有个网友很严肃地和我讨论：为什么GPT这样的东西，中国没办法发明出来？为什么大语言模型成功以后，中国企业一堆跟风的？

这两个问题，相关性很明显，其实可以一起讨论。GPT这个东西，真的牛逼起来，应该是GPT3.5以后的事情 。按照之前OpenAI发表的论文，在参数规模不是很大的情况下，通用的大语言模型的各种能力并不出众，起码和谷歌的BERT这种专业化的模型比起来，有差距。那么问题来了，OpenAI为什么一直坚持烧钱，一直到成功呢？万一烧钱了，打水漂怎么办？

对，这可能就是问题的本质了。烧钱会不会打水漂，我想存在这种可能性，那么钱要不要烧，见仁见智了。我在美国的企业和中国的企业都待过，两者的区别也很多，我之前聊过一些。

有一个区别我印象非常深刻。

美国企业，尤其是大企业，比如微软谷歌之类的，对于那种短期内不赚钱，但是长期看起来可能会很有前途的项目，容忍度相对比较高。中国的大企业，就我待过的那家的经历来看，每一分钱投进去，巴不得下个月就能给我赚两分钱回来。各个部门的领导，对于一个特定需要投入人力和其他资源的项目的盈利能力，尤其是中短期的盈利能力，那是非常看重的。

如果一件事情做了，中短期看不到盈利的可能，我说的中短期，大概可以以几个月到一年的时间来看吧，超过一年的，就很可能超出忍耐度了。而这个时候就需要公司层面的大佬，甚至一把手背书，以及即便这样依然需要遭受周围人的各种白眼，不解，乃至谴责。王坚博士在阿里巴巴做阿里云的经历，就是这样一个故事。

如果一定要说呢，中国企业们，比美国企业们，对短期盈利的确定性要求更高，更掉到钱眼里是显而易见的。所以GPT这种事情，在中国大概率GPT1做完就被砍了，持续下去的可能性也就不大了。但是话说回来，如果一个目标是确定能赚钱的，那中国企业也是敢下血本去把别人都卷死，只留自己赚钱的。

这例子，早年的有团购时期的百团大战，有共享自行车时期的各种共享自行车乱战。当然，现在，也有了各种各样的大模型。

不管大模型是怎么做出来的， 自己训练的，还是拿开源包装的，甚至不管实际上里面到底是真的大模型，还是“人工”智能，总之，自从OpenAI确定了大模型是有前途的，有很高商业价值的，每个公司瞬间就变成了大模型公司。各个都说自己的大模型国内最牛逼，国际媲美GPT3.5 GPT4。卷都能够把同行卷死。

有些事情，确实点到为止就行了。我最近听到的一则和钱有关的消息是关于风险投资的。在国外VC撤资以后，国内的VC们说，我们完全没必要按照国外VC的要求来，风险投资可以变成无风险投资嘛。什么意思呢?投资协议可以这样来，如果企业成功了，那么投的钱就是股权，如果企业没成功，就有强制赎回条款，按照一个每年的利息，比如10%，在未来的时候把钱赎回。

这样一来，投资人既能享受到企业成功的福利，又不用负担企业失败的风险，风险投资变成无风险投资，既要又要，水平真的很高。

所以，有人说，中国人和中国企业，对马上能赚钱钱这件事情，比外国企业更迫切，对确定性的将来能赚钱的事情，卷起来更凶狠，而对不确定的能不能赚钱的事情，更喜欢转嫁风险，最好只享受赚钱的利益。

听起来，好像还真是那么回事。那么GPT 3.5和GPT 4大概率无法首先在中国发明。而GPT证明了自己有前途以后，大概中国公司会对确定性的事情不计血本的卷起来，这也就解释了从以前的百团大战，到现在的大模型大战了。

你说，这是一件好事情吗？