ChatGPT跨行業(yè)專(zhuān)題報(bào)告:AIGC發(fā)展大年,推動(dòng)新一輪產(chǎn)業(yè)革命
近年全球科技龍頭持續(xù)投入AIGC領(lǐng)域以及近期ChatGPT應(yīng)用落地加速,我們認(rèn)為2023年AIGC大模型與產(chǎn)業(yè)將迎來(lái)快速發(fā)展期,賦予人工智能大規(guī)模落地場(chǎng)景,為底層算法和芯片等領(lǐng)域帶來(lái)巨大需求,同時(shí)加速AIGC應(yīng)用滲透和商業(yè)化進(jìn)程。在本篇報(bào)告中,我們對(duì)ChatGPT/ AIGC算法層、算力層和應(yīng)用層的發(fā)展和產(chǎn)業(yè)鏈進(jìn)行深度分析,建議重點(diǎn)關(guān)注上游算法商湯和科大訊飛,中游芯片景嘉微和寒武紀(jì),及下游應(yīng)用微軟、谷歌、Meta、百度、騰訊、阿里和字節(jié)。
算法層:ChatGPT底層的大模型技術(shù)演進(jìn)。大模型是在大規(guī)模無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練,學(xué)習(xí)出特征和規(guī)則,泛化能力強(qiáng)。大模型技術(shù)的興起,有效降低了AI應(yīng)用研發(fā)門(mén)檻,也能解決在特定應(yīng)用場(chǎng)景有效數(shù)據(jù)不足導(dǎo)致模型精度低的問(wèn)題。現(xiàn)階段的大模型主要是面向NLP領(lǐng)域,包括ChatGPT 背后的GPT-3,而在CV領(lǐng)域,多個(gè)公司也在積極加大技術(shù)儲(chǔ)備。針對(duì)5年來(lái)中美發(fā)布的主要大模型,我們從兩個(gè)維度進(jìn)行了比較:1)在模型參數(shù)量上,模型體量隨時(shí)間呈指數(shù)擴(kuò)張趨勢(shì),美國(guó)同等參數(shù)量級(jí)的大模型比中國(guó)領(lǐng)先1-2年;2)在NLP專(zhuān)利數(shù)量上,微軟和谷歌的持有數(shù)已經(jīng)在幾千個(gè)的量級(jí),而國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的BAT持有數(shù)則在600個(gè)左右。
算力層:大模型驅(qū)動(dòng)AI/內(nèi)存芯片需求全面加速。AI芯片為人工智能應(yīng)用提供所需的基礎(chǔ)算力,主要分為GPU、FPGA和ASIC,ChatGPT基礎(chǔ)模型上大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練需要強(qiáng)大算力作為支持,而大算力需要更多高算力和內(nèi)存芯片去支撐算法運(yùn)行。目前GPU為主導(dǎo)AI芯片,因具有強(qiáng)大計(jì)算能力和高通用適用性,廣泛應(yīng)用于AI和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。近年多家國(guó)內(nèi)半導(dǎo)體公司積極布局GPU領(lǐng)域,受中美科技摩擦影響,預(yù)計(jì)國(guó)產(chǎn)GPU芯片替代將快速推進(jìn)。
應(yīng)用層:搜索+智能客服先行,內(nèi)容創(chuàng)作+文娛生活場(chǎng)景滲透加速,長(zhǎng)期看好B端產(chǎn)業(yè)機(jī)會(huì)。進(jìn)入“數(shù)智化時(shí)代”,看好ChatGPT/AIGC應(yīng)用場(chǎng)景持續(xù)滲透及商業(yè)化加速?(包括搜索引擎、智能客服、教育培訓(xùn)、金融等),助力行業(yè)降本增效的同時(shí),開(kāi)拓創(chuàng)新變現(xiàn)增量。我們認(rèn)為ChatGPT較難取代搜索引擎,更多體現(xiàn)在賦能優(yōu)化,在于離線非實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)、訓(xùn)練模型下答案非正確、成本過(guò)高。中短期,基于內(nèi)容創(chuàng)作及文娛生活導(dǎo)向的AIGC場(chǎng)景應(yīng)用更為集中,包括文娛、傳媒、電商等,長(zhǎng)期產(chǎn)業(yè)升級(jí)機(jī)會(huì)可期。預(yù)計(jì)2030年AIGC市場(chǎng)規(guī)模達(dá)千億美元,商業(yè)模式從按量付費(fèi)、訂閱延伸至MaaS。
來(lái)源:招銀國(guó)際
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