說一個很多人不太信的冷知識，中國本土企業在類似ChatGPT的研發中，技術并不算差，走的也不算慢。
除了百度即將推出的文心一言，阿里、騰訊、華為等大廠均有布局。
OpenAI成功的秘訣，并不是技術上有多少代差的領先，而是瞄準了一個方向，大力出奇跡的結果。
當這個方向被證實可以成功后，后面的追隨者就可以蜂擁而至了，而這恰恰是中國企業最擅長的。
盡管這種模式被人詬病為“缺乏創新”，但幾乎所有的高端科技被中國企業掌握后，就變成了全球人民觸手可及的白菜價產品，這本身就是一種偉大的創新。
大模型也是類似。
2021年初的時候，全球有不少大廠在研究大模型，并推出了自己的階段性產品。在那個時候，GPT并不是明顯的一騎絕塵的那一個。
Facebook、Google、智源（清華旗下）、達摩院（阿里旗下）、鵬城實驗室（華為旗下）等企業的作品都很出色。
甚至廣大吃瓜群眾一度認為Google的BERT才是未來。
2021年，鵬程發布了盤古模型，并進行了開源（PS，智源的ChatGLM也進行了開源，其最簡化的版本在消費級顯卡就可以單機跑起來，支持純國產化硬件平臺，在算力卡受到制約的時候，國產硬件可以聚集規模優勢，所以星空君很看好這個模型，不過最近搞了一塊3060，只有12G顯存，距離ChatGLM的13G最低顯存要求還有一步之遙）。
從時間線上來看，和ChatGPT相比，盤古大約落后不到兩年的樣子。
后面差的，是燒錢上算力進行訓練。
為什么華為會搞大模型？
先從OpenAI搞大模型說起，是誰成就了ChatGPT？微軟。
除了投錢買顯卡外，微軟還提供了Azure云計算資源。
訓練數據需要大量的云資源，從ChatGPT對編程的過于熟練的程度看（訓練了GitHub全部代碼？），不負責任的猜想，GPT模型的訓練，甚至有可能基于某種法律的灰色地帶使用了云端用戶的數據。
智源劍走偏鋒，用的是小算力模式。
阿里達摩院就不多說了，背后靠著阿里云。星空君非常看好達摩院的大模型，之前看到達摩院在打磨面向AI算力的RISC-V“玄鐵”CPU的時候，就看明白它要干什么了。或許過一段時間，江湖會有屠龍刀出現。
而華為有一項業務就很少有人知道了，它是全球前五大云計算廠商（中國排第二，僅次于阿里云）之一，市場占有率2.8%左右。
在政務云等專業云領域，華為云在多個細分市場都是國內第一。
正是依托于自身的云計算業務，華為才有了建設大模型的能力。
同樣的，搞云計算的廠商，都有機會在大模型領域“大力出奇跡”。
比如默不作聲的騰訊，騰訊云是國內云計算第三把交椅，搞出來個混元大模型。
據介紹，騰訊混元AI大模型目前主要覆蓋NLP（自然語言處理）、CV（計算機視覺）、多模態等基礎模型和眾多行業/領域模型。
此外，騰訊方面表示，近期混元AI大模型團隊也推出了萬億中文NLP預訓練模型HunYuan-NLP-1T，實現在中文語言理解能力上的新突破，而且得益其低成本、普惠等特點，目前HunYuan-NLP-1T大模型已成功落地于騰訊廣告、搜索、對話等內部產品并通過騰訊云服務外部客戶。混元NLP大模型未來一方面會著力于探索更大的模型參數規模，另一方面也會結合音頻、圖像、視頻等多模態信息，進一步打造更強大的多模態AI大模型。另外隨著AIGC（人工智能內容生成）方向的火熱興起，未來混元AI大模型也會不斷推進在文本內容生成、文生圖等領域的持續升級。
總體來說，星空君對第四次工業革命的技術儲備還是很樂觀的。
我知道很多人看不起中國的高科技企業，就像當年看不起小米加步槍。
畢竟，之前的工業革命，我們連看客的資格都沒有：
在英國人瓦特改良蒸汽機的時候，乾隆正在下江南；德國人本茨發明汽車的時候，中國剛剛結束兩次鴉片戰爭；美國人莫克利和艾克特發明第一臺計算機的時候，中國全面內戰爆發。
而這一次，我們不會再錯過了。