最近真的被ChatGPT给惊到了，这么高智商的人工智能聊天工具，干了很多我以前想都不敢想的事情。我学的是工科，所以对编程几乎是文盲的状态，这么多年一直卡在“hello word”阶段，ChatGPT不但能够直接帮我编程，甚至还能贴心的帮我修改BUG，注释每行代码的作用等。
用上ChatGPT之后，不但尝试了很多大胆的想法，工作效率也大幅提高，比如说写工作计划、工作总结、还有公众号文章等，可以说是划时代的智能工具。
这种划时代的工具，唯一的痛点就是国内目前没有“平替”的平台，无论是某度、360，还是某里等，一个能打的都没有。
过去，最令国人自豪的是我们的copy能力。你别说goole有多好用，咱某度也不差，你有脸书，我们有微信，你有twitter，我们有微博，你有亚马逊，我有某宝。总之，除了应用名称不一样，功能特点都差不多，国外能享受的技术，我们完全能够“平替”。
可是这一次ChatGPT却完全不同，不但找不到“平替”，而且国内的这些大佬们，完全薅不到羊毛了，因为Open AI从ChatGPT从3.0开始就不再开源了。不是我们把羊给薅秃了，而是羊跑了，而且是穿着皮夹克跑的，不给一丁点机会。
话说回来，过去我们薅羊毛的能力确实非常强，这是我亲身体会的。2000年毕业之后我就进入工程机械领域，那时候国内工程机械技术与国外代差非常大，挖机被小松吊打，旋挖钻、压路机等高端设备也是被卡特彼勒等牢牢把着身位。
因为技术差距太悬殊，所以那时候国外企业也怎么没把咱们当回事，记得刚开始参加上海宝马工程机械展的时候，甚至都可以拿着尺子直接测量人家的设备，后来等老外发觉之后，我们又在设备上放一瓶矿泉水当作参照物，拍完照回来照样能够抄七七八八，可以说防不胜防。
那时候，整个国内对知识产权都不够重视，还记得有位国外朋友和我们讲，美国大学你拿着老师课本的复印件都会被处罚，我当时都惊掉下巴。要知道在我们大学，别说你拿着复印件上课，老师都直接copy别人的教材，然后再署上自己的名字，而且堂而皇之地卖给学生。这么多年也没有听说哪个老师因为知识产权被告的，这种操作也算是变相补贴老师，大家也都心安理得。
不过对于这种直接薅羊毛的事情，我还是有心理负担的，后来有种解释，让我有些释然：凭借我们的人口规模优势，没有什么技术是攻克不了的，泱泱大国14亿人口，核武器我们都能造出来，芯片、AGI，没有拿不下的，这些技术不是我们学不会，而不想花费太多的时间。
然而自从中国足球连亚洲都冲不出去的时候，我对这种“蜜汁自恋”开始动摇了，有些事情，真的不是人多就能把事干成的，14亿人口再想用过去“土法炼钢”的方式去发展，有可能和中国男足一样，越南都打不过。
土法炼钢，或许这一代人都没多少记忆了，我爷爷告诉我，为了“赶英超美”，我们家不但贡献了耕地的农具，吃饭的锅碗瓢勺都没有放过。现在在我们老家看不到一棵超过60年的大树，大炼钢那会，只要是你能看到的树都给砍了，别说深山老林、悬崖峭壁上的树都不放过。
最后的结果我这里就不赘述了，一堆废铜烂铁，没有一点利用价值。人多力量大，或许是几千年农业社会留下的思维习惯，我们固执地认为长城、大运河都修了，核武器也照样能给你造出来。
当年我们依靠50万人，不是硬生生造出了原子弹吗？
如果对技术背景有所了解都知道，造原子弹那会，绝大部分参与者都是打酱油的角色，关键技术还是需要大神来突破，而且还是从国外回来的大神。对此我深有体会，单位里90%的程序员都是在做修修补补的工作，只有少数大神做核心技术工作。
如果当年没有几位大神的助力，再加几百万人，也只是打零工，而且核技术还是孤胆英雄的技术，单人就可以solo大龙。大家有兴趣可以看一本《放射男孩斯科特》，里面详细介绍了一位13岁的男孩，仅通过阅读大量的论文资料，便自己动手做出了核反应堆。
这里多说几句，在很多人的认知里，把威慑力等同于技术的复杂程度，核武器确实能够毁天灭地，但是在技术上并没有复杂到需要几十万人来攻克，只要个别大神突破了，剩下的工作人员只是拿着算盘，做重复的体力工作。
有着同样误区的还有芯片技术，我们现在开的电动车里有着上千块芯片，哪怕是日常的小台灯都有芯片，这就给我们造成一种错觉，芯片很简单，用“土法炼钢”的模式，完全没有问题。
于是我们看到，过去各省都成立了自己的芯片企业，然而很多地方主导的项目，拿完补贴就开始各种摆烂，最离谱的就是武汉弘芯事件，打着台积电副总裁的名号，把地方上骗到亲妈都不认。试想一下如果不是地方上想薅羊毛弯道超车，哪有骗子的用武之地。
芯片再也不是个别大神实现技术突破就能完成的技术工程，而是需要全世界的科学家，从设计软件到设计能力、材料、制造工具、光刻机、生产等，实现各项的技术演进迭代与突破。ASML现在生产的极紫外光刻机，是用了30年演化迭代才实现的，背后有超过一千家供应商的支持，仅一个激光器就有457,329个部件，这些部件中有一个出问题，就会导致整个机器不可靠、不好用，就算ASML把图纸给我们，我们依然造不出。
过去我们一直把这种“走捷径”的薅羊毛，认为是理所当然，别人有了谷歌，我们就仿出某度，别人有了eBay，我们就仿出某宝，以至于在美国没有出现新技术之前，投资人都不敢去投资，就拿蔚来、理想为例，在特斯拉没有成功之前，他们甚至都融不到天使轮。
这种薅羊毛，确实让我们占到了很多便宜，我们现在使用的浏览器，几乎都是拿着谷歌开源软件开发出来的。可是在AGI这件事上，我们却陷入了绝境，想薅羊毛，结果羊跑了，甚至还穿起了皮夹克。
这种薅羊毛的方式，看上去虽然很讨巧，但无疑是自废武功。
一项新技术不是凭空出现的，需要反复试错迭代，如果这条路你不亲自走一遍，而是直接抄答案，早晚会把自己逼向死胡同。
在苏联没有解体的时候，也曾和我们一样，学着薅羊毛。
当年美国那边刚出现集成电路的时候，苏联便快速跟上，比今天国内各类GPT满天飞还要夸张。半导体之父威廉·肖克利在刚搞出半导体之后，因为经营不善辞去工作，做了教授，为此还出了一本教材。这本教材在不到半年的时间，就翻译成了俄文，所以当1958年美国实现了集成电路的量产，苏联在1962年便仿制成功。
后来苏联人便采用“土法炼钢”的方式，在莫斯科郊外建立一座半导体城，在这座城市当中，不但有学校、幼儿园、图书馆、医院，甚至还有电影院等，可以说一应俱全。和我们现在家长一样，只要在家呆着，好好搞科研就行，碗你都不用刷。
我们知道芯片这玩意儿，是需要全人类贡献集体智慧，是单人绝对solo不了的大龙。苏联这种与市场隔绝，闷着头抄作业的方式，虽然快速有效，但是很难实现自我迭代与进步。
每项技术在研发与生产过程中都有各种隐形技术，不是你薅羊毛，抄作业就能够学习到的。即使苹果工厂从郑州迁往印度，富士康带走所有的生产技术，也带不走工人的肌肉记忆，苹果手机在印度的良品率需要几年甚至十几年，才能逐渐赶上来。
而且薅羊毛、抄作业还会形成路径依赖，当年苏联为了少走弯路，要求必须一比一仿制美国的芯片，完全不给苏联科学家、工程师自主发挥的空间。最后的结果就是，人才没有培养起来，羊一旦穿上“皮夹克”，就没有羊毛可以薅了。
总结
过去我们总笃信人多力量大，再难的事只要堆足够多的人力，没有拿不下的，比如难啃的核武器。然而近些年的芯片危机，却让我们看到，很多事情，人多不一定就能办成事，单人solo大龙时代结束了。最新大火的ChatGPT，更让我们看到，我们与国外先进技术的差距。ChatGPT或许只是一个侧面，在AGI领域，我们已经全面落伍。
随着科技的发展，人工智能、大数据和物联网等新兴技术正在迅速改变着我们的生活方式和商业模式。在这个数字化时代，我们需要更多的技术创新和高素质的人才，而不能仅仅依赖于劳动力和人数。
芯片危机实际上也是一个反映，它揭示出我们目前的制造技术和供应链管理方式已经落后于国际水平。虽然中国制造业力求提高技术水平和产品品质，但我们还有很长的路要走。我们需要深入探讨这一问题的根源，从技术、管理和人才等多个层面加以改进。
ChatGPT是一项非常先进的技术，它基于深度学习和自然语言处理技术，在对话生成、机器翻译、文本摘要等领域都有着广泛的应用。它的出现再次提醒我们，创新和技术领先是实现竞争优势和可持续发展的关键。我们需要加强科技研发和人才培养，提高自主研发和创新能力，推动中国在全球科技竞争中取得更大的成功。
未来，我们需要收起薅羊毛的心态，真正啃下每一个难啃的骨头。这包括技术研发、制造工艺、供应链管理、人才培养等方方面面。只有通过不断的努力和创新，我们才能迎接未来的挑战，并取得更加辉煌的成就。
