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2020年6月，OpenAI发布了GPT-3，一个有着1750亿参数的超大自然语言深度学习模型，比一年前的GPT-2扩大116倍。GPT-3 在许多 NLP 数据集上有着出色的性能，包括翻译、问答和文本填空，还包括一些需要推理和语义理解的任务。

我们经常能看到，有人用GPT-3来写文章或者故事，甚至有作家已经出版了利用GPT-3辅助完成的小说。虽然之前也能看到人工智能写的小诗或者聊天机器人出其不意的俏皮话儿，但是GPT-3和真人相似的语言能力以及参数规模都让大家很震惊。

在人工智能领域，数据的训练一直是个非常高的门槛儿，不仅仅是算法，更多的是数量的要求太大。不论是投资金额，还是数据参数，一般的公司都搞不定GPT3这样的预训练模型。

微软这样的巨头花如此大的投入，自然不是为了白给，他们更大的企图就是让GPT3成为人工智能时代的底层基础设施。

既然创业公司没有能力做大规模的数据训练，又对人工智能工具有强的需求，搞懂如何有效地利用GPT3，快速完善自己的商业模式，尽快给客户提供优质的服务，是创业公司的最好选择。

科技前哨也看到越来越多的创业公司已经开始利用GPT-3大打闪电战，他们要么基于GPT3提供服务，要么利用GPT3的API接口，在自己的产品体系里做好人工智能升级，一个很不错的产业生态正在迅速形成。

简单介绍一下几个这样的创业公司：

1 CopyAI 是一家使用 GPT-3 帮助客户改进文案的初创公司。该公司由 Mattan Griffel 和 Jesse Davis 创立，他们看到了利用人工智能帮助人们提高写作能力的机会。

CopyAI 的服务很简单，客户提供他们想要写的内容的简短摘要，CopyAI 为他们编写新的版本。由于文本生成的效率很高，目前微软、Shopify、雀巢等多家公司都在使用它的服务，其中也有类似Forbes、TechCrunch 和 VentureBeat这样的大型媒体。

2 MessageBird 成立于 2011 年，是一家总部位于荷兰的企业，该公司是客户通信工具的领先供应商，其产品套件包括短信、聊天和语音消息，目前估值已经超过了30亿美元。

借助GPT-3，MessageBird 推出了自己的 AI 平台，称为 MessageBird AI， 可以理解客户信息的含义并做出相应的响应，随着时间的推移，这个平台会变得更加智能和准确。

3 AEye Inc 在今年 6 月 宣布成为第一家成功部署全球最大人工智能 (AI) 模型 GPT3 的公司。这个消息让人感到意外，成立于2003年的AEye是一家激光雷达技术服务提供商，为自动驾驶汽车提供技术支持。

激光雷达的一个短板在于它对环境的变化非常敏感，这会导致它提供的环境数据出现偏差。AEye 的解决方案是使用 GPT3 生成环境的虚拟地图，然后使用该地图来校正激光雷达提供的读数。在测试中，AEye 的激光雷达系统即使在困难的条件下也能够准确识别物体，效果十分显著。

4 Deep 6 是一家使用人工智能帮助石油和天然气公司寻找和开发新资源的软件公司，由全球最大的油田服务公司斯伦贝谢的两名前雇员于 2014 年创立。这家公司的软件使用机器学习读取和解释来自公共资源的数据，例如监管文件、新闻文章和公司网站。

Deep6自 2019 年就一直与 GPT3 合作，目前正在使用 GPT3 提高其软件预测石油和天然气资源位置的准确性，也用来改进自己的软件，更好地解释公共来源的数据。

5 Algoworks 是一家提供云、数字和企业领域端到端解决方案的全球技术公司，成立于2006 年。2015 年，他们成为首批采用 Google Cloud Platform (GCP) 的公司之一。2019 年 就开始使用 GPT3 。

目前，Algoworks 正在使用 GPT3 来改进其平台上的语义识别功能、聊天机器人和语音助手功能，开发了很多自定义功能，可以为用户提供更好的体验。

6 Appen的应用更为有趣，他们使用GPT3 生成更真实的合成数据，然后将这些数据用于训练自己的机器学习模型，将准确性提高了 30%。

看了这么多有趣的案例，很多人肯定已经想要尝试基于或者利用GPT3创业，这个过程中会有什么和传统创业不一样的挑战呢？

科技前哨的小伙伴也为大家做了梳理，主要就是两点。

首先是差异化问题，或者说你的护城河在哪里？

如果同类型的公司都在使用GPT3这样的基础设施，如何体现差异化呢？

从人工智能的原理来说，人工智能的技术的优势主要来自于数据质量和丰富程度，不过换个视角来看，能否为有限的技术能力找到恰当的应用空间也很关键，这实际上决定了创业公司推出的AI工具到底好不好用。

以人工智能写作为例，大量的人工智能写作平台已经出现，功能都差不多，效果也都差强人意。但是，在创造力需求不那么大的领域，比如电商的营销文案、日常的邮件来往，招聘或者公关文稿的撰写方面，人工智能工具的短板就被藏了起来，确实能帮上不少忙。

如果你的数据有限，找到这些特定的领域，更好地利用GPT3，才能更好的发挥它的价值。

换句话说，真正的护城河来自于你对行业和客户的了解程度，以及对新的技术的有效利用。

其次，平台风险不可忽视。

GPT3作为平台，自身也会不断地迭代进化，包括算法和商业规则都有可能在未来有调整，也会会有GPT456等系列，合作的价格估计也会随行就市不断变化。对于创业公司来说，这也是个不得不考虑的问题。

当然，化解这种风险也有外部的条件，因为提供这种服务的不仅仅是GPT3一家 。在谷歌的Transformer架构发布之后，神经网络训练有了新的突破。此后的谷歌、微软等机构的产业实践，也的确让人们看到了新的机会。

这个领域的商业创新和探索也开始加速。人工智能专家们正在辞去谷歌、Meta、OpenAI 和 DeepMind 等公司的高级职位，创立旨在提升人工智能水平的公司。

比如Inflection，这家公司有谷歌旗下人工智能公司DeepMind的联合创始人Mustafa Suleyman与Linkedin的创始人Reid Hoffman创办，很快就聚集了不少人工智能领域的大咖加盟。

另一家公司Cohere，2019年成立于加拿大多伦多，致力于开发和商业化尖端的 NLP 技术。CEO Aidan Gomez 是 Transformer 技术的共同发明人之一，CTO Nick Frost 则是人工智能大牛 Geoff Hinton的学生。

类似的公司还有好几家，随着人工智能关键技术的不断突破，更多更好的商业创新机会肯定会大量涌现。对于我们来说，最重要的任务是尽快利用这样的技术，提升自己和企业的竞争实力。

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