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高端受捧中低端遇冷 长期增长是业内共识******

　　本报记者 王 鹤 见习记者 冯雨瑶

　　2023年春节渐行渐近，白酒也将迎来传统销售旺季。近日，《证券日报》记者在北京地区相关终端走访了解到，高端白酒需求坚挺，在市场上依旧保持一定热度；而与之形成鲜明对比的，是多数中低端酒销售略显冷清，陷入“无人问津”的窘境。

　　“我们店销售比较好的大多是茅台、五粮液、汾酒这些品牌。尤其是临近春节，选择这几款的消费者居多。”北京市东城区一家烟酒店工作人员告诉《证券日报》记者，近日到店买酒的客流明显增多。“但整体来看，多数中低端白酒的销售情况不太乐观。”

　　2022年，受疫情等多重因素影响，白酒市场出现动销滞缓、价格倒挂等情况，渠道端难掩“焦虑”。进入年末收尾阶段，眼下白酒市场的终端销售情况如何？又将迎来怎样的春节行情？

　　高端白酒热度不减

　　中低端产品销售较为冷清

　　《证券日报》记者近日走访北京地区多家大型商超、烟酒店及酒水直营连锁店发现，高端酒始终保持着一定的流通热度。

　　在位于朝阳区合生汇的华润万家超市，记者注意到，白酒专区的货架上，摆放在C位的多是定位中高端的产品，包括各年份的53度茅台酒、五粮液、洋河、山西汾酒等，定价多在千元以上。而在货架边缘位置，摆放的则是价位在500元至1000元区间的产品。

　　该专区销售人员告诉《证券日报》记者，“春节是白酒的销售旺季，近期已有不少消费者前来问价、看货。目前还未收到有关春节的销售活动通知，但最近两天会在超市中心位置摆架推出相关白酒展品。”据其透露，高端白酒全年价格波动不大，只有在类似春节、中秋这样的传统节假日，部分产品才会有活动。

　　记者此后在东城区多家烟酒店了解到，高端白酒销售仍保持一定热度。其中，对于53度飞天茅台酒在春节期间的销售表现，市场“看涨”氛围浓厚。

　　“现在53度飞天茅台酒的价格为2800元/瓶，比较划算。不过，临近春节可能会涨一点，预计会涨到3100元/瓶。”某烟酒店销售人员对《证券日报》记者表示。

　　而相比高端白酒相对紧俏的市场行情，记者在走访中发现，多数中低端白酒的销售较为冷清。

　　“今年整体销售情况不太好。”一家烟酒店工作人员略显无奈地向记者表示。在该店内，记者注意到，不少定价500元以下的酒品都打出了活动价，门口处还写有“部分酒品清仓甩卖”的字样。

　　此外，在西直门某商场的一家地下商超内，记者发现，标有“买一赠一”、“买A赠B”、“满减返40元”等活动的标签在白酒货架上随处可见。

　　增长是长期性趋势

　　白酒行业动销将逐渐修复

　　疫情冲击下，积压在渠道端的库存压力浮出水面。据《2022年度酒商现状及发展报告》显示，今年上半年约39.7%的酒商库存在5个月以上，33.6%的酒商库存在3个月至5个月，库存周期明显拉长。同时，从酒企半年报来看，部分二线酒企面临的库存压力进一步加大。

　　面对库存压力，一些经销商和运营商开始低价抛货、回笼资金。但有业内人士认为，渠道的库存需要很长一段时间来消化，名酒大单品将被优先消化，对一些中小品牌而言，库存消化并没有那么容易，其大多面临资金压力、生存压力，不少企业可能会扛不住压力而离场。

　　业界认为，当下的酒业正处于“黎明前的黑暗”。

　　中国酒业协会理事长宋书玉日前表示，最近三年来，在疫情形势、经济走势、消费趋势叠加影响下，在产业自身矛盾释放背景下，酒业正在经历变革与调整。但中国酒业稳中有进的趋势没有改变，仍然延续结构性繁荣的长周期，整体效益持续提升，具有极强产业韧性和强大的发展活力。当前随着疫情防控措施优化，扩大内需，消费为首，处于长周期的酒业即将迎来新一轮战略机遇。

　　五粮液集团(股份)公司党委书记、董事长曾从钦也对白酒产业作出最新判断：白酒产业结构性繁荣正在加快演进，作为充分市场化的长周期产业，增长是长期性趋势。

　　中信建投研报指出，随着信心和需求的先后修复，预计2023年白酒行业动销将逐渐修复，呈现前低后高走势，具有系统化运营能力优势的白酒企业将继续收获市场份额。

　　前海开源基金首席经济学家杨德龙对《证券日报》记者表示，“受疫情影响，白酒消费受到比较大的压制，随着疫情防控措施优化，白酒等消费将逐步回升，白酒的盈利能力和品牌价值将更为凸显。”

　　不过，也有业内人士认为，展望2023年酒业发展，“开门红”可能没有想象中的顺利，但按照大的周期来看，明年下半年中国酒业将回复正常的增长轨道。(证券日报)

ChatGPT搞钱行不行******

　　一系列的试探之后，AI聊天机器人ChatGPT的收费计划浮出水面。当地时间2月1日，人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本，每月收取20美元。免费了两个月，月活用户却达1亿的ChatGPT，终于踏上了自己的“赚钱路”，由此，AIGC商业化落地的探讨也陡然升温。不少人迫切地想知道，ChatGPT Plus会不会是AIGC从烧钱到赚钱的关键转折。

　　免费服务仍将继续

　　“新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水。根据Open AI的公告，订阅ChatGPT Plus服务的用户，即使在高峰时段，也可获得该聊天机器人更快速的回应，而且可以提前体验新功能和改进。

　　去年11月，ChatGPT横空出世，不仅能够通过学习和理解人类的语言与用户进行对话，还能根据上下文互动，甚至能够完成撰写文案、翻译等工作。得益于这种突破性的使用体验，ChatGPT迅速蹿红。

　　当地时间2月1日，瑞银发布研究报告称，截至今年1月，近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后，其月活跃用户估计已达1亿，成为历史上用户增长最快的消费应用。同样的成绩，海外版抖音TikTok在全球发布后，花了大约9个月的时间，Instagram则花了两年半的时间。

　　但大量用户涌入的同时，也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应，此次收费版的ChatGPT Plus针对的便是这一痛点。

　　据悉，付费计划将在未来几周内首先在美国推出，然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus的推出并不意味着取代免费版的ChatGPT，Open AI表示，将继续为ChatGPT提供免费访问。

　　烧不起的模型成本

　　尽管只推出了两个月，但Open AI对于ChatGPT的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初，Open AI就曾提出过专业版ChatGPT的计划，宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化”，并公布了一项调查。什么价格以上会无法接受？什么价格以下会觉得太便宜？诸如此类关于定价的问题皆在其中。

　　有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT是否会永久免费，对此，Open AI首席执行官Sam Altman回应称：“我们将不得不在某个时间点，以某种方式将其商业化，因为运算成本令人瞠目结舌。”Sam Altman曾透露，ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分”。

　　“这类大模型训练成本非常高。”在接受北京商报记者采访时，瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示。

　　但相对训练来说，模型推理，也就是用户提交输入模型输出结果的过程，这一成本会更高。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用，所以前段时间免费的公测也停止了，如何降低模型推理的消耗也是目前的一个重要研究问题。”张旭东称。

　　“钱景”在哪

　　长久以来，广阔的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡的理想和现实，对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也是一样。

　　洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称，ChatGPT受到广泛认可的重要原因是引入新技术RLHF，即基于人类反馈的强化学习。在史松坡看来，ChatGPT是一个高效的信息整合助手，可以取代大量人类中初级助理的角色。

　　但他同时提到，目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作、文字整理、信息搜集综合、基础编程和金融分析，但还不能胜任高频度的人类主观决策，比如大型投资决策、政治战略决策等。

　　天使投资人、知名互联网专家郭涛认为，ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大的商机，将推动众多行业快速变革，有望在AIGC、传媒、娱乐、教育、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地，具有万亿级市场规模。

　　张旭东认为，AIGC商业化落地还需要结合应用场景，目前基于生成式大模型的商业应用案例还比较少，就以当下的技术水平看，一两年内达到很好的AGI(通用人工智能)水平还是不太现实的，所以一定需要有垂直领域的创新公司来基于OpenAI等公司的工作来寻找合适的场景落地。

　　AIGC商业化，侵权与被侵权

　　AIGC要想商业化，场景只是其一。伴随着ChatGPT的爆火，争议始终并行，比如AI绘画面临的版权探讨。学术界也已针对ChatGPT做出了反应，权威学术出版机构Nature规定，ChatGPT等大模型不能被列为作者。纽约市教育部门曾表示，纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。

　　张旭东认为，目前AIGC最为成熟的应用在内容作品创作上，但从专业角度看，AIGC属于模仿创新，并不具备真正的创造力，AIGC的作品可能对一些艺术家、创作家的风格题材造成侵权；另一方面，AIGC作品也存在被他人侵权的风险。

　　此外，就安全性问题而言，AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息，比如生成一些敏感性的有害信息，甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论，而且这些生成式内容难以分辨追踪，大幅增加对信息治理的挑战难度。信息获取也是AIGC需要解决的问题之一。

　　郭涛则提到，当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段，存在关键核心技术不成熟、免费素材资源较少、内容堆砌且质量参差不齐、成熟的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题，短期内还难以实现大规模商业化应用。

　　北京商报记者 杨月涵

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）