ChatGPT被认为有可能引发下一次生产力的解放。这个AI与其他人工智能模型相比有什么不同?它将带来怎样的新一波产业革命浪潮?本文通过对ChatGPT的原理和应用分析，对ChatGPT未来可能带来的应用与创业机会提出了前瞻性的预测，对AI在未来人类社会中的发展提出了新的思考。适合关注人工智能的小伙伴阅读。
“什么人会在AI时代成为赢家?我打个比喻：
有一天，三个人拿到了阿拉丁神灯。阿拉丁神灯告诉他们：“我可以各满足你们一个愿望。”
甲说：“我想要100亿财产。”于是，他变成了一个百亿富翁。
乙说：“我希望你再满足我100个愿望。”于是，他拥有了无数次唤醒神力的能力。
丙说：“我想拥有和你一样神奇的能力。”于是，他自己成为了阿拉之神。
未来，AI就相当于一盏阿拉丁神灯，可以帮我们做很多事。但如何把 AI 的能力发挥出来，不取决于AI，而是取决我们利用AI的能力。
这个时代，我称之为“阿拉丁时代”。
——梁将军
我一直相信：搞懂一件事最好的方法之一，就是写一篇文章。作为一家品牌咨询公司的老板，我比普通人更善于在短时间内摸清一个领域。今天我想分享一下将意咨询的ChatGPT研究结果，更重要的是分享一下我的研究思路。
目录：
研究之前，确定正确的工作流(进入陌生行业的四个步骤)
对比其它AI ，ChatGPT厉害在哪?(ChatGPT引发的三个商业变局)
ChatGPT的原理和创业方向(一个AI进化公式和七大创业方向)
ChatGPT的未来能力预测(AI应用的四个“出让”)
普通人怎样迎接AI时代?(“阿拉丁时代”的三大发力点)
研究之前，确定正确的工作流
当你想研究一个陌生领域时，比研究那个领域更重要的是，先研究自己的研究方法。以下，是将意咨询调研陌生行业的工作流，我们会用这个方法研究ChatGPT：
定义需求——搭建框架——收集事实——提出见解
定义需求
市面上大部分写ChatGPT的内容，是“报道的视角”，不是“有用的视角”。“报道视角”的内容，大致可以分成三类：
恐慌型：惊叹于ChatGPT的智能，担心未来的失业潮;
原理型：解释ChatGPT的基本技术原理、OpenAI的商业逻辑;
教程型：教你如何翻墙、如何利用ChatGPT搞创作、搞流量。
而“有用的视角”，是你提供的信息要对客户的生意决策有明确的、具体的启发，帮客户在一个庞大的浪潮拐点上，找到自己的位置。
搭建框架
任何一个领域，都有海量的内容，我们不可能穷尽所有的知识。同时，我们更要明白，任何一个领域都有一些关键知识，要比其它知识更重要。
所以在研究之前，我们要先搭建自己的研究框架，帮我们锁定最关键的信息。
关于ChatGPT，我的研究框架如下：
对比以往的AI ，ChatGPT厉害在哪?
ChatGPT的技术和商业原理是什么?
ChatGPT的局限在哪?
ChatGPT当下的能力，以及未来的能力预测
普通人如何用ChatGPT掘金?
收集事实
收集事实有一个最重要的原则——确保信息源的纯净。
面对海量资料的时候，你没有时间什么资料都看，最简单的方式就是看资料是谁写的、谁说的，再决定该不该看。
要格外提醒你的是：不是有价值的资料重点看，价值一般的资料粗略看。而是价值一般的资料，看都不要看。
因为别人错误的认知，会污染你的判断。面对一个新领域，你要尽量先吸收最权威、最专业的说法，不要被媒体里的噪音干扰。
面对ChatGPT，靠谱的信息源可能来自五个地方：
OpenAI创始人山姆·阿尔特曼和内部技术专家的发言，他们的发言是最有价值的;
AI领域专家的发言，他们对技术的判断，是更准确的;
科技圈商业大佬的判断，他们会从技术和商业的双重视角理解ChatGPT ;
来自ChatGPT自己。我们要体验ChatGPT，获得一手的资料，利用不同的问题，或难或简单，或抽象或具体，或隐晦或危险，来看ChatGPT的能力到底如何;
硬核技术科普类KOL的总结，我们可以用他们做“技术扫盲”，从中抽取具体又关键的研究线索。
提出见解
客户需要的不是资讯，而是见解。客户不需要我们整理资讯，客户需要我们理解资讯，进而帮他们消化资讯。所以，不要去堆砌数据和信息，而是要在信息之上，提出自己的理解和预测。
以下内容，是我得出的见解：
一、对比以往的AI ，ChatGPT厉害在哪?ChatGPT引发的三种商业变局
要理解ChatGPT的能力，最好的例子是猎豹CEO傅盛说的故事：
傅盛领养了一只叫三万的狗，他问ChatGPT为什么给狗起这个名字?ChatGPT的回答是：“人们给宠物起名字有很多原因，有的是为了纪念一个亲人，有的是用一个熟悉的物体。”
然后，傅盛给出提示，这只狗曾经遭遇过一次车祸，送到医院做了一次手术，做完手术之后就把它收养下来了。
ChatGPT分析道：“我猜手术费比较昂贵，可能是三万块，那你起这个名字是为了纪念狗的这场手术。”ChatGPT猜对了。
ChatGPT不是在关联答案，而是推理出一个答案。这是过去的AI实现不了的。所谓人工智能，就是模拟人类的智能。而人类的智能大概分为几个梯度：
记忆——理解——推理——想象
之前的AI是帮人类储存大量的知识、信息，解决了记忆问题。比如，谷歌、百度这样的搜索软件只能做到信息匹配，却做不到理解，更谈不上推理和想象了。
ChatGPT作为“生成式AI”，强在它可以创造新知，它在智力上更加接近人类。那这种能力的意义在哪里?我觉得最大的意义在于，它会让“智能”变成一种能源。
1. 智能将成为一种“能源”
先回看中信报告里的一张图：
人和动物的区别，就是对工具利用程度的差别。人们发明了汽车，我们解放了双脚;发明了缝纫机，解放了双手;发明了手机，解放了五官、感官。AI出现，解放的其实就是我们的大脑。
过去我们一度以为，人工智能只能替代一些蓝领级别的体力劳动或者基础的脑力劳动。但现在，人工智能完全可以取代一些高级的脑力劳动，最后它可以替代你、替代未来的一切工作。
当AI普及之后，智能就会成为一种能源。就像我们让汽车启动要燃烧汽油，要让工厂运转需要电，未来让一个商业体运作，我们则需要“智能”。
目前ChatGPT的算力会消耗很大的人力和财力，运转一次AI的计算，就是一种社会资源消耗。不过可以想像，未来的“智能”会成为我们日常生活中的刚需，会越来越便宜，就像汽车要加油、手机要充电一样。
当智能变成一种资源之后，我们的社会结构、国际格局也许面临重新洗牌。
我们可以回顾一下，人类任何一次生产力释放，都不仅仅是在推动商业发展，而是颠覆了国际政治格局。
比如，蒸汽机的出现，让英国成为世界霸主;电力的出现，让美国成为世界霸主;计算机出现之后，带来的机器革命和数字化，让中国领先于世界。
可以预见的是：我们对AI的利用既是商业课题，也是社会课题，更是政治课题。
2. 入口级的创业机会再次涌现
历史上过往的成为巨头的商业体，往往都是因为他们占据了用户的流量入口。
比如互联网刚起步的时候，门户网站占据了web的流量入口;后来，谷歌这样的公司出现，一个搜索框占据网络的信息入口;当智能手机出现之后，APP就是入口，所以出现了大量的应用公司。
现在很多巨头都在发力做汽车，因为未来的汽车和手机一样，也是一个用户入口。所以，谁位于用户链的顶端，谁就会成为下一个巨头。
当ChatGPT这样的AI出现之后，可以想象，未来的用户入口应该是一个跟你对话的智能的虚拟人。我们会通过像人一样的AI ，对身边的一切电子设备发出命令，我们不用双手再去按键、不用眼睛去确认，一切的操作都会交给AI处理。
GPT+办公软件=可以帮你做会议记录、安排会议时间、邀约同事的秘书;
CPT+学习APP=给你定制学习计划、为你批改作业、时时提醒你努力的家庭教师;
CPT+剪辑工具=自动抓取素材、自动配乐、自动合成素材，24小时不间断的剪辑师。
这对某些已经占据入口级的商业巨头而言，是一个非常危险的信号。假如马斯克在特斯拉里，安装了一个非常智能的AI助手，当国产汽车厂商没有这个AI研发实力时，你再不接入AI，成为别人的下游产业，再不等着用户抛弃你。
以往所谓的入口更多是一个软件、程序，或者是一个硬件设备。而未来的入口，可能是一个人工智能模型，在这样可预见的商业前景下，ChatGPT纠偏了硅谷、以及全世界科技公司的创业思路。
比如，前两年红极一时的元宇宙和web3.0 ，现在看起来越来越像一个炒作概念。
再比如，过往很多做AI的公司，把AI的利用方式聚焦在非常“实用”的场景里，人脸识别、自动驾驶等等。而ChatGPT的出现，让大家意识到通用人工智能(AGI)，才是未来一切商业的根基。
当ChatGPT开创新的商业格局时，不仅会涌现新的商业巨头，它会彻底颠覆当下互联网“去中心化”的商业走向，未来的商业将重新回归“中心化”。
3. 商业重回“中心化”
对于一切平台而言， 不管是电视这样的传统媒体，还是而今的抖音小红书。有个不变的法则，内容即流量。
谁能用更低成本、更高效率，生产出大规模的内容，谁就拥有更大的流量。而内容的生产方式，经历了这些历程：
OGC——PGC——UGC——AIGC
从OGC到UGC，从报纸电视到今日的微信抖音小红书，可以明确地看出：内容的生产权越来越交给普通用户，流量自然也越来越“去中心化”。
尤其是区块链技术和web3.0的提出，大家都以为未来的世界，流量主权将还给每一个普通个体，但ChatGPT的出现，打破了这个走势。
UGC的商业模式，需要无数个普通用户发挥创造力。对于AIGC的商业模式，一个强大的AI就等同于亿万个普通用户了。
而让AI强大的关键，不是去中心化而是中心化。因为AI进化的关键是“连接”。
AI连接越来越多的平台，就拥有了越来越多的数据，数据越多、AI越“聪明”;连接越来越多的API，AI就有了更强大的能力，干更多的事。最终，AI终将变成一个超级大脑。
而当今时代，能打造这种超级大脑的AI公司，一定是某个科技巨头，而不是某个初创公司。其中的原因，就在ChatGPT的运行原理中。