研究报告全文：yrtsudnIelbaTTableTitle策略专题策略研从硬件算法应用角度看ChatGPT浪挖掘价值投资成长究潮引领AIGC革新投资机遇股策东方财富证券研究所TableAuthor略2023年02月27日证券分析师曲一平证券证书编号S1160522060001研联系人陈然策略观点TableSummary究电话18811464006报ChatGPT对AIGC产业生态的硬件层算法层和应用层带来革新告ChatGPT全面激活深度学习和人工智能需求根据Precedence相关研究TableReportsResearch预测AI市场规模有望10年10倍以上GPT-3每训练一次从全球产业链角度看中国半需要使用由1万个V100GPU训练13天GPT-3披露单次训练需要导体芯片产业国产化投资框架和3114x1023FLOPS花费460万美元等于单V100GPU运行355年机遇生成式AI模型在硬件层依赖高性能芯片和云计算数据中心提供算力20221122支持CPU领域如海光信息海思半导体龙芯中科上海兆芯GPU策略专题从十倍股和渗透率领域例如景嘉微海光信息等FPGA领域例如安路科技复旦微电角度复盘19-21新能源牛市和紫光国微等ASIC芯片如寒武纪澜起科技等光模块领域如德科立13-15互联网牛市异同天孚通信中际旭创Chiplet领域如兴森科技长川科技方邦股2022919份等云计算成为降低AIGC硬件成本突破口设备商例如紫光股份策略专题大国重器专题无人联想中兴通讯锐捷网络等算力散热相关英维克高澜股份云机产业链打造国防军工新一极计算如阿里巴巴腾讯奥飞数据数据港等2022824算法层对自然语言处理NLP计算机视觉CVAI大模型等高钙钛矿电池黑科技见曙效算法需求长期大幅提升自然语言处理主要应用于机器翻译舆情光监测自动摘要观点提取文本分类问题回答文本语义对比2022815语音识别中文OCR等参与者如科大讯飞海天瑞声拓尔思汉行业联合专题全球锂资源十王科技等计算机视觉主要用于图像识别图像分类视频标记和虚年周期全面复盘和未来展望拟助手如万兴科技虹软科技海康威视预训练大模型的出现提供了通用化解决方案实现AI模型在更统一简单的方式下规模化生产参与者如微软谷歌百度华为等终端应用层未来有望在多个行业呈现井喷式革新如传媒业推动广告媒体稿件生产爆发助力营销如分众传媒芒果超媒哔哩哔哩兆讯传媒等赋能游戏行业降本增效丰富文艺创作如恺英网络三七互娱吉比特完美世界赋能影视剧本创作如光线传媒华策影视凌云开等赋能零售金融智能客服智能投顾等场景如同花顺东方财富江苏银行提升在线教育效率新东方粉笔网易有道云等赋能互联网电商广告投放与用户搜索如京东拼多多淘宝助推直播业扩张如抖音快手淘宝直播传统软件领域如金山办公用友网络金蝶国际也获得革新赋能智慧城市领域打造数字经济载体如易华录海能达旋极信息推进智慧医疗领域严肃医疗和精准医疗的AI平台如平安健康九峰医疗医渡科技风险提示ChatGPT-3升级迭代不及风险人工智能道德风险AIGC终端应用市场占有率提升不及预期风险Tableyemei策略专题2017正文目录1ChatGPT自然语言处理领域新突破511自然语言处理技术的未来认识ChatGPT5111ChatGPT功能强大的聊天机器人5112ChatGPT用户爆发式增长应用场景广阔612ChatGPT的创始公司OpenAI7121OpenAI的历史与产品7122OpenAI的商业模式探索813ChatGPT的技术迭代历程9131基于Transformer模型建立GPT-39132ChatGPT基于人类反馈的强化学习训练10133GPT系列迭代迅速GPT-4未来可期1114ChatGPT引领AIGC产业链升级几大特点13141生成式AI预训练模型迅速发展13142ChatGPT为AIGC产业链带来三个层面机遇13142AIGC产业链正提出对于数据算力算法三大需求14143AIGC产业正在向B端和C端快速拓展17144文本和图片领域是生成性AI最先拓展领域182ChatGPT浪潮下AIGC上游硬件层2121芯片硬件支持是最核心21211CPU芯片22212GPU芯片24213FPGA芯片25214ASIC芯片27215光模块29216Chiplet技术3122云计算成为降低AIGC硬件成本突破口33221云计算设备提供商34222云计算服务运营商363ChatGPT浪潮下AIGC需求的中端算法层3831生成式AI底层模型迅速发展对算法要求不断提升3832自然语言处理NLP是AIGC的核心支柱3833计算机视觉协助AIGC高效转换图像信息4134AI大模型协助增强AIGC技术通用性454ChatGPT引领AIGC终端应用层革新5041传媒业革新50411广告媒体稿件生产爆发助力营销50412游戏行业游戏制作降本丰富文艺创作52413影视行业赋能剧本创作编辑和用户分析5442互联网赛道革新56421金融业赋能零售金融智能客服智能投顾等场景56422在线教育改善服务提升教学效率58423互联网电商赋能广告投放与用户搜索59424互联网直播助推直播人才补缺口6143传统行业革新63431传统办公优化个人企业办公流程63432传统行业软件服务商ERP和企业云提高智能化程度64433智慧城市打造数字经济应用载体66434智慧医疗打造严肃医疗和精准医疗的AI平台68敬请阅读本报告正文后各项声明2Tableyemei策略专题2017图表目录图表1ChatGPT具有强大的文本处理能力5图表2ChatGPT可用于各种文本处理场景6图表3国内科技巨头布局人工智能大模型领域7图表42022年生成式AI概念创投领域迎来爆发式增长已有6家独角兽7图表5OpenAI的主要AI项目8图表6使用OpenAI开发的API构建的应用实例8图表7OpenAI模型API定价9图表8Transformer模型结构示意10图表9人类反馈的强化学习训练示意图11图表10GPT系列不断迭代性能持续优化12图表11ChatGPT可能给出看似合理但不正确或荒谬的答案12图表12生成式AI预训练模型发展13图表13AIGC产业生态构成示意14图表14AIGC产业链概览14图表15生成式AI模型对数据质量和量级产生增量需求15图表16预训练模型的不断扩大对AI芯片市场产生需求16图表17中国AI技术开放平台市场规模及结构16图表18AI模型社区魔搭ModelScope提供AI模型可供训练17图表19生成式AI应用领域举例18图表20JasperAI提供营销方案服务基础会员每月付费42美元19图表21生成式AI在图片领域效果19图表22MetaAI推出使用文字生成视频图片到视频为视频添加创意等功能20图表23全球AI芯片市场规模10年10倍21图表24算力支柱产业链示意图22图表25CPU与GPU架构及算力对比22图表26全球CPU竞争格局23图表27CPU相关上市企业举例23图表28NVIDIA人工智能赋能GPU24图表29英伟达在独立GPU市场上占主导地位24图表30GPU相关上市企业举例25图表31FPGA芯片架构25图表32全球FPGA市场规模及国内市场竞争格局26图表33FPGA相关上市企业梳理26图表34谷歌TPU结构27图表352019-2025全球ASIC芯片市场规模按类型28图表36寒武纪主营业务28图表37寒武纪MLU370-X8智能加速卡29图表38ASIC相关上市企业举例29图表39光通信过程中的信息传送和接收过程示意图30图表40全球光模块市场规模及按应用场景细分市场结构30图表41全球光模块市场竞争格局31图表42光模块相关上市企业举例31图表43Chiplet技术示意图32图表44Chiplet相关上市企业举例32图表45云计算产业链举例34图表462021年中国硬件供应商市场份额34图表47云计算设备相关上市企业举例35敬请阅读本报告正文后各项声明3Tableyemei策略专题2017图表48中国液冷数据中心市场概况36图表49云计算设备相关上市企业举例36图表502021年全球云计算市场规模及中国云计算市场份额占比37图表51云计算服务相关上市企业举例37图表52生成式AI底层模型及应用现状38图表53AI算法相关上市企业举例39图表54科大讯飞智能产品覆盖多行业40图表55海天瑞声产品服务矩阵及训练数据成品结构40图表56拓尔思智语自然语言处理引擎41图表55计算机视觉原理42图表58计算机视觉相关上市企业举例42图表57万兴科技AI产品43图表58虹软科技AI产品44图表61海康威视面向场景化的AI模型应用推荐平台45图表62AI大模型预训练精调模式45图表63谷歌BERT与微软GPT-346图表64DeepMind主要产品47图表65百度文心大模型由多个模型构成47图表66百度文心部分产品已落地48图表67华为盘古大模型达到千亿参数48图表68一则通过ChatGPT生产的广告文案50图表69Giiso智能写作机器人汽车写作场景示例50图表70ChatGPT将进一步赋能文艺创作51图表71AIGC赋能广告传媒行业相关上市举例51图表72网易逆水寒手游宣布推出首个游戏版ChatGPT52图表73生成式AI在游戏中的应用53图表74在已有游戏中嵌入ChatGPT案例骑马与砍杀253图表75AIGC赋能游戏行业相关上市企业举例54图表76生成式AI在电影中应用案例55图表77AIGC赋能影视行业举例55图表78AI金融应用市场结构智能客服应用架构56图表79同花顺使用AI赋能投顾服务招商银行使用ChatGPT写作产品宣传文案57图表80AIGC赋能金融业举例57图表81有道智云提供精品题库作业批改学业大数据平台等智慧教育服务58图表82AIGC赋能在线教育行业相关上市企业举例59图表83京东ChatJD和腾讯混元模型对互联网电商大幅赋能60图表84AIGC赋能在线教育行业相关上市企业举例60图表85互联网直播市场保持高增速直播品类大幅扩张61图表86互联网主播的马太效应62图表87AIGC赋能互联网直播举例62图表88ChatGPT融入办公套件提高个人生产率63图表89AI技术与金山办公WPSOffice套件的融合场景64图表90微软旗下CRM软件VivaSales集成GPT功能自动化销售流程65图表91AIGC赋能传统行业软件服务商65图表92智慧城市信息化架构和AIGC天然契合67图表93AIGC赋能智慧城市举例67图表94智慧医疗信息化架构和AIGC天然契合68图表95AIGC赋能智慧医疗举例69敬请阅读本报告正文后各项声明4Tableyemei策略专题20171ChatGPT自然语言处理领域新突破11自然语言处理技术的未来认识ChatGPT111ChatGPT功能强大的聊天机器人ChatGPT是美国OpenAI公司开发的一款智能聊天机器人于2022年11月30日正式开放使用作为一款基于GPT-3代开发的全新聊天机器人模型ChatGPT能够通过学习和理解人类的语言来进行对话能够根据聊天的上下文进行互动协助人类完成撰写文章制定商业提案创作故事以及编写代码等一系列任务ChatGPT基于谷歌2017年发布的Transformer架构通过在大量文本数据上的预训练使用预测词汇的方式进行自然语言处理学习由于其庞大的预训练数据量和强大的模型深度ChatGPT具有出色的语言生成能力同时该模型基于GPT-35架构的大型语言模型构建使用人类反馈的强化学习训练进一步增强机器学习的效果因此ChatGPT在交互中展现出高度拟人化的特征据OpenAI介绍与语音助手相比ChatGPT实现了能够理解复杂语句内容联系上下文理解语境以及自动拒绝执行不合法指令的重要突破这意味着ChatGPT已经实现围绕某一话题与自然人展开讨论的可能超越了语音助手所能实现的范围这也是ChatGPT一经推出便引发广泛讨论的重要原因图表1ChatGPT具有强大的文本处理能力资料来源OpenAI官网东方财富证券研究所敬请阅读本报告正文后各项声明5Tableyemei策略专题2017112ChatGPT用户爆发式增长应用场景广阔ChatGPT于去年11月30日正式上线上线后仅用5天突破百万用户上线2个月后用户规模已突破1亿成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序根据SensorTowerTikTok达到1亿用户用了9个月Instagram则花了两年半30个月的时间数据显示1月期间ChatGPT平均每天大约有1300万独立访客近日由于访问量激增网站服务器出现拥挤公司正在优化系统据官网文档介绍ChatGPT的功能包括搜索问答文本分析和生成代码生成和分析内容创作推理对话等各个文本处理场景官网提供了ChatGPT能完成的49项任务示例涵盖科研教育广告办公文艺创作等多个领域在社交网络上各种与ChatGPT的有趣对话广泛传播有人将ChatGPT比喻为搜索引擎社交软件的结合体能够在实时互动的过程中获得问题的合理答案图表2ChatGPT可用于各种文本处理场景资料来源OpenAI官网东方财富证券研究所ChatGPT对传统小模型分析型人工智能机器人概念的颠覆促使其迅速走红国内外科技巨头及产业龙头纷纷宣布布局国内搜索引擎巨头百度宣布将于3月在中国推出人工智能聊天机器人文心一言ERNIEBot被认为是国内最有可能对标ChatGPT的产品上线后首站将直接接入百度搜索百度表示公司在人工智能四层架构中已有全栈布局包括底层芯片深度学习框架大模型以及上层搜索等应用文心一言位于模型层阿里达摩院也正研发类似ChatGPT的对话机器人目前已进入公司内部员工测试阶段或将人工智能大模型技术与旗下智能移动办公平台钉钉生产力工具深度结合此外京东于2月10日宣布京东云旗下言犀人工智能应用平台将整合过往产业实践和技术积累推出产业版ChatGPT命名为ChatJD以1个平台2个领域5个应用作为落地应用路线图在海外微软于2月8日宣布推出由ChatGPT支持的最新版本人工智能搜索引擎必应和Edge浏览器几乎同时谷歌紧急宣布人工智能对话式机器人ApprenticeBard吟游诗人正在内测并在未来几周内整合至搜索引擎中向大众提供服务敬请阅读本报告正文后各项声明6Tableyemei策略专题2017图表3国内科技巨头布局人工智能大模型领域资料来源京东云官网百度文心官网东方财富证券研究所12ChatGPT的创始公司OpenAI121OpenAI的历史与产品OpenAI是一家人工智能研究实验室总部位于美国加利福尼亚州公司由ElonMuskSamAltman和其他知名技术领袖及投资者于2015年创立成立初期为一家非营利性研究机构成立目标为开发人工智能技术并将其应用于各种行业领域推动人类进步组织目标是通过与其他机构和研究者的自由合作向公众开放专利和研究成果2018年ElonMusk离开公司董事会转变为赞助者和顾问2019年OpenAI划分出盈利子公司OpenAILP同年接受来自微软公司的10亿美元投资微软成为OpenAI新型商业化AI技术的首选合作伙伴全球早期资金调研机构CBInsights报告显示2022年AIGC领域初创公司实现110笔创投交易投资总额超26亿美元截至2022年AIGC领域共有6家市值破10亿美元的独角兽公司其中OpenAI以200亿美元市值稳居第一2023年1月微软宣布追加100亿美元的长期投资谈判达成后OpenAI公司估值将达到290亿美元微软将持有49的公司股权成为最大股东图表42022年生成式AI概念创投领域迎来爆发式增长生成式AI领域投资情况生成式AI企业价值截至2022年百万美元成交金额百万美元0500010000150002000025000交易数量笔1103000105120OpenAI200002500100HuggingFace2000Lightricks180020006580Jasper1500glean100015006042Stabilityai100032replit80010004023AI21labs66450020Mutiny60071199129627115482654descript55000runway500201720182019202020212022资料来源CBinsights东方财富证券研究所敬请阅读本报告正文后各项声明7Tableyemei策略专题2017OpenAI的成功离不开背后优秀的科研团队其首席科学家IlyaSutskever在深度学习领域作出重大贡献和合作者共同开发了卷积神经网络AlexNet并参与了AlphaGo的研发谷歌学术总引用量超37万次单篇论文最高引用量超12万次在人工智能学术领域有着巨大影响力目前OpenAI公司主营AI项目包括ChatGPTDALLE2Whisper等分别涉及文本图像以及语音识别领域此外公司正在开展Alignment研究研究人工智能的安全和控制问题确保人工智能系统的行为符合人类的期望和价值使其更加有用真实和安全图表5OpenAI的主要AI项目ChatGPTDALLE2Whisper人工智能图像生成模型一种自然语言处理模型基于基于Transformer模型一个语音识别模型提供语音识别Transformer模型具有高效和准确简介可以根据文字描述生成相语音合成和翻译为英文的功能提供的文本生成能力是OpenAI最著名应的图像包括抽象形象API供开发者用于构建语音识别应用的人工智能模型和复杂真实图像图示资料来源OpenAI官网东方财富证券研究所122OpenAI的商业模式探索OpenAI的商业模式主要基于研发和销售先进的人工智能技术为客户提供最先进最高效的人工智能解决方案OpenAI方面表示2022年公司营业收入约3500万美元预计2023年将达到2亿美元至2024年公司有信心达到10亿美元的收入目标根据官网OpenAI的收入结构可分解为API许可费订阅费以及与微软深度合作所产生的商业化收入等图表6使用OpenAI开发的API构建的应用实例资料来源OpenAI官网东方财富证券研究所敬请阅读本报告正文后各项声明8Tableyemei策略专题2017收取B端API许可费为OpenAI的主要商业模式在API许可方面OpenAI研发了一系列API接口包括自然语言处理图像生成语音识别等并按照单位价格将API接口许可提供给企业政府和研究机构公司对于不同分类的模型以及不同功能的模型制定了相应报价对于图像处理模型DALLE按照生成图片的分辨率进行收费接口提供自然语言图像生成图像编辑图像变型的功能目前接口处于测试中对于语言模型按照字符单价收费对基础模型微调模型以及嵌入模型收取不同费用图表7OpenAI模型API定价分辨率模型基础模型价格微调模型训练价格微调模型使用价格10241024002美元图图片模型5125120018美元图2562560016美元图Ada最快04美元75万词04美元75万词16美元75万词Babbage05美元75万词06美元75万词24美元75万词语言模型Curie2美元75万词3美元75万词12美元75万词Davinci最强20美元75万词30美元75万词120美元75万词资料来源OpenAI官网东方财富证券研究所随着ChatGPT用户的大量涌入OpenAI推出C端付费订阅模式OpenAI于1月推出ChatGPTProfessional项目每月收费42美元订阅用户将获得全天高可用性快速回应以及能够优先使用新功能2月又推出付费订阅版ChatGPTPlus每月收费20美元购买后用户可在ChatGPT高峰时段继续使用提前获得新功能与改进服务响应时间也将有所缩短付费计划先在美国推出随后扩展到其他国家与微软深度合作所产生的商业化收入为OpenAI公司的另一收入来源微软公司能够为OpenAI的模型训练提供必要的处理器和算力作为交换微软能够将GPT模型整合到不同产品中包括搜索引擎Office套件Azure以及GitHubCopilot等通过融入Microsoft现有的客户生态系统OpenAI可以显着提高其模型的分发增加其从许可费中产生的收入在成本端OpenAI使用RLHF技术对ChatGPT进行了训练加入了更多人工监督微调参数几何级增加其运行原理导致运算量大运算成本高同时随着ChatGPT用户数量不断增长庞大的用户基数也将带来较大的运营成本GPT-3单次训练费用为460万美元总训练成本达1200万美元OpenAI首席执行官SamAltman在推特博文中透露ChatGPT平均每一次聊天成本为个位数美分因此公司需要持续为远超当今能力的系统的算力支持做好准备同时积极探索更多的低成本计划13ChatGPT的技术迭代历程131基于Transformer模型建立GPT-32017年谷歌发布题为Attentionisallyouneed的论文使用注意力Attention机制的Transformer模型开始主导深度学习领域可用于自然敬请阅读本报告正文后各项声明9Tableyemei策略专题2017语言处理NLP和计算机视觉CV等领域BERTGPT-3LaMDA等预训练语言模型均基于Transformer建立图表8Transformer模型结构示意资料来源Attentionisallyouneed东方财富证券研究所Transformer使用自注意力Self-attention机制允许模型从序列中的任意位置对其他位置进行询问从而能够捕获更长的依赖关系通过多端注意力机制Multi-headattention将一个自注意力层分为多个并行层后合并输出结果从而提高模型精度Transformer模型的整体结构遵循Encoder-Decoder形式Encoder模块负责对输入序列进行编码以捕获输入序列中的语义信息Decoder模块则根据Encoder得到的编码信息来生成目标序列该结构能够完成多种涉及上下文理解的任务如翻译摘要问答等与循环神经网络RNNCNN等相比Transformer模型在并行性长序列数据可拓展性方面存在显著优势Transformer的注意力机制使模型能够同时考虑序列中所有位置的信息从而实现并行处理通过多次使用注意力机制能够较好处理长序列数据并且能考虑当前位置与序列其他位置的关系从而捕捉语义信息此外Transformer能够通过增加堆叠块的数量来扩展模型的容量Transformer的出现大幅提高了NLP任务的性能使得NLP技术得到了更广泛的应用特别是在智能客服智能问答语音识别机器翻译等领域基于此2020年OpenAI公司发布GPT-3GenerativePre-trainedTransformer3模型包含1750亿个参数预训练数据量达45TB132ChatGPT基于人类反馈的强化学习训练尽管GPT-3能够在复杂的NLP任务中取得令人震惊的效果但GPT-3仍存在一系列问题例如对于无意义问题GPT-3不会判断命题有效与否而仅会推理出一个没有意义的答案此外由于45TB海量数据中没有针对种族歧视敬请阅读本报告正文后各项声明10Tableyemei策略专题2017性别歧视宗教偏见等内容进行排除GPT-3生成的文章会包含这类敏感内容为解决输出中存在的违背用户意图的问题OpenAI公司GPT-3的基础上新加入了人类反馈强化学习ReinforcementLearningfromHumanFeedbackRLHF的训练方法开发了InstructGPTGPT-35系列模型ChatGPT为GPT-35的微调版本ChatGPT的人类反馈强化学习训练过程包括三个阶段第一阶段收集人工反馈数据训练监督策略模型为了让GPT-35初步具备理解指令的意图首先会在数据集中随机抽取问题由人类标注人员给出高质量答案然后用这些人工标注好的数据来微调GPT-35模型第二阶段训练奖励模型使用第一阶段生成的模型对于每个问题生成多个不同的回答由人类标注者对这些结果综合考虑给出排名顺序第三阶段采用近端策略优化ProximalPolicyOptimizationPPO强化学习来优化策略对于每个问题使用PPO模型生成回答并用上一阶段训练好的奖励模型给出质量分数通过回报分数的依次传递产生策略梯度不断优化PPO模型参数对第二和第三阶段进行迭代能够训练出更高质量的ChatGPT模型图表9人类反馈的强化学习训练示意图资料来源Learningtosummarizefromhumanfeedback东方财富证券研究所人类反馈的强化学习训练以真实性无害性和有用性作为模型输出的评价标准为模型的答案加入道德评判标准使ChatGPT能够识别恶意信息并拒绝回答输出质量得到提升相比GPT-3ChatGPT的其他方面有做出了优化包括支持连续对话能够根据上下文给出更符合语境的回答提升交互体验新增代码理解生成能力对输入的理解能力和包容度更高能在绝大部分知识领域给出专业回答等133GPT系列迭代迅速GPT-4未来可期自2018年6月推出初代GPT模型以来GPT系列已推出至GPT-32022年初推出的InstructGPT在GPT-3的基础上加入了人类反馈的强化学习训练而2022年11月底推出的ChatGPT则进一步在InstructGPT及一系列GPT-35模型的基础上完成了模型微调敬请阅读本报告正文后各项声明11Tableyemei策略专题2017图表10GPT系列不断迭代性能持续优化资料来源腾讯游戏学堂东方财富证券研究所尽管ChatGPT以其出色的上下文对话能力及编程能力颠覆了人们对人工智能聊天机器人的认知ChatGPT仍在技术和算力上存在改进空间一方面在技术上ChatGPT有时会给出看似合理但不正确或荒谬的答案其答案生成对于输入短语的调整或多次尝试同一命题敏感程度高模型过度使用某些短语造成答案冗长在专业领域内知识有限以及可能会给出违反伦理道德的答案此外由于预训练数据截止于2021年ChatGPT无法给出最新答案而针对新知识重新预训练GPT模型在时间和成本上也并不现实另一方面在算力上ChatGPT需要大量算力和芯片来支持其训练和部署除训练时需要处理大量语料数据外ChatGPT在应用时仍然需要大算力的服务器支持自2月7日起ChatGPT因访问量巨大回复速度已经大大减慢图表11ChatGPT可能给出看似合理但不正确或荒谬的答案资料来源OpenAI东方财富证券研究所即将推出的GPT-4将拥有更强大的能力GPT-4将把关注重点转向数据算法参数化或者对齐等方面在模型大小上GPT-4会比GPT-3更大但不再强调以大取胜在模型优化上GPT-4消耗的算力比GPT-3更多因此将在参数化与规模扩展方面做出新的最优化探索在对齐上GPT-4对齐程度将高敬请阅读本报告正文后各项声明12Tableyemei策略专题2017于GPT-3促进语言模型更加遵循人类的意图符合人类价值观OpenAI首席执行官SamAltman在采访中表示GPT-4仍将是一个纯文本模型目前对于GPT-4是否于今年内发布暂无确切时间表他同时否认了关于GPT-4将拥有100万亿参数数量的传言14ChatGPT引领AIGC产业链升级几大特点141生成式AI预训练模型迅速发展近年包括ChatGPT和StableDiffusion在内的大型生成模型大量涌现生成式AI能够有效地和创造性地完成文本图像音频视频以及算法领域的创作例如从文本转换成图像如DALLE2模型文本到3D图像如DreamFusion模型图像到文本如Flamingo模型文本到视频如Phenaki模型文本到音频如AudioLM模型文本到其他文本如ChatGPT文本到代码如Codex模型文本到科学文本如Galactica模型创建算法如AlphaTensor模型这些模型能够执行问答自动创建艺术图像编写代码等任务实现降本增效将对工业和社会中的生产力产生巨大影响引领全行业生产力变革图表12生成式AI预训练模型发展资料来源ChatGPTisnotallyouneed红杉资本东方财富证券研究所142ChatGPT为AIGC产业链带来三个层面机遇AIGC产业生态由硬件基础层中端算法层和终端应用层构成预训练模型为AIGC的技术基础层需要投入较高技术成本进入门槛较高目前主要由头部科技企业科研机构对模型进行开发和训练为下游模型微调和应用提供技术支撑中间层提供垂直化场景化个性化的模型和应用工具开发者能够基于底层预训练模型进行二次开发训练得到特定垂直领域的模型面向企业提供模型搭建和调用服务应用层包括AIGC在文本图像语音视频等各种内容方面的应用面向C端用户进行内容生成挖掘出更丰富的内容生态敬请阅读本报告正文后各项声明13Tableyemei策略专题2017图表13AIGC产业生态构成示意资料来源腾讯研究院东方财富证券研究所根据IDC预测随着AI应用的不断落地中国市场规模将以244的CAGR增长有望在2025年超过1843亿美元约116478亿元人民币预计全球AI市场规模将在2021年达到8857亿美元约559762亿元人民币并在2025年增至22187亿美元约14万亿元人民币五年复合增长率CAGR约为262图表14AIGC产业链概览资料来源东方财富证券研究所143AIGC产业链正提出对于数据算力算法三大需求AIGC产业链上游的基础设施端生成式AI模型的应用对于数据算力和敬请阅读本报告正文后各项声明14Tableyemei策略专题2017算法三大AI核心要素均提出巨量需求数据层面生成式AI模型需要大量多样化的高质量数据进行训练深度学习分为训练和推断两个环节训练环节需要海量数据输入训练数据越多越完整质量越高模型推断的结论越可靠通常从自然数据源简单收集取得的原料数据必须经过专业化的采集加工处理形成相应的工程化数据集后才能供深度学习算法模型训练使用GPT-2的预训练数据量为40GB而GPT-3则达到了45TB数据相当于维基百科英文版的160倍较GPT-2规模增长超1000倍在数据量级需求增长的同时谷歌DeepMind研究发现模型规模的拓展应与训练数据集的缩放相匹配并且需重点关注数据质量据艾瑞咨询预计2025年中国AI基础数据服市场规模将超100亿数据决定了AI商业化的落地程度从数据标注数据清洗和处理数据多样性等方面提升数据质量将为未来AIGC基础设施端带来增量需求图表15生成式AI模型对数据质量和量级产生增量需求中国AI基础服务市场规模亿元整体市场增速120318004100032480211003801960178018501750026002400120012593093634285056147671011000201820192020e2021e2022e2023e2024e2025e资料来源艾瑞咨询DeepMind东方财富证券研究所算力层面AI模型训练依赖于云计算数据中心和高性能芯片提供的强大算力支持OpenAI研究表明2012至2018年的6年间最大规模的AI模型训练中所使用的计算量呈指数级增长每34个月翻一番而摩尔定律为每2年增长一倍据微软披露为OpenAI开发的超级计算机的每个GPU服务器拥有超过285000个CPU内核10000个GPU和每秒400G的网络连接在全球超级计算机中排名前五随着生成式AI的爆发更多企业和组织将接入其应用云计算数据中心通过互联网高速的传输能力和数据处理能力能够在远端为企业提供超级计算服务云计算需求将越来越大算力的底层硬件仍然为芯片AI芯片针对AI算法进行特殊加速设计用于处理AI应用中的大量计算任务生成式AI不仅对云端AI芯片产生训练和学习的需求在终端也有望开拓消费应用市场推进AI芯片实现商业化大规模落地据艾媒咨询预测2023年中国AI芯片市场规模将达1339亿元敬请阅读本报告正文后各项声明15Tableyemei策略专题2017图表16预训练模型的不断扩大对AI芯片市场产生需求2018-2023中国AI芯片市场规模及预测中国AI芯片市场规模亿元增长率137601500133881594608160100085021059105750436850018380563611550002018201920202021E2022E2023E资料来源甲子光年艾瑞咨询东方财富证券研究所算法层面底层模型Transformer的开源为AI算法在自然语言处理NLP计算机视觉CV等领域落地提供基础技术路线支持Transformer模型提供开源API用于预训练模型基于其开发的模型能够用于完成文本图像音频等多模态的任务由StabilityAI公司开发的StableDiffusion文本生成图像大模型大幅降低了图片生成时间和成本其完全开源的特性削弱了技术壁垒有利于企业AI算法的商业落地包括ChatGPT在内的生成式AI可落地场景与算法的交互将更加频繁NLP领域算法将广泛用于包括机器翻译文本生成语音识别等场景CV领域算法则可用于人脸识别OCR文字识别图像识别等任务中据艾瑞咨询2020年计算机视觉和语音技术类AI合计占中国AI技术开放平台市场规模的七成以上十四五规划中提出将聚焦人工智能关键算法等关键领域培育壮大人工智能等新兴数字产业图表17中国AI技术开放平台市场规模及结构中国AI技术开放平台市场规模亿元2020年中国AI技术开放平台市场结构增长率80073015116305911390600计算机视觉类4721037313904540语音技术类400291NLP类2252950280026502520235005其他2001042680000201920202021E2022E2023E2024E2025E资料来源艾瑞咨询东方财富证券研究所敬请阅读本报告正文后各项声明16Tableyemei策略专题2017143AIGC产业正在向B端和C端快速拓展AIGC产业生态的中间层为面向B端的垂直化场景化个性化的模型和应用工具是连接底层模型基础层和应用层的桥梁在预训练大模型的基础上企业能够快速抽取出个性化小模型实现在不同行业垂直领域和功能场景的工业流水线式部署为企业节约资源和成本AI大模型的大规模预训练微调范式使其能够适应不同下游任务随着大模型和多模态的AIGC模型加速成为新的技术平台模型即服务Model-as-a-ServiceMaaS开始成为现实预计将对商业领域产生巨大影响2022年11月阿里达摩院与中国计算机学会CCF开源发展委员会共同推出AI模型社区魔搭ModelScope提供超300个经过验证的优质AI模型超三分之一为中文模型包括视觉语音自然语言处理多模态等AI主要方向首批模型全面开源且开放使用仅需对预训练模型针对具体场景稍作调优即可把模型变为直接可用的服务随着AI下游应用场景的拓展模型社区将成为AI时代的基础设施以较低门槛把AI模型提供给广大开发者让AI惠及社会图表18AI模型社区魔搭ModelScope提供AI模型可供训练资料来源ModelScope东方财富证券研究所AIGC产业的应用层为面向C端用户的文字图片音视频等内容生成服务使用户能够在消费级显卡的算力门槛内借助开源工具挖掘更多AIGC内容在AIGC领域ChatGPT通过学习大量的语料库和模型训练能够在短时间内生成大量高质量的文本内容目前生成性AI在多模态技术的推动下深度融入到文字代码图片语音视频3D等多种模态的内容生产中应用体验深度和广度同时增加敬请阅读本报告正文后各项声明17Tableyemei策略专题2017图表19生成式AI应用领域举例领域应用简介网址AI聊天机器人具有文本代码httpschatopenaicomchat数据处理能力代码辅助工具帮助完成代码httpsgithubcomfeaturescopilot智能纠错文本营销文案生成工具根据输入主httpswwwjasperai题生成不同媒体文案博客写作辅助工具提示写作大httpswwwnotionso纲操作等基于自然语言生成AI绘制的图httpswwwmidjourneycom片基于自然语言生成不同艺术风图片httpscreatornightcafestudio格的图片基于自然语言生成艺术或真实httpsopenaicomdall-e-2的图片支持API调用AI文字转语音支持选择语气httpswwwresembleai声音定制音频文字转语音支持故事新闻httpsbetaelevenlabsio博客有声书等场景支持文字生成视频图片转视httpsmak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