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百强房企1月拿地额同比下降近三成，集中供地正在“淡出”？******

　　2023年1月土地供应、成交量均继续走低，房企拿地节奏明显变缓。从数据来看，百强房企1月拿地总额同比下降29.4%。究其原因，不乏受重点城市集中土拍减少及春节假期错峰的影响。

　　回顾2022年22城集中供地来看，计划完成率不足六成。对于2023年土地市场走势，业内人士预计并不乐观。其中，市场热度仍将持续分化，安全应成为今年房企选择城市的重要标准。值得关注的是，各地与“集中供地”也渐行渐远。比如，长沙取消集中推介土地，调整为常态化持续更新，南昌提出退出集中供地，而天津2023年首批供地仅推出1宗地块。

　　房企拿地节奏放缓

　　受重点城市仅一城土拍及春节假期错峰的影响，今年1月，土地供应量呈季节性回落，而房企的拿地节奏也明显变缓。

　　从中指研究院发布的《2023年1月全国房地产企业拿地TOP100排行榜》来看，今年1月，TOP100房企拿地总额591亿元，同比下降29.4%。与以往一样，拿地企业主要以地方城投及本土民企为主。具体来看，绿城中国以累计新增货值83亿元占据榜单第一；广州润川房地产开发、中关村发展紧随其后，累计新增货值规模分别为75亿元和66亿元。

　　另据克而瑞统计数据显示，今年1月，重点城市集中供地近乎“中断”，仅宁波一城进行集中土拍，因此，优质地块供应量相对较少，难以吸引品牌房企投资。为此，2023年销售百强房企(全口径)在1月投资基本暂缓，仅绿城、华润置地、建发房产等在纳储。从拿地金额TOP100房企来看，城投企业上榜数量近50家，拿地金额更是占到百强房企拿地金额的50%。此外，拿地金额中有31%来自规模相对较小的本土民企。

　　从今年1月各城市群拿地金额来看，长三角地区仍然领跑全国。据中指研究院统计数据显示，今年1月，长三角TOP10企业拿地金额124亿元，居四大城市群之首。其中，溧阳城发集团拿地金额18亿元，位居长三角企业拿地金额榜首；粤港澳大湾区TOP10企业拿地金额82亿元，位列第二；中西部TOP10企业拿地金额77亿元，位列第三。

　　值得关注的是，在全国住宅用地成交总价TOP10方面，今年1月入榜地块中多数位于长三角地区。入榜地块中，宁波共入榜3宗地块，总成交金额为49亿元。其中宁波市东部新城核心区东片区D1-4-4#/5#/6#地块以总价25亿元位居榜首；佛山入榜2宗地块，总成交价为39亿元；西安入榜2宗地块，总成交价为24亿元，台州、芜湖、温州各入榜1宗地块，成交价分别为13亿元、12亿元和10亿元。

　　多地今年首批集中供地明显“缩量”

　　从目前来看，天津、杭州、苏州、郑州已发布2023年第一批集中供应地块的公告，与2022年第一批集中供地相比有着明显“缩量”趋势。其中，杭州供应13宗地块，苏州供应11宗地块，相比2022年第一批集中供地明显减少。不过，这些地块位置较优，核心板块占比高，推出楼面均价同比分别上浮约30%、35% 。而天津仅供应1宗地块，相较于2022年第一批集中供地同样是明显“缩量”。相比之下， 郑州供应11宗地块，供应量与2022年第一批集中供地对比变化不大 。

　　中指研究院土地市场研究负责人张凯在“中指市场形势及企业研究成果分享会”上介绍，从2022年22城集中供地来看，计划完成率不足六成。仅合肥、无锡、上海、厦门4城完成全年供地计划 。长三角地区平均完成率92%，长春、重庆完成率仅16% 。

　　张凯进一步分析称，目前对于“集中供地”的要求进一步淡化。从各地的表现来看，与“集中组织出让活动”也渐行渐远。比如，长沙取消集中推介土地，调整为常态化持续更新，南昌提出退出集中供地，而天津2023年首个地块则是单独供应。

　　业内：预期多次分散供地

　　2023年土地市场以冷清开启，业内人士对于全年的预计仍不乐观。

　　张凯认为，地方政府应该意识到正在与其他城市竞争房企的投资额度。在土地规则上，各地采取多次分散供地，优化供地条件，降低参拍门槛。而非核心城市的地价会出现下调。虽然房地产市场预期边际改善，但土地市场热度难有根本性恢复，地方国资企业仍将托底，2023年土地成交规模进一步小幅回落。

　　“土地市场结构分化更加明显，其中，核心城市需求端政策仍有大量放松空间，其经济发展水平高、公共基础设施完备，对流动人口的吸引力强。而三四线城市政策放开空间有限、人口流出、库存高企，因此应谨慎进入。安全应成为2023年房企选择城市的重要标准。”张凯如是说。

　　此外，克而瑞分析人士表示，今年1月，重点城市仅宁波一城进行了集中土拍，三四线城市供地节奏也明显变缓，全国土地市场成交规模降至历史低位。虽然2022年出台了较多行业利好政策，其中不乏力度较大的“三支箭”等有利房企融资的组合政策等，但从效果来看，目前尚不明显，在市场筑底尚未结束、房企资金压力尚未缓解之下，预计2023年土地市场热度仍将延续低位，市场热度仍将持续分化，房企关注焦点依旧是核心一二线城市的优质板块。

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）