ChatGPT 爆火之後，中國 AI 公司要應對的難點主要包括：
(1) 技術能力：ChatGPT 是由 OpenAI 所研發，具備領先的自然語言處理技術能力，而國內 AI 公司需要擁有足夠的技術實力來與之競爭。這需要企業在人才引進、研發投入、算力等方面進行積極投入，不斷提升自身的技術實力。
中國 AI 公司的技術儲備離 ChatGPT 還有一定距離，但也有很多企業在不斷追趕和超越。目前，國內企業在自然語言處理領域已經有了不少成果，例如：
中文預訓練模型：像BERT、GPT等中文預訓練模型已經逐漸成爲了自然語言處理領域的標配，這些模型已經可以應用於很多實際場景，並取得了不錯的效果。
多模態智能：國內企業在語音、圖像、視頻等多模態領域也取得了不少進展。在語音領域，百度的 DeepSpeech、訊飛的 iFLYTEK、科大訊飛等企業都有不少實用性強的應用，例如語音識別、語音合成等；在圖像領域，商湯科技、依圖科技等企業也在人臉識別、圖像分割等領域取得了很好的成果。
雖然中國 AI 公司在自然語言處理領域已經取得了一些進展，但和 ChatGPT 相比還有一定差距。 ChatGPT 是 OpenAI 基於大規模語言模型的強化學習所構建的一款語言模型，擁有很強的泛化能力和創造力。因此，要想達到 ChatGPT 的水平，中國 AI 公司還需要在技術投入、人才培養等方面繼續加強，不斷提高自身的技術儲備。
(2) 數據支持：ChatGPT 的強大在於它能夠利用大量的數據進行訓練，而國內企業需要擁有足夠的數據支持，以便訓練出與 ChatGPT 相媲美的模型。這需要企業在數據收集、數據存儲、數據處理等方面進行投入。
(3) 商業模式：ChatGPT 目前尚未商業化，離商業化落地還需要一定的時間。國內企業需要探索適合自身的商業模式，將技術轉化爲商業價值。這需要企業在產品研發、市場營銷、商業合作等方面進行積極探索。
ChatGPT 離商業化落地的時間，取決於多種因素，包括技術進展、商業模式探索、市場需求等。目前，國內企業在自然語言處理領域已經有了較爲成熟的技術積累，但要達到 ChatGPT 的水平還需要不斷投入。同時，企業需要在商業化方面進行更深入的探索和實踐。
