国内那么多AI专业为什么做不出我们的ChatGPT首先，当前国内很多高校确实设立了不少人工智能相关的专业，很多老师的实验室也输出了大量的前沿创新成果，但是要想做出ChatGPT不仅仅比拼人力，更是在比拼算力，这是当前很多团队都很无奈的事情。
人工智能当前的大量创新都是基于大模型开展的，而这种大模型对于数据和算力的消耗是非常巨大的，而绝大部分高校，包括国外的高校，都没有这样强大的资源支撑，所以即使了解ChatGPT的原理也无法开展相关的项目研究。
ChatGPT是一个工具，但是ChatGPT也是一个产品，这个产品的研发经过了多次迭代，这个过程需要耗费巨大的资金，目前国内能够承担这个资金规模的企业并不算多，即使一些头部大厂有能力开展前期的研发，但是由于人工智能产品的落地前景并不明朗，所以这种投资本身的风险也是巨大的。
实际上，在经历了多轮“烧钱”之后，ChatGPT也才刚刚开启商业化应用，之后能否取得成功还是一个未知数，而且目前在多个领域针对于ChatGPT的声音也非常杂，这给后续ChatGPT的发展也带来了诸多的不确定性。
对于资源本身就非常有限的高校团队来说，开展一些更务实的课题项目是绝大多数老师的选择，而对于处在产业领域的研发团队来说，ChatGPT的不确定性因素太多了。
好消息是目前一些国内大型团队已经开始在规划对标产品了，在这个春节期间跟偶的学生探讨ChatGPT时，有两名同学告诉偶他们所在的团队已经明确要开启对标ChatGPT产品的研发了。
国内互联网领域的创新热度一直是比较高的，但是创新不能脱离场景，在国内资源比较有限的情况下，极少有团队敢开启ChatGPT这样的项目，这需要巨大的勇气，因为在很多人的眼里，这是一种自杀行为。
实际上，国内很多创业者从来不缺乏想象力，大概在15年前，偶就遇到过一名创业者，偶参加了一场他的路演，他当时要做的事情跟ChatGPT就非常接近。
从偶个人的角度来看，很多国内研发团队的创新格局之所以没有全面打开，很重要的一个原因就是大部分团队都不敢折腾，都很珍惜手里来之不易的那点资源。