ChatGPT基于的工具被称为大型语言模型（Large Language Models，LLMs），通过学习庞大的在线文本数据库中的语言统计模式来工作。基于现有的基础原理和技术，ChatGPT在未来发展进程中必然会促进提升自身的技术水平，例如提升检索结果的质量。

  技术提升的方式，一是需要将海量数据，尤其是实时的新数据增加到原有的文本数据库中，对其中不实、偏见或过时的信息进行更正，并以更新的文本数据库为基础，进行进一步的模型训练，以实现技术模型和应用工具的与时俱进。

  二则是需要针对某些特定领域，进行专业化的模型训练，以实现技术提升。与之相比，更早诞生的智能问答和检索由于基于的模型较为简单、智能化程度不高，非常容易被识别；而基于LLM的ChatGPT在技术上的进步，使得它可以有效的进行逻辑筛选，针对输入的问题提供一个大体合理的答复。但是，从本质来看它的回答仍然是不可靠的，在回答一些专业领域问题时也会产生错误的回答。因此，在一些特定的、专业化程度较高的领域，需要出示专业化的文本数据库、基于针对性的训练方法对模型和数据来进行调整。以文史哲和理工科领域的问题研究为例，其需要的方法论和逻辑思维方式是不同的；在同一个学科的不同场景下，需要的分析思路也是不同的。因此，ChatGPT未来发展需要针对特定领域进行专业化的模型训练。

  ChatGPT的逐步发展同样离不开技术的应用和商业化。其商业化方式，一是与现有的大型商业平台（如微软、谷歌等）进行合作。虽然有有关人员称要实现由LLM驱动的搜索仍需要大幅度降低其成本，但与此同时，微软计划将ChatGPT整合进他们的搜索引擎Bing并预计在3月份推出。此外，现有的大型商业平台也可能自行进行研发技术。这两者是否实现产品替代取决于两种方式的开发速度。

  无论以哪一种方式实现商业化发展，必然首先聚焦于资源、资金高度集中和技术应用性强的特定领域。例如，金融领域技术应用比较广泛、资金充沛，金融科技、金融数据治理等都在金融领域率先开展；文化娱乐领域商业化变现较为迅速，同样可能会成为技术应用首要涉及的领域；与日常工作相关的办公软件等领域，如果能基于该项技术实现部分自动化办公（如自动化公文写作、PPT制作），由于其应用广泛、用户需求量大，也有几率会成为技术应用首先发展的领域。

  ChatGPT作为一种新的技术和工具，很可能与其他新技术和工具类似，在首次进入大众视野时会得到较多的研究和关注，在国内外诞生大量相应的勇于探索商业模式的公司或上市公司做赛道布局。但在经过一段时间的激烈竞争后，实际成功并存活的公司并不多。这也是高德纳咨询公司（Gartner）提出的技术成熟度曲线所反映的状况。ChatGPT目前很可能正处于该曲线中过高期望的峰值阶段，即将到达泡沫化的底谷期。在它实现应用和实施以后，在某些具体领域和场景中的应用效果可能并不及预期。

  在这一过程中，会有很多勇于探索商业模式的公司或上市公司逐渐退出市场。从国内来看，推测最后存活和成功实现技术应用的相关平台，很可能是具有充足资金、流量基础和现有数据库的大平台，例如百度、头条等。其余一些创新型公司或小型专业化公司，可能会遇到训练集不足、没办法实现模型的有效训练等问题，最终退出市场。在这期间，相关上市公司的投资和股票在市场上买卖的金额可能快速上涨，但最终可以在一定程度上完成该项技术的国产化替代的，依然是现有的大平台。