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    这种与人高强度交互的ai智能，只要它的能力提升了一点，人们就很难继续回去接受性能更差的版本了。

    就如同分辨率一般，大家看惯了高清之后，是没法接受模糊的480p的。

    一旦输掉了大模型的军备竞赛，绝大部分用户都会被顶部的巨头虹吸走。

    而想要取得chatgpt这样的成功，其实技术层面的占比就不是特别大了。

    gpt和gpt2都是论文代码都开源的技术，只不过当时bert类的，将语言任务具体分为几个分支的技术方式更加的火爆。

    因而gpt系列这样专注语言生成的技术，则一直被忽视。

    gpt3，    gpt3.5，在默默无闻的情况下持续迭代新的技术，这在华国的互联网氛围内是非常困难的事情。

    曾经辗转过燕京尚海2-3个大厂的孟繁岐，深知这些互联网大厂的尿性。

    只要稍稍看到一些技术的突破和成果，所有的人都在问一个问题，“到底怎么才能把它变成钱？”

    过分无意义的内卷和竞争，导致996的大厂们很难去接受一个需要迭代几年以求一鸣惊人的大突破。

    而这个方向的技术，又恰恰是高校基本上无法负担得起的。

    孟繁岐从来不是崇洋媚外，厉外垃同的人。但他纵观ai的发展史，也不得不承认，围棋的alphago，蛋白质的alphafold，乃至突破性的大模型，chatgpt。

    却始终没有一个是华国出品。

    难道是华国人不够聪明吗？当然不是。

    去翻阅一篇篇顶尖的ai论文，很容易就可以发现很多明显一眼就是华国人的名字。

    可越到开创性，突破性的工作，这些华国人的机构就总是国外的院校和研究院。

    这才是孟繁岐即便借助重生的优势，也不得不选择去硅谷发展的原因。

    想要在国内的大厂，打好坚实的研究基础，所要付出的努力，需要承担的压力都实在太大了。
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