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谷歌I/O上發布一系列生成式AI新進展，科技大廠競爭激烈。5月10日，谷歌I/O開發者大會上發布了包括：新一代語言模型PaLM2、升級AI聊天機器人Bard、生成式AI實驗版搜索引擎、DuetAIforWorkspace等。 　　AI藝人迅速出圈，多模態應用充分釋放AI潛力，進一步推動商業化落地。1）AI歌手：截至5月14日，“AI孫燕姿”翻唱的《發如雪》已有超過150萬點擊量。2）AI網紅CarynMarjorie通過出售AI版本的Caryn，在過去一周的beta階段創收7.16萬美元，99%的用戶是男性。 　 　　從應用端看，昆侖萬維，湯姆貓，中文在線，萬興科技，美圖公司等同時兼具跨模態屬性和海外業務的公司有望率先實現應用場景落地。 　 　　昆侖萬維：2023年02月公司宣布將與奇點智源合作，在今年內發布中國版類ChatGPT代碼開源。旗下Opera瀏覽器計劃接入ChatGPT，截至2022H1，Opera全球平均MAU達3.3億，美洲市場Q2活躍用戶規模同比增長22%；2022年，OperaGX的MAU已超過2000萬。湯姆貓：湯姆貓家族IP的交互屬性與ChatGPT有著較高的契合度。公司團隊已嘗試應用ChatGPT模型進行AI交互產品開發的初步測試，測試的模型目前通過ChatGPT海外接口接入。中文在線：海量優質數據資產為核心優勢；與瀾舟科技合力探索AIGC在內容生產方面的技術應用；AI技術已在內容創作、游戲元宇宙等領域落地。海外產品Chapters和MyEscape已在做接入ChatGPT測試，應用在故事創作生成、劇本生成及改編、用戶與AI交互聊天等方面。萬興科技：視頻創意軟件WondershareFilmora接入OpenAI，WondershareFilmora12新增功能包括AI摳圖、AI音頻拉伸和AI音頻降噪。軟件擁有超過1億用戶，覆蓋超過150個國家及地區。3月31日正式面向出海營銷領域全球首發AIGC“真人”短視頻出海營銷神器“萬興播爆”（英文名：WondershareVirbo），并宣布開啟移動端公測。美圖公司：AI繪畫功能在旗下部分產品中上線，推動產品全球業績增長。商業化探索包括，1）“AI繪畫”免費生成3張繪畫，支付2元可解鎖五張新效果；2）“百變AI頭像”，6.6元50張（5種風格×10張）；9.9元100張（10種風格×10張），12.9元200張（20種風格×10張）。 　 　　隨著技術的更新迭代，以及在應用端的持續探索，有望進一步創造新的消費和需求，有利于文娛內容和互聯網行業。重點關注：萬興科技、昆侖萬維、湯姆貓、中文在線、思美傳媒、美圖公司、百度集團-SW、商湯-W、騰訊控股、閱文集團；皖新傳媒、南方傳媒、焦點科技、風語筑、利歐股份、神州泰岳、聯絡互動、捷成股份、掌閱科技、立方數科、元隆雅圖等。 　

4月11日上午，阿里AI大模型“通義千問”于2023阿里云峰會重磅發布。阿里巴巴集團CEO張勇表示，基礎大模型的核心是能夠支撐各行各業，阿里希望能夠為客戶與合作伙伴提供面向千行百業的專屬大模型。阿里巴巴表示，所有產品未來都要接入大模型進行全面的升級，所有行業和所有服務都值得重新做一遍。

　　從M6項目到“通義千問”的發展之路。阿里AI大模型“通義千問”前身系阿里達摩院M6項目，阿里達摩院于2020年6月發布3億參數基礎模型，21年1月模型參數規模達百億，同年5月達萬億參數，同年10月達10萬億，成為全球首個10萬億參數多模態大模型，并落地應用于天貓虛擬主播等40多個細分場景。22年9月達摩院發布“通義”大模型系列，打造業界首個AI底座，且兼顧大小模型的層次化建構體系。

　　C端應用：構造全域智能生態場景。我們認為，阿里入局AI大模型競爭的核心優勢不僅在于算力算法層面的優越性與C端生活場景數據的豐富性，而且在于能夠精準把控C端用戶的生態入口。阿里大模型“通義千問”有望基于其升級版天貓精靈（智能居家入口）、淘寶（智能電商入口）、釘釘（智能辦公入口）、高德地圖（智能汽車入口）等，協同合作廠商共建阿里系生態，借助多項生態入口打造覆蓋“衣食住行工”的全域智能生態場景。目前，發布會已披露三大場景：智能居家：通義千問×智能家居（天貓精靈等），有望成為具備個性化故事生成、個性化歌單推薦、個性化菜譜生成等功能的智能生活助理。智能辦公：通義千問×釘釘，有望實現AI智能生成群聊摘要、AI輔助內容創作、AI自動總結會議紀要、AI拍照生成應用等功能。智能購物：通義千問×淘寶，有望實現對話生成智能購物助手、智能品牌推薦、智能品類推薦、智能活動策劃、文字生成圖片、以圖搜同款、個性化商品生產等功能。

　　B/G端應用：AGI落地千行百業，AIforX時代將至。阿里生態內A股產業鏈相關公司或將率先受益：恒生電子（通義千問×金融）、千方科技（通義千問×交通）、南威軟件（通義千問×政務）、新開普（通義千問×教育）、光云科技（通義千問×電商）、安恒信息（通義千問×網安）、金橋信息（通義千問×法律）、稅友股份（通義千問×稅務）、超圖軟件（通義千問×設計）、衛寧健康（通義千問×醫療）。

ChatGPT快速滲透， AI產業迎發展新機 　　ChatGPT是由OpenAI公司開發的人工智能聊天機器人程序， 于2022年11月發布， 推出不久便在全球范圍內爆火。根據World of Engineering數據顯示， ChatGPT達到1億用戶量用時僅2個月， 成為史上用戶增長速度最快的消費級應用程序。與之相比， TikTok達到1億用戶用了9個月， Instagram則花了2年半的時間。從用戶體驗來看， ChatGPT不僅能實現流暢的文字聊天， 還可以勝任翻譯、 作詩、 寫新聞、 做報表、 編代碼等相對復雜的語言工作。 　　ChatGPT爆火的背后是人工智能算法的迭代升級。ChatGPT是基于GPT-3.5微調得到的新版本模型， 能夠借助人類反饋的強化學習（RLHF） 技術來指導模型訓練， 實現模型輸出與人類預期的需求， 使對話內容更加人性化和富有邏輯性。從2008年第一代生成式預訓練模型GPT-1誕生以來， GPT系列模型幾乎按照每年一代的速度進行迭代升級， 未來隨著大語言模型（LLM） 技術的不斷突破， AI相關應用有望加速落地， AI產業或將迎來新一輪發展機遇。 　　ChatGPT激起AI浪潮，大算力芯片迎來產業機遇 　　ChatGPT是生成式人工智能技術（AIGC） 的一種， 與傳統的決策/分析式AI相比， 生成式AI并非通過簡單分析已有數據來進行分析與決策， 而是在學習歸納已有數據后進行演技創造， 基于歷史進行模仿式、 縫合式創作， 生成全新的內容。AIGC的應用非常廣泛， 包括自然語言生成、 圖像生成、 視頻生成、 音樂生成、 藝術創作等領域。 　　AIGC產業鏈主要分為上游算力硬件層、 中游數據/算法軟件層和下游行業應用層。硬件層依靠高性能AI芯片、 服務器和數據中心為AIGC模型的訓練提供算力支持， 是承載行業發展的基礎設施；數據/算法層軟件層主要負責AI數據的采集、 清洗、 標注及模型的開發與訓練， 多方廠商入局自然語言處理、 計算機視覺、 多模態模型等領域；行業應用層目前主要涉及搜索、 對話、推薦等場景， 未來有望在多個行業呈現井噴式革新。 　　多模態賦能下游行業智慧化升級 　　多模態大模型有望成為AI主流， 賦能下游行業智能升級。生成式AI主要依賴于人工智能大模型， 如Transformer、 BERT、GPT系列等。這些模型通常包含數十億至數萬億個參數， 需要龐大的數據集進行訓練， 致使AI算力的需求也呈現出指數級的增長。多模態是一種全新的交互、 生成模式， 集合了圖像、 語音、 文本等方式， 因其可以結合多種數據類型和模態的學習，將有望徹底改變我們與機器互動的方式， 快速占據人工智能主導地位。我們認為多模態大模型長期來看不僅可以從成本端降本增效， 需求端也將通過快速滲透推廣為下游行業帶來持續增長需求， 從而快速推動下游行業智慧化應用升級。 　　模型更新升級帶動下游行業不斷發展 　　從GPT-1到ChatGPT， 模型參數與訓練數據量不斷增加， 所需算力資源不斷提升： 　　GPT-1：最早的GPT模型之一， 包含了1.17億個參數， 預訓練數據量約為5GB。 　　GPT-2：參數數量達到了1.5億個， 預訓練數據量達40GB。 　　GPT-3：是目前為止最大的語言模型之一， 包含了1750億個參數， 預訓練數據量為45TB。 　　ChatGPT：基于GPT-3模型的變種之一， 參數量預計與GPT-3相近。 　　GPT-4性能提升顯著， AIGC應用市場空間廣闊 　　多模態模型是實現人工智能應用的關鍵。3月14日OpenAI發布GPT-4多模態大模型， 擁有1） 強大的識圖能力；2） 文字輸入限制提升至2.5萬字；3） 回答準確性顯著提高；4） 能夠生成歌詞、 創意文本、 實現風格變化。在各種專業和學術基準上，GPT-4已具備與人類水平相當表現。如在模擬律師考試中， 其分數在應試者前10%， 相比下GPT-3.5在倒數10%左右。多模態大模型在整體復雜度及交互性上已有較大提升， 模型升級有望加速細分垂直應用成熟， 賦能下游智慧化升級， 帶動需求快速增長。 　　AIGC下游市場滲透率低， 增長空間廣闊。根據 Gartner數據， 目前由人工智能生成的數據占所有數據的 1%以下， 預計2023年將有 20%的內容被生成式AI 所創建， 2025 年人工智能生成數據占比將達到 10%。根據前瞻產業研究院數據， 2025年中國生成式商業AI應用規模將達2070億元， CAGR（2020-2025） 為84.06%。

3月15日 OpenAI發布多模態大模型GPT-4，其不僅在語言處理能力上提高，還具備對圖像的理解和分析能力。GPT-4商業化進程加快，開放API的同時還發布了在6個不同商業場景的應用落地。隨后微軟發布了震撼的微軟365 Copilot，極大提升office的生產力和交互方式。此前，ChatGPT就已經展示了強大的能力，在文字創造、人機交互、教育、影音、零售等多場景落地應用。我們認為，多模態大模型已在多領域具有專家能力，未來將深度賦能千行百業，改變生產生活方式。  **1. 2023年3月15日，OpenAI目前最強大的多模態預訓練大模型GPT-4正式發布。**其能夠處理文本、圖像兩種模態的輸入信息，單次處理文本量是ChatGPT的8倍，GPT-4的表現大大優于目前最好的語言模型，同時在學術考試中的水平遠超GPT3.5。這意味著GPT-4不僅在學術層面上實現了模型優化與突破，同時也展現出了成為部分領域專家的能力。

**2. GPT-4商業化進程加快。**GPT-4在發布時便開放了其純文本輸入的API，這與GPT-3和GPT-3.5的滯后開放不同。同時，GPT-4這次一起推出了6個商業場景的具體應用落地，在優化人機交互體驗、提供專業服務、提升組織效能、文化傳承與保護等方面都展現了巨大的潛能，未來有望看到更多場景中的商業化拓展與落地。 **3. ChatGPT已經刮起GPT生態狂潮。**2023年3月1號，OpenAI基于GPT 3.5 Turbo模型開放了ChatGPT API。API收費模式為0.002美元/1000tokens。相較于前一代開放接口GPT 3.5，性能更強的同時，價格下降90%，加速ChatGPT相關應用生態的發展。 **4.應用百花齊放，創造新的生產方式。**微軟先后在搜索引擎Bing、企業服務平臺Dynamic 365及開發者工具平臺Power Platform等接入 ChatGPT/GPT-4能力。微軟還發布了震撼的Microsoft 365 Copilot，極大提升office的生產力和交互方式。與此同時，在越來越多的企業宣布接入ChatGPT的能力，其中不乏一些已經取得優秀商業化的應用。如Jasper、Quizlet、Shop等，在語言文字創造、人機交互、教育、繪畫、影音、零售等多場景落地應用。 5. 我們認為以GPT4/ChatGPT為代表的預訓練大模型是這一輪AI浪潮的重要革新，重點推薦關注海內外優秀應用落地情況，AI芯片產業鏈等投資機遇。

**GPT技術發展不及預期：**GPT屬于先進AI算法，若后續GPT算法更新迭代效果不及預期，則會影響GPT演進及拓展，進而會影響其商業化落地等； **算法歧視與人權道德風險：**GPT引入基于人工反饋的強化學習，在人工反饋中，不可避免的會參雜歧視問題，從而會將歧視帶入后續的人機交互中；大模型在進行預訓練過程中，使用了大量數據，其中會涉及相關隱私問題； **數據數量與數據質量不及預期：**大模型需要大量的高質量數據進行訓練，若數據數量和質量存在短板，則會影響模型效果。 **GPT接口開放不明確：**目前GPT是否能對國內開放API還不明朗，若未來無法接入，可能將導致相關應用在國內無法落地。 **算力受限：**目前大模型訓練以GPU為主，尤其是英偉達的GPU。未來若GPU產能或者中美摩擦升級，可能導致國內廠商的算力布局。

百度于2023年3月16日召開關于“文心一言”的主題發布會，“文心一言”作為國內首款正式發布的生成式語言大模型，擁有文學創作、商業文案創作、數理邏輯推算、中文理解、多模態生成等功能。文心平臺依托于百度自研的產業級深度學習平臺飛槳（PaddlePaddle）打造，致力于為用戶提供一站式AI開發服務： 　　AI大模型與行業大模型：文心平臺提供NLP、CV、跨模態、生物計算四大主流AI研究領域的多個基礎大模型，多個模型在技術層面實現突破創新，處于世界領先水平。其中，NLP領域的ERNIE3.0Zeus采用自回歸網絡和自編碼網絡，能夠兼顧自然語言理解和生成功能；CV領域的VIMER-UFO2.0使用超網絡結構，推理時僅需激活總參數量的1/30；ERNIE-ViLG2.0引入基于語言和圖像的知識增強算法，在文本圖像生成任務中的表現已經超越了OpenAI旗下的DALLE-2。文心平臺與各行業企業聯手打造行業大模型，目前已覆蓋能源、金融、航天、制造、傳媒、城市、社科、電影等8個領域。目前已有650余家知名企業宣布接入“文心一言”，涵蓋企業服務、金融IT、汽車、傳媒、教育、家電、金融等10余個行業。 　 　　一站式開發平臺與開發工具：開發平臺方面，文心面向專業知識有限的AI應用開發者提供零門檻平臺EasyDL，面向專業開發者提供全功能平臺BML。目前這兩個平臺均僅支持使用百度文心的云端算力，可采用公有云、私有化離線、軟硬一體等部署方式。開發工具方面，文心提供ERNIEKit自然語言處理開發工具及PaddleFleetX全流程開發套件。此外，現階段文心平臺還向開發者免費提供大模型API。 　 　　產品與社區：百度文心通過構建產品與社區經營，對外展示生成式模型的強大性能，以此吸引愛好者投入創作，進而構筑成熟的AIGC社區，可在實踐中探索AI商業化模式。目前除“文心一言”外，文心平臺提供產業級搜索系統“文心百中”、藝術創意輔助平臺“文心一格”，以及采用眾創模式的旸谷社區。 　 　　目前百度文心生成式語言大模型在參數規模、技術創新、應用落地方面均在國內同業中處于領先水平。3月16日起，“文心一言”首批用戶可通過邀請測試碼接入體驗，同時百度智能云將面向企業客戶開放“文心一言”API調用接口，有望進一步豐富百度AI生態，賦能更多行業伙伴。 　

　1、ChatGPT火爆的背后：算法革新+算力支持+數據共振 　　ChatGPT引起全球熱烈反響，上線僅五天用戶突破百萬，ChatGPT在文本交互和語言理解方面能力的顯著進步或為通用人工智能的實現帶來曙光。究其先進性根本，ChatGPT在以往基礎上推進算法革新優化，輔以強大算力支持，并以大規模數據共振，協同助推這一劃時代產品誕生。OpenAI以B端提供API接口流量+C端訂閱收費模式，探索ChatGPT商業化路徑。展望未來AI將橫縱向并行，結合技術深化與能力邊界拓展，進一步鋪開應用面。 　　2、數字內容生產新方式——AIGC 　　AIGC的興起推動人類叩響強人工智能之門，可應用于文本、音頻、圖片、視頻、跨模態、策略生成等，有望開啟新一輪內容生產力革命。隨著Transformer、DiffusionModel等算力模型的迭代，推動AIGC在設計、內容創作、游戲智能、機器交互等領域實現降本增效。 　　3、新時代生產力工具，AIGC賦能內容生產 　　基于AI生成內容技術，AIGC已在游戲、廣告營銷、影視、媒體、互聯網、娛樂等領域初顯成效，并展現出較大的潛力。 　　AIGC將推動游戲生產范式升級，并豐富游戲資產生成，高效輔助游戲測試，使制作成本顯著降低，全流程賦能游戲買量； 　　AIGC貫穿廣告營銷全流程，將優化案頭工作環節，提供更專業的個性化營銷方案，并充實廣告素材，實現廣告自動化生成； 　　AIGC提升影視行業全管線效率。影視劇本創作已初見成效，多AI技術將助力電影中期拍攝，后期制作將更快完成； 　　AIGC帶給媒體行業人機協作方案。新聞寫作編排效率提升，傳媒向智媒轉向開啟新篇章； 　　AIGC提供互聯網行業豐富內容，和更便捷的服務。ChatGPT賦能智慧搜索，互為供給加速發展內容平臺發展，虛擬結合激發電商沉浸式體驗； 　　AIGC為娛樂行業提供了更多樣的體驗。人際交互娛樂邁入新臺階，AIGC或成元宇宙之匙。

自ChatGPT推出以來，國內學術界和科技企業相繼宣布或將推出類似機器人對話模型，有望推動大模型發展。2月7日，百度官宣“文心一言”。2月20日，復旦大學發布了類ChatGPT模型“MOSS”，并面向大眾公開邀請內測，國產大模型有望迎來爆發式增長。 　　需求和政策兩方面，合力推動AI產業增長。國內應用層面的需求推動AI產業的加速發展。根據IDC數據預測，2021年中國人工智能軟件及應用市場規模為51億美元，預計2026年將會達到211億美元。數據、算法、算力是AI發展的驅動力，其中數據是AI發展的基石，中國數據規模增速有望排名全球第一。政策方面，“十四五”規劃中提到“瞄準人工智能”，“聚焦人工智能關鍵算法”，加快推進“基礎算法”的“突破與迭代應用”；北京、上海、廣州等城市發布相關規劃。 　　頭部企業采取“模型+工具平臺+生態”三層共建模式，有助于業務的良性循環，也更容易借助長期積累形成競爭壁壘。大模型廠商主要包括百度（文心大模型）、騰訊（HunYuan大模型）、阿里（通義大模型）、商湯、華為（盤古大模型）等企業，也有智源研究院、中科院自動化所等研究機構，同時英偉達等芯片廠商也紛紛入局。大模型增強了AI技術的通用性，助力普惠AI的實現。未來，大模型有望于場景深度融合，配合專業工具和平臺支持應用落地，開放的生態來激發創新，形成良性循環。 　　技術發展有望促進生產效率提升，并進一步創造新的消費和需求，有利于文娛內容和互聯網行業。在AIGC和ChatGPT方面，我們建議持續關注技術發展和應用情況，把握技術催化和商業化落地帶來的投資機會：1）具備AIGC和ChatGPT的技術探索和應用的公司：百度集團-SW、商湯-W、萬興科技、拓爾思等；2）具有海量內容素材且具有AIGC探索布局的，圖片/文字/音樂/視頻內容及平臺公司騰訊控股，閱文集團、美圖公司、昆侖萬維、湯姆貓、神州泰岳、視覺中國、中文在線、漢儀股份、天娛數科、風語筑等。

主要觀點： 　　ChatGPT帶來大模型時代變革，數據要素重要性提升 　　ChatGPT是由OpenAI研發的一種語言AI模型，其特點在于使用海量語料庫來生成與人類相似的反應。初代GPT模型參數1.17億，GPT2模型、GPT3模型參數分別達到15億、1750億。不斷提升的參數量級，使得ChatGPT3當前已經能夠應用在商業、研究和開發活動中。 　　當前此類參數體量龐大的模型，成為各大科技廠商研發重點。大模型的基礎為高質量大數據。ChatGPT的前身GPT-3就使用了3,000億單詞、超過40T的數據。此類大數據基礎的前提為三部分1）有效場景下的采集數據；2）大數據的存儲、清洗和標注；3）數據質量檢驗。 　　大模型發展之下，算力與網絡設施建設成為剛需 　　算力：ChatGPT類人工智能需要更充足的算力支持其處理數據，帶來更多高性能的算力芯片需求。英偉達表示，GPT-3需要512顆V100顯卡訓練7個月，或者1024顆A100芯片訓練一個月。2012年以來，AI訓練任務中的算力增長（所需算力每3.5月翻一倍）已經超越摩爾定律（晶體管數量每18月翻一倍）。 　　網絡設施：以微軟Azure為例，其AI基礎設施由互聯的英偉達AmpereA100TensorCoreGPU組成，并由QuantuminfiniBand交換機提供橫向擴展能力。服務器節點多、跨服務器通信需求巨大，網絡帶寬性能成為GPU集群系統的瓶頸，解決方式包括增加單節點通信帶寬與降低網絡收斂比，帶來光模塊、交換機等需求。 　　下游應用場景豐富，多行業落地可期 　　1）“生成式AI(generativeAI)”在互聯網及元宇宙領域市場化空間較為廣闊。基于現行的NLP算法發展程度及數據集規模。在不久的將來，生成式AI有較大可能在“智能客服”和“搜索引擎”進行增值，并有希望以“插件”的形式賦能現有的“生產力工具鏈(工程軟件/音視頻制作工具等)”。 　　2）AI在制造業的應用可分為三方面：a）智能裝備：指具有感知、分析、推理、決策、控制功能的制造裝備，典型代表有工業機器人、協作機器人、數控機床等；b）智能工廠：重點在于實現工廠的辦公、管理及生產自動化，典型的代表場景有協作機器人、智能倉儲物流系統等；c）智能服務：指個性化定制、遠程運維及預測性維護等。 　　3）人工智能在智能汽車領域的應用包括：a）智能駕駛依托AI，將從駕駛輔助發展至自動駕駛；b）智能座艙在AI支持下，從出行工具演變為出行管家。