ChatGPT作為行業領先的基于大型語言模型（LLM）的聊天機器人，引起了科技界的高度關注。由于擔心落后于競爭對手，傳統公司和初創企業都在致力推出ChatGPT替代方案。
那么，哪些公司有能力挑戰AI target=_blank class=infotextkey>OpenAI呢？近日外媒盤點了6家可與ChatGPT及其背后的GPT大模型抗衡的企業，其中包括兩家中國公司。
1、谷歌—LaMDA/PaLM2
在ChatGPT于2022年底成為全球頭條新聞的幾個月前，谷歌正在開發的LaMDA出現了一些爭議，因為谷歌工程師Blake Lemoine由于聲稱LaMDA已經具有感知能力而被停職。
這一說法顯然是錯誤的。實際上，LaMDA LLM的運行方式與其主要競爭對手類似，只是它的相對參數較少，只有1370億個，而用于訓練ChatGPT的GPT-3.5的參數為1750億個。
LaMDA是谷歌的聊天機器人Bard的基石，該公司巨頭目前正在對其進行全面測試，以供選定用戶進行搜索。然而，面對來自更廣泛LLM開發越來越大的壓力，谷歌已經升級了Bard，使其在PaLM 2上運行，這是一個更先進的框架，擁有3400多億個參數。
2、蘋果—Ajax
作為全球市值最高的公司之一，蘋果一直是生成式AI領域的后來者，但該公司終于進入了這個圈子，其聊天機器名稱為“Ajax”，目前仍在開發中。
到目前為止，關于這個AI項目所知甚少，盡管蘋果的多個團隊正在開發它，但目前還沒有立即向公眾發布的計劃。
盡管蘋果是Siri產品的AI先驅，但該公司一直對LLM熱潮持謹慎態度，并仍對過快進入LLM領域表示擔憂。蘋果CEO蒂姆·庫克在今年5月告訴投資者，雖然這項技術有很大的潛力，但還有很多問題需要解決。
3、百度—ERNIE 3.0
百度（中國版的谷歌）正尋求通過在AI領域的巨額投資以抗衡競爭對手。
百度的AI團隊已經將其ERNIE 3.0（文心一言）大型語言模型擴展為一個名為ERNIE 3.0 Titan的新版本，其前身只有100億個參數，而Titan的PaddlePaddle平臺可以運行2600億個參數。百度方面聲稱，它是迄今為止最大的密集預訓練模型，在自然語言處理(NLP)任務上的表現優于最先進的LLM模型。
2023年6月27日，百度宣布以ERNIE 3.5的形式對LLM進行進一步開發，并聲稱與其上一代相比，在功效、功能和性能方面得到了廣泛的增強。事實上，百度聲稱，與GPT4.0相比，ERNIE 3.5的性能提高了17倍，并認為它在一些中文功能上優于GPT4.0。
4、Nvidia—DGX AI
硬件和軟件供應商英偉達的GPU產品目前是ChatGPT運營的核心，據估計，該公司采用1萬個GPU訓練聊天機器人，預計未來將采用3萬個GPU訓練聊天機器人。
然而，這種動態可能會被顛覆，因為英偉達CEO黃仁勛在今年2月宣布，該公司計劃通過云計算提供其DGX AI超級計算機的功能。這臺AI超級計算機如今可以通過Oracle Cloud和微軟Azure訪問，有能力讓客戶訓練自己的LLM。
隨著谷歌和微軟等科技公司向英偉達尋求訓練所需的GPU，英偉達的財務狀況得到了提振。
5、Meta—LLaMA
Meta并不滿足于投資元宇宙，也憑借其LLaMA模型進入了LLM領域。
與其他公司不同，650億參數的LLM模型是在通過4Chan泄漏到全球互聯網之后被開源的，這引發了人們對這種不受限制的訪問可能被用于網絡釣魚和其他網絡犯罪活動的擔憂。
從那以后，該模型成為了研究人員和生成型AI社區的最愛，因為與OpenAI等公司不同，LLaMA完全開源的性質意味著訓練數據的權重是可用的，并且可以由程序員進行調整。
然而，可定制性意味著LLaMA有被不當使用的風險，例如在創造不恰當的AI內容時。
6、阿里巴巴—通義千問
面對科技公司之間日益激烈的競爭，阿里巴巴是最新一家推出自己的LLM的科技公司，其名稱為“通義千問”。
與微軟Teams和ChatGPT非常相似，“通義千問”與釘釘聊天應用綁定，其使用方式與微軟365的Copilot系統類似。
阿里巴巴還將AI整合到天貓精靈語音助手中，并向云計算客戶提供其API，從而超越競爭對手
