3月15日凌晨，OpenAI正式发布了大家期待已久的GPT-4，很快就在中外科技圈刷屏了。

这款新的AI大模型确实拿出了一些新东西，不但理解能力、可靠性、输入处理长度上都有显著提高，还有一个重大进化——拥有了多模态的能力，简单说就是不仅能看懂文字，也能看懂图片了。

在OpenAI的技术分享和视频演示中，展示了GPT-4在各种标准下的性能提升，比如实事求是回答问题的可能性提高了40%；律师模拟考试成绩从ChatGPT的后10%，直接冲进了前10%，超过了大多数人；看图表完成数据分析、找到搞笑图片中的笑点也不在话下。

不少媒体可能受发布会演示的影响，注意力都集中在这些直观的指标上，不停渲染GPT-4的各种能力多强。

在我看来，这些都是AI技术调优下正常的性能提升，真正值得关注的，是实现图片和文字同时处理的多模态能力，这个能力的底层预示着的其实是「一切数据Token化」的新变革。

为什么这么说呢？

首先，如果你了解AI技术的进步趋势，就会明白今天的这些性能提升是必然的事情。

虽然OpenAI以竞争和安全为由，没有公布GPT-4的任何技术细节，只发布了份手机测评一样的《技术报告》（GPT-4 Technical Report）。

但从模型性能提升的情况看，理解能力、可靠性这几个关键指标的提高，主要是来自于AI模型算法架构和数据集的改进，简单说就是AI的工程调优。

我跟大家谈过AI大模型的「伸缩法则」，当时就提到了OpenAI和谷歌的Deep mind关于AI参数和数据关系的研究，简单说AI大模型中参数规模也不是越大越好，必须和数据匹配才行。第二天，谈Bing上线ChatGPT的时候（点击跳转阅读），继续和大家聊了，目前训练AI大模型的数据用到了1.4 万亿token，数据瓶颈摆在眼前，谷歌和OpenAI都在做算法架构上的优化。

了解这些，你就会明白为什么发布会前盛传，GPT-4参数超过100万亿的说法不靠谱，也就能理解性能提升是很正常的事情。

我可以这样说，未来所有的数据都会Token化，衡量数据质量的标准将不再是清晰、完整这些为人服务的指标，而是能拿来训练AI的数据才是好数据。

可以说，数据Token化，就相当于石油精炼成汽油的过程，会使得人工智能这个发动机得到广泛运用，最终无所不在。未来各个领域的人工智能水平，甚至能用Token化的数据量大小来做评估。

（作者为海银资本管理合伙人）