GPT4有望于2023年发布。根据《财富》杂志报道，OpenAI还有更多创新蓄势待发，OpenAI在贝塔测试版GPT-4中采用了更强大的大语言模型，预计该版本将于今年甚至很快发布。关于GPT4的猜测众说纷纭，尘嚣甚上，且公开信息较为有限，我们在此总结各路信息、展望未来，供各位投资者参考：
　　相较前代，GPT4可能不会有参数量上的巨幅提升，而是在其他方向寻求提高。在2023年1月18日的一场公开采访中，当OpenAI的CEOSam Altman被问及一张在推特上被疯转的图表时（该图表称GPT-3拥有1750亿参数，而GPT-4可能拥有100万亿参数），Altman称其“完全是胡说”。这证明了即将到来的GPT4可能不会往一味巨幅扩大参数量的方向去走，而可能向其他方向寻求提升。
　　GPT4有可能是一个多模态模型，可用于图像等领域。根据The Seattle Times新闻报道，GPT4可能是一个很像ChatGPT的系统，只生成文本；或者它也可以把图像和文字结合起来。一些风投机构和微软员工已经看到了它的运行情况，但是OpenAI还没有确定新系统是否会发布涉及图像的功能。此外，根据财富杂志报道，OpenAI也确实在开发一款通过文字能生成视频的AI模型。
　　若GPT4转向多模态，未来输入输出可能出现图像、视频等形态，有望打开下游千行百业应用空间。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，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。
　　传统的CNN演绎下视觉应用解决问题都是单点模式，CHATGPT多模态有望带来通用模式。传统CNN模式下，视觉AI公司倾向于采用单点方式，在各个碎片场景中做客制化落地，定制化程度相对较高；若转向大模型模式，GPT4的多模态能力有望带来通用化的模式，显著提升AI模型生产效率。例如，商汤科技的SenseCore AI大装置中，模型层的模型工厂可以大幅降低人工智能生产要素的成本，提高人工智能的生产效率，实现人工智能以自动化、自适应的方式进行生产和落地，模型工厂已开发超过49000个商用人工智能模型。我们认为，若GPT4转向多模态，图像、视频等应用将层出不穷涌现。其使用场景将远远不仅限于文字、问答与办公，打开有望未来AI在下游千行百业的应用空间，进一步打开市场想象力。
　　投资建议。建议关注：1）视频场景：当虹科技、网达软件；2）视觉场景：海康威视、大华股份、云从科技、商汤科技。
　　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。

研究报告全文：证券研究报告行业点评2023年02月28日计算机GPT4展望多模态CHATGPT下一站GPT4有望于2023年发布根据财富杂志报道OpenAI还有更多创新蓄势增持维持待发OpenAI在贝塔测试版GPT-4中采用了更强大的大语言模型预计该版本将于今年甚至很快发布关于GPT4的猜测众说纷纭尘嚣甚上且公开信息较为有限我们在此总结各路信息展望未来供各位投资者参考行业走势相较前代GPT4可能不会有参数量上的巨幅提升而是在其他方向寻求提高在2023年1月18日的一场公开采访中当OpenAI的CEOSamAltman被问及计算机沪深300一张在推特上被疯转的图表时该图表称GPT-3拥有1750亿参数而GPT-4可16能拥有100万亿参数Altman称其完全是胡说这证明了即将到来的GPT40可能不会往一味巨幅扩大参数量的方向去走而可能向其他方向寻求提升-16GPT4有可能是一个多模态模型可用于图像等领域根据TheSeattleTimes新-32闻报道GPT4可能是一个很像ChatGPT的系统只生成文本或者它也可以把-48图像和文字结合起来一些风投机构和微软员工已经看到了它的运行情况但是2022-022022-062022-102023-02OpenAI还没有确定新系统是否会发布涉及图像的功能此外根据财富杂志报道OpenAI也确实在开发一款通过文字能生成视频的AI模型若GPT4转向多模态未来输入输出可能出现图像视频等形态有望打开下游作者千行百业应用空间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模型还可以包括图分析师刘高畅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执业证书编号S0680518090001在AIGC界引起过巨大反响的StableDiffusion等等邮箱liugaochanggszqcom传统的演绎下视觉应用解决问题都是单点模式多模态有望带相关研究CNNCHATGPT来通用模式传统CNN模式下视觉AI公司倾向于采用单点方式在各个碎片1计算机ChatGPT技术篇智能背后的秘密2023-场景中做客制化落地定制化程度相对较高若转向大模型模式GPT4的多模态02-26能力有望带来通用化的模式显著提升AI模型生产效率例如商汤科技的SenseCoreAI大装置中模型层的模型工厂可以大幅降低人工智能生产要素的成2计算机首批AzureOpenAI服务落地万科大模本提高人工智能的生产效率实现人工智能以自动化自适应的方式进行生产型商业化进程持续加速2023-02-21和落地模型工厂已开发超过49000个商用人工智能模型我们认为若GPT43计算机ChatGPT算力需求是如何扩张的2023-转向多模态图像视频等应用将层出不穷涌现其使用场景将远远不仅限于文02-19字问答与办公打开有望未来AI在下游千行百业的应用空间进一步打开市场想象力投资建议建议关注1视频场景当虹科技网达软件2视觉场景海康威视大华股份云从科技商汤科技风险提示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请仔细阅读本报告末页声明2023年02月28日内容目录1GPT4展望发力未必在规模有望转向多模态32投资建议73风险提示7图表目录图表掌舵人称推特上被疯转的此图完全是胡说3图表用生成宇航员骑马图4图表2StableDiffusion生成的图像5图表3Stablediffusion训练成本估算5P2请仔细阅读本报告末页声明2023年02月28日1GPT4展望发力未必在规模有望转向多模态GPT4有望于2023年发布根据财富杂志报道OpenAI还有更多创新蓄势待发OpenAI在贝塔测试版GPT-4中采用了更强大的大语言模型预计该版本将于今年甚至很快发布关于GPT4的猜测众说纷纭尘嚣甚上且公开信息较为有限我们在此总结各路信息展望未来供各位投资者参考相较前代GPT4可能不会有参数量上的巨幅提升而是在其他方向寻求提高在2023年1月18日的一场公开采访中当OpenAI的CEOSamAltman被问及一张在推特上被疯转的图表时该图表称GPT-3拥有1750亿参数而GPT-4可能拥有100万亿参数Altman称其完全是胡说这证明了即将到来的GPT4可能不会往一味巨幅扩大参数量的方向去走而可能向其他方向寻求提升图表1OpenAI掌舵人称推特上被疯转的此图完全是胡说资料来源推特国盛证券研究所GPT4有可能是一个多模态模型可用于图像等领域根据TheSeattleTimes新闻报道GPT4可能是一个很像ChatGPT的系统只生成文本或者它也可以把图像和文字结合起来一些风投机构和微软员工已经看到了它的运行情况但是OpenAI还没有确定新系统是否会发布涉及图像的功能此外根据财富杂志报道OpenAI也确实在开发一款通过文字能生成视频的AI模型实际上NLP只是大模型的应用领域之一图像视频等领域也可使用TransformerP3请仔细阅读本报告末页声明2023年02月28日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实际上OpenAI的绘画AI模型DALL-E2就是目前最知名的多模态模型之一除此之外其他知名多模态模型还包括在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子现成图像上根据文字指令进行部分修改功能强大图表2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P4请仔细阅读本报告末页声明2023年02月28日图表3StableDiffusion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激增图表4Stablediffusion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P5请仔细阅读本报告末页声明2023年02月28日传统的CNN演绎下下游场景碎片化导致视觉应用解决问题倾向于单点模式传统CNN模式下视觉AI公司倾向于采用单点方式在各个细分场景中做客制化落地定制化程度相对较高旷视科技联合创始人CTO唐文斌在2022年9月的人工智能与产业融合论坛上谈道现阶段的AI一个核心挑战在于应用场景碎片化导致算法多样化比如森林大火识别有没有烟需要一种算法仓库物流场景里收货纸箱有没有破需要一种算法算法多样化一方面意味着需要规模化生产大量算法另一方面需要考虑如何低成本生产每个算法图表5传统CNN模式下AI模型开发效率较低资料来源商汤科技官网国盛证券研究所CHATGPT多模态有望带来通用模式显著提升模型生产效率与下游落地效率例如商汤科技的SenseCoreAI大装置它由模型层深度学习平台计算基础设施三个部分架构而成其中模型层的模型工厂可以大幅降低人工智能生产要素的成本提高人工智能的生产效率实现人工智能以自动化自适应的方式进行生产和落地模型工厂已开发超过49000个商用人工智能模型图表6商汤模型工厂已经开发超过49000个商用AI模型资料来源商汤科技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28日我们认为若GPT4转向多模态将大幅提升AI视觉方向生产效率图像视频等应用将层出不穷涌现其使用场景将远远不仅限于文字问答与办公打开有望未来AI在下游千行百业的应用空间进一步打开市场想象力2投资建议建议关注1视频场景当虹科技网达软件2视觉场景海康威视大华股份3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P7请仔细阅读本报告末页声明2023年02月28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行业评级之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gsresearchgszqcomP8请仔细阅读本报告末页声明