这两天互联网圈有一个大事件，那就是 ChatGPT 开放 API了，使用价格是 1000 token/0.002 美元。
1000 个 token 大概能包含 750 个英文单词，100 万个单词交互需要 2.7 美金，也就是大概 18 元人民币。这一成本，相较于初期打了 1 折，节省90% 的开支。
看起来好像不贵，但实际用起来可没那么省。
我一个做技术的朋友第一时间上手体验了一把，他说每一次交互都需要把上下文传给 AI，目的是为了帮助 AI 理解聊天语境。
在这个过程中，你既是在和它交流，它也是在学习你的语境。聊得越多，token 就是成倍消耗的。
ChatGTP 开放 API 之后，意味着第三方产品可以省去自研成本快速接入 AI 交流能力，然后运用在各种业务场景里。
可能你们也知道，国内一些大厂也在加大这方面的自研力度，比如百度就将在这个月 16 号发布自家的类 ChatGPT 产品「文心一言」。
除此之外，包括腾讯、阿里、华为等大厂也都持续在做这方面的研究。
而如今，ChatGPT 只是加速了这个过程，让大家都不想错过这一次机会。当然，创业公司也同样如此。
这个领域的创业逻辑和过去十年不太一样，过去十年的创业大多是围绕衣食住行的行业变革，底层逻辑是智能手机的出现和通讯网络的升级。
产品层面，做的是基于Android 和 iOS 系统的应用层 App 开发。现在的ChatGPT 其实也是一个产品，而底层的大模型训练可以类比于操作系统。
因此，ChatGPT 开放 API 之后相当于给了第三方产品接入这项能力的机会，以此去增强自己的产品功能。
但是，国内大厂和创业公司肯定不甘于做一个应用开发商，他们也想做操作系统，以此作为抢占未来的船票之一。
这么一来，这个领域的人才价值就会得到提升，供需结构会发生变化，市场价随之也会升级。
和过去十年的程序员和产品经理不同，这个领域对人才的要求更高，门槛也更高。
我在网上看到一张图，例举的是 ChatGPT 研发团队的学历构成。此外，他们团队的本硕博比例接近 1:1:1。
OpenAI 在官网公布了参与过 ChatGPT 项目的团队成员共 87 人，平均年龄 32 岁，其中 90 后是主力军。
按照这个比例，他们团队有一大半以上都是世界顶级名校毕业的高材生。
所以，国内团队想要做到甚至是赶超还是有极大难度的，人才在这场竞争中是最大的竞争力。
这两天我跟一个常年做 NLP 研究的朋友聊了聊，得知他最近入职了某大厂，工资翻两倍，还是做之前的研究。
他说，之前虽然也是在大厂，但公司对这块的投入力度不行，做的一些应用因为商业化水平低，看不到持续投入的希望。
这次跳槽，其实也是踩了 ChatGPT 的东风，正好猎头找过来，得知另外一家大厂在大力招募这方面人才，所以过去聊了聊。
聊完后感觉挺好的，一个是理念一致，另外是也能发挥自己的优势，更重要的是看到公司在这方面投入的决心。
作为一个在 NLP 领域工作了 6 年的从业者，他一直看好这个方向，也在持续投入。
对他来说，工资倒是其次，更主要的是希望自己的工作成果能在更多的领域得到应用。
入职新公司对他来说是一次新旅程，他说，这回要抢时间干了。
的确，在资本加持的情况下，大家都在抢时间，仿佛又进入了新一轮的疯狂竞赛。
不过我还是想给那些准备一头扎进来的读者提个醒，避免踩坑。
首先，目前在这个领域第一批赚到钱的不是做技术研发和产品的，而是卖信息差的，抛开泡沫和热度，实际进展更值得关注。
其次，这不是学一门编程语言或会画几个原型就能入局的战场，对人才密度和质量的要求更高。有些东西，自带的没有，那后续有的可能性也不大。
这里，我主要指基础技术研究和开发。
对于绝大多数应用型开发者来说，最终都是像使用消息推送、地图定位、验证码这些能力一样去使用类 ChatGPT 的能力。
真正有机会做成基础设施的只属于少数几个大公司，但并不妨碍这中间会诞生其他的新机会。
对于ChatGPT 这类产品来说，人类会持续训练自己的另一种能力，就是写 prompt的能力，这是让 AI 理解并学习的前提。
我相信很多人在使用 ChatGPT 或者 AI 绘画时都有一个感受，就是不知道该如何把自己的想法和需求通过结构化的文字描述出来。
这是对思维能力、表达能力、写作能力的考验，而实际上，绝大多数人在这几点上都有欠缺。
因此，教人写 prompt 也会成为一个生意，而且未来会持续存在这样的需求。
可以预见的是，这个领域还是会热闹一段时间，也会不断有人入局。但我还是想说，让子弹先飞一会。
毕竟，一切才刚刚开始。
本文来自微信公众号“唐韧”（ID：RyanTang007），作者：唐韧。
