关于 chatGPT 的几个预测： １.　chatGPT 现在提供每个月 20 美元的付费服务，称之为 chatGpt plus. OpenAI 积累了两到三个季度的营收数据后，可能到 2023 年底筹划上市。2024年上半年上市后，市值很快突破五百亿美元，甚至有可能突破一千亿美元。 ２.　这种估值靠谱吗？有个数据可以比较：微软 2016 年以二百六十亿美元的价格收购 LinkedIn. 后者被微软收购后，在 2021 年的年收入就达到一百二十亿美元 (以上数据来自笔者对 chatGpt plus 的问询. OpenAI 被用户追捧的热度和产品发展的潜力，显然要大于 LinkedIn.有了微软的销售渠道，收入和利润潜力的想象空间，显然也要大很多。这里的关键是，当下的营收数据没有那么重要，只要能够显示出强劲的市场需求和增长，只要有投行愿意画大饼，有足够多热钱愿意为之买单，就完全可能在短期内支撑这样的市值。 ３.　openAI 如果成功上市，在　２０１５年的原始的几家风险投资机构回报颇丰，可能达到 50 -100 倍以上，他们拿着这个业绩去四处吹嘘，向机构投资者融资，　建立新的更大的几十亿美元级别，专门投资人工智能和相关应用的基金。 ４.　微软　（ＭＳＦＴ）　，英伟达　（ＮＶＤＡ），台积电　（ＴＳＭ）这三家公司是这波浪潮的直接受益者。英伟达　2021 年在 GPU 市场的份额超过 80%, 台积电 2021 年在全球晶圆代工厂的市场份额超过 50%. (未完待续)

5．微软是 openAI 的股东之一，和　openAI 有比较复杂的利润分成协议，但基本上在 chatGPT 的问题上，可以把他们两家看成是一体的。微软会把此技术和其生态内其它工具如 bing, edge 等等牢牢绑定，帮助建立用户习惯和依赖性。并且给其它各类软件服务运营商提供付费的　chatgpt 定制软件服务，扩大生态圈的影响力。微软有先发优势，规模成本优势和渠道优势。对于大多数用户和软件服务商而言，投入微软的怀抱，将是阻力最小的选择。 6.　chatGPT 语言模型的生成，是在 64  个Nvidia v100 GPU上面培训完成。一个 v100 GPU 市价在 2023年二月，根据不同设置从4000 到两万美元不等。光在GPU 上面的花费，就至少要二十五万美元起步。这还不包括需要获取海量的数据用于培训，软件工程师调算法模型等成本。　chatgpt 本身也在不断进步，创业公司要想另起炉灶和微软展开军备竞赛，GPU 的投入是不能省钱的。Nvidia 的销售人员也一定会给你足够多的鼓励。人工智能的风投基金，最后相当比例的钱一定会去购买　Nvidia 的 GPU ；这正如 web2 风投的钱，相当比例去谷歌脸书打广告 ；web3 风投的钱，相当比例去以太坊上变成 gas 烧掉。 7.　人工智能的本质，就是做大量的矩阵乘法计算，这是大学里线性代数的必修课。如果要把军备竞赛升级，那就要去做自己的专用人工智能芯片，做一些专门的优化，以期待在算力成本上超越现有的　GPU．谷歌搞了自己的 TPU，特斯拉有　ｄojo．但要在单位算力成本上超越年收入两百亿美元的 Nvidia，就一定要有巨大的规模，这是普通小公司无法参与的游戏。不管谁做自己的专用芯片，最后大概率会投入台积电的怀抱。台积电在亚利桑那州建造的晶圆代工厂，一定要忙死了。 (未完待续)

第六点有误。微软在 Openai 的计算上至少投入了一万台 GPU, 所以如果没有上亿美元的原始投资，不可能在算力上和 chatgpt 直接竞争。

8. chatGPT 的主要收入来源应当是财大气粗的企业用户。微软的 Azure 2022年下半年在云计算上的收入是四百一十亿美元，在云计算的市场份额上大约是谷歌的两倍。chatGPT 的很多功能可极大提高企业用户的效率，openAI 已经在和咨询公司 Bain 合作，用 chatGPT 的技术帮助可口可乐提高市场营销和运营的效率。这个趋势只是刚刚开始。这一方面可以增加微软的云计算的营收，另一方面可以分摊算力的成本，在单位算力成本上拉大对谷歌，脸书的优势，并以此进一步扩大其云计算的市场份额。 微软的另外一块主要业务，“Productivity and Business Process", 2022 年下半年的收入为三百三十亿美元，包含 Office suite, ERP, LinkedIn 等服务，这块业务也同样将大大受益于 chatGPT 的技术，增加营收，帮其分摊算力成本。 9. chatGPT 可能直接颠覆”搜索点击广告“的商业模式。谷歌的收入超过 80%来自搜索广告业务，如果直接用同样的方式来迎接微软的挑战，新增的算力成本会大幅度减少利润。 而微软本来在搜索领域市场份额就很低，可以完全不考虑盈利来获取搜索的市场份额。另一方面，随着 chatGPT 的功能的持续进步，网上用户使用习惯可能会慢慢脱离”搜索为主“的模式，而最终将搜索的商业模式边缘化。谷歌将处于一种 "Damned if I do, damned if i donot " ( 伸头也是一刀，缩头也是一刀）的尴尬状态。 （未完待续）

10. OpenAI 成功上市后会促进大笔热钱涌入，短期内制造更多 AI 领域的需求，部分公司营收增速极快，推高估值，对整个行业造成一波又一波的水涨船高的效应，在某个时间段内会产生“所有人都在发财，再不加入我就晚了”的错觉。但大部分投资者最终都会在此领域亏钱，因为：一，所投企业没有全面的竞争优势，很容易被新来的竞争者赶上。二，所投企业的利润来源本身就是风投带来的热钱支持的企业，一旦风投资金枯竭，营收和利润萎缩也很快。三，投资时企业的 PE 值已经很高，把未来四五年的最乐观的增长情况都已经算进去了。

11. 极少数核心竞争力不在 AI 领域之内，但五到十年内内不可能被 AI 所替代，可以利用 AI 大幅度提高效率，增收节支，强化其核心竞争力和垄断性的企业，会是这波 AI 浪潮的赢家之一。九十年代后期互联网兴起时，一些消费类的企业如 Proctor & Gamble, Walmart, coca cola, 就是这样的例子。这一次有哪些类似的赢家，需要慢慢观察。

很有道理

12. 这一波人工智能的浪潮来临时，已经有了移动互联网，宽带互联网，社交网络，云计算等大量基础设施到位，因此其传播，迭代并直接对社会经济创造福利的速度和加速度可能超过原先的直觉。技术迭代会产生很多让人感觉“古怪”的新现象和本能的不适感，并且最终从底层完全改造整个社会运作的机制和结构。如果担心跟不上技术改变的节奏的话，可以考虑这两个指导原则：一，openai 的 Sam Altman 号称从现在开始，世界的智能每十八个月翻一番。所以活得健康活得长非常重要，按时早睡早起少吃多锻炼，不要 fomo。哪怕是仅仅延长两三年的寿命，你可以接触到的新的智能技术，也许可以解决某个重大医学难题，让你可以健康的见证新的科技范式的涌现 (而不是悲催的在朋友圈收获一车皮的廉价的 “一路走好”的评论 )

13. AI 技术的突破，毫无疑问会创造大量的，让人难以想象的新财富，甚至从底层重新塑造财富涌现的机制，财富使用的效率，财富显现的形式，等等。这个时候，一个重要的角度是理解有哪些底层机制正在推进 AI 技术的指数增长，哪几个维度增长的速度最快，哪几个维度增长潜力最大而没有明显的瓶颈限制。只要始终保持注意力在增长机制，增长速度和增长瓶颈上，收获财富是自然的副产品。但如果不深刻理解底层机制，盲目追求表层的泡沫，“偷鸡不成蚀把米”则是必然的结局。