ChatGPT大升级后，不再开源，但这阻止不了中国企业投身该领域的热情，目前，中国人工智能企业有258万多家，有接近三分之一是2022年注册的，增速超过40%。
2023年3月16日，百度创始人、董事长兼CEO李彦宏坦言，他认为中国版ChatGPT文心一言确实不完美，但百度的各个产品线都在等待这样的技术，客户也在等待，因而需要尽早推出。他说这些话的时候，百度股价一度跌幅达到10%。
“大家都是在研究ChatGPT如何应用、赚钱，没有人在从事人工智能技术基础建设，别忘了，ChatGPT到了3.0版本之后，就已经不再开源。”从事人工智能研究的博士后张文涛说，“中国企业没有长期的人工智能技术基础建设，不可能出来就是‘王炸’。”
实体企业的“饥渴”
ChatGPT可以给企业很多联想。
“如果你想把中国产品买到俄罗斯，你不会用俄语写产品说明，可以用ChatGPT试试。”俄罗斯大型电商之一的Ozon中国区负责人向记者说，“AI可以帮助买家生成一个俄语文案。
他补充：“甚至可以用ChatGPT帮卖家解答一些物流问题、支付问题、选品数据问题，甚至是了解俄罗斯市场的一些问题。就是说整个ChatGPT提供的这种AI能力，不管是在内容生产上，还是在市场调研的过程中，都能很快地帮助卖家解决这些问题。”
盼望超级人工智能出现的还有实体企业。
“我终于在行业中看到有点‘人性’的智能客服了。”一家已经上市的家居公司的北京区负责人向记者表示，“最近业内终于有一款客服算是AI技术了。”
这家家居企业因工厂端大量使用机械手臂代替人力而著称。该家居企业负责人表示，之前应用的机器人客服，都是基于消费者提问，从问题库里调用内容，所以有些“傻”，AI客服则是整合资源，逻辑性地回答问题，但是还需要更完美。
另外一家知名互联网金融企业人士则向记者表示，消费者在中国版ChatGPT上输入需求信息，AI就可以帮你挑选出符合风险要求的金融产品。
但是中国的技术企业并没准备好。
3月16日下午，百度文心一言发布会举行。李彦宏坦承，这段时间不断有人问他为什么现在发布文心一言，百度是否真的准备好了。他表示，发布文心一言是因为有市场需求，百度的各个产品线都在等待这样的技术，客户也在等待，因而需要尽早推出。而当前，该技术并不完美。
应用端爆发式增长
行业供需的焦灼，催生了一大批人工智能相关企业。
天眼查数据显示，截至目前，人工智能相关企业258.8万余家，其中，2022年新增注册企业73.2万余家，新增注册企业增速41.5%;近三年(2020～2022年)人工智能相关企业新增注册企业增速均超过40%。从地域分布来看，广东以38.8万余家位列区域首位;江苏、北京分列二、三位，分别拥有21.8万余家以及20.9万余家。从成立时间来看，54.2%的相关企业成立于1～5年内，成立于10年以上的相关企业占比4.8%。
近日，由清华技术成果转化的公司智谱AI开源了GLM系列模型的新成员——中英双语对话模型ChatGLM-6B，支持在单张消费级显卡上进行推理使用。
据了解，这是继此前开源GLM-130B千亿基座模型之后，智谱AI再次推出大模型方向的研究成果。与此同时，基于千亿基座模型的ChatGLM也同期推出，内部人士介绍，其初具问答和对话功能，现已开启邀请制内测，后续还会逐步扩大内测范围。
截至记者截稿，此次内测已经完成。ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语问答的对话语言模型，并针对中文进行了优化，具有62亿参数。
这段时间类似ChatGLM-6B的模型、声称自己是国产ChatGpt的项目不胜枚举。
在多年前就从事人工智能研究的博士后张文涛也被雨后春笋般成长起来的人工智能公司震惊：“我和业内的朋友也讨论了一下，之所以能够迅速产生这么多人工智能企业，一般是因为，很多企业在做应用的部分，因为自主研究ChatGpt的难度非常大，比较而言应用相对简单。”
中国ChatGPT的“月亮与六便士”
张文涛形容，现在的业内氛围是：“大部分人都在想：GPT出来，我能做什么?最后，大家不约而同地选择不做底层的技术，只做应用——因为这是一条简单的路。”
谈及应用，他表示：“现在能看到的也就是类似智能客服的应用。”他很多年前就帮银行做过智能客服，当时以语音问答为主，更多一点的应用可能向广告业拓展。
“这些都是toB的应用场景，因为是针对企业的，它最大的优势就是能够为人工智能企业带来现金收益。”他认为多数中国的人工智能企业到此为止，不会再进行更多的开发。“中国的人工智能行业正在被功利心驱动，产品刚刚有雏形就急忙应用、变现，前后可能只有2年的时间。”
而2015年12月11日OpenAI成立，直到2022年11月底，人工智能对话聊天机器人ChatGPT才推出。而短短5天，注册用户数就超过100万人，出生即王炸。
“中国缺少大量的底层基础学科技术的研究，ChatGPT到了3.0版的时候，源代码就没有开源。中国还面临着先进的AI芯片的限制，这就很难达到美版ChatGPT水准。”张文涛说。
他认为：“大量的基础性研究没有人去做，是因为不赚钱，而且失败风险很高。”
那么中国培养的大量IT人才在做什么?“现在研究AI算法的人很多，但都是偏应用，基础研究比较少。”张文涛说，“资本都是逐利的，希望短期内就看见盈利。”