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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。

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。 　

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。

　AIGC空間廣闊，商業化落地持續推進

　　AIGC的落地痛點在于成本高昂的通用大模型與下游垂直應用場景需求的不匹配。ChatGPT熱度持續提升，一方面推動了科技巨頭持續加大AI投入，另一方面也直接帶動下游付費意愿提升，進一步加速AIGC應用落地和商業變現，AIGC產業迎來發展良機。 　　（1）從內容形態來看，AIGC應用包括文本、音頻、圖像、視頻、代碼、多模態等內容生成形式，根據紅衫資本預測，AIGC將首先在文本和代碼領域落地應用，隨后逐漸拓展至圖像和視頻領域。 　　（2）從應用價值來看，AIGC應用價值體現在降本增效、提升內容質量、增加內容多樣性、生成個性化內容等方面。在垂直領域，目前國內已有機器寫稿、對話式AI、報告生成等AIGC應用落地，技術價值主要在于替代人工實現降本增效。隨著科技巨頭的持續投入以及技術的迭代升級，AIGC技術應用場景進一步拓寬，技術價值也有望從將本增效向額外價值轉移。 　　AI賦能價值凸顯，AI應用大有可為 　　（1）AI+搜索：搜索是互聯網的流量入口，微軟、谷歌、百度均表示將率先將AI技術應用于搜索，未來有望重塑信息生成和呈現方式，成為新的流量入口。 　　（2）AI寫作：AI寫作可大幅提升效率，在具有較強規律性的結構化寫作方面具有豐富應用場景。目前已在辦公軟件、新聞媒體等專業應用場景商業化落地。 　　（3）AI對話：AI對話主要用于替代人類完成大量重復性、規則性對話任務，在金融、互聯網、運營商等擁有大量C端用戶的行業擁有廣闊應用前景。ChatGPT在多項測試中已經超過人類，將對話AI提升至新的高度，未來應用空間廣闊。 　　（4）AI翻譯：在AI技術支持下，機器翻譯效果持續優化，但在廣義理解層面仍面臨挑戰。相比專業搜索工具，ChatGPT具有更強的理解能力，在部分場景的翻譯表現優于谷歌翻譯和DeepL，表現驚艷。 　　（5）AI作畫：AI作畫可解決視覺內容創作門檻高、耗時長的痛點，對于內容創作的價值凸顯。根據6pen預測，未來五年10%-30%的圖片內容將由AI參與生成，預計2027年市場規模有望超過600億，空間廣闊。 　　（6）AI視頻：AI已經可以輔助完成視頻生成、替換、剪輯等多項任務，已在短視頻、AI修復等領域廣發應用，下游需求旺盛，未來應用潛力廣闊。

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。

結論：大模型的出現促進底層技術迭代，衍生出AIGC應用受到關注；大小模型路線分化加劇，傳統深度學習關注下游場景落地情況

　　回顧：AI傳統領軍全面下跌，行業多方面挑戰，宏觀經濟下行初期需求增量釋放緩慢。

　　落地場景需探索，人臉等已經紅海，工業、醫療等尚在早期，AI獨角獸IPO后股價表現較弱，與收入-薪酬匹配度仍然較低有關。

　　行業熱點在大模型：大規模預訓練+無監督，大幅提升AI效率

以GPT-3為代表的大模型，可以從大量未標記的數據中捕獲知識，極大擴展模型的泛化能力。

　　但仍存在缺陷：對邏輯理解欠缺，訓練成本過高，普通機構難以復現。

　　大模型應用：AIGC圖像生成、GPTChat、自動駕駛等成為熱點

隨著模型改進和像素提升，DALL-E2、Stable Diffusion等圖像生產AIGC應用爆發；

InstructGPT在GPTChat工具中應用效果提升，做到與人類進行談話般的交互。

　　重點行業AI落地場景逐一分析：智能制造、智慧倉儲物流、智慧金融、智慧醫療、智能家居等。成熟的AI應用場景正在涌現，領軍AI公司已有大量標桿案例

ChatGPT：AIGC現象級應用，商業化落地打開成長空間

　　ChatGPT上線后熱度持續提升，已超過TikTok成為活躍用戶增長最快的產品。英偉達CEO黃仁勛表示“ChatGPT相當于AI界的iPhone問世”。目前ChatGPT已開啟商業化探索，面向B端開放接口對外輸出服務（如與微軟Bing的結合）；面向C端推出收費的Plus版本，月度費用為20美元/月。根據OpenAI預測，2023年將實現2億美元收入，2024年將超過10億美元，未來成長空間廣闊。

　　大模型+大數據+高算力，ChatGPT不斷突破

　　（1）預訓練大模型：GPT大模型是ChatGPT的基礎，目前已經過多個版本迭代，GPT-3版本參數量達1750億，訓練效果持續優化。（2）數據：數據是預訓練大模型的原材料。GPT-3數據主要來自CommonCrawl、新聞、帖子、書籍及各種網頁，原始數據規模達45TB，訓練效果大幅提升。（3）算力：微軟AzureAI是OpenAI獨家云計算供應商，所用超算擁有285,000個CPU內核、約10,000個GPU。在大模型、大數據和高算力的支撐下，ChatGPT技術持續突破，表現驚艷。

　　巨頭積極布局，產業落地加速

　　AIGC在AI技術創新（生成算法、預訓練模型、多模態技術等）、產業生態（三層生態體系雛形已現）和政策支持（北京經信局表示支持頭部企業打造對標ChatGPT的大模型）共振下，有望步入發展快車道，根據騰訊研究院發布的AIGC發展趨勢報告，預計2030年AIGC市場規模將達1100億美元，前景廣闊。

　　（1）微軟：微軟自2019年與OpenAI展開合作，并表示未來所有產品將全線整合ChatGPT。目前已推出引入ChatGPT技術的搜索引擎NewBing，經過測試后，71%的用戶對ChatGPT版Bing滿意，AI與搜索協同效果顯著。

　　（2）谷歌：2023年2月谷歌推出對標ChatGPT的對話機器人Bard。Bard基于谷歌LaMDA模型，參數量最高達1370億，LaMDA已經在多個維度接近人類水平。谷歌表示未來會將AI技術率先應用于搜索領域，或將與微軟展開正面競爭。

　　（3）百度：百度在AI領域深耕數十年，在芯片、深度學習框架、大模型以及應用已形成全棧布局，已有文心一格（AI作畫）、文心百中（產業搜索）產品落地。2023年2月，百度推出聊天機器人“文心一言”，目前生態合作伙伴近300家，未來可期。

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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。

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。