摘要
事件：11月30日，OpenAI上線了新模型ChatGPT，其網頁應用允許用戶免費使用，ChatGPT能夠理解人類語言並且回答問題，不限於普通聊天、協助寫代碼、解決具體難題等等應用場景。因為其高質量的回答、高效獲取信息的方式、以及上癮式的交互體驗，ChatGPT引起了社交媒體的廣泛傳播與關注。
ChatGPT效果出人意料，“全能AI”火遍社交媒體。 ChatGPT的交互界面簡潔，只有一個輸入框，AI將根據輸入內容進行回复，並允許在一個語境下持續聊天。 ChatGPT的聊天範圍廣泛，涵蓋大部分領域，根據親身體驗以及社交媒體分享的內容來看，ChatGPT能在絕大部分知識領域給出專業回答，同時對輸入的理解能力和包容度高。無論是讓ChatGPT寫首押韻的詩、檢查代碼的bug、回答科學問題、對推特未來的發展提出建議都不在話下，其回复內容每次都是隨機的，但總體保持著一定的專業性和信息量，具備很強的參考意義。與ChatGPT持續對話是一種令人上癮的體驗，因此在該應用發布的短短幾天內，就能看到國內外的社交媒體上就有大量關於ChatGPT對話的分享。
ChatGPT的背後離不開大模型、大數據、大算力。 ChatGPT成為AIGC里程碑的背後，是算力發展和數字時代形成的大數據所共同支持的大模型訓練，才能實現目前的效果。由OpenAI研發的ChatGPT是微調後的GPT-3.5系列模型，有著多達1750億個模型參數，並在今年年初訓練完成。模型訓練的背後離不開大數據的支持，OpenAI主要使用的公共爬蟲數據集有著超過萬億單詞的人類語言數據集。在算力方面，GPT-3.5在Azure AI超算基礎設施（由V100GPU組成的高帶寬集群）上進行訓練，總算力消耗約3640 PF-days（即每秒一千萬億次計算，運行3640個整日）。
AIGC不僅改變創作，還將改變獲取信息的主要方式。在之前的報告中，我們討論過AIGC對於創作的替代，降低了創作門檻，為元宇宙數字內容的豐富打下基礎。而在此之上，ChatGPT所展示了作為生產力的存在，ChatGPT在尋找答案、解決問題的效率上已經部分的超越瞭如今的搜索引擎，ChatGPT或許在未來會改變我們獲取信息、輸出內容的方式，AIGC有望成為數字經濟時代驅動需求爆發的殺手級應用。
模型缺點瑕不掩瑜，未來迭代值得期待。據官網顯示，ChatGPT目前存在著一些局限性，包括：有時會給出看上去正確但荒謬的答案、微調提問的方式會得到完全不同的答案、有時會反複使用某些句子等等。在我們實際體驗中也能感受到，這些問題來自訓練過程和數據集的局限性。 ChatGPT本次面向用戶免費開放能夠進一步強化訓練，從而完善模型質量。
投資建議：軟硬件與數據集。生成算法、NLP與算力決定AIGC能否運行，而高質量的數據集決定了AIGC質量與商業模式。軟件層面主要包括自然語言處理技術：谷歌、微軟、科大訊飛、拓爾思；AIGC生成算法模型及數據集：視覺中國、萬興科技、藍色光標、崑崙萬維；算力層包括：三大運營商（移動、電信、聯通）、英偉達、瀾起科技、中興通訊、新易盛、天孚通信、中際旭創等。
風險提示：技術創新不及預期；政策監管風險。
11月30日，OpenAI上線了新模型ChatGPT，該模型允許用戶以對話的方式與其交互。 ChatGPT是之前發布的InstructGPT的兄弟模型，後者被訓練用於根據輸入給出詳細的一段輸出。同時，ChatGPT模型為了獲得更多用戶反饋，在目前階段對用戶開放免費使用，用戶可通過chat.openai.com進行應用交互體驗。
ChatGPT的交互界面簡潔，只有一個輸入框，用戶可以任意開啟話題或者給出指令，模型將根據輸入內容給出輸出。 ChatGPT的一大特點就是允許在同一個語境下持續交流，能夠根據上下文進行回复。
ChatGPT的聊天範圍廣泛，涵蓋大部分領域，具備參考意義。根據親身體驗以及社交媒體分享的內容來看，ChatGPT能在絕大部分知識領域給出專業回答，同時對輸入的理解能力和包容度高。無論是讓ChatGPT寫首押韻的詩、檢查代碼的bug、回答科學問題、對推特未來的發展提出建議都不在話下，其回复內容每次都是隨機的，但總體保持著一定的專業性和信息量，具備很強的參考意義。
ChatGPT的對話內容開始在社交媒體引起關注。因為ChatGPT對話的隨機性以及較為豐富的信息量，與ChatGPT持續對話令人上癮，在該應用發布的短短幾天內，國內外的社交媒體上就有大量關於ChatGPT對話的分享。這其中包括馬斯克向ChatGPT請教如何改變推特，也有各類有趣的問答合輯。
AIGC里程碑的背後離不開大模型、大數據、大算力。 ChatGPT成為AIGC里程碑的背後，是算力發展和數字時代形成的大數據所共同支持的大模型訓練，才能實現目前的效果。由OpenAI研發的ChatGPT是微調後的GPT-3.5系列模型（GPT模型專門用於人類語言應用），有著多達1750億個模型參數，並在今年年初訓練完成。
模型訓練的背後離不開大數據的支持，公共爬蟲數據集有著超過萬億單詞的人類語言數據集，OpenAI團隊在此基礎上進行整理加工形成用於訓練模型的數據集。在算力方面，GPT-3.5在Azure AI超算基礎設施（由V100GPU組成的高帶寬集群）上進行訓練，總算力消耗約3640 PF-days（即每秒一千萬億次計算，運行3640個整日）。
AIGC不僅改變創作，還將改變獲取信息的主要方式。在之前的報告中，我們討論過AIGC對於創作的替代，降低了創作門檻，為元宇宙數字內容的豐富打下基礎。而在此之上，ChatGPT所展示了作為生產力的存在，ChatGPT在尋找答案、解決問題的效率上已經部分的超越瞭如今谷歌等搜索引擎，ChatGPT或許在未來會改變我們獲取信息的方式，AIGC成為新時代的用戶入口。
模型缺點瑕不掩瑜，未來迭代值得期待。官網註明了ChatGPT目前存在著一些局限性及原因，在我們的實際體驗中，也確實遇到這些問題：
1）有時ChatGPT會寫一些看上去合理但錯誤且荒謬的答案，這個在體驗中較少但會出現。據官網描述，這個問題是難以解決的，因為：第一，在訓練期間，並沒有提問者目前所有的事實；第二，如果讓模型過於謹慎，那麼他能回答的問題也會拒絕回答；第三，有觀察的訓練誤導了模型，因為正確的答案來源於模型的數據庫而非人類知道什麼。
2）ChatGPT對輸入的改變比較敏感。例如，給出一句問題，模型聲稱無法得知答案，但輕微地改變問題，就能正確地回答。這種特性在體驗中表現的比較明顯。
3）ChatGPT有時會非常重複表達，反複使用某些句子，例如：重申自己是OpenAI訓練的語言模型。這個問題在我們的體驗中也經常出現，根據官網，該問題來自於訓練數據的偏差，以及過度擬合問題。
4）在理想情況下，當用戶問題模糊時，模型應該會提問將問題清晰化。但目前的模型經常不去追問問題，直接猜想用戶可能問的方向。
除了官網提到的局限性外，根據實際體驗，ChatGPT即使在輸入的明確要求下，也難以在表達中使用數據支持，這可能是因為ChatGPT所使用的語言數據集並不包含太多關於數據的內容。
投資建議
相比於此前的AI繪畫，ChatGPT更具有將AI能力與工作流程相結合的潛力，例如我們試著讓其解釋“光學模塊中的光芯片和電芯片是什麼？當前的全球主流供應商是誰？中國企業的競爭地位如何？未來是否有什麼技術可以替代InP材料？”這類問題時，ChatGPT能夠給出頗為專業的答复，且語言表達流暢。如果將ChatGPT與Midjourney等創作工具融合，有可能直接輸出設計圖稿等內容，畢竟文字生成是基礎，而用戶要做的盡量調整自己的輸入，以促使AI輸出更質量的內容，這本身也是一種訓練和反饋過程。目前部分用戶已在社交媒體上表達了對ChatGPT的付費意願，可見C端用戶為了提高效率有意願訂閱此類服務。
目前OpenAI等巨頭已著手自建計算集群來滿足AIGC的要求，這種集中式的訓練對GPU、存儲、機房、供電等基礎設施均有巨大需求。國內部分創業團隊目前基於公有云訓練，隨著需求的增加，也有望轉向自建集群。
今年以來，我國“東數西算”戰略自上而下快速推進，作為數字經濟的基礎，“算力即權力”，其重要性不言而喻，此前我們更多的互聯網應用聚焦於“存”而非“算”，隨著AIGC技術在全球的興起，“東數西算”的算力需求將越來越顯著。
關於AIGC的投資策略，能夠從軟硬件與數據集的三個角度梳理，生成算法、NLP與算力決定AIGC能否運行，而高質量的數據集決定了AIGC質量與商業模式。
軟件層面主要包括自然語言處理技術：谷歌、微軟、科大訊飛、拓爾思。
AIGC生成算法模型及數據集：藍色光標、視覺中國、崑崙萬維、萬興科技。
算力層包括：三大運營商（移動、電信、聯通）、英偉達、瀾起科技、中興通訊、新易盛、天孚通信、中際旭創等。
風險提示
技術創新不及預期：AIGC的技術發展不及預期，以及底層硬件技術，如：超級計算機，算力的發展不及預期。
政策監管風險：目前AIGC還處於相對早期，後續是否會出台AIGC作品相關的知識版權或其他法律監管條款尚不明確。
本文節選自國盛證券研究所已於2022年12月5日發布的報告《AIGC的里程碑——Chat GPT憑什麼引爆科技圈？ 》，具體內容請詳見相關報告。
宋嘉吉 S0680519010002 songjiaji@gszq.com
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