的领域。因此，算力上的差距是个现实的难题，需要其他行业的协同突破。
综合以上三方面，我们和国外确实存在差距，但不是没法追赶的。而且办法总比困难多，可以从局部领域先发起追赶。并且中国巨大的市场，将是商业化阶段的优势，倒逼技术实现突破。
ChatGPT广阔的下游应用场景
产业链角度来看，上文的三要素可以看作是ChatGPT的上游，而ChatGPT展现出的能力，让它可以应用到很多的场景中，下游的应用是一片星辰大海，商机无限。这或许也是大厂巨头火速入局的原因。本文仅从互联网角度畅想一下。
ChatGPT有望重新定义搜索引擎，实现“模糊搜索”到“精准推送”的革命性改变。结合ChatGPT的搜索引擎使搜索更便捷、沟通更高效、功能更多元，且可靠性已大幅提升，还能实现创造新内容的功能。目前微软已经在Bing中做出尝试。
提升互联网传媒的工作效率。ChatGPT可有效代替人类对已有信息进行语言整合、文字输出，与资讯平台类的数字媒体高度适配。
提升互联网电商的客服体验，结合用户历史数据，如购买历史、偏好，以及过往沟通历史，提供拟人化的咨询互动，提高用户维护效率、降低客服成本、提升用户体验。
未来随着ChatGPT在图像、音频等领域的升级，游戏、在线教育、互联网医疗等其他行业也有望迎来效率革命，应用场景十分广阔。
总结
ChatGPT把我们过去接触到的人工智能甩开了一大截，但它距离真正人与人交互还有一定的距离。就比如一句“真的”，简单两个字，如果是人来说，与表情、口吻、情绪等相配合之下，可以表达出不同的意思。但这不妨碍它给资本市场带来的想象空间。
从过往经验来看，新技术带来的市场空间往往比预期的更大。在互联网巨头和资本的多方推动下，ChatGPT的进化速度可能会超出预期。未来随着商业化不断落地，抢占先机的互联网巨头们有望红利爆发之初率先受益。
风险提示：
1、市场有风险，投资需谨慎。
2、基金管理人承诺以诚实信用、勤勉尽责的原则管理和运用基金资产，但不保证基金一定盈利，也不保证最低收益。投资者投资指数基金，请关注指数基金投资风险，包括但不限于标的指数回报与股票市场平均回报偏离、标的指数波动、基金投资组合回报与标的指数回报偏离等特有风险。
3、基金管理人提醒投资人基金投资的“买者自负”原则，在做出投资决策后，基金运营状况与基金净值变化引致的投资风险，由投资人自行负担。