百度应战微软，惜败背后，中国要如何反超？

今年ChatGPT的爆火，让百度在重压之下紧急推出了这个产品，虽然当下的文心一言连年初的chatGPT 3.0都没赶上，可却也是我们国内唯一和chatGPT算得上竞争对手的对手。

中美在AI训练模型的巨大落差背后，究竟埋藏着怎样的真相？

是中国国内的强监管产不出好产品？还是有着什么其他方面的隐忧？在全球AI竞赛已经开启的当下，中国要如何反超？

今天，我们就从产业层面的因素去和大家聊聊这里面的困难和机会。

我们先从一个第三方客观事实讲起。

根据《欧盟工业研发投资记分牌 2022》中的数据显示，中国研发投入最多的公司是华为，华为以 190 亿欧元（约 1409.8 亿元人民币）的研发投入排在第四。

在华为之前的前三家公司都是美国企业，其中孵化出chatGPT的微软排名第三，之后的第五名是美国的苹果公司。

根据这份报告统计：前 2500 名中有822 家美国公司，他们的研发投入占到了这份榜单的40.2%，也就是近乎二分一的水平；有678 家中国公司，研发投入比为17.9%，也就是说我们虽然排在第二，但却不及美国企业总投入的二分之一；其次是361家位于欧盟的公司，占研发投资总额的 17.6%；233 家日本公司（10.4%）和 406 家来自世界其它地区的公司。

值得说明的是，这2500家企业占到了全球企业研发投入的 86%，所以这2500家公司的统计，也能侧面印证中全球各国在科技研发上的差异和差距。

回到数据本身去看，就目前来说，美国的企业研发规模依然要远超我们的企业投入。

尤其是头部公司上，中国只有华为一家可以拿出手。

回到国内去看，华为的研发经费比阿里、腾讯和百度三家之和都要多，这导致我们的科技公司在同赛道上和竞争对手根本不在一个量级。

基于上面的事实，我们再去看chatGPT的成本。据国盛证券报告《ChatGPT 需要多少算力》估算，GPT-3 训练一次的成本约为 140 万美元，对于一些更大的大型语言模型，训练成本介于 200 万美元至 1200 万美元之间。

上面的成本换算成人民币，也就是每次训练都在1000万到1亿人民币上下。

如果我们的公司要做一个类chatGPT的模型，以访客平均数1300万计算。其对应芯片需求为 3 万多片英伟达 A100 GPU，其初始投入成本就高达8亿美元，仅仅一个小范围使用的文心一言，其硬件成本，就占到了百度一年研发投入的近四分之一。

看到这，可能有人会说，百度咬咬牙也能上啊，为什么不去探索呢？

这里我要提百度说两句，虽然百度在国内公司的盈利能力不算弱，可放到全球去看，百度赚的钱在微软、谷歌面前只能算毛毛雨。

因为中国企业发家较晚的历史原因，我们国内手机用的还是安卓系统、电脑还是微软的窗口系统，错失最赚钱的生态霸权，导致阿里、腾讯和百度只能依附美国科技公司的地基去搞上层应用，而不能渗入他们最赚钱的上游腹地。

这让我们国内的企业在盈利能力上，本身就处于一个弱势地位。

别人有1000亿，他们花了200亿买个游艇叫享受，可你只有150亿，还要跟着他们去买200亿的游艇，即便买得起，后面也开不起。

在面对大量烧钱的新技术领域，满目跟进的人，领先的概率远小于作死的概率。

所以，我看到网上有一些专家说什么中国没有科技探索精神，我就特别想吐槽，你给我一千亿美元，我愿意拿出900亿美元去探索。

可问题在于，我们根本没有这1000亿美元的基础。

大量烧钱的新技术背后，拼的是公司赚钱能力，拼的是企业在产业链的生态霸权，拼的是长期积淀背后的人才和技术底蕴。

在这三个维度，中国公司并不占据优势的前提下，百度输的并不丢人。

而且，回到国家层面去看，面对中国公司的追赶，在美国政府已经将中国企业视为潜在威胁的当下，在美国不断收紧高端芯片对中国公司出口限制的当下。

AI产业的竞争，我们的公司缺的不仅仅是钱，还有芯片算力这一硬件瓶颈。

芯片的战略地位和AI产业的重要性，根据美国当下宁可不赚钱也要限制我们来看，其重要性不言而喻。

面对美国限制，面对足以影响国家命运的乱世博弈，我们也并没有坐以待毙。

比如，今年两会后明确提出要加快中国数字化建设，这让武汉、杭州和广州等城市已经在政府资金建设下，设立了自己的算力中心。

一个城市的算力中心，因为是政府基建项目，所以其硬件成本和服务收费都不以盈利为目的，这让很多没钱的企业，也能低成本拥有运算中国版的ChatGPT模型的能力。

而且，推动算力中心建设，也有利于国家大量采购国产芯，进而扶持中国芯片产业的发展。

以武汉人工智能计算中心为例，其一期建设规模相当于5万台高性能计算机同时运作，而其算力底座是由数千颗昇腾AI处理器组成的Atlas 900 AI集群。

了解这一芯片的人应该知道，它来着中国华为技术有限公司。

政府用财政推动地方算力中心建设，虽然短期看的确赚不到什么利润。但若放到长期去看，一个拥有算力中心的城市能吸引更多需要算力的优质公司入驻，公司进来后会带动当地人才的聚集和培育，等到未来围绕AI算力的公司进一步壮大、上市，那这些公司就能带动若干职场技术精英成为高收入群体，他们未来在武汉买房买车，都能给当地城市带去巨额的财政收入。

因此，算力中心建设由国家去推动等于种树行为，前期的巨大成本由国家买单，而后面的巨大潜力也会让城市受益。

在中国全面加速铺开数字化和算力中心的当下，未来的中国各行各业都将全面向人工智能转型，举全国之力去在未来全球AI生态中卷出一条中国标准和一群中国企业。

在国家入局之前，百度的弱不怪百度，毕竟现实差距在哪摆着。

好在，如今的中国，百度并不孤独。

好了，今天这期内容到这里就结束了

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