算力需求陡增，ChatGPT初始投入或近十亿美元。1）和传统人工智能小模型不同，Chatgpt采用大模型支撑，可以满足通用场景需要。而这也带来了模型参数量及预训练数据量的扩张，算力成为衡量投入的关键指标。2）根据我们估算，以Chatgpt日前约2500万日活、使用英伟达A100芯片等作为基础假设，访问阶段算力初始投入约近8亿美元，训练阶段算力投入约为单次140万美元；另外，考虑Google每日搜索量已达到35亿，我们认为Chatgpt日活提升空间广阔，算力需求有望持续释放。
　　文字交互仅为起点，大模型迈向输入输出多模态。1）NLP只是大模型的应用领域之一，未来大模型的输入输出可以不仅限于文字，虽然当前影响力最强的ChatGPT是NLP模型，但还可以包括图像、视频等多种形式，成为多模态模型，例如OpenAI的绘画AI模型DALL-E2，在AIGC界引起过巨大反响的Stable Diffusion等等。2）由于多模态模型使用图像、视频等多媒体数据进行训练，而此类文件大小远超文字，导致训练所需数据量远超语言模型。以Stable diffusion为例，根据公司官网信息披露，该模型训练数据集为LAION 5B的一个子数据集，而LAION 5B的数据包至少80TB，规模已经远超传统语言类大模型训练时使用的数据量（一般是GB级的）。无独有偶，DALL-E2模型在训练时使用了6.5亿张图片，按单张图片大小512*512像素（约256kb）估算，整体训练数据集大小高达约155TB。由此可见，多模态大模型的训练对算力芯片数量需求远胜语言类模型，算力需求有望进一步扩张。
　　应用形式多点开花，算力或迎来高速扩张时代。1）文字：Outlook等主流邮箱已可利用OpenAI技术及GPT自动生成格式化的电子邮件回复，考虑全球每天超3000亿封的电子邮件发送量、Outlook约8%的市占率、每个单词数据量约为5B等因素，我们预计，接入Outlook邮件场景后，Chatgpt每日生成数据量或为261GB，相比目前官网问答式场景约33GB的数据量、或有近8倍提升。2）语音：Teams与OpenAI已正式开展合作，可实现生成纪要、划分章节、时间标记、实时翻译等多类功能，官方定价为10美元/月。相比文字，音频数据量明显更大，约为2B/秒；参考Teams每日约60亿分钟的总会议时长，考虑相关功能使用比例，Teams每日新增数据量需求约为336GB。3）图片：根据文字描述、标签点击等自动生成图片的功能已有商业化落地，万兴科技Filmora也已计入OpenAI，为视频创作者提供更定制化的图片素材。根据我们估算，以Filmora现有场景为基础，OpenAI图片素材输出数据量约为每日586GB。4）视频：《犬与少年》是AIGC技术辅助商业动画片的发行级别作品，由Netflix、小冰公司日本分部（rinna）、WITSTUDIO共同创作。在视频领域，单秒输出数据量或达到1MB，是目前较为复杂的应用场景之一。随着AIGC技术在影视剧集、宣传视频等领域逐步渗透，视频创作效率或迎来显著提升，星辰大海拉开序幕。
　　综上，我们认为，目前文字交互仅为Chatgpt以及AIGC应用场景的冰山一角，语音、图片、视频等多形式的输入输出，或将为内容创作领域带来革命性变化。而更广的数据形态、更多的应用场景、更深的用户体验，亦将大幅提升支撑人工智能的算力需求，算力或迎来高速扩张时代。
　　投资标的：1）服务器：浪潮信息、紫光股份、神州数码、中科曙光等；2）芯片：景嘉微、寒武纪、海光信息、龙芯中科等；3）IDC：宝信软件、万国数据、数据港、世纪华通等；4）光通信等。
　　风险提示：AI技术迭代不及预期风险、经济下行超预期风险、行业竞争加剧风险、假设测算与实际不符风险

研究报告全文：证券研究报告行业周报2023年02月19日计算机ChatGPT算力需求是如何扩张的算力需求陡增ChatGPT初始投入或近十亿美元1和传统人工智能小模型不同增持维持Chatgpt采用大模型支撑可以满足通用场景需要而这也带来了模型参数量及预训练数据量的扩张算力成为衡量投入的关键指标2根据我们估算以Chatgpt日前约2500万日活使用英伟达A100芯片等作为基础假设访问阶段算力初始行业走势投入约近8亿美元训练阶段算力投入约为单次140万美元另外考虑Google每日搜索量已达到35亿我们认为Chatgpt日活提升空间广阔算力需求有望持续释放文字交互仅为起点大模型迈向输入输出多模态1NLP只是大模型的应用领域之一未来大模型的输入输出可以不仅限于文字虽然当前影响力最强的ChatGPT是NLP模型但还可以包括图像视频等多种形式成为多模态模型例如OpenAI的绘画AI模型DALL-E2在AIGC界引起过巨大反响的StableDiffusion等等2由于多模态模型使用图像视频等多媒体数据进行训练而此类文件大小远超文字导致训练所需数据量远超语言模型以Stablediffusion为例根据公司官网信息披露该模型训练数据集为LAION5B的一个子数据集而LAION5B的数据包至少80TB规模已经远超传统语言类大模型训练时使用的数据量一般是GB级的无独有偶DALL-E2模型在训练时使用了65亿张图片按单张图片大小512512像素约256kb估算整体训练数据集大小高达约155TB由此可见多模态大作者模型的训练对算力芯片数量需求远胜语言类模型算力需求有望进一步扩张分析师刘高畅应用形式多点开花算力或迎来高速扩张时代1文字Outlook等主流邮箱已可执业证书编号S0680518090001利用OpenAI技术及GPT自动生成格式化的电子邮件回复考虑全球每天超3000邮箱liugaochanggszqcom亿封的电子邮件发送量Outlook约8的市占率每个单词数据量约为5B等因素相关研究我们预计接入Outlook邮件场景后Chatgpt每日生成数据量或为261GB相比目前官网问答式场景约33GB的数据量或有近8倍提升2语音Teams与OpenAI1计算机Chatgpt需要多少算力2023-02-12已正式开展合作可实现生成纪要划分章节时间标记实时翻译等多类功能2计算机ChatGPT应用再展望2023-02-12官方定价为10美元月相比文字音频数据量明显更大约为2B秒参考Teams3计算机微软公布AI融合版BingChatGPT加速每日约60亿分钟的总会议时长考虑相关功能使用比例Teams每日新增数据量落地2023-02-09需求约为336GB3图片根据文字描述标签点击等自动生成图片的功能已有商业化落地万兴科技Filmora也已计入OpenAI为视频创作者提供更定制化的图片素材根据我们估算以Filmora现有场景为基础OpenAI图片素材输出数据量约为每日586GB4视频犬与少年是AIGC技术辅助商业动画片的发行级别作品由Netflix小冰公司日本分部rinnaWITSTUDIO共同创作在视频领域单秒输出数据量或达到1MB是目前较为复杂的应用场景之一随着AIGC技术在影视剧集宣传视频等领域逐步渗透视频创作效率或迎来显著提升星辰大海拉开序幕综上我们认为目前文字交互仅为Chatgpt以及AIGC应用场景的冰山一角语音图片视频等多形式的输入输出或将为内容创作领域带来革命性变化而更广的数据形态更多的应用场景更深的用户体验亦将大幅提升支撑人工智能的算力需求算力或迎来高速扩张时代投资标的1服务器浪潮信息紫光股份神州数码中科曙光等2芯片景嘉微寒武纪海光信息龙芯中科等3IDC宝信软件万国数据数据港世纪华通等4光通信等风险提示AI技术迭代不及预期风险经济下行超预期风险行业竞争加剧风险假设测算与实际不符风险请仔细阅读本报告末页声明2023年02月19日内容目录1算力需求陡增ChatGPT初始投入或近十亿美元32文字交互仅为起点大模型迈向输入输出多模态43应用形式多点开花算力或迎来高速扩张时代731文字从搜索到邮件OutlookGmailWord有望渐次接入732语音Teams已于OpenAI结合大幅提升线上会议效率833图片Filmora接入OpenAI服务实现文生图及图生图1034视频AIGC辅助生成动画星辰大海拉开序幕114投资标的13风险提示13图表目录图表1GPT历代模型参数量及表现3图表2GPT-3训练成本估算4图表3预估LLM在GCPTPUv4芯片上的训练成本4图表4用DALL-E2生成宇航员骑马图5图表5StableDiffusion生成的图像6图表6Stablediffusion训练成本估算6图表7Outlook利用GPT生成邮件7图表8ChatGPTWriter在Gmail中生成完整邮件7图表9由GPT-35自动创建生成的会议纪要8图表10通过实时翻译与字幕减少会议期间的语言障碍8图表11自动生成会议章节9图表12个性化时间轴标记9图表13商业敏感信息启用信息保护敏感度标签9图表14音频数字化后的数据量9图表15WondershareFilmora一键创作图片10图表16WondershareFilmora情人节简笔画10图表17犬与少年AI参与制作11图表18视频文件数据量计算公式12图表19SDR视频上Youtube的推荐比特率12图表20OpenAI大模型各类场景数据量测算12P2请仔细阅读本报告末页声明2023年02月19日1算力需求陡增ChatGPT初始投入或近十亿美元以大模型为基础参数量数据量高度扩张算力需求陡增1ChatGPT是生成式AI的一种形式背后的支撑是人工智能大模型大模型通常是在无标注的大数据集上采用自监督学习的方法进行训练之后在其他场景的应用中开发者只需要对模型进行微调或采用少量数据进行二次训练就可以满足新应用场景的需要这意味着对大模型的改进可以让所有的下游小模型受益大幅提升人工智能的适用场景和研发效率因此大模型成为业界重点投入的方向OpenAI谷歌脸书微软国内的百度阿里腾讯华为和智源研究院等纷纷推出超大模型2在大模型的框架下每一代GPT模型的参数量均高速扩张同时预训练的数据量需求亦快速提升我们认为ChatGPT的快速渗透落地应用也将大幅提振算力需求图表1GPT历代模型参数量及表现模型参数量亿个表现在问答文本相似性评估语义蕴含判定以及文本分类这四种GPT-1117语言场景都取得了比基础Transformer模型更优的结果GPT-215刷新了大型语言模型在多项语言场景的评分纪录实现了生成类人文本能力的巨大飞跃可以回答问题总结文GPT-31750档生成不同风格的故事在英语法语西班牙语和日语之间进行翻译等资料来源澎湃新闻国盛证券研究所Chatgpt月活过亿算力成为衡量投入的关键指标根据Similarweb的数据2023年1月Chatgpt累计用户超1亿创下了互联网最快破亿应用的记录超过了之前TikTok9个月破亿的速度1访问阶段初始投入近十亿美元单日电费数万美元英伟达A100根据OneFlow报道目前NVIDIAA100是AWS最具成本效益的GPU选择英伟达DGXA100服务器单机搭载8片A100GPUAI算力性能约为5PetaFLOPs单机最大功率约为65kw售价约为199万美元台每日咨询量根据Similarweb数据截至2023年1月底chatopenaicom网站即ChatGPT官网在2023127-202323这一周吸引的每日访客数量高达2500万假设以目前的稳定状态每日每用户提问约10个问题则每日约有25亿次咨询量A100运行小时假设每个问题平均30字单个词在A100GPU上约消耗350ms则一天共需消耗729167个A100GPU运行小时A100需求量对应每天需要7291672430382片英伟达A100GPU同时计算才可满足当前ChatGPT的访问量初始算力投入以前述英伟达DGXA100为基础需要3038283798台服务器对应37987542个机柜则为满足ChatGPT当前千万级用户的咨询量初始算力投入成本约为542140759亿美元每月电费用电量而言542455kw24h591864kwh日参考HashrateIndex统计我们假设美国平均工业电价约为008美元kwh则每日电费约为236964000847万美元日另外考虑Google每日搜索量已达到35亿我们认为Chatgpt日活提升空间广阔P3请仔细阅读本报告末页声明2023年02月19日算力需求有望持续释放2训练阶段公有云下单次训练约为百万至千万美元每个token的训练成本通常约为6N而推理成本约为2N其中N是LLM的参数数量假设在训练过程中模型的FLOPS利用率为462与在TPUv4芯片上进行训练的PaLM模型拥有5400亿参数一致根据OneFlow估算GPT-3训练一次的成本约为1398万美元对于一些更大的LLM模型如拥有2800亿参数的Gopher和拥有5400亿参数的PaLM采用同样的计算公式可得出训练成本介于200万美元至1200万美元之间图表2GPT-3训练成本估算资料来源OneFlow国盛证券研究所图表3预估LLM在GCPTPUv4芯片上的训练成本GopherMT-NLGPaLMGPT-3GoogleMicrosoftNvidiGoogleOpenAIDeepMindaResearchModelParameters175B280B530B540BFLOPsTokenModelParameter6TPUsMachine4PeakFLOPSTPU275TFLOPSUtilization4620CostMachineHour1-year812reservedSecondsHour3600TrainingCost1000Tokens00047000750014100144TrainTokens300B300B270B780BTrainingCost13980722236915381074411216529资料来源OneFlow国盛证券研究所2文字交互仅为起点大模型迈向输入输出多模态NLP只是大模型的应用领域之一图像视频等领域也可使用Transformer大模型这一技术路径Transformer虽然最早提出之时用于NLP领域但随着这一技术路径不断普及流行图像视频音乐等领域也开始使用Transformer的技术路线探索各类P4请仔细阅读本报告末页声明2023年02月19日跨类别任务比如根据文字指令输出图像等未来大模型的输入输出可以不仅限于文字还可以包括图像视频等多种形式成为多模态模型虽然当前影响力最强的ChatGPT是NLP模型但大模型的能力远远不仅限于文字输入文字生成图像输入文字生成音乐输入图像生成图像此类功能现在已经可以通过AI大模型一定程度上实现这类模型被称为多模态模型例如OpenAI的绘画AI模型DALL-E2在AIGC界引起过巨大反响的StableDiffusion以及谷歌推出的音乐生成AI模型MusicLM等1DALL-E2OpenAI推出的AI绘画模型在前代DALL-E的基础之上有了很大提升可以直接根据文字生成图像也可以输入图像后自现成图像上根据文字指令进行部分修改功能强大图表4用DALL-E2生成宇航员骑马图资料来源OpenAI官网国盛证券研究所2Stablediffusion由stabilityai公司在去年开源的AI绘画模型可以通过输入文字生成对应图像由于效果极佳模型一经开源即在AIGC界引起极大反响P5请仔细阅读本报告末页声明2023年02月19日图表5StableDiffusion生成的图像资料来源stabilityai官网国盛证券研究所多模态模型训练数据为图像视频等规模远大于语言类模型算力需求有望激增由于多模态模型使用图像视频等多媒体数据进行训练而此类文件大小远超文字1以Stablediffusion为例根据公司官网信息披露该模型训练数据集为LAION5B的一个子数据集而LAION5B的数据包至少80TB规模已经远超传统语言类大模型训练时使用的数据量一般是GB级的该模型使用4000块英伟达A100训练了一个月算力需求庞大若按AWS官网上租用价格3277美元小时8GPU计算则该模型训练成本可高达4000832772430117972万美元2无独有偶DALL-E2模型在训练时使用了65亿张图片按单张图片大小512512像素约256kb估算整体训练数据集大小高达约155TB由此可见多模态大模型的训练对算力芯片数量需求远胜语言类模型算力需求有望扩张图表6Stablediffusion训练成本估算使用A100总数4000片8个A100每小时单价3277美元训练时长1个月训练总成本117972万美元资料来源亚马逊官网国盛证券研究所P6请仔细阅读本报告末页声明2023年02月19日3应用形式多点开花算力或迎来高速扩张时代OpenAIGPT3自发布以来在翻译问答内容生成等纯文本领域均有不俗表现吸引了海内外科技巨头纷纷加大投入目前OpenAI快速扩充适用场景从语言形式逐步拓展至文字语音图片视频等各类场景我们认为AI大模型的快速渗透和多领域落地应用有望大幅提振算力需求31文字从搜索到邮件OutlookGmailWord有望渐次接入邮件服务已落地OutlookGmail等主流邮箱已适配1OutlookVivaSales在微软云中利用OpenAI和GPT自动生成格式化的电子邮件回复在回复电子邮件时VivaSales根据提出建议答复询问表达关切或自定义等类别提供对应文本用户只需选择适合他们需求的选项在生成文本后根据自己的喜好进行编辑和发送2Gmail目前ChatGPT已经与Gmail邮箱进行适配可以通过ChatGPTAI生成完整的电子邮件和消息在Google浏览器提供免费Chrome图表7Outlook利用GPT生成邮件图表8ChatGPTWriter在Gmail中生成完整邮件资料来源microsoft官网国盛证券研究所资料来源chatgptwriter官网国盛证券研究所全球每天电子邮件发送量超三千亿封Outlook市占率约81根据FinancesOnline数据2022年全球企业和个人用户每天发送约3332亿封电子邮件垃圾邮件占电子邮件流量的4732根据LitmusEmailAnalytics数据从2021年1月到2021年3月电子邮件客户端Gmail与Outlook的市场占有率为27278则可以推出每天企业和个人使用Gmail与Outlook客户端发送非垃圾邮件约33321-47378137亿封据估算整体而言Outlook每日邮件数据量约为2552TB邮件字符数根据Aweber统计每封邮件平均长度为43448个单词根据EnglishLetterFrequencyCountsMayznerRevisitedorETAOINSRHLDCU论文统计谷歌扫描的书籍数据库中平均每个单词479个字母邮件数据量每个英文字母大约一个字节Byte可推出一封邮件平均约为4344847910242KB则考虑Outlook每日约137亿封邮件的发送量总数据量约为2552TBP7请仔细阅读本报告末页声明2023年02月19日其他影响因素1仅考虑纯文本未考虑文字排版与储存格式对数据量的影响根据PC网MicrosoftWord100页文档纯文本格式占用了376KB而Word格式保存同一份文档大小提升至872KB2邮件平均长度数据为英文单词数未考虑中文字符等接入Outlook邮件场景后Chatgpt每日生成数据量或为261GB相比目前官网问答式场景或有约8倍的提升1考虑存在推广营销邮件工作日程邮件等群发场景我们以1的比例保守假设Chatgpt在邮件写作中的使用比例则接入Outlook后估算模型需要处理及生成的数据量约为261GB2对照而言参考前文Chatgpt截至2月初每日官网咨询量约为25亿平均每个问题30词同样假设平均每个单词中包含约479个字母则其数据量约为2510930479B3346GBWord等Office套件场景有望渐次接入远期空间广阔根据环球网报道1月18日消息微软CEO萨蒂亚纳德拉SatyaNadella日前宣布微软计划将ChatGPT等人工智能工具整合到其所有产品中并作为平台提供给其他企业使用其中包括计划将OpenAI的技术整合到其办公软件Office为用户提供一种撰写文件的新方式32语音Teams已于OpenAI结合大幅提升线上会议效率Teams与OpenAI结合可实现生成纪要划分章节时间标记实时翻译等多类功能根据公司官网Teams与OpenAI进行合作从6月30日起用户每月支付10美元就可以使用OpenAI的GPT-35模型体验自动生成会议纪要实时字幕与语言翻译自动生成会议章节个性化时间轴标记隐私保护等功能自动生成会议纪要由GPT-35自动创建生成的会议纪要功能将于2023年第二季度推出实时字幕与语言翻译可以获得40种语言的实时翻译同时可以自行选择字幕语言实时标注在视频下方自动生成会议章节AI自动将会议划分为多个部分自动生成会议章节用户可以轻松挑选最感兴趣的章节浏览个性化时间轴标记标注个性化时间轴标记可以查看加入和离开会议的时间节点名字被提及的时间节点显示会议期间发言人可以快速单击并收听错过的内容隐私保护对于不可泄密的会议提供加水印限制会议记录浏览等功能同时可以选择端到端加密E2EE图表9由GPT-35自动创建生成的会议纪要图表10通过实时翻译与字幕减少会议期间的语言障碍资料来源microsoft官网国盛证券研究所资料来源microsoft官网国盛证券研究所P8请仔细阅读本报告末页声明2023年02月19日图表11自动生成会议章节图表12个性化时间轴标记资料来源microsoft官网国盛证券研究所资料来源microsoft官网国盛证券研究所图表13商业敏感信息启用信息保护敏感度标签资料来源MicrosoftTeams官网国盛证券研究所大模型输入模式由文字扩散至语音Teams新增数据量需求约为336GB日音频每秒数据量根据张振花田宏团王西等所著书籍多媒体技术与应用数字音频的存储量单位为字节与采样频率量化位数声道数和时间有关而量化位数8是将位数转换成字节数根据多媒体技术与应用电话质量的音频信号采用ITUTG711标准8kHz采样8bit量化则码率为64kbits假设音频为双声道则存储量为16bit秒由于1B等于8bit所以存储量可以换算成2Bs图表14音频数字化后的数据量资料来源多媒体技术与应用张振花等国盛证券研究所音频时长根据Microsoft官网文章2020年4月Teams每日会议总时长为27亿P9请仔细阅读本报告末页声明2023年02月19日分钟2020年9月日活跃用户115亿根据微软22年第二季度财报电话会Teams日活跃用户数超过27亿未披露会议总时长假设2020-2022年会议总时长与日活跃用户等比例增长则2022年Teams每日会议总时长约60亿分钟音频数据量Teams每日3600亿秒若参照电话质量估计数据量约671GB假设约50的用户会参考Chatgpt整理会议纪要则数据量约为336GB其他影响因素1仅考虑电话质量的音频信号标准音频信号的用途不同采样量化和码率的要求也不同高保真立体声音频压缩标准AM广播等采样量化和码率会更高根据多媒体技术与应用AM广播采用ITUTG722标准16kHz采样14bit量化码率224kbits高保真立体声音频压缩标准由ISO和ITU-T联合制订CD11172-3MPEG音频标准为48kHz441kHz32kHz采样每声道数码率32-448kbits2使用Chatgpt辅助线上会议的用户比例可能有所变动33图片Filmora接入OpenAI服务实现文生图及图生图Filmora接入OpenAI一键智能生成图片素材万兴科技旗下视频创意软件WondershareFilmora全球上线接入ChatGPT母公司OpenAI相关服务WondershareFilmora为视频制作平台随着OpenAI的接入用户在创作视频时可自由调用OpenAI强大的AI绘图功能一键即可智能生成图片素材快速创作大师同款作品WondershareFilmora情人节开发AI简笔画产品用户用简笔画描绘出大致的形状5秒钟可以生成一副人机共创的完善绘画作品从文生图到图生图未来用户有望体验更多AIGC新功能图表15WondershareFilmora一键创作图片图表16WondershareFilmora情人节简笔画资料来源万兴科技官方公众号国盛证券研究所资料来源万兴科技官方公众号国盛证券研究所以Filmora现有场景为基础OpenAI图片素材输出数据量约为586GB日单张图片数据量根据Photoshop官网每张图片数据量Byte水平像素垂直像素3其中水平像素垂直像素为分辨率每个像素点中三原色红色绿色和蓝色均占用内存中的1个字节即1个字节用于红色1个字节用于绿色1个字节用于蓝色总共3个字节根据WondershareFilmora官网Filmora默认尺寸169默认分辨率1920px1080px则每张照片数据量约为192010803B6MB图片数量根据万兴科技官方微信公众号报道截至2018年底视频剪辑软件Filmora月活跃用户已超过300万假设单次视频剪辑约调用1次OpenAI接口自动生成图片素材则月均调用300万次日均调用10万次总数据量610104MB586GB天P10请仔细阅读本报告末页声明2023年02月19日亿图脑图开启AIGC功能内测继续推动创作模式革新1根据财报网报道2月17日创意软件公司万兴科技旗下亿图脑图协同版正式开启AIGC功能内测用户只需要输入一句话即可一键生成头脑风暴演讲大纲SWOT分析活动策划生活计划等脑图这意味着AI加持下亿图脑图将大大简化思维脑图的创作流程并革新创作模式助力用户创作提质增效区别于从思维到脑图的传统创作模式借助AIGC新技术亿图脑图将大幅省去用户的思索时间助力用户更快生成灵感与解题思路开启更智能畅快的思维脑图协作之旅据了解亿图脑图AIGC功能即将面向用户开放内测申请获得名额的用户届时可尝鲜体验我们认为图片应用场景丰富包括营销宣传读物插画艺术创作等多领域未来空间有望进一步打开34视频AIGC辅助生成动画星辰大海拉开序幕AIGC辅助商业动画片视频领域前景广阔犬与少年是AIGC技术辅助商业动画片的发行级别作品由Netflix小冰公司日本分部rinnaWITSTUDIO共同创作根据新华网报道小冰公司前身为微软人工智能小冰团队2020年分拆为独立技术研发实体2022年11月7日小冰公司宣布完成总额10亿元规模的新融资用于加速AIBeing小冰框架技术研发还宣布对旗下人工智能数字员工AIBeingEmployee产品线启动年度升级升级内容包括大模型对话引擎3D神经网络渲染超级自然语音及AIGC人工智能内容生成根据新华网报道小冰公司目前已经覆盖中国日本印度尼西亚等国66亿在线用户10亿台第三方智能设备和9亿内容观众图表17犬与少年AI参与制作资料来源NetflixJapanYoutube官方账号国盛证券研究所单秒输出数据量达到1MB星辰大海或拉开序幕1视频大小根据存储卡制造商ProGradeDigital官网视频文件大小MB比特率Mbps8位x持续时间秒犬与少年为1920x108024fps即1080p每秒24帧根据YoutubeHelp1080p24fps的SDR视频建议上传Youtube的比特率为8Mbps据此计算1秒视频大小约为1MB2随着AIGC技术在影视剧集宣传视频等领域逐步渗透视频创作效率或迎来显著提升星辰大海拉开序幕P11请仔细阅读本报告末页声明2023年02月19日图表18视频文件数据量计算公式图表19SDR视频上Youtube的推荐比特率资料来源ProGradeDigital官网国盛证券研究所资料来源YoutubeHelp国盛证券研究所综上我们认为目前文字交互仅为Chatgpt以及AIGC应用场景的冰山一角语音图片视频等多形式的输入输出或将为内容创作领域带来革命性变化而更广的数据形态更多的应用场景更深的用户体验亦将大幅提升支撑人工智能的算力需求算力或迎来高速扩张时代服务器芯片IDC光通信等厂商有望核心受益图表20OpenAI大模型各类场景数据量测算使用场景交互问答邮件写作线上会议图片生成视频生成Chatgpt微软落地应用OutlookTeamsFilmora-Bing输入形式文字文字标签点击语音文字标签点击-输出形式文字文字文字文档图片视频单位数据量479B词479B词2B秒6MB张1MB秒137亿封邮件天单位个数75亿天3600亿秒天10万张天-434个单词封使用比例100150--总计数据量3346GB天261GB天336GB天586GB天-算力投入759亿美元----1剔除垃圾邮件1以Chatgpt现有2未考虑文本格式2500万日活为基影响1仅考虑一般电话础3未考虑除英文外质量的音频信号标1视频剪辑时调用1尚未有规模化的备注2参考Google每的其他字符准OpenAI接口的频落地应用日约35亿的搜索4使用比例或存在2使用比例或存在率或有所变动量日活提升空间变化变动广阔5仅考虑所列的特定落地应用下同资料来源国盛证券研究所测算注所有数据均来自于前文测算包括31323334小节P12请仔细阅读本报告末页声明2023年02月19日4投资标的服务器浪潮信息紫光股份中科曙光等芯片景嘉微寒武纪海光信息龙芯中科等IDC宝信软件万国数据数据港世纪华通等光通信等风险提示AI技术迭代不及预期风险若AI技术迭代不及预期NLP技术理解人类意图水平未能取得突破则对产业链相关公司会造成一定不利影响经济下行超预期风险若宏观经济景气度下行固定资产投资额放缓影响企业再投资意愿从而影响消费者消费意愿和产业链生产意愿对整个行业将会造成不利影响NLP技术应用落地将会受限行业竞争加剧风险若相关企业加快技术迭代和应用布局整体行业竞争程度加剧将会对目前行业内企业的增长产生威胁假设测算与实际不符风险文中测算参考了部分相对权威的数据来源但实际落地应用中影响因素多使用场景复杂可能会导致假设测算与实际产生偏差P13请仔细阅读本报告末页声明2023年02月19日免责声明国盛证券有限责任公司以下简称本公司具有中国证监会许可的证券投资咨询业务资格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客户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本报告的信息均来源于本公司认为可信的公开资料但本公司及其研究人员对该等信息的准确性及完整性不作任何保证本报告中的资料意见及预测仅反映本公司于发布本报告当日的判断可能会随时调整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报告本公司不保证本报告所含信息及资料保持在最新状态对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改投资者应当自行关注相应的更新或修改本公司力求报告内容客观公正但本报告所载的资料工具意见信息及推测只提供给客户作参考之用不构成任何投资法律会计或税务的最终操作建议本公司不就报告中的内容对最终操作建议做出任何担保本报告中所指的投资及服务可能不适合个别客户不构成客户私人咨询建议投资者应当充分考虑自身特定状况并完整理解和使用本报告内容不应视本报告为做出投资决策的唯一因素投资者应注意在法律许可的情况下本公司及其本公司的关联机构可能会持有本报告中涉及的公司所发行的证券并进行交易也可能为这些公司正在提供或争取提供投资银行财务顾问和金融产品等各种金融服务本报告版权归国盛证券有限责任公司所有未经事先本公司书面授权任何机构或个人不得对本报告进行任何形式的发布复制任何机构或个人如引用刊发本报告需注明出处为国盛证券研究所且不得对本报告进行有悖原意的删节或修改分析师声明本报告署名分析师在此声明我们具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格或相当的专业胜任能力本报告所表述的任何观点均精准地反映了我们对标的证券和发行人的个人看法结论不受任何第三方的授意或影响我们所得报酬的任何部分无论是在过去现在及将来均不会与本报告中的具体投资建议或观点有直接或间接联系投资评级说明投资建议的评级标准评级说明评级标准为报告发布日后的6个月内公司股价或行业买入相对同期基准指数涨幅在15以上指数相对同期基准指数的相对市场表现其中A股市增持相对同期基准指数涨幅在515之间股票评级场以沪深300指数为基准新三板市场以三板成指针持有相对同期基准指数涨幅在-55之间对协议转让标的或三板做市指数针对做市转让标的减持相对同期基准指数跌幅在5以上为基准香港市场以摩根士丹利中国指数为基准美股增持相对同期基准指数涨幅在10以上市场以标普500指数或纳斯达克综合指数为基准中性相对同期基准指数涨幅在-1010之行业评级间减持相对同期基准指数跌幅在10以上国盛证券研究所北京上海地址北京市西城区平安里西大街26号楼3层地址上海市浦明路868号保利One561号楼10层邮编100032邮编200120传真010-57671718电话021-38124100邮箱gsresearchgszqcom邮箱gsresearchgszqcom南昌深圳地址南昌市红谷滩新区凤凰中大道1115号北京银行大厦地址深圳市福田区福华三路100号鼎和大厦24楼邮编330038邮编518033传真0791-86281485邮箱gsresearchgszqcom邮箱gsresearchgszqcomP14请仔细阅读本报告末页声明