Harvey 是一家创业公司，基于 OpenAI 的 GPT 提供 AI 法律助理服务。有人将其比喻为法律领域的 Copilot。所谓 Copilot for X, X 泛指各垂直行业。
目前 Allen & Overy 律师事务所和 PwC 法律服务团队在内部工作中引入了 Harvey AI 助理工具。附图是一个对比，典型的律师助理和 Harvey 的功能和成本对比。
这段时间，随着 ChatGPT 功能的不断扩展，一些 “套壳” 型第三方应用面临被 OpenAI 原厂应用（ChatGPT）直接代替的风险。
Harvey 类面向垂直行业的 AI 工具可能更容易处理好于大模型 LLM 原厂的关系。通用 ChatGPT 在面对特别专业的领域时，其还是会小心很多。
还有一个启示是，Harvey 提供的服务实际上是针对法律领域的专业人士，而不是普通消费者。专业人士对法律 AI 工具的要求会很高，也容易构建壁垒。
Marvell 认为，如果以 2023 年为分水岭，AI 算力集群的互联网带宽在之前年份大约每隔 4 年会翻倍；而之后年份会提升到每隔 2 年翻倍。
带宽速度是一方面，互联的连接数量也会急剧增加。ChatGPT 在 GPT-3 模型训练时，大约使用了 1,000 个加速器的集群，这需要大约 2,000 个光纤互联连接；而 GPT-4 模型的训练则需要使用 2.5 个加速器的 GPU 集群，这需要大约 7.5 万个光纤互联连接。
光纤互联的连接增长速度将比 XPU/GPU 要块，比例达到 5:1，甚至 10:1。
ChatGPT 对搜索引擎的流量拉动是前几个月热议的话题。
从 Similarweb 的监测数据看，Bing.com 曾经有被拉升的短暂势头，但拉长时间看，目前趋势不明显。
ChatGPT 对 Bing.com 搜索引擎的流量拉动可能 “极其有限”，远低于预期。
ChatGPT 和 GPT-3.5 和 GPT-4 已经给世界展示了强大的生成式 AI 的能力。 目前舆论的声音更多是认为 ChatGPT 无所不能。
全球金融数据和信息服务的领头羊，Bloomberg 也发布 BloomergGPT，这是全球首个金融领域的专属 GPT。从披露的研究论文看，对于金融类特定任务执行上，BloombergGPT 显著优于其他通用大模型。
经典桥段可能又要再现了：对于金融行业的问题和内容生成，是应该用 ChatGPT 呢？还是 BloombergGPT？
如果是按照过去 Web1.0 和 Web2.0 时代的经验，通用工具（比如搜索引擎）和专用工具（比如：Bloomberg Terminal）两者是共存的。几乎所有二级市场的投资机构和基金经理们都会购买 Bloomberg 价格不菲的服务。
目测，OpenAI...
