ChatGPT展现优秀能力，大模型蕴含潜力
　　OpenAI发布对话式人工智能语言模型ChatGPT，在文本生成、代码生成与修改、多轮对话等领域，已经展现了大幅超越过去AI问答系统的能力。未来，对话式AI随着性能的进一步提升，在搜索、结合其他AIGC工具生成元宇宙内容等场景都有很大应用空间。ChatGPT显示出预训练大模型正在取得技术突破。多模态、跨模态的大模型与微调、模型压缩方法结合，使大模型更适应下游任务，未来将有更多新的应用场景涌现。在大模型方面，百度的文心Ernie，华为盘古以及商汤视觉模型在中国企业中处于领先地位。
　　GPU方面，燧原、壁仞、天数智芯等正在快速缩小和世界领先企业差距。
　　ChatGPT在文本生成、代码生成等领域，展现远超GPT-3的优秀能力OpenAI于美国当地时间11月30日发布ChatGPT，在短短几天内用户突破100万人。ChatGPT能够：1）根据数个关键词或问题生成几百字的应用文书、趣味性文章、科普回答；2）与用户进行连贯的多轮问答；3）根据用户要求，自动生成代码，根据用户后续要求修改代码。虽然生成内容的质量还存在一定波动，并且推理能力较弱，但我们认为, ChatGPT已经展现了大幅超越过去AI问答系统（例如同属OpenAI，基于GPT-3的问答系统）的能力，未来随着性能的进一步提升，对话式AI在搜索、结合其他AIGC工具生成元宇宙内容等领域有很大的应用空间。
　　ChatGPT的成功，显示预训练大模型的广阔应用前景
　　2016年AlphaGo在围棋比赛中击败李世石以来，深度学习等AI技术快速发展。深度学习中的预训练大模型是重要方向。以文本模型为例，2018年的GPT模型参数量1.1亿，2019年的GPT-2参数量15亿，2020年的GPT-3参数量攀升至1750亿，引领大模型进入千亿参数时代。大模型逐渐成为全球科技巨头竞争的焦点。同时，大模型从早期的纯文本模型，发展到横跨图、文、音、代码等的多模态、跨模态模型。今年以来，图像模型DALL-E2，Stable Diffusion在AI绘画领域取得成功。未来，大模型在各行业的应用落地还有望引发应用创新浪潮迭起。
　　大模型研发逐渐成为资本和数据密集的业态，是中美科技巨头竞争的焦点
　　据Alchemy API、Lambda Labs估计，不计前期训练成本，GPT-3最终训练成本约460-1200万美元。Eleuther AI（致力于开源大模型的组织）在22年推出的200亿参数GPT-NeoX-20B中使用96块A100芯片训练了三个月，据The Next Platfrom估计，最终一次训练成本大约53-66万美元。大模型研发逐渐成为资本和数据密集的业态。美国目前主要大模型包括OpenAI的GPT-3、英伟达与微软的Megatron Turing-NLG、Meta的OPT等。中国主要大模型包括百度文心Ernie、华为盘古、商汤视觉模型等。今年8月以来，美国限制对华出口A100等高端GPU，或影响中国大模型发展速度。
　　风险提示：AI及技术落地不及预期；本研报中涉及到未上市公司或未覆盖个股内容，均系对其客观公开信息的整理，并不代表本研究团队对该公司、该股票的推荐或覆盖