高通骁龙|百度终于等到ChatGPT( 三 ) 芯片|iqoo|电池|it芯片

三、百度需要ChatGPT
尽管业界现在对于ChatGPT能否取代搜索引擎还是众说纷纭，在成本侧和内容质量侧， ChatGPT还有难以跨过的技术鸿沟。但不少业界人士都认为，生成式AI未来大有可为。
而首先就会影响搜索引擎。摩根士丹利在2022年12月发布的报告中提到， ChatGPT可能会破坏谷歌作为互联网用户入口的地位。
一旦未来ChatGPT的内容质量和训练成本得到进一步改善，像谷歌、百度、搜狗、360这种有搜索业务的企业将成为第一个被冲击的对象。
百度不可能坐视危机发生而无动于衷，最好的防守就是进攻，抢先布局才能让局面可控。
作为一直都想抓住前沿风口的百度来说，已经在芯片、自动驾驶、大模型、AIGC、深度学习等领域投入太多，财务上却还是靠着搜索业务支撑，新业务大多还没看到商业化落地的例子。
如果百度能在搜索到生成上取得足够大的先发优势，这无异于又是一张互联网新时代的船票。
另外，对于百度而言， ChatGPT的另一个价值在于推动AIGC发展。相比PGC、UGC ， AIGC（AI生产内容）具有效率和成本上的优势。
在去年的AI热营销峰会上，百度就重点介绍了自家的AIGC内容工具，并表示“未来， AIGC 将颠覆现有内容生产模式，可以实现以十分之一的成本，以百倍千倍的生产速度，创造出有独特价值和独立视角的内容” 。
而更进一步， AIGC的发展又能让web3的世界更清晰，甚至于AIGC 会成为 web3 基础的技术架构。因为web3所强调的“人人都是互联网的中心，互联网数据的所有权归于每个人” ，正是需要工具让每个人都能产生个性化的内容。
同样，在云业务上，百度作为一直强调具有AI差异优势的云厂商，如果把ChatGPT的大模型与云计算结合，这又会给云市场带来更多新变量。
微软已经在这样做了。开发者可以在微软云上直接访问OpenAI的大模型，然后根据特定业务进行调整，高效低成本地开发AI应用。

当然，技术能够提供怎样的价值，往往在于如何将其封装进产品，对生成式 AI 也是如此。
十年1000亿，百度在深度学习、NLP、语音、大数据等技术研发上已经应用到搜索、金融、电动汽车等业务，但关于AI的商业价值还没有哪个产品能直观显示。
早前李彦宏提出的“框计算”概念，想把百度打造成一切信息和服务的入口，现在看来就是小程序加上ChatGPT 。
当技术已经进步，老船长是否还能再次扬帆起航，答案写在不久的将来。