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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。 　

Transformer大模型在自動駕駛中應用趨勢明確。Transformer基于Attention機制，憑借優秀的長序列處理能力和更高的并行計算效率，2021年由特斯拉引入自動駕駛領域。Transformer與CNN相比最大的優勢在于其泛化性更強。CNN只能對標注過的物體進行相似度的比對，通過不斷學習完成對該物體識別的任務；而Transformer可以通過注意力層的結構找到更基本的元素與元素間之間多個維度的相關信息進而找到一種更泛化的相似規律，進而提高自動駕駛的泛化能力。同時，不同于RNN存在存儲時間長度有限以及順序依賴的問題，Transformer模型具有更高的并行計算效率并且可以學習到長時間距離的依賴關系。目前，Transformer主要應用在自動駕駛感知模塊中從2D特征圖向BEV鳥瞰圖的視角轉換。

　　城市領航輔助駕駛落地在即，AI大模型助力實現“脫高精度地圖”。目前，主機廠正逐步從高速場景向城市場景拓展，2023年有望成為城市領航輔助駕駛的大規模落地的元年。相比于高速場景，城市場景所面臨的Cornercase大幅提升，要求自動駕駛系統具備更強的泛化能力。目前已落地城市NGP主要基于高精度地圖方案，高精地圖能夠提供超視距、厘米級相對定位及導航信息，在數據和算法尚未成熟之前，對于主機廠實現高級別自動駕駛具有重要意義。但高精度地圖應用過程中無法做到實施更新、法規風險高、高成本的三大問題難以解決。BEV感知算法通過將不同視角的攝像頭采集到的圖片統一轉換到上帝視角，相當于車輛實施生成活地圖，補足了自動駕駛后續決策所需要的道路拓撲信息，因而可以實現去高精度地圖化。目前，小鵬、華為等頭部自動駕駛廠商均明確提出“脫圖時間表”，自動駕駛算法“重感知，輕地圖”趨勢明確。 　 　　大數據和大算力是大模型應用的重要前置條件。Transformer大模型量變引起質變需要1億公里的里程數據。并且，傳感器采集得到的rawdata需進行標注后才可用于算法模型訓練，自動標注工具可大幅提升數據處理速度。2018年至今，特斯拉數據標注從2D人工標注逐步發展至4D空間自動標注；國內廠商中小鵬、毫末智行等亦相繼推出自動標注工具大幅提升標注效率。除真實數據外，仿真場景是彌補訓練大模型數據不足問題的重要解決方式。生成式AI有望推動仿真場景大幅提升泛化能力，幫助主機廠提升仿真場景數據的應用比例，從而提高自動駕駛模型的迭代速度、縮短開發周期。大算力是Transformer模型訓練的另一重要條件，超算中心成為自動駕駛廠商重要的基礎設施。特斯拉AI計算中心Dojo總計使用了1.4萬個英偉達的GPU來訓練AI模型，網絡訓練速度提升30%，國內廠商中小鵬與阿里聯合出資打造自動駕駛AI智算中心“扶搖”，將自動駕駛算法的模型訓練時間提速170倍。 　

大模型提升機器理解能力，優化人機交互方式。AI大模型是實現通用人工智能（AGI）的重要方向，包含自然語言處理(NLP)、計算機視覺（CV），多模態大模型等。ChatGPT推出兩個月MAU突破1億，是自然語言處理領域突破性的創新，大力出奇跡后出現涌現能力,更理解人類語言。大模型“預訓練+精調”即可對下游應用賦能。我們認為大模型優化人類與機器交互方式，是效率的革命。大模型是“大數據+大算力+強算法”結合的產物，對比國內外大模型，算力儲備上國內并無短板;算法上OpenAI有先發優勢;前期數據的豐富度和量對大模型的訓練至關重要。

　　百度文心大模型：包含NLP、CV等在內的系列大模型。文心大模型包含NLP大模型、CV大模型、跨模態大模型、生物計算大模型、行業大模型等。與Bing類似，文心一言有望優化C端用戶搜索、創作體驗；ToB方面，百度已開放大模型API接口，在文案、AI作畫、開放域對話方面賦能企業。對于具體行業，百度推出文心行業大模型，以“行業知識增強”為核心特色。 　 　　阿里巴巴通義大模型：由通義-M6模型融合語言模型和視覺模型組成，率先應用在硬件終端天貓精靈和軟件通義千問。通義大模型包括統一底座“M6-OFA”，三大通用模型“通義-M6”“通義-AliceMind”“通義-視覺大模型”，以及行業層面的不同垂直領域專業模型。在應用上，天貓精靈基于通義大模型推出擬聲助手“鳥鳥分鳥”；對話式通義千問已經開始內測。 　 　　騰訊混元大模型：采用熱啟動降低訓練成本，文字視頻等多領域表現優異，已在廣告游戲等多場景落地。目前騰訊混元大模型已在騰訊廣告、內容創作、游戲、對話式智能助手等方面實現落地，大幅提升工作效率并降低成本。 　 　　華為盤古大模型：基于ModelArts研發設計的系列模型，在物流、藥物研發、氣象預測等多領域已實現落地。目前盤古CV大模型已覆蓋了物流倉庫監控等領域；NLP大模型覆蓋了智能文檔檢索、智能ERP和小語種大模型；科學計算大模型則應用于氣象預報、海浪預測等方面。 　 　　字節跳動AI探索基礎扎實，在語言大模型和圖像大模型初步布局。字節跳動AIGC大模型將從語言和圖像兩種模態發力，預期在今年年中推出大模型。字節跳動在算力、算法、數據方面并無短板。目前模型可用于圖文、視頻內容生成等，飛書將推出智能AI助手“MyAI”。 　

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。

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。

國產“ChatGPT”揚帆啟航。OpenAI的商業模式為API接口收費。我們認為此種商業模式具有“卡脖子”的風險，因此我國需要發展自主可控的“ChatGPT”。國產生態正在逐步繁榮，百度打響國產ChatGPT領域“第一槍”，其在算法、算力、數據、生態、平臺五方面皆有儲備；ChatGPT的競爭本質即大模型儲備競賽，大模型是人工智能發展的必然趨勢，也是輔助式人工智能向通用性人工智能轉變的堅實底座。大模型分為NLP(自然語言處理)、CV(計算機視覺)、多模態和科學計算四類。此外，中美科技巨頭已經開啟大模型儲備“軍備賽”。

　　百度文心一言，開啟國產ChatGPT新征程。百度是少有大模型語言訓練能力的公司，模型儲備方面，百度實現了全生態布局。1、NLP(自然語言處理)，已經具備智能創作、摘要生成、問答、語義檢索、情感分析、信息抽取等能力，且可以讓機器人像人一樣具有邏輯且自由對話；2、CV(計算機視覺)，可用于應用于圖像分類、目標檢測、語義分割等場景，此外還可以應用于文檔、卡證、票據等圖像文字識別和結構化理解；3、跨境大模型，可實現AI作畫、場景融合視覺常識推理、跨模態圖像檢索、跨模態文本檢索等多場景；4、生物計算，應用場景為蛋白結構預測和小分子藥物研發等領域。 　 　　百度為國產ChatGPT“領軍企業”，具有算力積累和生態優勢。平臺方面:擁有自主生態的百度百舸·AI異構計算平臺，具備高效率、多密度、高易用性、多場景部署、樂高式拼接等能力。算力方面:百度自身具有建設智能算力中心的實力，技術領先且自主可控，已有典型落地案例；服務器方面擁有自研的昆侖芯云服務器；芯片方面，昆侖芯AI芯片是百度自主研發的芯片，2代芯片已量產，具備算力支撐強、高速互聯等多重優勢。生態:百度大模型賦能千行百業，已有落地應用，合作廠商分別覆蓋科技、金融、航天、影視、汽車、電子制造等諸多產業。此外，我們推測ChatGPT有望成為搜索引擎的流量入口，百度搜索引擎有望借助文心一言大模型的能力重回巔峰。此外，目前國產科技巨頭已經開啟大模型的“軍備競賽”，因此，我們判斷，未來AI+有望賦能千行百業，具有AI+能力的廠商有望呈現“百花齊放”的態勢。 　

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。

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。