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ChatGPT搞钱行不行******

　　一系列的试探之后，AI聊天机器人ChatGPT的收费计划浮出水面 。当地时间2月1日 ，人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本，每月收取20美元。免费了两个月 ，月活用户却达1亿的ChatGPT ，终于踏上了自己 的“赚钱路”，由此，AIGC商业化落地 的探讨也陡然升温 。不少人迫切地想知道 ，ChatGPT Plus会不会是AIGC从烧钱到赚钱 的关键转折 。

　　免费服务仍将继续

　　“新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水。根据Open AI的公告，订阅ChatGPT Plus服务的用户，即使在高峰时段 ，也可获得该聊天机器人更快速 的回应，而且可以提前体验新功能和改进 。

　　去年11月 ，ChatGPT横空出世 ，不仅能够通过学习和理解人类 的语言与用户进行对话，还能根据上下文互动 ，甚至能够完成撰写文案 、翻译等工作。得益于这种突破性 的使用体验，ChatGPT迅速蹿红 。

　　当地时间2月1日 ，瑞银发布研究报告称，截至今年1月 ，近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后 ，其月活跃用户估计已达1亿，成为历史上用户增长最快 的消费应用。同样的成绩，海外版抖音TikTok在全球发布后 ，花了大约9个月 的时间 ，Instagram则花了两年半的时间。

　　但大量用户涌入 的同时 ，也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应，此次收费版 的ChatGPT Plus针对 的便是这一痛点。

　　据悉，付费计划将在未来几周内首先在美国推出，然后扩展到其他国家 。但ChatGPT Plus 的推出并不意味着取代免费版 的ChatGPT，Open AI表示，将继续为ChatGPT提供免费访问 。

　　烧不起 的模型成本

　　尽管只推出了两个月 ，但Open AI对于ChatGPT 的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初，Open AI就曾提出过专业版ChatGPT 的计划，宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化” ，并公布了一项调查。什么价格以上会无法接受？什么价格以下会觉得太便宜？诸如此类关于定价的问题皆在其中 。

　　有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT 是否会永久免费，对此 ，Open AI首席执行官Sam Altman回应称 ：“我们将不得不在某个时间点，以某种方式将其商业化 ，因为运算成本令人瞠目结舌。”Sam Altman曾透露 ，ChatGPT平均每次 的聊天成本为“个位数美分”。

　　“这类大模型训练成本非常高。”在接受北京商报记者采访时，瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示。

　　但相对训练来说 ，模型推理 ，也就是用户提交输入模型输出结果 的过程，这一成本会更高。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用 ，所以前段时间免费的公测也停止了，如何降低模型推理 的消耗也 是目前 的一个重要研究问题 。”张旭东称。

　　“钱景”在哪

　　长久以来 ，广阔 的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡 的理想和现实，对ChatGPT或者说 是以ChatGPT为代表 的AIGC也是一样。

　　洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称，ChatGPT受到广泛认可的重要原因是引入新技术RLHF ，即基于人类反馈的强化学习。在史松坡看来，ChatGPT是一个高效 的信息整合助手，可以取代大量人类中初级助理的角色 。

　　但他同时提到 ，目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作 、文字整理、信息搜集综合 、基础编程和金融分析 ，但还不能胜任高频度 的人类主观决策，比如大型投资决策 、政治战略决策等。

　　天使投资人 、知名互联网专家郭涛认为，ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大的商机 ，将推动众多行业快速变革 ，有望在AIGC、传媒、娱乐 、教育 、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地 ，具有万亿级市场规模。

　　张旭东认为，AIGC商业化落地还需要结合应用场景 ，目前基于生成式大模型 的商业应用案例还比较少，就以当下的技术水平看 ，一两年内达到很好的AGI(通用人工智能)水平还是不太现实的，所以一定需要有垂直领域的创新公司来基于OpenAI等公司的工作来寻找合适 的场景落地。

　　AIGC商业化，侵权与被侵权

　　AIGC要想商业化 ，场景只 是其一。伴随着ChatGPT 的爆火，争议始终并行，比如AI绘画面临的版权探讨。学术界也已针对ChatGPT做出了反应，权威学术出版机构Nature规定，ChatGPT等大模型不能被列为作者。纽约市教育部门曾表示 ，纽约公立学校 的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。

　　张旭东认为，目前AIGC最为成熟 的应用在内容作品创作上 ，但从专业角度看 ，AIGC属于模仿创新，并不具备真正的创造力 ，AIGC的作品可能对一些艺术家 、创作家的风格题材造成侵权 ；另一方面，AIGC作品也存在被他人侵权的风险。

　　此外 ，就安全性问题而言，AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息 ，比如生成一些敏感性的有害信息，甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论 ，而且这些生成式内容难以分辨追踪，大幅增加对信息治理的挑战难度 。信息获取也 是AIGC需要解决的问题之一 。

　　郭涛则提到 ，当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段 ，存在关键核心技术不成熟 、免费素材资源较少、内容堆砌且质量参差不齐 、成熟 的商业应用场景较少 、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题 ，短期内还难以实现大规模商业化应用。

　　北京商报记者 杨月涵

　　（文图 ：赵筱尘 巫邓炎）