在Facebook陷入疲軟期時，紮克伯格改名Meta押註元宇宙，但元宇宙業務進展不順，原業務還被tik tok和Twitter壓制的同時，華爾街機構對紮克伯格的元宇宙故事看淡，openAI在近半年裡殺出重圍，成最受華爾街追捧的新科技。
對於投資者來說，在此刻就能提供幫助且實用的人工智能，遠比紮克伯格描繪的元宇宙故事更加動人，大家更相信能回答你問題，甚至能幫助你工作的chatgpt。
比爾·蓋茨評價ChatGPT稱，這種人工智能技術出現的重大歷史意義，不亞於互聯網和個人電腦的誕生。
蓋茨表示，在2023年，人工智能將成為最受人們關注的熱點板塊，他個人認為這種現象是非常合理的。
包括聊天機器人等人工智能新技術的出現，重要性相當於個人電腦和互聯網的出現。
一、Meta的重註，元宇宙的末落
元宇宙的末落，已提前反映在遲遲無法商用上。
由於元宇宙的硬件設備AR/VR雖有進步，但仍不是方便攜帶出門的，不便捷的硬件設備很大程度上限制了用戶的應用場景。
硬件設備即限制了用戶購買的欲望，而硬件設備銷量少，也在限制著元宇宙虛擬世界內的用戶體驗。
用戶進入Meta推出的horizon worlds虛擬世界後即發現，目前元宇宙與用戶想象中的元宇宙千差萬別，如今元宇宙技術仍未進步到可以讓用戶在虛擬世界獲得很好的體驗，很多用戶在首次體驗感到失望後，再也沒登錄回來過，即說明應用端的虛擬世界也無法滿足用戶的需求。
據《華爾街日報》去年10月的報道，過去三年裡，Quest頭顯的保留率《即所有者持續使用該頭顯的比例》每年都在下降，超過一半的Quest頭顯用戶在購買該產品6個月後，不會再繼續使用。
Horizon Worlds 已經建立 1 萬個獨立世界。
然而Meta報告稱，目前在該平臺中，隻有 9% 的獨立世界有超過 50 人訪問，大多數世界根本無人問津。
2月2日，Meta公佈2022年Q4財報。
財報顯示，Meta 第四季度營收 321.7 億美元，好於預估315.3億美元，同比下滑4%，這已是Meta連續三個季度營收出現下滑。
財報顯示，Meta元宇宙部門在去年Q4虧損42.8億美元，使其去年的總運營虧損達到137.2億美元。
Meta在2022Q3時即表示，預計2023年元宇宙部門的虧損將大幅加大。
Meta元宇宙部門Q4營收為7.27億美元，2022年全年的收入為21.6億美元，低於2021年的22.7億美元，主要收入來源是VR頭戴設備的銷售。
一項營收僅21億美金的生意，Meta在元宇宙部門上運營虧損達137.2億美元，而元宇宙部門的銷售額連Meta千億總營收的2%不到，這即證明元宇宙是有多燒錢，也是在拖累meta的轉型，元宇宙是驅使股價和財報暴跌的主因。
在一個科技創新行業內，隻有一家企業的拼搏是很難使行業突破瓶頸，推動行業實現商業化的。
或者說，正因元宇宙難賺錢，且現在的技術難滿足用戶的高期待，導致行業投資越來越少，行業發展出現降速。
雖然不少科技股都在佈局元宇宙，但與Meta實打實的投入數百億美元的重註，是相差甚遠的，其他企業看到Meta數百億美元的投入打水漂後，對元宇宙行業的投資會越來越慎重。
目前ChatGPT已在矽谷掀起了一場人工智能的浪潮，微軟計劃用100億美元買下OpenAI 60%的股權。
在微軟加大投資後，谷歌正在使用其LaMDA技術測試類似ChatGPT的產品，這項產品的名字為『學徒巴德』《Apprentice Bard》。
兩個巨頭在短時間內擠進同一賽道，並產品受到全世界用戶的好評，這是在元宇宙裡沒出現過的情況。
二、為什麼Chatgpt勝過元宇宙？
據外媒報道，ChatGPT的月活躍用戶超過1億，距離它上線隻過去了3個月。
此前最快突破1億月活的產品紀錄是由TikTok創造的，用時9個月。
而Meta推出的horizon worlds虛擬世界，在2022年月活躍用戶不達20萬。
當然，這也有體驗門檻的原因，目前ChatGPT仍是免費體驗，而想體驗Meta的虛擬世界則需要購買VR頭戴設備，所以用戶基數上肯定是差距很大。
但從用戶體驗和未來能創造出的經濟效益來看，Meta的元宇宙與ChatGPT相差甚遠，ChatGPT可以幫助人們工作，甚至未來可替代小部分人的工作。
寄希望於可在Meta的虛擬世界內實現辦公等現實場景，人們更願接受ChatGPT帶來的實用性和趣味。
Meta在元宇宙上技術的不成熟，導致遲遲無法實現大規模的商用。
值得注意的是，專註於機器人的馬斯克，也是OpenAI的創始人之一。
特斯拉研發的Optimus也即是為了有朝一日能用機器人來替代體力勞動，這可最大程度的將勞動力短缺的問題簡單化。
Optimus機器人若是能解決體力勞動，那ChatGPT是有解決腦力勞動的可能性。
目前ChatGPT還處在0到1的階段，在技術不斷進步的同時，ChatGPT是有潛力幫助人類工作，有能力將一個人的工作能力杠桿化。
在矽谷大廠的裁員潮下，對人員需求大幅下滑，可能會將ChatGPT融入到工作之中。
這種生成式的AI不僅更快、成本更便宜，且在某種情況下，人類創造的更好。
從社交媒體到遊戲，從廣告到建築，從編程到平面設計，從產品設計到法律，從市場營銷到銷售，沒一個原來需要人類創作的行業，可能都在被AI智能顛覆的進程中。
近期有媒體報道ChatGPT通過了Google的 L3 編程工程師應聘，這個職位的年薪大概是 18 萬美元。
並通過了明尼蘇達大學法學院和沃頓商學院的課程考試，甚至還通過了美國醫學考試。
生成式AI可以處理的領域包括知識工作和創造性工作，這涉及到數億的人工勞動力。
也就是杠桿放大一個人的工作能力，假設以前一個工作需要兩個人來處理，未來可能隻需要一個人加上迭代後的ChatGPT，可以讓創造力大幅提高。
與我們此前《AI繪畫爆火之後》的觀點相同，每個行業AI的出現在未來是毫無疑問的，但這也對算例的要求前所未有地高，服務於人工智能的基建設施，尤其是低功耗成本的硬件，同樣是保證行業可以平穩發展的關鍵。
因此，將為硬件端帶來更大的需求量。
從這點上看，ChatGPT的出現可能會對一些工作所需的人員產生影響，可產生的經濟效益也遠優於元宇宙。
目前OpenAI已推出了ChatGPT的收費版本名為ChatGPT Plus，月費為20美元《約134元人民幣》。
這是基於ChatGPT免費版本的迭代更新，將更新2022年的數據庫，並提升ChatGPT的能力。
由於現在我們接觸到的ChatGPT是免費版本，數據庫和腦力水平停滯在2021年。
ChatGPT還不知道世界格局動蕩最大的2022年發生了什麼。
在一億日活躍用戶的訓練下，更新數據庫和腦力後的收費版，可能會有明顯的不同。
ChatGPT從起步到爆火，日活躍用戶數超1億人，這僅用了3個月。
美股相關概念股的大漲即說明華爾街對ChatGPT的重視程度。
三、ChatGPT帶來的投資機遇
目前ChatGPT分為三方面。
● 微軟和谷歌為首的Chatgpt開發者。
● ChatGPT對數據中心和芯片的硬件需求。
● 商業模式逐漸清晰。
從開發者的角度上看，這無疑能給受宏觀經濟打擊的微軟和谷歌帶來新的業務增長點，在一億日活躍用戶的好評下，已接近實現商業化。
尤其是在美國通脹粘性、利率高企、勞動力市場緊張的宏觀經濟結構下，這對成長股的整體表現不利。
市場大資金的選擇有三個，一是美聯儲高利率的5%收益，二是雖受宏觀經濟打壓，但公司運營在增強的成長股，三是從0到1的技術創新領域。
本質即是分子端盈利的躍升，能夠抵過分母端的沖擊。
在宏觀引起的結構化市場下，有望改變人類習慣或能產生經濟效益的新技術，會更吸引投資者，這也是ChatGPT為什麼在投資市場上一下爆火的原因。
目前微軟推出了由ChatGPT支持的Teams premium，7美元/月。
添加ChatGPT後，Team用戶可以生成自動會議記錄、AI推薦的任務、個性化的會議模板以及其他智能化的結果，這被認為是AI秘書的出現。
我們實事求是，目前ChatGPT能做到的事情並不多，想用來分析數據或讓他幫你寫一篇文章的話，由於ChatGPT的回答固定格式比較嚴重，目前還難以融入到金融編輯工作中。
接下來我用ChatGPT給大家測試一下，我向ChatGPT提問：我是一名基金經理，2022年因美聯儲加息 俄烏沖突爆發 中國疫情影響等因素 導致我的基金凈值下跌50%，但步入2023年後，中國疫情解除，美聯儲通脹見頂的趨勢下，投資機遇大於2022年，幫我寫一份年度總結信。
從文中看，的確與很多基金經理報告說的類似，提問時多給一些要求，會寫的更好。
但目前來看，問任何問題他都是有自己一套格式的，過於的格式化不利於幫助工作，或者在收費版中能有改進，現在有一些『死板』。
但目前畢竟是0到1的階段，能做到這樣已經比國內廠商的小度同學小愛同學強很多了，國內廠商的AI甚至連對話都不太流暢，必須要觸發關鍵詞才可對話。
那麼目前國內外的差距有多大？
值得注意的是，目前ChatGPT限制了中國用戶的登錄，這意味著國外有意識的想將中國在最新的AI領域也進行卡脖子，一是技術的領先，二是硬件上的卡脖子。
聊到國內廠商，在ChatGPT登場前，國內外的AI水平差距似乎不大，但在ChatGPT問世後，國內外AI水平一下就被拉開了差距。
這不僅是技術上的差距，在硬件的卡脖子上也有差距，這一點需要認清，所以國內的ChatGPT炒作延續性可能較差。
百度在ChatGPT爆火後，彭博稱百度計劃在3月推出類似於ChatGPT的AI聊天機器人服務，百度文心《Ernie》大模型將成為其基礎。
憑借這一消息，百度2月1日股價大漲13%，但隨後兩個交易日即回落。
若說百度的AI技術是國內頂尖水平，那A股的小公司們差距將更大，但A股的ChatGPT概念已炒到上天，這與A股當時炒作元宇宙一樣，都是脫離公司基本面的極端炒作，先不談這些公司是否有同樣的技術，從硬件端上看，國內外大廠有很大的卡脖子硬傷。
基於目前看到令人振奮的ChatGPT或是AI繪畫及各種各樣的AI表現，軟硬件的共同進步將驅使一個更加高效運作的人類未來藍圖已展現在面前。
英偉達/AMD與微軟/谷歌的邏輯相同，遭受到宏觀經濟的打壓後，ChatGPT的出現為半導體公司創造出需求，迎來新的增長點。
國內廠商想做到ChatGPT相同的程度，至少在硬件的GPU芯片端有很大的要求，而這一點國內算力已經被卡脖子了，即使是國內頭部公司，從算力上跟谷歌微軟等相比，差距也是比較明顯的。
我們從技術上看，目前模型的規模到效果，國內外差距還比較遠。
尤其是ChatGPT從回答的邏輯性和完整度上，都遠超國內廠商的大模型。
國內大模型的答案帶有明顯的拼湊感，夾雜著不少問題之外的胡編內容。
在回復速度上看，ChatGPT也領先一截。
據業內人士稱，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。
且國內外最大的差距是，在看不到前景和能否實現商業化前，OpenAI等公司就在堅定的投入，相反國內等大廠拿著很多的錢，在看不到前景的情況下，沒有相關技術的大額投入或佈局，導致國內廠商總處在國外技術突破後，再進行跟隨。
四、結語
整體而言，硬件上已被卡脖子，算力有差距。
從數據上看，數量級、泛化性的差距。
從模型方法來說，和現階段普通的訓練模式有差別。
從企業的創新性、長期性來看，國內大廠已慢了一步。
國內大廠如何在軟硬件的差距下，實現追趕？另外不談追趕，在微軟谷歌等國外大廠的領先下，國內廠商即使在追趕，如何吸引用戶來使用自己的『ChatGPT』？
技術的落後即意味著商業化的道路難走，而目前國內大多數AI公司的投入都是虧損的，在這樣一場軟硬件落後的科技創新仗下，國內大廠們該不該all in到人工智能上？
總之，這是一個改變人們生活方式和工作方式的巨大科技創新。