ChatGPT引领AI技术新一轮热潮，预示着NLP技术有望迅速进入平民化应用时代。2022年11月30日，OpenAI公司上线了聊天机器人模型ChatGPT，迅速引发了全球的热潮。ChatGPT是一种预训练的语言大模型，采用大量的参数和大量的数据进行训练，基于人类反馈的强化学习算法，将NLP技术和机器学习结合，极大地提升了模型算法的效率和能力。随着ChatGPT的热度不断攀升，多家科技公司都开始布局ChatGPT相关技术领域，NLP技术有望迅速进入平民化应用时代。
　　 ChatGPT具有良好的商业价值，未来应用空间广阔。ChatGPT相关技术不仅对众多的C端应用带来革新，同时也将对B端应用产生重大影响，企业数字化转型有望真正从数字化走向智能化，ChatGPT在企业办公中的应用，具备很大的想象空间。我们认为，协同办公类应用作为企业各类应用的入口，同时具备知识管理、流程引擎等功能，具备很强卡位价值，在把ChatGPT技术引入后，可以极大提升产品的功能与应用体验。员工仅需给出想要办理的流程，由ChatGPT进行智能化办理，从而改变过去员工需要自行在OA、ERP及业务系统中完成信息录入、功能查找、业务办理的现状，将极大地提升办公效率和使用体验。目前微软已经将ChatGPT应用到了Dynamics 365、Teams等产品线，未来将要应用到Bing搜索中，未来的商业价值空间十分可观。
　　 AIGC有望成为未来人工智能的重要方向，商业化模式仍需摸索。AIGC即人工智能内容生成，ChatGPT就是典型的文本生成式的AIGC，其目前的成功也有望带动AIGC在图像、音乐、视频等其他领域落地。Gartner曾多次将生成式AI列为未来的重要技术趋势，是当下最引人注目的人工智能技术之一。据Gartner预计，到2025年，生成式人工智能将占所有生成数据的10%，而目前这一比例还不到1%。随着ChatGPT开启付费订阅试点，AIGC的商业化进程正式拉开帷幕。据量子位报告统计，到2030年，AIGC的市场规模将超过万亿人民币，但由于AIGC目前产业化程度有限，大量业务场景尚未成功变现，商业模式也还处于探索阶段。我们认为，在当下时点，AIGC基于其出色的降本增效能力，在企业级市场的应用前景较为明朗和稳定，在C端消费市场的商业模式仍需进一步摸索。
　　投资建议与投资标的
　　我们认为，未来几年是AIGC的快速发展窗口期，相关的AI模型算法、算力基础设施以及下游应用都有望迎来加速增长。
　　 AI模型和算法能力领域，建议关注科大讯飞(002230，买入)、拓尔思(300229，未评级)、云从科技-UW(688327，未评级)等公司。
　　算力基础设施领域，建议关注中科曙光(603019，买入)、海光信息(688041，买入)、浪潮信息(000977，未评级)等公司。
　　我们看好ChatGPT在企业级市场的应用和渗透前景，建议投资者关注致远互联(688369，未评级)、ST泛微(603039，未评级)、用友网络(600588，买入)、鼎捷软件(300378，未评级)、金山办公(688111，增持)、汉得信息(300170，未评级)等公司。
　　风险提示
　　AI技术发展不及预期；政策监管风险

研究报告全文：行业研究深度报告计算机行业ChatGPT引领AI新浪潮AIGC商业化启看好维持国家地区中国程行业计算机行业报告发布日期2023年02月08日核心观点ChatGPT引领AI技术新一轮热潮预示着NLP技术有望迅速进入平民化应用时代2022年11月30日OpenAI公司上线了聊天机器人模型ChatGPT迅速引发了全球的热潮ChatGPT是一种预训练的语言大模型采用大量的参数和大量的数NLP据进行训练基于人类反馈的强化学习算法将技术和机器学习结合极大地提升了模型算法的效率和能力随着ChatGPT的热度不断攀升多家科技公司都开ChatGPTNLP始布局相关技术领域技术有望迅速进入平民化应用时代ChatGPT具有良好的商业价值未来应用空间广阔ChatGPT相关技术不仅对众浦俊懿021-633258886106pujunyiorientseccomcn多的C端应用带来革新同时也将对B端应用产生重大影响企业数字化转型有望执业证书编号S0860514050004真正从数字化走向智能化ChatGPT在企业办公中的应用具备很大的想象空间陈超021-633258883144我们认为协同办公类应用作为企业各类应用的入口同时具备知识管理流程引chenchao3orientseccomcn擎等功能具备很强卡位价值在把ChatGPT技术引入后可以极大提升产品的功执业证书编号S0860521050002能与应用体验员工仅需给出想要办理的流程由ChatGPT进行智能化办理从而谢忱xiechenorientseccomcn改变过去员工需要自行在OAERP及业务系统中完成信息录入功能查找业务执业证书编号S0860522090004办理的现状将极大地提升办公效率和使用体验目前微软已经将ChatGPT应用到了Dynamics365Teams等产品线未来将要应用到Bing搜索中未来的商业价杜云飞duyunfeiorientseccomcn值空间十分可观覃俊宁qinjunningorientseccomcnAIGC有望成为未来人工智能的重要方向商业化模式仍需摸索AIGC即人工智能内容生成ChatGPT就是典型的文本生成式的AIGC其目前的成功也有望带动AIGC在图像音乐视频等其他领域落地Gartner曾多次将生成式AI列为未来开门红后未来表现仍值得期待数据要2023-02-05的重要技术趋势是当下最引人注目的人工智能技术之一据Gartner预计到素AI信创是核心方向计算机行2025年生成式人工智能将占所有生成数据的10而目前这一比例还不到1业周报随着ChatGPT开启付费订阅试点AIGC的商业化进程正式拉开帷幕据量子位报告统计到2030年AIGC的市场规模将超过万亿人民币但由于AIGC目前产业化程度有限大量业务场景尚未成功变现商业模式也还处于探索阶段我们认为在当下时点AIGC基于其出色的降本增效能力在企业级市场的应用前景较为明朗和稳定在C端消费市场的商业模式仍需进一步摸索投资建议与投资标的我们认为未来几年是AIGC的快速发展窗口期相关的AI模型算法算力基础设施以及下游应用都有望迎来加速增长AI模型和算法能力领域建议关注科大讯飞002230买入拓尔思300229未评级云从科技-UW688327未评级等公司算力基础设施领域建议关注中科曙光603019买入海光信息688041买入浪潮信息000977未评级等公司我们看好ChatGPT在企业级市场的应用和渗透前景建议投资者关注致远互联688369未评级ST泛微603039未评级用友网络600588买入鼎捷软件300378未评级金山办公688111增持汉得信息300170未评级等公司风险提示AI技术发展不及预期政策监管风险有关分析师的申明见本报告最后部分其他重要信息披露见分析师申明之后部分或请与您的投资代表联系并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明计算机行业深度报告ChatGPT引领AI新浪潮AIGC商业化启程目录一ChatGPT持续升温AIGC热潮来临411ChatGPT横空出世AI发展方兴未艾412ChatGPT的先行者GPT模型的发展513ChatGPT应用在即B端商业价值凸显6二AIGC出圈潜在应用前景广阔821从AI艺术品到AIGC的破圈822AIGC有望成为未来人工智能的重要方向923ChatGPT开启付费试点AIGC商业化任重道远11三相关标的1331科大讯飞认知智能领域全国领先1332拓尔思语义智能技术NLP的领导者1333云从科技从智能感知到认知决策的核心技术闭环14风险提示15有关分析师的申明见本报告最后部分其他重要信息披露见分析师申明之后部分或请与您的投资代表联系并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明2计算机行业深度报告ChatGPT引领AI新浪潮AIGC商业化启程图表目录图1ChatGPT回答问题4图2RHLF算法的训练流程4图3基于NLP的预训练模型的参数数量单位百万个6图4GPT-3模型与其他语言模型的训练算力消耗对比6图5集成ChatGPT的Bing搜索短暂上线7图6UiPath的ChatGPTRPA尝试7图7ChatGPT在Dynamics365中的应用8图8AI画作埃德蒙贝拉米画像8图9AI数字虚拟人形象8图10AIGC发展历程9图11内容创作模式发展的四个阶段10图122022年Gartner人工智能成熟度曲线10图132022年Gartner影响力雷达10图14生成式AI模型进展与应用时间表10图15近年来AICG领域的投资情况11图16OpenAI推出付费试点订阅计划ChatGPTPlus11图172030年AIGC市场规模将超过万亿人民币12图18科大讯飞在SemEval2022三项主要赛道中拿下冠军13图19拓尔思智创AIGC平台架构14图20云从科技人机协同全景14表1GPT历代产品5有关分析师的申明见本报告最后部分其他重要信息披露见分析师申明之后部分或请与您的投资代表联系并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明3计算机行业深度报告ChatGPT引领AI新浪潮AIGC商业化启程一ChatGPT持续升温AIGC热潮来临11ChatGPT横空出世AI发展方兴未艾ChatGPT是由OpenAI公司在2022年11月30日发布的一种聊天机器人模型是由人工智能技术驱动的自然语言处理工具它使用了Transformer架构并训练了大量的文本数据能够进行语言翻译问答对话等任务由于其在各种对话交互处理中的性能表现出色自上线之后就迅速走红仅一周就吸引了超过百万用户ElonMusk也在推特盛赞ChatGPT的出色表现图1ChatGPT回答问题数据来源ChatGPT东方证券研究所AI发展方兴未艾ChatGPT的优秀表现也离不开强大的模型算法支撑ChatGPT采用了RHLFReinforcementLearningfromHumanFeedback基于人类反馈的强化学习算法采用人工标注的方式将NLPNaturalLanguageProcessing自然语言处理和RLReinforcedLearning强化学习结合起来极大地提升了模型效率和学习能力其训练过程可以分为三个步骤1有监督微调SupervisedFineTuneSFT通过人工标注生成SFT数据集数据集是由问题回答组成的答复对通过SFT数据集来对GPT-3模型进行微调2奖励模型RewardModel训练针对同一个问题采用人工标注方式来为微调后的模型输出的不同结果进行排序用排序的结果来训练奖励模型3用PPOProximalPolicyOptimization最近策略优化算法进行强化学习针对每个问题采用RM对模型输出的结果进行打分打分结果再通过PPO算法对模型参数进行更新图2RHLF算法的训练流程有关分析师的申明见本报告最后部分其他重要信息披露见分析师申明之后部分或请与您的投资代表联系并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明4计算机行业深度报告ChatGPT引领AI新浪潮AIGC商业化启程数据来源OpenAI东方证券研究所12ChatGPT的先行者GPT模型的发展GPT已经历了三个版本的发展ChatGPT是GPT-3与GPT-4之间的过渡版本GPTGenerativePre-trainedTransformer生成式预训练语言模型系列模型是一种基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模型GPT模型是OpenAI公司研发的一系列模型这一系列的模型可以在非常复杂的NLP任务中取得非常惊艳的效果例如文章生成代码生成机器翻译QA等而完成这些任务并不需要有监督学习进行模型微调不过要达到这样的目的GPT模型的训练需要大量的数据参数以及强大的算力支撑GPT模型的发展也印证了通过不断地提升模型容量和语料规模模型的能力是可以不断提升的GPT系列模型经历了GPT-1GPT-2和GPT-3三个阶段ChatGPT则是由GPT-3微调得到的一个聚焦于对话交互的过渡版本表1GPT历代产品模型发布时间参数量预训练数据量升级内容无监督学习从而对高质量标注数据的要求比较低有比较GPT-12018年6月117亿5GB强的泛化能力开源使用了更多的网络参数与更大的数据集验证了通过GPT-22019年2月15亿40GB海量数据和大量参数训练出来的词向量模型可迁移到其它类别任务中而不需要额外的训练海量数据从而在不使用样本使用极少量样本完成下游GPT-32020年5月1750亿45TBNLP任务还可以完成数学加法代码编写等任务数据来源CSDN网易伏羲东方证券研究所1GPT-1由OpenAI在2018年6月发布采用了半监督学习的方式在无标签的数据上学习一个通用的语言模型然后再在有标签的的子任务上进行微调解决了无标签数据集要远大于有标签数据集的训练问题GPT-1首次采用了Transformer架构作为特征抽取器解决了传统RNN结构的缺陷与效率问题在问题回答语义相似度评估语义确定文本分类任务中可以简单应用2GPT-2发布于2019年2月引入了zero-shot的概念即模型在不再需要有标注的数据集来进行子任务微调的工作而是全程都采用无监督学习的方式来训练模型GPT-2的核心思有关分析师的申明见本报告最后部分其他重要信息披露见分析师申明之后部分或请与您的投资代表联系并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明5计算机行业深度报告ChatGPT引领AI新浪潮AIGC商业化启程想是任何有监督任务都是语言模型的一个子集当模型的容量非常大且数据量足够丰富时仅仅靠训练语言模型的学习便可以完成其他有监督学习的任务因此GPT-2的训练数据集和参数数量都远超GPT-13GPT-3发布于2020年5月OpenAI在微软投资的加持下GPT-3将模型扩大到了一个新的维度模型参数量达到1750亿个是当时所有基于NLP的预训练模型中最大的其训练数据集也达到了45TB大模型带来的是大量的算力消耗GPT-3在微软提供的AzureAI超算基础设施由V100GPU组成的高带宽集群上进行训练总算力消耗约3640PF-days即每秒一千万亿次计算运行3640天在如此规模的数据支持下GPT-3的性能表现也远远超过了GPT-2也可以进行一些真正意义的AI创作图3基于NLP的预训练模型的参数数量单位百万个100000017500010000017000110001000015001000340340355110110125661001812101数据来源medium东方证券研究所图4GPT-3模型与其他语言模型的训练算力消耗对比数据来源LanguageModelsareFew-ShotLearners东方证券研究所13ChatGPT应用在即B端商业价值凸显有关分析师的申明见本报告最后部分其他重要信息披露见分析师申明之后部分或请与您的投资代表联系并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明6计算机行业深度报告ChatGPT引领AI新浪潮AIGC商业化启程GPT-4发布在即有望应用到微软Bing搜索中微软在2019年给OpenAI投资10亿美元有权将OpenAI的部分技术商业化2023年初微软宣布将在未来几年为OpenAI持续投资100亿美元距离GPT-3的发布已接近3年据外媒报道后续模型GPT-4可能会在未来几周内推出并且将被微软应用到Bing搜索中优化其搜索能力2月3日ChatGPT版本的Bing搜索悄然上线了数小时然后又恢复了原状但用户也能得以初步窥视到新版Bing搜索的全貌ChatGPT加持的必应搜索不仅可以回答问题还能以对话的方式回答搜索者的提问图5集成ChatGPT的Bing搜索短暂上线数据来源凤凰网东方证券研究所ChatGPT商业价值巨大有望引领B端企业真正实现智能化ChatGPT代表的AI技术新一轮突破大概率预示着NLP技术有望迅速进入平民化应用时代相关技术不仅对众多的C端应用带来革新同时也将对B端应用产生重大影响企业数字化转型有望真正从数字化走向智能化ChatGPT在企业办公中的应用具备很大的想象空间我们认为协同办公类应用作为企业各类应用的入口同时具备知识管理流程引擎等功能具备很强卡位价值在把ChatGPT技术引入后可以极大提升产品的功能与应用体验未来在B端协同办公类应用中比较具有潜力的场景有1ChatGPTRPA伴随着企业信息化多年来的发展大中型企业已经在内部建立起诸多的业务和管理系统但是这些系统往往在数据和流程上彼此割裂往往需要手动完成较多流程而RPARoboticProcessAutomation机器人流程自动化将工作信息与业务交互通过机器人按照预先设计好的流程去执行从而高效解决流程执行问题ChatGPT借助于语义理解和人机交互可以实现人与系统间的对话与交互ChatGPTRPA可以将人机交互和流程执行进行结合形成智能助理式的应用帮助员工通过自然语言与企业各个业务与管理系统进行交互并完成各项工作的全自动高效办理和智能化决策从而极大地提升各类系统的使用效率和应用体验目前国内外很多RPA厂商和自动化厂商都开始将ChatGPT等大模型类的机器人与RPA相集成比如UiPath就将UiPathActionCenter和ChatGPT相结合通过对话机器人引导员工入职和销售推销电话国内的来也科技弘玑Cyclone等厂商也正在做这方面的相关尝试图6UiPath的ChatGPTRPA尝试有关分析师的申明见本报告最后部分其他重要信息披露见分析师申明之后部分或请与您的投资代表联系并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明7计算机行业深度报告ChatGPT引领AI新浪潮AIGC商业化启程数据来源澎湃东方证券研究所2ChatGPTERPERP产品作为企业核心管理系统集合了员工所需要的各种流程功能但正是由于集成功能过多员工在OAERP系统中可能会花费大量时间找寻需要的功能和流程而ChatGPTERP的结合将ERP的功能进一步智能化员工仅需给出想要办理的流程由ChatGPT进行智能化办理从而改变过去员工需要自行在OAERP及业务系统中完成信息录入功能查找业务办理的现状极大地提升了办公效率和使用体验目前微软旗下的Dynamics365产品线ERPCRM程序已经宣布旗下的客户关系管理软件VivaSales将集成ChatGPT通过人工智能帮助销售人员完成许多繁杂且重复的文字工作AI程序可以从客户记录和Office电子邮件软件中提取数据将这些信息用于生成个性化文本定价细节和促销信息的电子邮件图7ChatGPT在Dynamics365中的应用数据来源和讯东方证券研究所二AIGC出圈潜在应用前景广阔21从AI艺术品到AIGC的破圈AIGCArtificialIntelligenceGeneratedContent意为人工智能生成内容是指人工智能应用于内容创作领域其在创作速度创作成本和传播效应相比传统内容创作具有显著优势2018年人工智能生成的画作埃德蒙贝拉米画像在佳士得拍卖行以4325万美元成交成为世界上首个出售的人工智能艺术品引发了各界关注AIGC的概念也随之火热在2022年下半年各类的AI绘画开始在网络上大量传播AIGC概念正式开始被普通人所了解常见的AI数字虚拟人AI智能客服等都可以认为是AIGC的范畴图8AI画作埃德蒙贝拉米画像图9AI数字虚拟人形象有关分析师的申明见本报告最后部分其他重要信息披露见分析师申明之后部分或请与您的投资代表联系并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明8计算机行业深度报告ChatGPT引领AI新浪潮AIGC商业化启程数据来源佳士得东方证券研究所数据来源科大讯飞东方证券研究所AIGC的发展大致可以分为三个阶段1早期萌芽阶段20世纪50年代至90年代中期在20世纪中后段受限于当时的计算机水平限制AIGC应用方向较为狭窄主要包括了计算机创作音乐简单的对话机器人语音打字机等2沉淀积累阶段20世纪90年代中期至21世纪10年代中期随着深度学习等人工智能算法的提出以及GPU等算力设备性能不断提升AIGC的应用有了更广的拓展但是在创作方面仍存在限制3快速发展阶段21世纪10年代中期至今近年来深度学习算法的不断迭代更新AIGC的新时代随之到来生成内容百花齐放在图像视频音频等领域都有着诸多应用与创新图10AIGC发展历程数据来源中国信通院东方证券研究所22AIGC有望成为未来人工智能的重要方向AIGC概念是相对于过去的PCG专业制作UCG用户创作而提出的目前人工智能已具备生成新事物的能力而不是仅仅局限于分析已经存在的东西因此广义的AIGC也即生成式AI可以基于训练数据和生成算法模型自主生成创造新的文本图像音乐视频3D交互内容等有关分析师的申明见本报告最后部分其他重要信息披露见分析师申明之后部分或请与您的投资代表联系并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明9计算机行业深度报告ChatGPT引领AI新浪潮AIGC商业化启程各种形式的内容和数据以及包括开启科学新发现创造新的价值和意义等ChatGPT正是典型的文本生成式的AIGC其目前的成功也有望带动AIGC在图像音乐视频等其他领域落地图11内容创作模式发展的四个阶段数据来源腾讯研究院东方证券研究所业界广泛认为生成式AI将成为未来重要的战略技术Gartner曾多次将生成式AI列为未来的重要技术趋势在Gartner2022年人工智能成熟度曲线中预计生成式AI即将在2-5年内进入成熟期将带来大量的应用机会和商业潜力在2022年的Gartner新兴技术和趋势影响力雷达图中生成式AI被认为是年度五大影响力技术之一未来将可能颠覆和改变整个市场在Gartner2022年重要战略技术趋势预测中生成式AI占据首位是当下最引人注目的人工智能技术之一据Gartner预计到2025年生成式人工智能将占所有生成数据的10而目前这一比例还不到1我们认为AIGC作为生成式AI的重要子集也将为未来几年间迎来快速发展成为人工智能领域不可或缺的组成部分图122022年Gartner人工智能成熟度曲线图132022年Gartner影响力雷达数据来源Gartner东方证券研究所数据来源Gartner东方证券研究所生成式AI催生了一系列新型的应用程序我们预计当下AI模型的发展也将推动新一轮应用的爆发目前AIGC可生成的内容形式已经拓展到了包括文字图像视频语音代码机器人动作等多种内容形式生成式AI让机器开始大规模涉足知识类和创造性工作极大推动了数字化内容生产与创造微软也正在计划将ChatGPT整合到Bing搜索和其他产品中根据红杉中国报告目前生成式AI已经在文本代码图像视频游戏等领域都有了突破预计在未来几年内会有更加广泛的应用真正成为生产力的一部分图14生成式AI模型进展与应用时间表有关分析师的申明见本报告最后部分其他重要信息披露见分析师申明之后部分或请与您的投资代表联系并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明10计算机行业深度报告ChatGPT引领AI新浪潮AIGC商业化启程数据来源红杉东方证券研究所AIGC领域已获得资本热捧据CBInsights统计ChatGPT概念领域目前约有250家初创公司其中51融资进度在A轮或天使轮2022年ChatGPT和生成式AIAIGC领域吸金超过26亿美元共诞生出6家独角兽估值最高的就是290亿美元的OpenAI微软也在近期宣布将在未来几年向OpenAI持续投资100亿美元图15近年来AICG领域的投资情况数据来源CBInsights钛媒体东方证券研究所23ChatGPT开启付费试点AIGC商业化任重道远OpenAI推出ChatGPT付费试点订阅计划ChatGPT应用生态有望快速扩大2月2日美国OpenAI公司宣布推出付费试点订阅计划ChatGPTPlus定价为每月20美元付费版功能包括高峰时段免排队快速响应以及优先获得新功能和改进等ChatGPT的付费订阅是OpenAI的大模型产品商业化第一步预示着AIGC商业化进程加速推进订阅制的商业模式较为轻量化对于C端客户友好具备良好的可推广性我们认为ChatGPTPlus是OpenAI对于ChatGPT生态建设的第一步ChatGPT的应用生态有望快速扩大更多的付费商业模式将会逐步落地图16OpenAI推出付费试点订阅计划ChatGPTPlus有关分析师的申明见本报告最后部分其他重要信息披露见分析师申明之后部分或请与您的投资代表联系并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明11计算机行业深度报告ChatGPT引领AI新浪潮AIGC商业化启程数据来源OpenAI东方证券研究所ChatGPT获得了众多科技巨头的关注多家公司也开始布局AIGC领域ChatGPT的高性能表现也让许多科技公司加速对AI的应用2月2日微软宣布旗下所有产品将全线整合ChatGPT目前在Azure和Teams中已经有了应用预计3月ChatGPT将内置于Bing搜索百度计划在3月推出类似于ChatGPT的生成式搜索数字媒体公司Buzzfeed计划使用OpenAI的AI技术来协助创作个性化内容在ChatGPT之外一些科技巨头也开始布局AIGC领域如Google在2月3日向人工智能初创公司Anthropic投资近4亿美元布局ChatGPT的竞争产品AIGC带来万亿级赛道但商业化模式仍处于探索阶段AIGC产业生态正在加速形成和发展根据6pen预测未来五年10-30的图片都将由AI参与生成有望创造超过600亿以上的市场空间据量子位报告统计到2030年AIGC的市场规模将超过万亿人民币在内容生产领域和延伸应用领域都有着广阔的空间但由于AIGC目前产业化程度有限大量业务场景尚未成功变现商业模式也还处于探索阶段未来几年都将是AIGC商业化的探索期我们认为现阶段AIGC的商业模式仍会以ToB为核心B端客户基于对企业降本增效的要求对AIGC的需求和付费意愿是较为强烈的面向C端用户的商业化存在订阅制和按次收费等模式AIGC能够大幅降低大众用户的创作门槛未来随着AIGC生态不断完善市场空间也十分可观图172030年AIGC市场规模将超过万亿人民币有关分析师的申明见本报告最后部分其他重要信息披露见分析师申明之后部分或请与您的投资代表联系并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明12计算机行业深度报告ChatGPT引领AI新浪潮AIGC商业化启程数据来源量子位东方证券研究所三相关标的ChatGPT带来的AI新热潮有望推动相关标的快速发展我们认为未来几年是AIGC的快速发展窗口期其涉及到的相关底层AI模型算法算力基础设施以及下游行业应用都有望迎来加速增长AI模型算法是AIGC的核心是技术驱动层需要投入高额的研发与训练成本算力基础设施主要包括存储和芯片等设施是训练大模型必需的基础架构下游行业应用则是以AIGC在不同场景中的落地为主侧重于满足用户的个性化需求建立起AIGC产业生态31科大讯飞认知智能领域全国领先公司在预训练模型方面有坚实的相关技术积累是业界最广泛流行的中文预训练模型之一2017年科技部正式批复依托科大讯飞建设认知智能国家重点实验室这也是我国在认知智能领域的首个国家级重点实验室讯飞面向认知智能领域陆续开源了6大类超过40个通用领域的系列中文预训练语言模型开源3年模型库月均调用量超1000万成为业界最广泛流行的中文预训练模型之一在人工智能的特定领域如智能语音机器翻译OCR等方面公司一直保持国际领先并相继在知识推理阅读理解比赛OpenBookQAQASC中夺冠超过人类平均水平同时在逻辑推理阅读理解比赛ReClor中刷新全球最好成绩图18科大讯飞在SemEval2022三项主要赛道中拿下冠军数据来源科大讯飞官网东方证券研究所公司的AI能力支持多场景落地提前布局AIGC公司持续拓展AI在行业赛道上的落地目前在消费者智慧教育智慧城市智慧司法智能服务智能汽车智慧医疗运营商等领域都有深度应用在AIGC领域公司也积极布局基于深厚的语义理解与智能语音能力公司在AI虚拟人领域走在行业前列并通过AI虚拟人交互平台在媒体金融教育文旅等领域赋能内容生产创作和业务服务32拓尔思语义智能技术NLP的领导者公司是国内最早从事自然语言处理NLP研发的企业之一在NLP知识图谱OCR图像视频结构化领域都具备自主可控的底层技术处于行业领先地位自2010年起公司自主投资建设的大数据中心充分发挥数据获取成本控制和数据持续有效性方面优势目前已拥有规模及质量均位列业界前茅的大数据资产而公司积累的海量数据也有助于NLP技术的持续迭代有关分析师的申明见本报告最后部分其他重要信息披露见分析师申明之后部分或请与您的投资代表联系并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明13计算机行业深度报告ChatGPT引领AI新浪潮AIGC商业化启程公司以专业大模型领域知识数据为核NLP技术突破推动更多AIGC商业落地公司将基于通用AIGC大模型专注优势行业进行专业大模型的研发融合学习行业特有的大数据和知识提升大模型对行业应用的适配性以预训练大模型In-ContextLearninginstructiontuning等技术为基础将文本生成交互式生成跨模态生成小样本学习大模型与外部知识库的融合等功能作为研发重点突破基于大模型的AIGC关键技术在问答式AI智能创作搜索引擎等领域实现成功应用同时公司正在加快推进拓尔思智创AIGC平台的研发依托公司长期积累的自然语言处理技术和人工智能平台产品为基础融合开源大模型将专注在辅助型应用型创作型等文本内容的自动生成研发以个性化专业性的内容自动生成为壁垒保持在AI领域的技术竞争力图19拓尔思智创AIGC平台架构数据来源拓尔思官方公众号东方证券研究所33云从科技从智能感知到认知决策的核心技术闭环公司致力于人机协同领域在AIGC赛道已提前布局公司一直以来都在人机协同领域布局打造了像人一样思考和工作的人机协同操作系统CWOS致力于整合打通视觉语音NLP等多个领域的大模型不止于像ChatGPT那样在文本世界实现超级智能还要彻底打通数字世界和物理世界为像人一样思考和工作打下坚实的技术基础公司的研究团队高度认同预训练大模型下游任务迁移的技术趋势从2020年开始已经陆续在NLPOCR机器视觉语音等多个领域开展预训练大模型的实践不仅进一步提升了公司各项核心算法的性能效果同时也大幅提升了公司的算法生产效率已经在城市治理金融智能制造等行业应用中体现价值图20云从科技人机协同全景有关分析师的申明见本报告最后部分其他重要信息披露见分析师申明之后部分或请与您的投资代表联系并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明14计算机行业深度报告ChatGPT引领AI新浪潮AIGC商业化启程数据来源云从科技官网东方证券研究所风险提示AI技术发展不及预期AIGC和ChatGPT相关的应用落地需要大模型深度学习视觉感知语音语义等多种人工智能技术赋能以完成特定场景下的任务若未来相关AI技术演进速度不及预期将影响AIGC的应用落地的节奏政策监管风险目前有关于AIGC创作内容的版权及监管等方面的政策尚未明确ChatGPT也仍存在一些伦理道德上的不当内容若未来相关政策对AIGC和ChatGPT相关的应用监管力度加强将会影响AIGC的应用推广依据发布证券研究报告暂行规定以下条款有关分析师的申明见本报告最后部分其他重要信息披露见分析师申明之后部分或请与您的投资代表联系并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明发布对具体股15票作出计算机行业深度报告ChatGPT引领AI新浪潮AIGC商业化启程分析师TableDisclaimer申明每位负责撰写本研究报告全部或部分内容的研究分析师在此作以下声明分析师在本报告中对所提及的证券或发行人发表的任何建议和观点均准确地反映了其个人对该证券或发行人的看法和判断分析师薪酬的任何组成部分无论是在过去现在及将来均与其在本研究报告中所表述的具体建议或观点无任何直接或间接的关系投资评级和相关定义报告发布日后的12个月内的公司的涨跌幅相对同期的上证指数深证成指的涨跌幅为基准公司投资评级的量化标准买入相对强于市场基准指数收益率15以上增持相对强于市场基准指数收益率515中性相对于市场基准指数收益率在-55之间波动减持相对弱于市场基准指数收益率在-5以下未评级由于在报告发出之时该股票不在本公司研究覆盖范围内分析师基于当时对该股票的研究状况未给予投资评级相关信息暂停评级根据监管制度及本公司相关规定研究报告发布之时该投资对象可能与本公司存在潜在的利益冲突情形亦或是研究报告发布当时该股票的价值和价格分析存在重大不确定性缺乏足够的研究依据支持分析师给出明确投资评级分析师在上述情况下暂停对该股票给予投资评级等信息投资者需要注意在此报告发布之前曾给予该股票的投资评级盈利预测及目标价格等信息不再有效行业投资评级的量化标准看好相对强于市场基准指数收益率5以上中性相对于市场基准指数收益率在-55之间波动看淡相对于市场基准指数收益率在-5以下未评级由于在报告发出之时该行业不在本公司研究覆盖范围内分析师基于当时对该行业的研究状况未给予投资评级等相关信息暂停评级由于研究报告发布当时该行业的投资价值分析存在重大不确定性缺乏足够的研究依据支持分析师给出明确行业投资评级分析师在上述情况下暂停对该行业给予投资评级信息投资者需要注意在此报告发布之前曾给予该行业的投资评级信息不再有效有关分析师的申明见本报告最后部分其他重要信息披露见分析师申明之后部分或请与您的投资代表联系并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明16免责声明HeadertTableDisclaimerTableDisclaimer本证券研究报告以下简称本报告由东方证券股份有限公司以下简称本公司制作及发布本报告仅供本公司的客户使用本公司不会因接收人收到本报告而视其为本公司的当然客户本报告的全体接收人应当采取必要措施防止本报告被转发给他人本报告是基于本公司认为可靠的且目前已公开的信息撰写本公司力求但不保证该信息的准确性和完整性客户也不应该认为该信息是准确和完整的同时本公司不保证文中观点或陈述不会发生任何变更在不同时期本公司可发出与本报告所载资料意见及推测不一致的证券研究报告本公司会适时更新我们的研究但可能会因某些规定而无法做到除了一些定期出版的证券研究报告之外绝大多数证券研究报告是在分析师认为适当的时候不定期地发布在任何情况下本报告中的信息或所表述的意见并不构成对任何人的投资建议也没有考虑到个别客户特殊的投资目标财务状况或需求客户应考虑本报告中的任何意见或建议是否符合其特定状况若有必要应寻求专家意见本报告所载的资料工具意见及推测只提供给客户作参考之用并非作为或被视为出售或购买证券或其他投资标的的邀请或向人作出邀请本报告中提及的投资价格和价值以及这些投资带来的收入可能会波动过去的表现并不代表未来的表现未来的回报也无法保证投资者可能会损失本金外汇汇率波动有可能对某些投资的价值或价格或来自这一投资的收入产生不良影响那些涉及期货期权及其它衍生工具的交易因其包括重大的市场风险因此并不适合所有投资者在任何情况下本公司不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负任何责任投资者自主作出投资决策并自行承担投资风险任何形式的分享证券投资收益或者分担证券投资损失的书面或口头承诺均为无效本报告主要以电子版形式分发间或也会辅以印刷品形式分发所有报告版权均归本公司所有未经本公司事先书面协议授权任何机构或个人不得以任何形式复制转发或公开传播本报告的全部或部分内容不得将报告内容作为诉讼仲裁传媒所引用之证明或依据不得用于营利或用于未经允许的其它用途经本公司事先书面协议授权刊载或转发的被授权机构承担相关刊载或者转发责任不得对本报告进行任何有悖原意的引用删节和修改提示客户及公众投资者慎重使用未经授权刊载或者转发的本公司证券研究报告慎重使用公众媒体刊载的证券研究报告HeadertTableAddress东方证券研究所地址上海市中山南路318号东方国际金融广场26楼电话021-63325888传真021-63326786网址wwwdfzqcomcn东方证券股份有限公司经相关主管机关核准具备证券投资咨询业务资格据此开展发布证券研究报告业务东方证券股份有限公司及其关联机构在法律许可的范围内正在或将要与本研究报告所分析的企业发展业务关系因此投资者应当考虑到本公司可能存在对报告的客观性产生影响的利益冲突不应视本证券研究报告为作出投资决策的唯一因素