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事件:美國AI公司OpenAI推出基于大語言模型的對話模型ChatGPT,可提供高質量的回答,并能實現創作、編程等復雜功能,備受市場關注。不到兩個月的時間,ChatGPT全球日活用戶已突破千萬。

  ChatGPT是突破式的創新技術ChatGPT是OpenAI公司推出的全新聊天機器人模型。通過引入人類反饋的強化學習,大幅提升了AI在人機對話時的準確度和可控性,具有強大的語言理解能力和語言表達能力。GPT模型仍在持續迭代,更先進大語言模型GPT-4有望在2023年推出,有望進一步推動AIGC產業發展。     ChatGPT應用及商業化落地加速科技公司紛紛涌入AIGC賽道,優秀的AIGC大模型層出不窮,我們認為基于AI文本生成的模型ChatGPT有望率先應用落地。AIGC賽道相關公司受到資本青睞,AIGC頭部初創公司OpenAI最新估值約為290億美元。作為AIGC領域領先的模型ChatGPT在對話機器人、智能創作等領域應用廣泛,亞馬遜、微軟、Jasper等公司已經開啟商業化之路,商業化前景廣闊。  

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ChatGPT(全名:Chat Generative Pre-trained Transformer),美國OpenAI 研發的聊天機器人程序 [1] ,于2022年11月30日發布 。ChatGPT是人工智能技術驅動的自然語言處理工具,它能夠通過學習和理解人類的語言來進行對話,還能根據聊天的上下文進行互動,真正像人類一樣來聊天交流,甚至能完成撰寫郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼,寫論文任務。 [1] //openai.com/blog/chatgpt/

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%。

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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。

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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。  

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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。

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數據、算法、算力共振推動AIGC發展,模型開源及商業化帶來的產品化浪潮及通用人工智能領域的初探推動AIGC破圈。AIGC傳媒相關應用有望超千億。   復盤AIGC算法迭代:競爭中發展,模型開源及商業化推動應用破圈。2017年推出的Transformer架構的并行訓練優勢奠定了大模型訓練的基礎,以GPT為代表的預訓練模型,通過使用無標注數據預訓練及微調,緩解了標注數據不足的問題,并不斷提升參數量級及模型通用性,ChatGPT在此基礎上加入了利用人類反饋強化學習的訓練方法。擴散模型取代GAN成為圖像生成領域的主流模型,CLIP模型推動跨模態生成技術的發展。GPT3的商業化及CLIP及Stable Diffusion模型的開源推動文本生成、文生圖產品化的浪潮。谷歌、Meta持續探索文字生成視頻領域模型。   國內傳媒領域應用有望超千億。Gartner預測至2023年將有20%的內容被生成式AI所創建;至2025年生成式AI產生的數據將占所有數據的10%(目前不到1%)。紅杉預測生成式ai將產生數萬億美元經濟價值。2025年,國內生成式ai應用規模有望突破2000億,我們預測國內傳媒領域應用空間超1000億。   AIGC應用于文本、音頻、跨模態、策略生成,在設計、內容創作、廣告營銷、游戲、企業服務等領域開啟商業化,有望開啟新一輪內容生產力革命。   文本生成:應用于輔助寫作、營銷、社交、瀏覽器、企業級服務、心理咨詢等領域。代表公司Jasper.ai,通過SaaS訂閱收費模式,獲得B端客戶認可,率先實現規模化收入;OpenAI旗下ChatGPT由于其通用性被集成至瀏覽器、辦公自動化軟件、企業級服務產品中,作為增值服務項目。   音頻生成:應用于智能客服、有聲讀物制作、配音、導航、虛擬歌手、作曲等領域。代表公司喜馬拉雅、倒映有聲、標貝科技、StarXMusicXLab等。   跨模態生成:包括文生圖、文生視頻,圖片視頻生成文字等應用。AI繪畫代表產品Midjourney、DALL-E2、Dreamstudio、文心一格,主要按生成次數收費。   策略生成:應用于游戲、自動駕駛、機器人控制、智能交互數字人等領域。游戲領域代表性公司騰訊AILab、網易伏羲、啟元世界、rct.ai、超參數等。

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ChatGPT帶火AIGC,OpenAI引領技術和生態。2022年11月,由OpenAI開發的聊天機器人ChatGPT推出并席卷了整個行業,其引入人類反饋的強化學習和監督學習訓練方法,具備優秀的聊天對話、文案創作、代碼編寫等功能,且得到了微軟的傾力支持,成為史上用戶增長最快的消費應用。聚焦國內,百度在大模型領域積累深厚,總體水平處于行業前端,其創新性引入大規模知識圖譜,模型性能得到大幅提升,公司近期宣布其“文心一言”產品將于2023年3月完成內測并面向公眾開放,下游關注度極高,目前已經得到新聞傳媒、互聯網、金融等多個行業客戶的廣泛支持。

  變革:AIGC與人更為神似,模型和數據是主要助力。AIGC實現了從分析內容到創造生成新內容的跨越,而模型、數據集、算力、應用是催生AI技術新范式的重要因素。在模型方面,Transformer預訓練大模型為生成式AI帶來了里程碑式飛躍,其中OPENAI發布的GPT系列大模型掀起AIGC熱潮,尤其是ChatGPT火爆出圈。在數據集方面,數據量、多樣性、數據質量是訓練數據集的關鍵要素。   市場:大模型需要大算力,推動AI服務器市場增長。大模型的實現需要十分強大的算力來支持訓練過程和推理過程,根據OPENAI數據,訓練GPT-3175B的模型,需要的算力高達3640PF-days。ChatGPT的訓練成本和推理成本高昂。我們認為,隨著模型的迭代和AI芯片廠商產品的迭代,ChatGPT的訓練成本和推理成本未來必將呈現下降趨勢。但一次訓練百萬美元量級的訓練成本和每天百萬美元量級的推理成本,隨著全球和中國人工智能廠商布局大模型,大模型將為全球和中國AI芯片和AI服務器市場的增長提供強勁動力。根據我們的估算,大模型將為全球和中國AI服務器市場帶來約910.44億美元和345.50億美元的市場空間。市場空間巨大,相關芯片和服務器廠商將深度受益此次ChatGPT浪潮。   應用:行業將逐步回歸理性,能否突破需要看B端。未來2-3年是行業應用落地的關鍵時段,AIGC在經歷了近期的炒作熱潮結束之后,預計將經歷一段下沉期,市場趨向理性。期間,AIGC需要加快教育和融入市場,培育產品和應用。其中,B端是AIGC含金量最大的市場,AIGC需將技術轉化成工具和解決方案,為企業和行業賦能。其中,文本、圖像生成以及類聊天機器人等產品在B端都有較大應用潛力,游戲、金融和快消等市場有望率先取得進展。

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**刷爆的ChatGPT什么算法這么強!臺大李宏毅老師國語講解《ChatGPT (可能)是怎么煉成的 》! **

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 AIGC多模態跨模態應用逐漸成熟,市場空間廣闊。   廣義的AIGC指具備生成創造能力的AI技術,即生成式AI。可以基于訓練數據和生成算法模型,自主生成創造新的文本、圖像、音樂、視頻等內容。2022年被稱為AIGC元年,未來兼具大模型和多模態模型的AIGC模型有望成為新的技術平臺。據《中國AI數字商業產業展望2021-2025》報告,預測AI數字商業內容的市場規模將從2020年的40億元,增加到2025年的495億元。   ChatGPT產品歷經多代技術演進,產品與商業模式逐漸成熟。   ChatGPT是文本生成式AI,過去的傳統AI偏向于分析能力,主要基于已有內容;現在文本生成式AI基于底層Transformer模型,不斷訓練數據和迭代生成算法模型,歷經GPT-1、GPT-2、GPT-3,模型不斷升級,到ChatGPT的GPT3.5模型,已可以自主生成各種形式的內容。近期收費版ChatGPTPlus版本發布,AI商業化序幕逐漸拉開。   AI商業化落地在即,行業算法側和算力側投資機會有望超預期。   根據數據顯示,ChatGPT總算力消耗約為3640PF-Days,按國內的數據中心算力測算,需要7-8個數據中心才能支持其運行。各模態AI數據訓練到應用均需要算法和算力的加持,未來要想大規模應用,算法訓練和算力部署均需先行。

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ChatGPT是OpenAI推出的聊天機器人模型,月度用戶已破億,正在逐步探索商業化途徑。ChatGPT能夠通過學習和理解人類的語言來進行對話,還能根據聊天的上下文進行互動,真正像人類一樣來聊天交流,甚至能完成撰寫郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼等任務。根據UBS統計數據顯示,ChatGPT上線2個月后月度用戶數量破1億。   OpenAI的商業模式為,會員收費、開放API以及與微軟的戰略合作。會員服務:2023年2月1日,OpenAI推出付費訂閱項目ChatGPTPlus,價格為$20/月,目前面向美國用戶。API服務:ChatGPT將在未來加入OpenAI的API,目前已在包括游戲虛擬人等泛娛樂內容產業和互聯網的多方面進行應用。1)辦公軟件:微軟計劃將包括ChatGPT等AI工具整合進旗下的所有產品中。ChatGPT已加入瀏覽器擴展程序,集成了ChatGPT-4的BING短暫上線。2)泛娛樂:AI或將不斷趨近人類思維敘事,AIGC是踏入元宇宙的重要一步,且已有公司在直播場景、游戲場景等泛娛樂中應用ChatGPT。   谷歌、百度等眾多公司推出自有AI產品,百度文心一言(ERNIEBot)預計三月份完成內測。百度擁有飛槳(深度學習開源框架)、百度AI大底座(全棧AI基礎設施)和文心大模型(AI應用場景全覆蓋)。ERNIE是百度開創性提出的基于知識增強的持續學習語義理解框架。ERNIE3.0參數量增大到了10B,訓練數據集為4TB。產品應用或可期待。  

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ChatGPT系列報告:

**刷爆的ChatGPT什么算法這么強!臺大李宏毅老師國語講解《ChatGPT (可能)是怎么煉成的 》! **

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【芯片算力】▲芯片需求=量↑x價↑,AIGC拉動芯片產業量價齊升。1)量:AIGC帶來的全新場景+原場景流量大幅提高;2)價:對高端芯片的需求將拉動芯片均價。ChatGPT的“背后英雄”:芯片,看好國內GPU、CPU、FPGA、AI芯片及光模塊產業鏈。   相關標的:海光信息、景嘉微、龍芯中科、中國長城、安路科技、復旦微電、紫光國微、寒武紀、瀾起科技、德科立、天孚通信、中際旭創。   【深度學習框架】深度學習框架是人工智能算法的底層開發工具,是人工智能時代的操作系統,當前深度學習框架發展趨勢是趨于大模型訓練,對深度學習框架的分布式訓練能力提出了要求,國產深度學習框架迎來發展機遇。   相關標的:百度、海天瑞聲、商湯科技、微軟、谷歌、Meta。   【深度學習大模型】ChatGPT是基于OpenAI公司開發的InstructGPT模型的對話系統,GPT系列模型源自2017年誕生的Transformer模型,此后大模型數量激增,參數量進入千億時代,國內百度也發布了ERNIE系列模型并有望運用于即將發布的文心一言(ERNIEBot)對話系統,未來國內廠商有望在模型算法領域持續發力。   相關標的:百度、科大訊飛、商湯科技、谷歌、微軟。   【應用】ChatGPT火爆全球的背后,可以窺見伴隨人工智能技術的發展,數字內容的生產方式向著更加高效邁進。ChatGPT及AIGC未來有望在包括游戲、廣告營銷、影視、媒體、互聯網、娛樂等各領域應用,優化內容生產的效率與創意,加速數實融合與產業升級。   相關標的:百度、騰訊、阿里巴巴、網易、昆侖萬維、閱文集團、捷成股份、視覺中國、風語筑、中文在線、三七互娛、吉比特、天娛數科。   【通信】AIGC類產品未來有望成為5G時代新的流量入口,率先受益的有望是AIGC帶來的底層基礎算力爆發式增長。   相關標的:包括算力調度(運營商)、算力供給(運營商、奧飛數據、數據港)、算力設備(浪潮信息、聯想集團、紫光股份、中興通訊、銳捷網絡、天孚通信、光庫科技、中際旭創、新易盛)、算力散熱(英維克、高瀾股份)。

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ChatGPT引領AI技術新一輪熱潮,預示著NLP技術有望迅速進入平民化應用時代。2022年11月30日,OpenAI公司上線了聊天機器人模型ChatGPT,迅速引發了全球的熱潮。ChatGPT是一種預訓練的語言大模型,采用大量的參數和大量的數據進行訓練,基于人類反饋的強化學習算法,將NLP技術和機器學習結合,極大地提升了模型算法的效率和能力。隨著ChatGPT的熱度不斷攀升,多家科技公司都開始布局ChatGPT相關技術領域,NLP技術有望迅速進入平民化應用時代。

  ChatGPT具有良好的商業價值,未來應用空間廣闊。ChatGPT相關技術不僅對眾多的C端應用帶來革新,同時也將對B端應用產生重大影響,企業數字化轉型有望真正從數字化走向智能化,ChatGPT在企業辦公中的應用,具備很大的想象空間。我們認為,協同辦公類應用作為企業各類應用的入口,同時具備知識管理、流程引擎等功能,具備很強卡位價值,在把ChatGPT技術引入后,可以極大提升產品的功能與應用體驗。員工僅需給出想要辦理的流程,由ChatGPT進行智能化辦理,從而改變過去員工需要自行在OA、ERP及業務系統中完成信息錄入、功能查找、業務辦理的現狀,將極大地提升辦公效率和使用體驗。目前微軟已經將ChatGPT應用到了Dynamics365、Teams等產品線,未來將要應用到Bing搜索中,未來的商業價值空間十分可觀。     AIGC有望成為未來人工智能的重要方向,商業化模式仍需摸索。AIGC即人工智能內容生成,ChatGPT就是典型的文本生成式的AIGC,其目前的成功也有望帶動AIGC在圖像、音樂、視頻等其他領域落地。Gartner曾多次將生成式AI列為未來的重要技術趨勢,是當下最引人注目的人工智能技術之一。據Gartner預計,到2025年,生成式人工智能將占所有生成數據的10%,而目前這一比例還不到1%。隨著ChatGPT開啟付費訂閱試點,AIGC的商業化進程正式拉開帷幕。據量子位報告統計,到2030年,AIGC的市場規模將超過萬億人民幣,但由于AIGC目前產業化程度有限,大量業務場景尚未成功變現,商業模式也還處于探索階段。我們認為,在當下時點,AIGC基于其出色的降本增效能力,在企業級市場的應用前景較為明朗和穩定,在C端消費市場的商業模式仍需進一步摸索。  

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