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Auto GPT,下一个更强大的 AI 工具。Auto GPT 区别于传统GPT,可在没有任何用户指导的情况下搜索互联网和执行保存文件等操作的能力。AutoGPT 可理解成为一个组织多模的机器人,用户给它分配一个任务,它会想出一个计划来完成它。其强大的背后有四点原因,分别是架构、自主迭代、内存管理和多功能性; Auto GPT 功能强大,且以惊人的方式被使用,例如帮助客户完成代办事项、生成市场调研报告、创建应用程序、文本直接生成、生活助手等,但目前仍有不足,陷入死循环的原因我们认为是 Auto GPT 编程语言的功能范围不够。 我们认为 AI 赋能千行百业的时代已经来临,A正以难以想象的速度颠覆科技领域: 从 ChatGPT 生成式AI 为起点,生成式AI 成为解放生产力的双手: plugin 横空出世,链接万物,使ChatGPT 可链接更多的程序,Al 正式赋能千行百业: 再到ChatGPT 链接 Microsoft,0ffice、New Bing、Dynamics 等办公、工业软件及搜索引警极大地为人们带来了便捷性和通用性;目前,Auto GPT 横空出世,我们认为寓意着更强大“A
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[Table_Title]
Auto GPT 横空出世,力推算力设施
[Table_Title2]
计算机行业
[Table_Summary]
Auto GPT,下一个更强大的 AI 工具。Auto GPT 区别于传统
GPT,可在没有任何用户指导的情况下搜索互联网和执行保存文
件等操作的能力。AutoGPT 可理解成为一个组织多模的机器人,
用户给它分配一个任务,它会想出一个计划来完成它。其强大
的背后有四点原因,分别是架构、自主迭代、内存管理和多功
能性;Auto GPT 功能强大,且以惊人的方式被使用,例如帮助
客户完成代办事项、生成市场调研报告、创建应用程序、文本
直接生成、生活助手等,但目前仍有不足,陷入死循环的原因
我们认为是 Auto GPT 编程语言的功能范围不够。
我们认为 AI 赋能千行百业的时代已经来临,AI 正以难以想象的
速度颠覆科技领域: 从 ChatGPT 生成式 AI 为起点,生成式 AI 成
为解放生产力的双手;Plugin 横空出世,链接万物,使
ChatGPT 可链接更多的程序,AI 正 式 赋能 千 行百 业;再到
ChatGPT 链接 Microsoft,Office、New Bing、Dynamics 等办
公、工业软件及搜索引擎极大地为人们带来了便捷性和通用
性;目前,Auto GPT 横空出世,我们认为寓意着更强大“AI 代
理工具”已经出世,无需人为干预即可生成内容,AI 赋 能的场
景进一步打开,正式进入解放生产力的阶段。
再次重申强调 ChatGPT 的竞争本质即大模型储备竞赛,算力是打
造大模型生态的必备基础,算力在大模型的背景下势必迎来大
爆发。算力是训练大模型的底层动力源泉,一个优秀 的算 力底
座在大模型(AI 算法)的训练和推理具备效率优势,其中包括 AI
服务器、AI 芯片等为核心产品。大模型参数呈现指数规 模,引
爆海量算力需求。根据财联社和 OpenAI 数据,ChatGPT 浪潮下
算力缺口巨大,根据 OpenAI 数据,模型计算量增长速度远超人
工智能硬件算力增长速度,存在万倍差距。运算规模 的增 长,
带动了对 AI 训练芯片单点算力提升的需求,并对数据传输速度
提出了更高的要求。根据智东西数据,过去五年,大 模型 发展
呈现指数级别,部分大模型已达万亿级别,因此对算 力需 求也
随之攀升。
投资建议:
我们认为 AIGC 的出世会产生革命性的影响,同时有望赋能千行
百业。我们梳理了三条路径图,积极的推荐以下三条投资主线:
1)具备算力基础的厂商,受益标的为首都在线、寒武纪、海光
信息、浪潮信息、中科曙光、景嘉微、龙芯中科、神州数码、
评级及分析师信息
[Table_IndustryRank]
行业评级:
推荐
[Table_Pic]
行业走势图
[Table_Author]
分析师:刘泽晶
邮箱:liuzj1@hx168.com.cn
SAC NO:S1120520020002
联系电话:
-24%
-15%
-6%
3%
11%
20%
2022/03 2022/06 2022/09 2022/12 2023/03
计算机 沪深300
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[Table_Date]
2023 年 04 月 15 日
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拓维信息、广电运通、云赛智联、青云科技、优刻得、光环新
网、新炬网络、工业富联等;
2)具备 AI 算法商业落地的厂商,重点推荐科大讯飞、拓尔思,
其他受益标的为:海天瑞声、云从科技、格灵深瞳、大华股份、
海康威视;
3) AIGC 相关应用厂商,受益标的为:
1、办公软件类: 金山办公、万兴科技、福昕软件、当虹科技、
彩讯股份等;
2、工业软件类: 汉得信息、广联达、用友网络、赛意信息、法
本 信 息、能科科技、鼎捷软件、华大九天、霍莱沃、中望软
件、华大九天等;
3、互联网传媒类: 中文在线、汤姆猫、天娱数科、捷成股份、
昆仑万维、蓝色光标、游戏和数字人等;
4、百度系:致远互联、宇信科技、汉得信息、凡拓数创、航天
宏图等;
5、华为系: 常山北明、软通动力、润和软件、神州信息、长亮
科技、中科软、宇信科技等;
6、微软系: 天地在线、捷成股份、万兴科技、汤姆猫、天娱数
科、昆仑万维、汤姆猫、蓝色光标、凌志软件等;
7、其他:同花顺、三六零、石基信息、盛世科技、财富趋势、
金证股份、熵基科技等。
风险提示
核心技术水平升级不及预期的风险;AI 伦理风险;政策 推进不
及预期的风险;中美贸易摩擦升级的风险。
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正文目录
1. Auto GPT 横空出世,力推算力设施.................................................................................................................................................. 4
2. 投资建议:梳理 AIGC 相关受益厂商 ................................................................................................................................................ 9
3. 风险提示.................................................................................................................................................................................................... 9
图目录
图表 1 Auto GPT 为即将到来的复活节等活动发现和生成独特的原始食谱 ........................................................................... 4
图表 2 Auto GPT 逻辑架构 ..................................................................................................................................................................... 5
图表 3 帮助客户自动完成客户的待办事项列表 ............................................................................................................................... 6
图表 4 帮助客户自动完成客户的待办事项列表 ............................................................................................................................... 6
图表 5 Auto GPT 介入前的文本 ............................................................................................................................................................ 7
图表 6 Auto GPT 介入后的文本 ............................................................................................................................................................ 7
图表 7 Auto GPT 帮助客户购买 Domino 披萨.................................................................................................................................... 7
图表 8 Auto GPT 陷入卡顿问题 ............................................................................................................................................................ 8
图表 9 大模型参数数量和训练数据规模快速增长.......................................................................................................................... 8
图表 10 近年大模型的参数规模增长趋势 ......................................................................................................................................... 8
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