从底层算力上看，

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其实没有发生太大的变化。但成本降低、反应速度提高，这只能说明一件事，就是GPT-3.5 Turbo模型实际使用的参数相比ChatGPT下降了。”刘天杰说道。 他随即向《每日经济新闻》记者解释，“比如说，你有1750亿个参数，但是你喂给它的训练集很小，也训练不出效果，会导致大量的问题，我们称其为过拟合。所以，参数大意味着训练集要足够大。但是，参数越大并不意味着模型的表现越好，越能理解人的语义。恰恰相反的是，现在大家都想用更少的参数训练出一个更好的大模型。” 为什么GPT-3.5 Turbo能在更小的参数上实现更好的效果呢？“实际上，ChatGPT已经积累了大量用户使用的实际对话集，这些对话集相比OpenAI使用无监督训练的语义集，要更准确、更高质量。

”刘天杰说道，“因为，用户实际使用的 厄瓜多尔电话号码列表 对话中有上下文、有反馈，收集这些数据后再去训练模型，新的模型就会比之前更精确，就达到了用更小的参数量实现更准确的效果。 在刘天杰看来，GPT-3.5 Turbo成本的下降，核心的一点就是实际计算的成本确实比之前要低，因为它的模型更准了。 “当然，一方面也因为OpenAI本身不是一个盈利机构，并且它也需要更多的用户参与进来，去形成这种实际的对话集，再输入模型中做进一步的训练，而低价也会导致用户量进一步的增长。”他说道。 刘天杰表示，这就是所谓的“AI飞轮”。“用户提高了，数据变多了，模型更准了，用户自然更多了。飞轮一旦跑起来，OpenAI就能甩掉其他对手，这也是它低价策略的一个原因。” 生态重构 三类创业机会涌现 随着ChatGPTAPI的开放，调用这个接口来实现AI赋能成为许多创业公司的追求，这种热潮不免让人想起元宇宙、Web3等新概念引领的风潮。



许多人会问，看看两年前扎克伯格看好的元宇宙如今在哪儿，未来ChatGPT又会在哪儿？不过，在刘天杰看来，这一波兴起的AI浪潮与前一段时间的元宇宙、Web3有本质上的区别。 “元宇宙、Web3是一个分布式的东西。在这里，大家希望互联网信息或者经济系统，都用一个分布式、加密式的方式去重构。”他向《每日经济新闻》记者说道，“但当前这一波AI浪潮恰恰相反，它会变成一个非常集中的东西，未来AI的底层能力将由有基础预训练大模型能力的几个大厂提供，其他人就在这些底层大模型上去开发应用。” “所以说，整个互联网的生态我认为是重构了。这有点类似于当年的云服务，由几个大厂来做云服务厂商，在云之上，你们去开发各种各样的应用。”刘天杰进一步说道。 在ChatGPT引领的这一波AI浪潮中，刘天杰看到了三大层次的创业机会。