大模型作为ChatGPT的基础，于AI行业发展具有广阔前景。大模型的优势在于机器对自然语言理解能力的不断提升，准确率也能不断取得突破。从前大模型的提升重心更多放在了大模型（LLM）本身和Prompt Engineering上，ChatGPT的迭代重点是任务导向训练、模型结果和大模型本身之间的闭环。此外，ChatGPT通过微调/Prompt不断优化其大模型，在识别、判断和交互层面具有技术优势。自2020年OpenAI推出NLP大模型GPT3至今，全球范围内AI大模型迎来大爆发，参与企业越来越多，参数级别越来越大，成为新一轮AI竞赛的赛场。目前，大模型吸引了谷歌、微软、英伟达、华为、智源研究院、百度、阿里、商汤、中科院自动化所等科技巨头和顶尖科研机构参与其中，各家大模型的参数量级也从千亿、万亿，迅速跃迁到了10万亿级别。

产业链角度来看，ChatGPT将利好多种人工智能下游运用场景。（1）编程机器人。作为一种对话式大型语言模型，ChatGPT 最擅长的就是回答用户提出的问题，其中最关键的是 ChatGPT 具备与编程相关的基础知识。这就让 ChatGPT 成为类似于 Stack Overflow 的编程问答工具，只不过回答问题的主体是AI。如OpenAI官网展示，面对用户对于debug的请求，ChatGPT会先和用户交互确认debug过程中需要关注具体问题，从而给出正确的代码。（2）艺术创作。尽管ChatGPT只是一个对话式的语言模型，本身不能生成多模态内容，但可以把它输出的结果作为一个中间变量输入其他模型，从而进一步拓展其功能。例如，通过ChatGPT 和Stable Diffusion的结合使用，能够生成艺术性极强的画作。其外，ChatGPT还可以实现在线问诊、模仿莎士比亚风格写作、涉及游戏等功能，其搜索能力和实用性甚至超越搜索引擎谷歌。然而，尽管在搜索中引用模型能够提升搜索的准确性和交互性，但其成本较为高昂，免费试用期过后，从性价比角度考虑，ChatGPT在短时间内替代谷歌难度较大。

ChatGPT通过创建迭代反馈的闭环，有利于其商业策略的实现。这次ChatGPT以免费不限量的方式向公众开放，在使用过程中，用户可以提供反馈，而这些反馈是对OpenAI最有价值的信息。对于AI发展来说，工程的重要性实际上大于科学，创建一个迭代反馈的闭环至关重要。OpenAI很注重商业应用，GPT-3已经拥有大量客户。这些客户跟OpenAI的反馈互动也是推动进步的关键一环。我们认为，尽管相比GPT-3，ChatGPT在模型表现方面形成突破，但目前可能仍需要进一步的调试和训练，从而达到商业使用的标准。OpenAI目前采用免费使用的方式，能够以低成本的方式大量获得真实样本，同时扩大ChatGPT的影响力，ChatGPT的商业潜力未来可期。

ChatGPT未来可能通过与WebGPT结合的方式，进一步提升其搜索能力。在MIT Technology Review对OpenAI科学家的采访中，他们提到了后续有可能将ChatGPT和WebGPT的能力结合起来。可以设想，ChatGPT+WebGPT可以对信息进行实时更新，并且对于事实真假的判断将更为准确。我们认为，ChatGPT具有强大的工程化、迭代反馈的能力，并且作为AI能够跟人类目标统一。然而，ChatGPT作为单一的模型本身具有局限性，未来通过与其他现有模型的有效结合，将有望产生协同效应。

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