这是 AI 编年史系列的第一篇，回顾 2022 年 11 月到 2023 年 6 月——ChatGPT 震撼世界的最初 7 个月。

ChatGPT 一百天，改变一切

一个普通的周三

2022 年 11 月 30 日，星期三。

OpenAI 在官网低调上线了一个叫 ChatGPT 的聊天工具。没有发布会，没有倒计时，官方博客只写了几百字。底层是 GPT-3.5——当时并非最新模型。

5 天后，100 万用户。2 个月后，1 亿用户。人类历史上增长最快的消费级应用。TikTok 达到同样的数字用了 9 个月，Instagram 用了 2.5 年。

当时我在赶 IEEE 论文的截稿日期。室友发来链接说"你试试这个，能写代码"。我让它写了个二叉树遍历——代码跑通了。然后我让它解释论文里的一个公式，它不仅解释了，还指出了一个我没注意的边界条件。

那是我第一次觉得：这东西不一样。

七个月，七件大事

1. AI 绘画爆发 (2022.12)

ChatGPT 刷屏的同时，AI 绘画进入大众视野。Midjourney V4 的画质让专业画师焦虑，Stable Diffusion 因为开源成了技术圈新玩具，DALL-E 2 证明 OpenAI 不只会做语言模型。

一个月之内，"AI 会不会取代画师"成了全网热议话题。后来事实证明，AI 确实重塑了创意行业的工作流——但不是"取代"，而是"重新定义"了什么值得人类亲手做。

2. 搜索大战 (2023.02)

微软率先出手，在 Bing 里塞进了 GPT-4（当时还没公开，以"Bing Chat"名义上线）。纳德拉在发布会上说了一句让整个科技圈传开的话："The race starts today."

Google 的反应是恐慌级别的。CEO 桑达尔·皮查伊发了"Code Red"内部警报，紧急推出 Bard。

结果 Bard 的发布演示出了事实错误——它说韦伯望远镜拍到了太阳系外行星的"第一张照片"，这是错的。当天 Alphabet 市值蒸发 1000 亿美元。

一个 AI 的事实错误，1000 亿美元。这件事本身就说明了市场对 AI 竞赛的敏感程度。

3. GPT-4：天花板被推高 (2023.03.14)

如果 ChatGPT 是"有意思的玩具"，GPT-4 就是"需要认真对待的东西"。

数据说明一切：

律师资格考试：成绩排前 10%（GPT-3.5 在后 10%）
SAT 数学：接近满分
编程竞赛：Codeforces rating 从 GPT-3.5 的约 400 跳到约 700+
多模态能力：能理解图片输入（虽然上线时暂未开放）

GPT-4 发布那天，实验室里所有人都在讨论同一个问题：AI 的能力天花板到底在哪？

之前的讨论是"AI 能不能写代码"。GPT-4 之后变成"AI 会不会取代程序员"。问题的性质变了。

4. AutoGPT：第一个 Agent 梦 (2023.04)

2023 年 4 月，AutoGPT 在 GitHub 上爆火——几周内 Star 破 10 万。

概念很简单：给 GPT-4 一个目标，让它自己分解任务、执行、反思、迭代。听起来像科幻。

实际效果很一般。它经常在循环里打转，执行到一半忘了目标，消耗大量 token 却产出很少有用的结果。

但 AutoGPT 的意义不在于它做到了什么，而在于它让所有人看到了一种可能性：AI 不只是回答问题的工具，它可以是自主行动的 Agent。

后来的事证明，这个直觉是对的。差别在于：2023 年的模型不够聪明，后来的够了。

5. Plugins 和 Code Interpreter (2023.05)

OpenAI 推出 ChatGPT Plugins——让 AI 调用外部工具的第一次正式尝试。浏览网页、运行代码、查询数据库，AI 第一次可以"动手"而不只是"动嘴"。

Code Interpreter 更让人兴奋：上传一个 CSV，AI 自动写 Python 分析数据、生成图表。我用它处理过实验数据，几分钟完成了之前要写半天脚本的工作。

Plugins 生态最终没有做起来——后来被 GPTs 取代，GPTs 又演变为 Custom GPTs。但**"AI 使用工具"**这个概念从此扎根。今天的 Function Calling 和 MCP（Model Context Protocol）都是这条路上的后续发展。

6. Claude 登场 (2023.06)

2023 年 6 月，越来越多人开始注意到 Anthropic 的 Claude。

当时 Claude 在能力上还不是 GPT-4 的对手，但它有两个让开发者喜欢的特点：回答更长，更不容易拒绝合理请求。对于写代码来说，"能输出完整的长代码块而不截断"这一点就已经很值了。

更重要的是，Claude 的存在意味着 OpenAI 不再是唯一的选择。竞争开始了。

后来发生的事我们都知道——Claude 3.5 Sonnet 成了公认最强编程模型，Anthropic 从追赶者变成了领跑者。但种子是在 2023 年 6 月种下的。

这七个月的本质

回头看这 7 个月，核心叙事只有一句话：从"不可能"到"不可避免"。

ChatGPT 发布前，大多数人对 AI 的认知停留在"能下围棋、能识别猫、能推荐商品"。语言模型？那不就是更高级的 Siri 吗？

ChatGPT 之后，认知被打破。GPT-4 之后，被彻底重建。

ChatGPT 不是第一个大语言模型。GPT-3 在 2020 年就发布了。但它是第一个让普通人——不是研究员，不是开发者，而是你的父母、你的同事、你不懂技术的朋友——直接感受到 AI 能力的产品。

这是一个产品设计的胜利，不只是技术的胜利。把"对话"作为交互方式，比任何 API 文档都直观一万倍。

GPT-4 的发布，则把讨论层次从"AI 能做什么有趣的事"提升到"AI 会改变哪些行业"。这不再是技术圈的自嗨，而是一个社会级别的议题。

那时的我

2023 年上半年，我在赶论文、准备保研，对 ChatGPT 的态度经历了三个阶段：

好奇（11-12 月）：当作聊天玩具，测试它的边界
惊讶（1-3 月）：开始用它辅助写代码和解释论文，发现真的能提效
焦虑（4-6 月）：GPT-4 发布后，开始认真思考 AI 对编程行业的长期影响

当时还没有意识到，这股浪潮会在接下来几年彻底改变我的职业轨迹——从写传统代码到用 AI 编程工具，从个人尝试到推动团队落地。很多决定都和这 7 个月种下的认知有关。

但这些是后来的故事了。

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作者：Steven Chou · GitHub · X @StevenChouAI