要开发一个 GPT（Generative Pre-trained Transformer）人工智能系统的公司，需要具备以下条件：

首先，AI 研发团队：拥有具备深度学习、自然语言处理（NLP）、机器学习等相关领域知识和经验的专业团队。这个团队应该包括研究科学家、工程师和数据科学家等角色，能够设计和实现高质量的人工智能模型。

其次，数据集：大规模的高质量数据集是训练 GPT 系统的关键。公司需要拥有数据收集和处理的能力，或者与数据提供商合作，以获取适用于训练 GPT 模型的数据集。这些数据集应该包含丰富、多样的语言和语境。

第三，计算资源：训练和部署 GPT 模型需要大量的计算资源，包括强大的计算机服务器、高性能的图形处理器（GPU）和分布式计算集群。公司需要具备足够的计算能力来处理大规模的训练任务。

第四，算法和模型优化：GPT 模型是复杂的神经网络模型，需要进行算法和模型的优化，以提高性能、效率和准确性。公司需要具备优化模型的技能和经验，以确保模型在不同场景下能够提供最佳表现。

第五，工程能力：公司需要具备开发和部署人工智能系统的工程能力，包括软件开发、系统架构设计、性能优化和模型集成等。这样可以确保 GPT 系统的可靠性、稳定性和可扩展性。

第六，法律和伦理意识：GPT 系统涉及处理用户数据和生成内容，公司需要遵守相关的法律法规，并考虑伦理和隐私问题。公司需要具备相关的法律知识和隐私保护措施，以确保合规性和用户数据的安全性。

最后，持续研究和改进：GPT 技术在不断发展和演进，公司需要跟踪最新的研究进展和技术趋势，并不断改进和优化自己的系统。持续的研究和改进能够保持竞争力并满足不断变化的市场需求。

总之，开发一个 GPT 人工智能系统的公司需要综合考虑人才、数据、计算资源、算法优化、工程能力、法律伦理和持续改进等方面的条件。这些条件的充分准备和综合运用，将有助于公司开发出高质量的人工智能系统并取得商业成功。