号称媲美GPT-3.5，而且免费！ChatGPT的替代品来了，要拆掉OpenAI的围墙！-焦点速读

（原标题：号称媲美GPT-3.5，而且免费！ChatGPT的替代品来了，要拆掉OpenAI的围墙！英伟达AI科学家点赞）

每经编辑 毕陆名

4月25日，构建了大型开源社区的AI初创公司Hugging Face（抱抱脸）宣布推出开源聊天机器人HuggingChat。与ChatGPT类似，HuggingChat可以完成一些复杂的生成任务，包括编写代码、起草电子邮件、创作歌词等等，号称“开源版Android应用商店”。HuggingChat不仅开源，而且免费，点进网页即可实现与HuggingChat丝滑畅聊。

(资料图片仅供参考)

英伟达AI科学家Jim Fan称赞道：HuggingChat是ChatGPT的开源替代品，并表示如果后续开发成应用程序，Hugging Face比OpenAI更具优势。

ChatGPT的问世改变了聊天机器人领域的格局，它强大的功能令人惊叹，但目前OpenAI几乎不可能将其开源。为了追赶ChatGPT，开源社区做了很多努力。包括Meta开源的LLaMA系列模型及其二创等等。一些开源模型在某些方面的性能已可与ChatGPT媲美。

公司估值达20亿美元

Hugging Face成立于2016年，与其他同期创业公司类似，成立初期奔跑在聊天机器人赛道。最初，Hugging Face推出一款面向青少年的聊天机器人APP，其用AI技术生成的表情和笑话，旨在为青少年提供情感疏导、娱乐服务。例如，当用户发送自拍照，或者是一个悲伤的表情时，聊天机器人能够做出相应的反应。

然而，公司发展并没有很大起色，苦于破局的创始人转向训练聊天机器人的NLP能力，同时构建了一个底层库来容纳各种机器学习模型和数据集，并且作为开源项目公开发布。

无心插柳柳成荫，Hugging Face迅速走红。如今，聊天机器人早已从App Store中下架，而Hugging Face却成为GitHub史上增长最快的机器学习库，其Transformer开源库累计有96302个Star和20000多个分支。此外，Hugging Face提交共享了166894个训练模型，26900个数据集。

成立六年多时间里，Hugging Face估值一路冲高。在去年的C轮融资中，公司估值达20亿美元，由Lux Capital领投，红杉基金等跟投，NBA球星杜兰特也入股了。

至于公司的创始人，个个都是硅谷创业老兵。公司首席执行官Clément Delangue曾创立过笔记平台VideoNot，首席技术官Julien Chaumond大学毕业就在硅谷创业，2015年结束创业生涯从事起了AI开发，首席科学家Thomas Wolf则是一名自然语言处理界的大牛。

某种程度上，Hugging Face是在构建人工智能领域的“GitHub”，让其成为一个由社区开发者驱动的开源平台。

图片来源：视觉中国

人工智能“iPhone时刻”已到？

据证券时报4月26日报道，有关生成式AI对行业的影响，英伟达创始人兼CEO黄仁勋称人工智能“iPhone时刻”已经到来。对此，IDC中国副总裁兼首席分析师武连峰表示认同：“ChatGPT的出现，实现了与消费者的自然对话，生成式AI五年或十年以后有可能相当于iPhone对移动互联网产生的影响。”

武连峰告诉记者，任何一个新技术对市场的影响无非三大层面：一是创造新商业模式、产品或者服务；二是改造传统行业，降本增效；三是颠覆传统行业。

“生成式AI的核心是技术和业务深度融合，从量变发展到质变，我认为生成式AI，可能成为新的入口或者是操作系统。”武连峰举例说，Notion是一款笔记程序，以前没有ChatGPT的时候，它主要是做笔记的功能，但接入ChatGPT后，可以直接让它帮助列演讲提纲，将AI、笔记功能完美结合在一块了。

另外，在武连峰看来，生成式AI另一个方向往Open AI安装插件，类似于微信小程序，现在有十几个插件。ChatGPT如果变成用户对话入口，并装上插件，用户采用自然语言对话，就可以完成所有功能，包括支付、打车、订餐，统统集成进去。“因此，生成式AI可能变成一个新的入口或者操作系统，ChatGPT的核心是生成式AI。”武连峰表示。

据了解，操作系统下接硬件，上接应用，如果生成式AI都能像基础操作系统或成为一个软件接口，那么各行各业的应用开发者都可以根据自己需要选择适配生成式AI所具备的参数，再通过后期训练以及代码优化、加工等，封装成市场化应用产品，这样的程序开发既简单又高效，且不再需要做AI那部分程序开发，就能自动接入生成式AI所具备的AI能力。

萨摩耶云科技集团首席经济学家郑磊对记者表示，生成式AI的应用型开发远比大模型基础开发更简单，更依赖企业在特定产业积累的专业技能，成本较低，效益明显，而且投入资金可以根据研发产品的目标进行弹性调整，也适合中小企业参与。

武连峰也提到，生成式AI从C端破圈以后慢慢会往B端渗透，无论是垂直AI或未来的通用AI，接下来还可能向量子计算、元宇宙和web3.0进一步延伸。

每日经济新闻综合证券时报、公开消息

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