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
1、國內外大廠發力布局,AI應用生態加速構建,行業應用前景有望打開: (1)硬件端,以NVIDA為代表的國內外廠商布局AI芯片等硬件,有望降低行業內公司AI部署的成本和門檻,為AI商業化應用創造條件; (2)軟件端,國內外大廠相繼發布AI大模型,并展現出出色的實際任務解決能力,應用空間廣闊; (3)商業模式層面,ChatGPT插件大幅提升AI大模型的實用性和準確性,未來“AI大模型+應用插件”有望成為主流模式; 2、AI+行業應用有望加速融合,關注各賽道內具備布局優勢的廠商: (1)隨著AI商用空間的逐步打開,AI結合各行業應用的進程有望加速,建議關注AI與辦公、教育、工業、醫療、安全、遙感、建筑、法律和金融行業的深度融合; (2)對標Microsoft365Copilot,我們認為AI結合工具有望在實際業務場景中大幅提升用戶效率,實現降本增效,重點推薦廣聯達; (3)我們認為AI大模型在文本生成領域技術已經成熟,在具備一定格式的文本生成中可輔助使用者完成任務,推薦AI+法律標的,通達海;
AI大模型持續演進,GPT-4理解能力大幅提升。2022年11月30日,OpenAI發布ChatGPT,5天后即達到100萬用戶,是歷史上用戶增長最快的應用程序。2023年3月15日,OpenAI發布GPT-4,GPT4相比ChatGPT基于的GPT-3.5模型,其在多模態、理解能力、角色認知、長文本支持方面有了明顯進展。我們認為,無論從應用上的用戶增長,還是在模型上的能力提升方面,均具備極大優勢。 AI大模型加速應用升級,AIGC有望對多個行業帶來顛覆式創新。2023年2月8日,微軟正式將ChatGPT引入Bing,3月17日微軟宣布其正在將基于GPT-4的AI技術植入Office辦公軟件中,標志著以GPT-3.5和GPT-4為代表的大模型開啟了辦公和搜索新方式,我們認為,未來AI大模型的發展和推廣將率先帶來游戲、代碼編碼、生命科學3個行業的變革。此外,多模態將賦能生成式AI,在文本、音頻、圖像和視頻等場景實現商業化落地,軟件端和硬件端有望迎來新機遇,其中,我們將重點關注大模型對工具類軟件和多場景的賦能,在工具側有望帶來以CAD、EDA、ERP為主的工具類軟件的估值重構。 GPT-4引發海量算力需求,把握算力產業鏈機會。根據測算,我們認為,在中性假設下,ChatGPT一年產生的API調用費用約為6.2億美元,與此同時,ChatGPT將在訓練和推理層面對GPU產生巨大需求。根據OpenAI公開信息,GPT-3.5模型的API價格為0.002美元/千token,而GPT-4在請求方面的API價格為0.06美元/千token,回復方面為0.12美元/千token,以0.06美元/千token計算,GPT-4的API調用成本是GPT-3.5的30倍以上,算力相關需求有望翻倍增長。
ChatGPT系列報告地址://www.zhuanzhi.ai/topic/tpcac5a15a1c8b5293bfc970b97839eaf7
01ChatGPT是全要素生產率提升的核心 ChatGPT將顯著提升我國全要素生產率 全要素生產率(Total Productivity Factor,TFP)由技術創新、技術效率、規模效率和配置效率等因素決定,未來隨著我國進入高質量發展階段,TFP的改善可有效對沖人口老齡化帶來的壓力,TFP決定了我國潛在增長中樞。 ChatGPT在很多傳統領域會產生勞動力替代,但也會產生很多新的就業機會。2004年之后,中國從劉易斯的二元經濟發展階段進入到新發展階段,農村人口從過剩變為短缺,勞動年齡人口占總人口的比重開始下降。 ChatGPT可與人類開展連續對話,ChatGPT可勝任報告起草、詩歌創作、代碼撰寫等復雜任務。通過“學習”和“理解”人類語言,標志著人工智能技術應用將進入快車道。通過對超過1萬億個人類詞匯和1700億個模型參數進行高效迭代訓練,ChatGPT具備強大的自我學習、推理和歸納總結能力。 02ChatGPT是人工智能科技革命的縮影 ChatGPT是人工智能科技革命的縮影 ChatGPT是人工智能科技革命的縮影。實際上,2010年前后,以人工智能、云計算、大數據、物聯網等組成元素的新一輪科技革命開始孵化、孕育和成長,如智能汽車、新能源汽車已經開始逐步替代傳統汽車,廣泛地應用生產生活。 ChatGPT可以理解為一個高情商、理性且學識淵博的聊天機器人,歸納學習能力強,但在專業領域尚不具備預測能力,如宏觀經濟預測、大類資產價格走勢等。不過,在可預見的未來,ChatGPT將在養老、教育、醫療、內容創作等領域實現廣泛的應用。
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。
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。
**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 》! **
** **
** **
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。
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。