ChatGPT自去年11月末发布至今已经整整半年，全球有关生成式AI或者大语言模型（Large Language Models， LLMs）的投资仍然持续高涨，不同国家在这个领域的技术发展水平也正在拉开差距。这种差距，既表现在大模型的迭代速度上，更表现在各家大模型在应用场景端的落地速度上。

在美国硅谷，自5月中旬到6月中旬，几乎所有大公司都在忙着召开年度开发者大会，发布他们在AI领域的重要成果。先是Google，5月11日发布其第二代大语言模型PaLM 2，相较于一代模型，它能够理解更多种类的语言，并开始具备写代码的能力。只隔一天，5月13日，OpenAI CEO萨姆·奥特曼（Sam Altman）就在Twitter上宣布，所有ChatGPT Plus付费用户都可以试用“联网”与“插件”功能了，而在此之前，这些功能只有部分开发者才有试用资格。

5月24日微软也召开了开发者大会，宣布Copilot（注：基于GPT的AI助手）登陆Windows 11，用户可以获得操作系统级的AI功能；Bing将成为ChatGPT的默认搜索引擎插件，开发者为OpenAI开发的插件，也适用于Copilot。通过云计算平台Azure AI Studio，客户还能自定义公司的Copilot。

OpenAI在应用端的进展仍是最为迅猛的。在ChatGPT开放付费用户试用联网与插件两个功能后不到一周，ChatGPT的iOS版发布，最先只在美国地区上线，一周后，能够在苹果应用商店中下载这款应用的国家市场就扩展到了42个。

GPT引发的大模型开发热潮，还将一家芯片公司推向其发展历史上的巅峰—英伟达。尽管2024财年第一财季显示这家企业在总收入和净利润两项指标上出现大幅“双降”，同比分别下滑13%和21%，但由于其AI芯片收入同比增長了14%，财报发布当天，英伟达的股价飙升了近30%，市值净增长2000亿美元—相当于一个阿里巴巴、两个英特尔（注：阿里巴巴当天市值2099亿美元，英特尔1209亿美元）。

不仅如此，5月29日在台北举办的COMPUTEX大会上，英伟达CEO黄仁勋宣布一款名为“GH200 Grace Hopper”的芯片已经正式投产，这是一个CPU与GPU封装在一起的超级芯片。将256个超级芯片GH200连接在一起，就能组成一个数据中心DGX GH200，4个这样的数据中心，其算力就能够超过天河2号（目前中国最强的超级计算机）。

GPU比CPU更适合AI的并行计算，这个逻辑在黄仁勋口中不断被强调，然后很快就被资本市场接受了。黄仁勋在台北发表演讲的次日，英伟达市值首次超过万亿美元，成为继苹果、微软、亚马逊和Alphabet之后，第5个市值过万亿的公司（Facebook也曾在这个名单上，不过已经滑落很久了）。

自ChatGPT发布，中国公司就处于追赶状态。硅谷公司纷纷展示自己在AI时代的野心并在产品落地方面取得实质进展的时候，中国公司还处于模型开发和产品内测阶段。进入6月以来，双方的差距没有缩小，而是被进一步拉大了：OpenAI的基础模型、微软的操作系统、英伟达的AI芯片和苹果的AIGC设备都亮相了—硅谷公司在AI新纪元的版图已基本构建完成，而中国公司多数还挣扎在基础模型的开发上，加之“如何监管大模型”的问题依旧悬置，各家的应用类产品到底何时可以被许可上市，目前仍没有时间表。

以下是2023年6月全球不同市场在人工智能领域的进展。

全球篇

#OpenAI大幅更新大模型API，绑定更多开发者

6月13日，OpenAI大幅更新了其大语言模型的应用程序接口（API）方案，包括推出新的函数调用（function calling）功能、支持更长token（服务端生成的一串字符串）的API，以及降低使用价格等等。

“函数调用”功能，可以让开发者在调用GPT的API时，通过一个自定义参数，调用外部软件或数据源，从而更精确地控制GPT的回答。像“今天天气怎么样”的提问，开发者可以自定义函数调用的数据来源，比如告诉GPT“被问到天气信息时，可以从‘高德天气’这个平台获取数据”。用户一旦能自主控制数据来源，可有效避免GPT在没有数据时编造一个答案来回复。

OpenAI今年3月推出的“插件”（Plugin）功能，也是让GPT能够连接到模型以外的软件或数据，从而在回答特定问题时给出更有针对性的答案。此番推出“调用函数”，二者的区别在于，之前的插件功能只能在ChatGPT里使用，而函数调用可以让开发者对接自己公司的内部API，利用GPT分析内部数据。

OpenAI此前的战略是鼓励开发者更多地为GPT开发公用插件，形成一个“App Store”一样的“插件市场”，让GPT模型和ChatGPT这个智能机器人更好用，而OpenAI将因此成为一个平台型公司。