本文作者：梧桐
近日，ChatGPT的全球火爆已讓其成為一款現象級產品。
作為提供搜索式服務的聊天機器人產品，並隻能回復文字內容，這款產品憑借其優秀的算法及內容，為AI重新正名。
Gmail之父Paul Buchheit甚至表示， 如同當初搜索引擎代替黃頁那樣，ChatGPT將代替當下的搜索引擎。
如今，google和百度已推出同類產品Bard、文心一言，來作為ChatGPT的競爭對手。
隻是google和百度似乎已處於『遲到』狀態，ChatGPT目前已推出ChatGPT Plus版，一個月20美元，可享受更低的延遲、更好的服務。
換句話說， 該產品已初步實現商業化。
不過說到賺錢，在這陣ChatGPT的熱潮中，最先賺錢的並非AI本身直接產生，其相關產業鏈的狀態才更耐人尋味， 首先是 賬戶的買賣讓接碼平臺和不少投機者賺到了錢，第二是大部分人都忽視了ChatGPT背後的 硬件產業。
接下來，本文就探索一下ChatGPT這本生意經，並討論在這陣浪潮中還有哪些機會。
往前看，賬戶註冊及買賣已日進鬥金
當ChatGPT開始火爆時，慕名嘗試的人非常多，但大部分用戶在第一步就會出現問題，因為ChatGPT不支持很多國家，包括中國，所以在驗證手機號的過程中就碰了壁，+86等的號碼無法完成註冊。
不過很快網上就出現了解決辦法， 目前大部分沒有國外手機號的網友，都是通過虛擬號碼完成註冊這一步。
具體就是通過第三方接碼平臺，使用虛擬號碼接收驗證碼，短信費不到2元即可完成。
與此同時，也就是在接碼平臺上，一組數據讓筆者明白ChatGPT擁有多大的賺錢能力。
而ChatGPT本身的誘惑力，已經遠低於這組數據透露出的信息。
由上圖可見，光是SMS-Active一家接碼平臺，單日的新用戶就有81433個，並且該數據是隨著ChatGPT越火，漲得越高。
以最便宜的0.21美元《折合人民幣1.42元》 粗略計算，該平臺 一天靠ChatGPT的註冊躺著就能賺十萬元。
而做虛擬號碼的不止這一家，還有訪問量更大的同類平臺存在。
除了接碼平臺之外，買賣ChatGPT賬號也成了一門生意。
某寶上隨處可見買賣ChatGPT賬戶
由此可見， 早在ChatGPT完成基於產品本身的賺錢之前，其周邊產業鏈已經吃到了第一口紅利，並且隨著媒體炒作，鋪天蓋地的新聞在無形中又加強了消費者的『購買力』。
不過話說回來，往前看在賬戶註冊及買賣方面，都還隻是體量非常小的生意。
往後看，則是一波產業鏈上的大機會，簡單來說， 雖然ChatGPT帶來的技術革命隻存在於軟件上，但卻無法忽視其大量數據對硬件基礎的需求。
往後看，數據中心產業發展已成熱門
從邏輯上來說，AI燒錢的原因一方面是研發經費高；另一方面則是由於算力的提升，導致其對硬件的要求也在提高。
據了解，隨著AI在B、G兩端應用的增多， 以及ChatGPT的月活量的暴增， 數據中心的業務壓力已越來越大。
光是從網路流量上來看，數據中心的網路接入帶寬標準，已從過去的10G、40G，一路提升到現在100G、200G甚至400G。
此外，ChatGPT背後有著巨額的算力成本。
相關數據顯示， ChatGPT的總算力消耗約為3640PF-days《即每秒一千萬億次計算，運行 3640 個整日》。
而要如何理解這樣的算力消耗，可以簡單做一個分析——中國近期正大力新建數據中心， 以其中總投資30.2億，算力500P的數據中心項目來說，要想支撐起ChatGPT的運行，至少要7-8個此量級的數據中心。
隨著更多的ChatGPT同類產品出現，且在相關服務不斷升級和更新的情況下，未來給到數據中心的負擔會越來越重，而對於數據中心數量的需求也更大，目前，中國已有近30個在建的數據中心項目。
服務器超載《圖源：OpenAI官網》
同時，數據中心在龐大的增量面前也透露出一個問題，便是網路設備的巨額能耗，與『低碳』願景發生了沖突。
眾所周知，數據中心是耗能大戶，以國內情況為例，中國電子技術標準化研究院數據顯示， 2021年全國數據中心能源消耗達到2166億千瓦時，較2020年增加44%，該用電量相當於2個三峽水電站的年發電量，1.8個北京地區的總用電量。
而基於此，國家則是在去年11月1日在全國范圍內強制實施了《數據中心能效限定值和能效等級》， 決定在2025年實現節能量超過2143億千瓦時。
近日工信部等七部門同樣發佈了《信息通信行業綠色低碳發展計劃《2022-2025年》》， 按照最新的國標要求到2025年，新建大型、超大型數據中心電能利用效率《PUE》降到1.3以下。
於是， 降低能耗成了數據中心產業的趨勢，但以ChatGPT為代表的AI等技術發展卻無法中斷。
隻是值得一提的是，此需求刺激了數據中心相關芯片的發展。
目前，對於數據中心而言，能耗主要來自三個方面：決定交換機性能的交換芯片、承載網路通信帶寬的光模塊、提高傳輸速率的SerDes， 以上三者在12年以來功耗分別增長了20倍以上。
據了解，在數據中心的能耗問題上，早在2020年，亞馬遜、微軟、google等雲計算巨頭，思科、IBM、英特爾、英偉達等網路設備龍頭及芯片龍頭，就已在投入研發一項名為CPO《Co-packaged optics》的技術。
CPO是通過將交換芯片和光模塊整合，形成芯片和模組的共封裝，可降低原來功耗的50%。
據LightCounting預測，按照端口數量統計， CPO的出貨量將從2023年的5萬件增加到2027年的450萬件，以800G和1.6T CPO為主。
目前中國已有不少企業在進行相關技術研發，包括新易盛、銳捷網路、聯特科技、光迅科技等。
綜上所述，ChatGPT一方面直接加速了數據中心的建設和發展，另一方面間接刺激了相關技術和芯片的研發。
不過說到底，這些相關經濟的發展都有賴於ChatGPT自身的價值。
看自身，AI總算在C端找到了價值
一直以來，AI產品的落地與盈利基本都靠B、G兩端苦撐，而C端應用雖然有不少試水，卻總是不盡人意，幾乎沒有讓大部分人願意買單的項目。
如今ChatGPT激起的一陣大浪潮，終於讓AI產業看到了曙光，也有人好奇，ChatGPT是否能成為一款殺手級應用，重新定義AI技術的發展方向。
不過要說到發展，肯定離不開賺錢和商用，更得還得考慮其價值如何。
從目前的情況來看，據最新數據顯示，美國89%的大學生已在使用ChatGPT寫作業、論文，其餘大部分用戶為跟風或娛樂相關，ChatGPT所產生的實際價值還不夠高，不足以增強用戶粘性。
未來ChatGPT的月活量是否還會迎來暴增尚不可知，但就當前的使用場景來看，是否有益於社會和人類進步還有待觀察，目前已有不少科技企業的資深從業者在表示擔憂。
隻是可以確定的是，AI終於從自動化工具走向了智能化階段，而且收獲了大量的認可。
並且，該技術還能帶動相關硬件產業的發展，對實體經濟已起到推進作用。
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