ChatGPT着手打造内部生态，“模型即平台”时代开启
　　2022年3月，OpenAI开始逐步开放内部插件，并允许第三方在GPT模型内创建插件。我们认为这实际上是划时代的举措：
　　1）开放内部插件的意义，可以理解为用插件拓展GPT模型自身能力的边界，为模型添加“眼睛和耳朵”。尽管GPT4的语言模型被微软称作“早期AGI”，但依然存在数据库时间滞后、知识幻觉（输出缺乏依据的内容）等LLM常见的问题。通过允许第三方插件的接入，大模型得以联网，用户可以在ChatGPT内部借助插件完成更多样的任务。
　　2）一旦形成第三方插件生态，GPT模型将成为AI时代的操作系统本身，可类比移动互联网时代诞生的操作系统IOS及安卓。不同之处在于，GPT模型并不是依靠硬件终端变化来实现代际变革，而是依靠人工智能技术为用户提供的实际便利场景去完成用户习惯的迁移。如果说ChatGPT模型的伟大之处是开创性地发现了RLHF+transformer+精细标注数据这一菜谱，通过工程化落地让人们广泛地接触到AI（类比智能手机出现），那么推出内生插件则是更有野心、也更能看到划时代和商业意义的一步：一个基于AI的全新系统生态近在眼前。
　　外部成熟应用将向AI平台迁移，开启“手转AI”浪潮
　　AI加持下，GPT内部插件带来的用户体验优于直接使用外部的原生应用，用户的使用场景得以迁移到GPT模型内部。目前插件商店内部的第一批应用主要由OpenAI邀请的第三方开发，包括电商、办公协作、旅游、在线餐厅预订平台、计算软件等。随着外部成熟应用的交互圈层扩大，GPT与用户日常生活将结合得更加紧密，参考移动互联网时代的端转手趋势，主流应用即将展开向AI平台的迁移，即迅速适应并布局GPT内的AI插件，探索AI加持下自身应用的新场景。这实际上是新技术与流量的互惠：成熟应用依赖GPT的AI技术提高用户体验，而GPT则借助这些应用吸引更多用户，网络效应进一步加强了这种相互促进的趋势，从而提升GPT平台的生态价值。
　　插件开发门槛大幅降低，行业格局可能重塑
　　AI技术的加持下，用户开发GPT插件几乎不需要技术门槛。开发者只需简单描述对API的需求，模型会完成代码编写、身份验证、数据处理等工作。这意味着UGC（用户生成内容）回潮，玩法、用户体验和差异化成为下一阶段的关键：1）由于用户和开发者不必担心复杂的技术实现细节，每个人都可以根据自己的需求创建插件，活跃的社区氛围下用户粘性将提升，插件生态将更加繁荣。2）对于开发者而言，创意、玩法、差异化体验、与实际场景的融合度等成为了决定自身插件能否取得先发优势的核心因素。我们认为未来文娱、电商、教育等多个行业格局可能重塑。
　　投资建议：
　　1）随着海外大模型率先平台化、生态化，国产大模型的复现需求变得紧迫。模型层受益标的包括百度、华为（产业链）、阿里、三六零等明确具备大模型落地意愿及能力的厂商，同时追踪腾讯等厂商的相关技术进展。
　　2）应用层：境外业务占主导、海外用户基础大、有实际应用场景的公司会尽快接入GPT生态，先发优势下，我们认为这类厂商的估值将直接受益于OpenAI的波浪式创新。此外，海外映射逻辑下，关注布局游戏、浏览搜索、电商、本地生活等业务，并已有AIGC相关技术实践的标的。
　　风险提示
　　国产大模型落地效果不及预期风险；AI产品道德及监管风险

研究报告全文：仅供机构投资者使用证券研究报告行业动态报告TableDate2023年03月26日TableTitleGPT模型走向平台化手转AI大幕拉开TableTitle2AGI通用人工智能专题之三评级及分析师信息TableSummaryChatGPT着手打造内部生态模型即平台时代行业评级TableIndustryRank推荐开启2022年3月OpenAI开始逐步开放内部插件并允许第行业走势图TablePic三方在GPT模型内创建插件我们认为这实际上是划时代的举措151开放内部插件的意义可以理解为用插件拓展GPT模8型自身能力的边界为模型添加眼睛和耳朵尽管GPT4的0语言模型被微软称作早期AGI但依然存在数据库时间滞-8后知识幻觉输出缺乏依据的内容等LLM常见的问题通-16过允许第三方插件的接入大模型得以联网用户可以在-23202203202206202209202212202303ChatGPT内部借助插件完成更多样的任务传媒沪深3002一旦形成第三方插件生态GPT模型将成为AI时代的操作系统本身可类比移动互联网时代诞生的操作系统IOS及安卓不同之处在于GPT模型并不是依靠硬件终端变化来实TableAuthor分析师赵琳现代际变革而是依靠人工智能技术为用户提供的实际便利场邮箱zhaolinhx168comcnSACNOS1120520040003景去完成用户习惯的迁移如果说ChatGPT模型的伟大之处是开创性地发现了RLHFtransformer精细标注数据这一菜谱通过工程化落地让人们广泛地接触到AI类比智能手机出现那么推出内生插件则是更有野心也更能看到划时代和商业意义的一步一个基于AI的全新系统生态近在眼前外部成熟应用将向AI平台迁移开启手转AI浪潮AI加持下GPT内部插件带来的用户体验优于直接使用外部的原生应用用户的使用场景得以迁移到GPT模型内部目前插件商店内部的第一批应用主要由OpenAI邀请的第三方开发包括电商办公协作旅游在线餐厅预订平台计算软件等随着外部成熟应用的交互圈层扩大GPT与用户日常生活将结合得更加紧密参考移动互联网时代的端转手趋势主流应用即将展开向AI平台的迁移即迅速适应并布局GPT内的AI插件探索AI加持下自身应用的新场景这实际上是新技术与流量的互惠成熟应用依赖GPT的AI技术提高用户体验而GPT则借助这些应用吸引更多用户网络效应进一步加强了这种相互促进的趋势从而提升GPT平台的生态价值插件开发门槛大幅降低行业格局可能重塑AI技术的加持下用户开发GPT插件几乎不需要技术门槛开发者只需简单描述对API的需求模型会完成代码编写身份验证数据处理等工作这意味着UGC用户生成内容回潮玩法用户体验和差异化成为下一阶段的关键1由于用户和开发者不必担心复杂的技术实现细节每个人都可以根据自己的需求创建插件活跃的社区氛围下用户粘性将提升插件生态将更加繁荣2对于开发者而言创意请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明证券研究报告行业动态报告玩法差异化体验与实际场景的融合度等成为了决定自身插件能否取得先发优势的核心因素我们认为未来文娱电商教育等多个行业格局可能重塑投资建议1随着海外大模型率先平台化生态化国产大模型的复现需求变得紧迫模型层受益标的包括百度华为产业链阿里三六零等明确具备大模型落地意愿及能力的厂商同时追踪腾讯等厂商的相关技术进展2应用层境外业务占主导海外用户基础大有实际应用场景的公司会尽快接入GPT生态先发优势下我们认为这类厂商的估值将直接受益于OpenAI的波浪式创新此外海外映射逻辑下关注布局游戏浏览搜索电商本地生活等业务并已有AIGC相关技术实践的标的风险提示国产大模型落地效果不及预期风险AI产品道德及监管风险请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明2正文目录1ChatGPT推出内部插件模型即平台时代开启411开放三大基础插件GPT4开始联网512第三方插件开启成熟应用向AI平台迁移的序幕913未来的插件生态开发门槛极大降低UGC属性强102从端转手到手转AI国产替代需求更加紧迫113投资建议154风险提示15图表目录图1插件商店出现在ChatGPT的新版本中4图2数理插件Wolfram加持下的对话页面4图3浏览插件下用户可以就最新的资讯提问5图4利用浏览插件提问奥斯卡得奖演员影片6图5提问奥斯卡得奖演员影片并要求赋诗一首6图6代码解释器从图像中提取文字7图7代码解释器将图像转换为ASCII图像7图8代码解释器完成机器学习任务预测下一个词7图9代码解释器能够识别图像中的人脸7图10代码解释器可以生成音频文件8图11代码解释器生成二维码8图12代码解释器生成行星轨迹使用Matplotlib库8图13代码解释器能够利用简单的像素画图8图14用户提问气候数据时数据插件调取联合国数据库并生成表格9图15商店目前已有的插件主要为电商出行订餐资讯等9图16GPT能够调用多个插件在一段输出内同时解决用户的生活化问题10图17自制一个代办清单插件流程只需要三分钟代码生成身份验证交互等工作由GPT完成11图18ChatGPT的技术突破点在于引入了RLHF基于人类反馈的强化学习12图19文心一言生成图片13图20文心一言生成视频13图21盘古NLP大模型14图22盘古CV大模型14图23达摩院文本生成视频大模型已经上线14表1Github社区中主流AI框架情况2022112请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明证券研究报告行业深度研究报告1ChatGPT推出内部插件开启模型即平台时代2022年3月OpenAI开始逐步开放内部插件并允许第三方在GPT模型内创建插件我们认为这实际上是划时代的举措1ChatGPT开放内部插件的意义可以理解为用插件拓展GPT模型自身能力的边界为模型添加眼睛和耳朵尽管GPT4的语言模型被微软称作早期AGI但用户目前使用的基于GPT4的ChatGPT付费版依然只能进行文本的处理且依然存在数据库时间滞后知识幻觉输出缺乏依据的内容等LLM常见的问题通过允许第三方插件的接入大模型得以联网用户可以在ChatGPT内部借助插件完成更多样的任务如资料查找数据分析行程预定发布社交内容等2一旦形成第三方插件生态GPT模型将成为AI时代的操作系统本身我们可以将其视作围绕AI展开的操作系统或底层平台类比移动互联网时代诞生的操作系统IOS及安卓不同之处在于GPT模型并不是依靠硬件终端变化来实现代际变革而是依靠人工智能技术为用户提供的实际便利场景去完成用户习惯的迁移因此开放内部插件最大的意义在于随着插件与日常生活应用的紧密结合GPT模型将不再是少部分人尽管日活已经突破一亿ChatGPT并未对全部国家及地区开放使用门槛相对较高使用的对话模型而是一个所有寻求使用AI帮助的用户都必须使用的操作系统AI时代的IOS诞生图1插件商店出现在ChatGPT的新版本中图2数理插件Wolfram加持下的对话页面资料来源公司官网华西证券研究所资料来源公司官网华西证券研究所不同于向外出售API接口内部插件的使用场景仅在对话页面内实际上将插件应用带来的流量圈存在了GPT平台内部此前ChatGPT的变现模式集中于向外出售API接口或微调模型是对外赋能开发者或者Office等成熟应用插件系统推出之后依靠GPT的技术支持开发者能够以极低的技术成本编写插件优质插件能够进一步激活用户基础提升粘性第三方如已经成熟的外部应用expedia插件更能进一步引流外部用户至GPT生态系统已经基本形成演示页面中已经出现了插件商店商业变现潜力极大目前插件功能还只对申请队列中的开发者和付费用户开放但我们认为随着功能逐步开放给普通用户插件商店完全可以复刻现有应用商店模式优质插件可以按月订阅或买断外部成熟请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明4证券研究报告行业深度研究报告APP会迁移至GPT模型内部形成AI加持下的插件如同移动互联网时代的端转手我们认为如果说ChatGPT模型的伟大之处是开创性地发现了RLHFtransformer精细标注数据这一菜谱通过工程化落地让人们广泛地接触到AI类比智能手机出现GPT4模型在多模态能力上推进了AGI领域的进展那么推出内生插件则是更有野心也更能看到划时代和商业意义的一步一个基于AI的全新系统生态近在眼前11开放三大基础插件GPT4开始联网尽管GPT4的语言模型版本已经被微软认为达到了早期AGI通用人工智能的阶段模型表现依然受到一定限制2022年3月对外发布的GPT-4在抽象理解视觉编程数学医学法律理解人类动机和情感等领域表现出色微软提出它可以被合理地视为AGI通用人工智能系统的早期版本AGI意味着智能不仅限于特定领域或任务而且涵盖了广泛的认知技能和能力但它们仍然存在问题如缺乏元认知认知谬误和非理性训练数据过时等此外GPT4在ChatGPT中唯一可以开箱即用的能力就是输出文本但仍需要用户对提示词进行较多处理插件的引入可类比为帮助模型补上了眼睛和耳朵2022年3月OpenAI开始逐步开放插件并为开发人员创建插件提供支持插件不仅允许机器人浏览网页还可以与特定网站进行交互我们梳理OpenAI提供三个基础插件如下111浏览插件GPT联网用户体验实现极大跃迁浏览插件即GPT模型调用Bing搜索的API从网络检索内容以此为依据实时推理和输出文本这意味着大语言模型能够从互联网上读取信息此前一直被人诟病的封闭性滞后性得到解决GPT4的训练数据库停留在2021年海量的必应搜索结果扩大了可以讨论的内容范围超越了训练数据集的时间限制融入了当下的新鲜信息这一定程度上缓解了大模型常见的幻觉问题大模型常对自己不掌握的知识做出看似合理的荒谬解答不同于NewBing在搜索页面调用GPT4浏览插件是在ChatGPT的对话场景内调用Bing搜索实现了反客为主以下图为例在对GPT模型问出涉及最新资讯的问题时通过调用浏览插件大模型完成了流畅准确的归总和输出图3浏览插件下用户可以就最新的资讯提问资料来源ChatGPT华西证券研究所请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明5证券研究报告行业深度研究报告从官方示例来看在进行奥斯卡相关提问时ChatGPT检索了最新一届的奥斯卡奖信息并在信息流中附加链接若在此基础上要求GPT将奖项信息以诗歌方式呈现并不会影响输出的真实性图4利用浏览插件提问奥斯卡得奖演员影片图5提问奥斯卡得奖演员影片并要求赋诗一首资料来源ChatGPT华西证券研究所资料来源ChatGPT华西证券研究所联网的语言模型此前已有WebGPTGopherCiteBlenderBot2LaMDA2等但表现并不理想我们判断主要系抓取网络内容进行输出会影响回答的质量浏览插件为此在来源可靠性信息真实性以及防止检索有问题内容的安全模式方面做了大量工作插件在一个独立的服务中运行与基础设施的其余部分分开训练数据集的版权界限依然模糊但抓取网站数据会事先征求网站许可法律风险相比封闭训练更低为了尊重内容创作者并遵守网络规范ChatGPT浏览器插件的用户代理token是ChatGPT-User并配置为尊重网站的robotstxt文件若网站拒绝抓取GPT不会将网站内容输出而不是以任何自动方式抓取网络OpenAI还发布了IP出口范围并实施了限速措施以避免向网站发送过多流量请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明6证券研究报告行业深度研究报告112代码解释器GPT将成为开发平台代码解释器插件能够帮助用户在ChatGPT界面中完成完整的开发工作用户能够在GPT的帮助下通过描述需求直接生成代码运行代码上传和下载从CSV数据到图像的文件并评估输出此前用户即使可以通过ChatGPT创建代码也需要将其放入另一个环境中进行测试在新插件的加持下用户可以在ChatGPT中进行大量开发而无需离开UI图6代码解释器从图像中提取文字图7代码解释器将图像转换为ASCII图像资料来源andrewmayneblog华西证券研究所资料来源andrewmayneblog华西证券研究所代码解释器展现了极强的多模态能力极大降低了用户的开发门槛根据OpenAI提供的信息代码解释器能够解决定量和定性的数学问题进行数据分析和可视化在格式之间转换文件等我们参考网络用户反馈除了生成代码之外代码解释器还可以分析输出并将其用于另一个函数这意味着用户可以将不同的代码段串在一起获取一个代码的输出并将其提供给另一个从现有尝试来看用户通过简单易懂的语言描述自己的需求GPT可以将其快速完成目前已完成的任务包括音频及图像生成画图识别人脸自建机器学习预测算法绘制行星轨迹图编写小游戏等图8代码解释器完成机器学习任务预测下一个词图9代码解释器能够识别图像中的人脸资料来源andrewmayneblog华西证券研究所资料来源andrewmayneblog华西证券研究所请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明7证券研究报告行业深度研究报告图10代码解释器可以生成音频文件图11代码解释器生成二维码资料来源andrewmayneblog华西证券研究所资料来源andrewmayneblog华西证券研究所图12代码解释器生成行星轨迹使用Matplotlib库图13代码解释器能够利用简单的像素画图资料来源andrewmayneblog华西证券研究所资料来源andrewmayneblog华西证券研究所请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明8证券研究报告行业深度研究报告113数据插件模型得以访问开源数据并输出分析数据插件使ChatGPT能够访问开源数据库并生成分析结果目前已经向公众开放用户能够用自然语言的方式表达需求获取最相关的文档片段例如文件笔记电子邮件或公共文档并进行数据分析用户可以自己选取向量数据库如MilvusPineconeQdrantRedisWeaviate或Zilliz来索引和搜索文档添加到他们有权使用的检索插件中插件在一个独立的服务中运行与基础设施的其余部分分开一定程度上规避了数据授权和隐私风险图14用户提问气候数据时数据插件调取联合国数据库并生成表格资料来源ChatGPT华西证券研究所12第三方插件开启成熟应用向AI平台迁移的序幕GPT提供的技术支持让插件带来的用户体验优于直接使用外部的原生应用用户的使用场景得以迁移到GPT模型内部目前插件商店内部的第一批应用主要由OpenAI邀请的第三方开发包括电商平台Shopify办公协作软件Slack旅游平台Expedia生鲜电商Instacart旅游搜索引擎服务商Kayak在线餐厅预订平台OpenTable自动化平台Zapier计算软件Wolfram等图15商店目前已有的插件主要为电商出行订餐资讯等资料来源ChatGPT华西证券研究所请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明9证券研究报告行业深度研究报告参考官方示例用户能够使用插件同时调用多个应用的功能实时解决生活问题在用户提问周末在旧金山吃素食请推荐餐厅食谱计算卡路里采购食材后GPT调用了餐厅推荐数学计算生鲜电商插件在一段对话内完成了这些生活化任务图16GPT能够调用多个插件在一段输出内同时解决用户的生活化问题资料来源ChatGPT华西证券研究所随着外部成熟应用的交互圈层扩大GPT与用户日常生活将结合得更加紧密主流应用将开启手转AI时代ChatGPT已经具备了平台雏形AI插件商店是GPT系统内部的AppStore传统应用可能需要重新考虑自身的核心价值和业务模式将自己的服务无缝融入ChatGPT中用户界面后端架构以及商业模式均有可能发生改变参考移动互联网时代的端转手趋势主流应用即将展开向AI平台的迁移即迅速适应并布局GPT内的AI插件探索AI加持下自身应用的新场景以免被时代淘汰端转手时代中各类应用纷纷迁移到移动端满足用户便捷性需求如今GPT作为AI平台为主流应用提供了更智能高效的解决方案将用户体验提升至新高度GPT与外部成熟应用将在生态系统中形成技术与流量的互换关系成熟应用依赖GPT的AI技术提高用户体验而GPT则借助这些应用吸引更多用户网络效应进一步加强了这种相互促进的趋势使得GPT生态价值不断提升13未来的插件生态开发门槛极大降低UGC属性强PC和移动互联网时代的开发技术壁垒相对较高开发者需要具备一定的编程知识和技能熟悉各种开发工具编程语言框架和库尽管时代发展下开发资源和工具日渐丰富但仍然开发成熟软件的技术能力依然是一大壁垒AI技术的加持下用户开发GPT插件几乎不需要技术门槛开发者只需要定义API用几句话不需专业术语描述对API的需求模型会去完成身份验证数据处理等工作我们参考官方演示视频在创建待办清单插件前用户用正常语言描述对插件的需求包括三部分插件的具体用途插件使用的服务器和模块插件的清单文件GPT能够完成剩下的工作用户将插件的域名复制到插件商店后便可以生成并使用插件整个流程只需三分钟请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明10证券研究报告行业深度研究报告图17自制一个代办清单插件流程只需要三分钟代码生成身份验证交互等工作由GPT完成资料来源ChatGPT华西证券研究所技术门槛的降低意味着UGC用户生成内容回潮玩法用户体验和差异化成为关键在AI插件生态中用户和开发者不必担心复杂的技术实现细节每个人都可以根据自己的需求创建插件活跃的社区氛围下用户粘性将提升插件生态将更加繁荣对于开发者而言创意玩法差异化体验与实际场景的融合度等成为了决定自身插件能否取得先发优势的关键我们认为未来文娱电商教育等多个行业格局可能重塑2从端转手到手转AI国产替代需求更加紧迫尽管目前海外其他AI巨头还未落地ToC大模型产品距离模型的平台化尚有距离但其旗下的主流应用会否进入微软主导的GPT平台仍是未知数我们维持此前的观点OpenAI的成功不涉及底层算法理论的创新更多是细节处理和工程化的成功12022年11月OpenAI上线了机器人对话模型ChatGPTGPT-35引入了RLHF基于人类反馈的强化学习利用人类的标注数据去对GPT3GPT35进行有监督训练针对模型的多个回答进行排序标注形成奖惩机制让模型去拟合人的偏好从而实现了史上最佳的输出效果ChatGPT并未实现底层理论的创新更近于多种前沿算法理论组合选取了大量的数据设计了合理的标注流程并且将这些融合真正复杂的是这一过程请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明11证券研究报告行业深度研究报告图18ChatGPT的技术突破点在于引入了RLHF基于人类反馈的强化学习步骤3强化学习PPO算法步骤1收集数据监督学习图步骤ChatGPT2建立训练汇报模型实现路径写一个关于水獭的提示学习引入监督学习提一个提问对Q如何向一个六一个新提问故事算法高模型认知能力应多个回答岁的孩子解释强化学习初始化强化学习是奖励机制是标注者将回解释巩固学习到雇佣标注工进行数据标注答从最好到在机器学围棋策略模型进行输出六岁阶段最差排序习中很久很久以前奖励模型对输出进行该过程中产使用监督学公司给予信任和评价习对GPT-生的数据用35进行微调惩罚在教授过程于训练奖励该评价用于模型更新策略模型的参数基于PPO算法资料来源公开资料整理华西证券研究所2从落地角度来看ChatGPT更多实现了工程而非技术上的成功即完成了从底层技术到工程落地再到产品的跨越在成本规模和效率之间实现了正确的权衡取舍从B端来看此前的AI公司需要根据不同的任务训练出不同的模型算法很难复用于其他场景OpenAI提供了泛化通用的算法让更多的使用者受益并为之消费各行业厂商可以利用统一的预训练大模型微调来直接应对不同的任务后续开发工程量大幅下降实现了AI开发的工业化从C端来看ChatGPT做到了在稳定输出的同时容纳破亿月活用户具有低使用门槛高效强传播性的特点开启了AI领域大众化的序章若论及学术积累及人才团队微软并不具有断层性优势当下正是谷歌Meta等AI框架巨头快速追赶的关键节点因此AI系统的格局依然风云未定微软拥有先发优势谷歌Meta则具备更多更广阔的应用场景目前海外AI框架领域已经形成TensorFlowGooglePyTorchMeta双寡头格局国内主流AI框架主要有PaddlePaddle百度MindSpore华为MegEngine旷视OneFlow等从Github指标看我国主体推出的AI框架中华为MindSpore百度飞桨引用次数点赞数贡献者数量占优表1Github社区中主流AI框架情况20221地区排名框架代码提交次数引用数点赞数贡献者1TensorFlow1244948630016300030562PyTorch4339014800537002137海外3Theano28127250095003524CNTK161164400171002015Maneet117766900198008681PaddlePaddle337534300175005242MindSpore373085142700267国内3MegEngine22824624100324OneFlow76213513000995Jittor1266235230031资料来源AI框架发展白皮书2022年华西证券研究所模型开始成为底层系统国产替代变得更加紧迫相对上一轮端转手国内厂商在本轮手转AI浪潮中的站位更有优势学术积累人才团队相差不远且请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明12证券研究报告行业深度研究报告根据头部厂商对外披露的信息除百度文心一言外华为盘古大模型阿里达摩院大模型均在陆续落地中百度率先落地文心一言搜索场景天然契合3月16日文心一言发布从官方demo来看文心一言具备文学创作商业文案创作数理逻辑推算中文理解多模态生成能力存在超预期亮点但事前录屏降低了其演示的真实性也并未对外直接开放多因素导致公众反馈不佳我们认为尽管上下文理解语义逻辑多轮对话方面尚有欠缺文心一言展现了足够的文案创作能力为B端降本增效的起始逻辑已经明晰尽管尚未对公众大范围开放企业用户已经能够申请内测邀请码若邀请范围持续扩大飞轮效应将推进文心一言表现改善且优化空间极大图19文心一言生成图片图20文心一言生成视频资料来源百度华西证券研究所资料来源百度华西证券研究所Bing的崛起已经证明了人工生成智能作为新介入因素能够对曾经的垄断巨头产生威胁百度将文心一言嵌入搜索具有必要性此前海内外搜索市场均呈现一家独大的格局据statcounter截至2022年6月Google在全球搜索引擎的市占率达到9242远超第二名bing的345第三名Yahoo的132但NewBing的发布打破了这一稳态dataai数据显示新功能上线当日必应Bing应用程序的全球下载量在一夜之间猛增十倍蹿升至苹果AppStore应用商店最受欢迎的免费应用榜中的第十位并使其成为第二大最受欢迎的免费生产力应用仅次于谷歌邮箱Gmail截至3月10日Bing活跃用户已突破1亿人增幅超600我们认为作为国内搜索巨头百度在搜索领域进行人工生成智能布局已经成为战略上的必需华为前期积累深厚近期将发布盘古大模型公司从2020年开始布局大模型领域2021年推出鹏城盘古大模型成为当时业界首个千亿级中文NLP大模型即将发布的盘古大模型则涵盖了NLP大模型CV大模型多模态大模型科学技术大模型等多个领域其中NLP大模型对标ChatGPT参数量达千亿同时华为还推出了业界最大预训练CV模型该模型能够根据模型大小与运行速度需求自适应抽取小模型助力行业应用快速落地在大模型产业化方面华为已经发起了智能遥感开源生态联合体多模态人工智能产业联合体和智能流体力学产业联合体等请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明13证券研究报告行业深度研究报告图21盘古NLP大模型图22盘古CV大模型资料来源华为云华西证券研究所资料来源华为云华西证券研究所阿里前期已有大模型技术积累近期推出生成视频大模型阿里达摩院在其前期大模型技术积累的基础上近期推出了多模态大模型并在AI模型社区魔搭ModelScope上线了文本生成视频大模型这一整体模型参数约17亿目前仅支持英文输入阿里达摩院在2020年初启动了中文多模态预训练模型M6项目并于同年6月推出了3亿参数的基础模型M6模型逐步扩展至2020年10月达到10万亿参数规模成为当时全球最大的AI预训练模型M6已广泛应用于超过40个场景日调用量上亿涵盖了电商制造业文学艺术和科学研究等多个领域图23达摩院文本生成视频大模型已经上线资料来源创空间华西证券研究所请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明14证券研究报告行业深度研究报告3投资建议模型层微软主导的GPT生态是否适用我国还有待商榷因此随着大模型平台化生态化国产大模型的复现需求变得紧迫我们在此前报告中已经梳理了模型层复现的难度判断国内厂商如百度华为阿里等复现大模型不会太遥远国内厂商在本轮手转AI浪潮中的起点相对上一轮端转手更有优势模型层受益标的包括百度华为产业链阿里三六零等明确具备大模型落地意愿及能力的厂商同时追踪腾讯等厂商的相关技术进展应用层GPT模型的平台化逻辑下关注两类厂商1有能力快速接入GPT生态将自身应用插件化的厂商境外业务占主导海外用户基础大有实际应用场景的公司会尽快接入GPT生态先发优势下我们认为这类厂商的估值将直接受益于OpenAI的波浪式创新2海外映射逻辑下关注布局游戏浏览搜索电商本地生活等业务并已有AIGC相关技术实践的标的Meta谷歌两个AI架构巨头还未拿出实际产品但是其技术积累和微软相比更雄厚应用场景也更直观因此通用人工智能领域的想象空间不会止于SaaS软件服务内容消费社交娱乐等海外巨头更擅长的领域会迅速接棒而这些领域也是国内厂商的长项国内头部厂商具备成熟的应用转化及分发能力产品本身已经建起规模及心智壁垒且变现路径可以复用商业模式无需再探索如要迁移自身应用至AI生态内获客成本远低于新进入者4风险提示国产大模型落地效果不及预期风险AI产品道德及监管风险请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明15证券研究报告行业深度研究报告分析师与研究助理简介TableAuthorInfo赵琳华西证券传媒行业首席南开大学本硕本科毕业后自愿到乡村学校长期支教后担任校长期间获中国教育报头版头条关注报道2017年硕士毕业后到新时代证券从事传媒行业研究2019年加盟华西证券分析师承诺作者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保证报告所采用的数据均来自合规渠道分析逻辑基于作者的职业理解通过合理判断并得出结论力求客观公正结论不受任何第三方的授意影响特此声明评级说明投资公司评级标准说明评级买入分析师预测在此期间股价相对强于上证指数达到或超过15以报告发布日后的6个增持分析师预测在此期间股价相对强于上证指数在515之间月内公司股价相对上证中性分析师预测在此期间股价相对上证指数在-55之间指数的涨跌幅为基准减持分析师预测在此期间股价相对弱于上证指数515之间卖出分析师预测在此期间股价相对弱于上证指数达到或超过15行业评级标准以报告发布日后的6个推荐分析师预测在此期间行业指数相对强于上证指数达到或超过10月内行业指数的涨跌幅中性分析师预测在此期间行业指数相对上证指数在-1010之间为基准回避分析师预测在此期间行业指数相对弱于上证指数达到或超过10华西证券研究所地址北京市西城区太平桥大街丰汇园11号丰汇时代大厦南座5层网址httpwwwhx168comcnhxzqhxindexhtml请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明16证券研究报告行业深度研究报告华西证券免责声明华西证券股份有限公司以下简称本公司具备证券投资咨询业务资格本报告仅供本公司签约客户使用本公司不会因接收人收到或者经由其他渠道转发收到本报告而直接视其为本公司客户本报告基于本公司研究所及其研究人员认为的已经公开的资料或者研究人员的实地调研资料但本公司对该等信息的准确性完整性或可靠性不作任何保证本报告所载资料意见以及推测仅于本报告发布当日的判断且这种判断受到研究方法研究依据等多方面的制约在不同时期本公司可发出与本报告所载资料意见及预测不一致的报告本公司不保证本报告所含信息始终保持在最新状态同时本公司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需自行关注相应更新或修改在任何情况下本报告仅提供给签约客户参考使用任何信息或所表述的意见绝不构成对任何人的投资建议市场有风险投资需谨慎投资者不应将本报告视为做出投资决策的惟一参考因素亦不应认为本报告可以取代自己的判断在任何情况下本报告均未考虑到个别客户的特殊投资目标财务状况或需求不能作为客户进行客户买卖认购证券或者其他金融工具的保证或邀请在任何情况下本公司本公司员工或者其他关联方均不承诺投资者一定获利不与投资者分享投资收益也不对任何人因使用本报告而导致的任何可能损失负有任何责任投资者因使用本公司研究报告做出的任何投资决策均是独立行为与本公司本公司员工及其他关联方无关本公司建立起信息隔离墙制度跨墙制度来规范管理跨部门跨关联机构之间的信息流动务请投资者注意在法律许可的前提下本公司及其所属关联机构可能会持有报告中提到的公司所发行的证券或期权并进行证券或期权交易也可能为这些公司提供或者争取提供投资银行财务顾问或者金融产品等相关服务在法律许可的前提下本公司的董事高级职员或员工可能担任本报告所提到的公司的董事所有报告版权均归本公司所有未经本公司事先书面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如需引用刊发或转载本报告需注明出处为华西证券研究所且不得对本报告进行任何有悖原意的引用删节和修改请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明17