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计算机行业深度报告:ChatGPT引领AI新浪潮,AIGC商业化启程.pdf
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计算机行业
行业研究 | 深度报告
⚫ ChatGPT 引领 AI 技术新一轮热潮,预示着 NLP 技术有望迅速进入平民化应用时
代。2022 年 11 月 30 日,OpenAI 公司上线了聊天机器人模型 ChatGPT,迅速引发
了全球的热潮。 ChatGPT 是一种预训练的语言大模型,采用大量的参数和大量的数
据进行训练,基于人类反馈的强化学习算法,将 NLP 技术和机器学习结合,极大地
提升了模型算法的效率和能力。随着 ChatGPT 的热度不断攀升,多家科技公司都开
始布局 ChatGPT 相关技术领域,NLP 技术有望迅速进入平民化应用时代。
⚫ ChatGPT 具有良好的商业价值,未来应用空间广阔。ChatGPT 相关技术不仅对众
多的 C 端应用带来革新,同时也将对 B 端应用产生重大影响,企业数字化转型有望
真正从数字化走向智能化,ChatGPT 在企业办公中的应用,具备很大的想象空间。
我们认为,协同办公类应用作为企业各类应用的入口,同时具备知识管理、流程引
擎等功能,具备很强卡位价值,在把 ChatGPT 技术引入后,可以极大提升产品的功
能与应用体验。员工仅需给出想要办理的流程,由 ChatGPT 进行智能化办理,从而
改变过去员工需要自行在 OA、ERP 及业务系统中完成信息录入、功能查找、业务
办理的现状,将极大地提升办公效率和使用体验。目前微软已经将 ChatGPT 应用到
了 Dynamics 365、Teams 等产品线,未来将要应用到 Bing 搜索中,未来的商业价
值空间十分可观。
⚫ AIGC 有望成为未来人工智能的重要方向,商业化模式仍需摸索。AIGC 即人工智能
内容生成,ChatGPT 就是典型的文本生成式的 AIGC,其目前的成功也有望带动
AIGC 在图像、音乐、视频等其他领域落地。 Gartner 曾多次将生成式 AI 列为未来
的重要技术趋势,是当下最引人注目的人工智能技术之一。据 Gartner 预计,到
2025 年,生成式人工智能将占所有生成数据的 10%,而目前这一比例还不到 1%。
随着 ChatGPT 开启付费订阅试点,AIGC 的商业化进程正式拉开帷幕。据量子位报
告统计,到 2030 年,AIGC 的市场规模将超过万亿人民币,但由于 AIGC 目前产业
化程度有限,大量业务场景尚未成功变现,商业模式也还处于探索阶段。我们认
为,在当下时点,AIGC 基于其出色的降本增效能力,在企业级市场的应用前景较为
明朗和稳定,在 C 端消费市场的商业模式仍需进一步摸索。
我们认为,未来几年是 AIGC 的快速发展窗口期,相关的 AI 模型算法、算力基础设施以
及下游应用都有望迎来加速增长。
⚫ AI 模型和算法能力领域,建议关注科大讯飞(002230,买入)、拓尔思(300229,未
评级)、云从科技-UW(688327,未评级)等公司。
⚫ 算力基础设施领域,建议关注中科曙光(603019,买入)、海光信息(688041,买
入)、浪潮信息(000977,未评级)等公司。
⚫ 我们看好 ChatGPT 在企业级市场的应用和渗透前景,建议投资者关注致远互联
(688369,未评级)、ST 泛微(603039,未评级)、用友网络(600588,买入)、鼎捷软
件(300378,未评级)、金山办公(688111,增持)、汉得信息(300170,未评级)等公
司。
风险提示
AI 技术发展不及预期;政策监管风险
投资建议与投资标的
核心观点
国家/地区
中国
行业
计算机行业
报告发布日期
2023 年 02 月 08 日
浦俊懿
021-63325888*6106
pujunyi@orientsec.com.cn
执业证书编号:S0860514050004
陈超
021-63325888*3144
chenchao3@orientsec.com.cn
执业证书编号:S0860521050002
谢忱
xiechen@orientsec.com.cn
执业证书编号:S0860522090004
杜云飞
duyunfei@orientsec.com.cn
覃俊宁
qinjunning@orientsec.com.cn
开门红后未来表现仍值 得期待 , 数 据要
素、AI、信创是核心方向:——计算机行
业周报
2023-02-05
ChatGPT 引领 AI 新浪潮,AIGC 商业化启
程
看好(维持)
计算机行业深度报告
——
ChatGPT
引领
AI
新浪潮,
AIGC
商业化启程
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目 录
一、ChatGPT 持续升温,AIGC 热潮来临 ...................................................... 4
1.1 ChatGPT 横空出世,AI 发展方兴未艾 .......................................................................... 4
1.2 ChatGPT 的先行者——GPT 模型的发展 ...................................................................... 5
1.3 ChatGPT 应用在即,B 端商业价值凸显 ....................................................................... 6
二、AIGC 出圈,潜在应用前景广阔 ............................................................... 8
2.1 从 AI 艺术品到 AIGC 的破圈 ......................................................................................... 8
2.2 AIGC 有望成为未来人工智能的重要方向 ...................................................................... 9
2.3 ChatGPT 开启付费试点,AIGC 商业化任重道远........................................................ 11
三、相关标的 ............................................................................................... 13
3.1 科大讯飞:认知智能领域全国领先 ............................................................................. 13
3.2 拓尔思:语义智能技术(NLP)的领导者 ................................................................... 13
3.3 云从科技:从智能感知到认知决策的核心技术闭环 .................................................... 14
风险提示 ...................................................................................................... 15
计算机行业深度报告
——
ChatGPT
引领
AI
新浪潮,
AIGC
商业化启程
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图表目录
图 1:ChatGPT 回答问题 ............................................................................................................. 4
图 2:RHLF 算法的训练流程 ........................................................................................................ 4
图 3:基于 NLP 的预训练模型的参数数量(单位:百万个) ....................................................... 6
图 4:GPT-3 模型与其他语言模型的训练算力消耗对比 ................................................................ 6
图 5:集成 ChatGPT 的 Bing 搜索短暂上线 ................................................................................. 7
图 6:UiPath 的 ChatGPT + RPA 尝试 ......................................................................................... 7
图 7:ChatGPT 在 Dynamics 365 中的应用 ................................................................................. 8
图 8:AI 画作《埃德蒙·贝拉米画像》 ........................................................................................... 8
图 9:AI 数字虚拟人形象 .............................................................................................................. 8
图 10:AIGC 发展历程 ................................................................................................................. 9
图 11:内容创作模式发展的四个阶段 ......................................................................................... 10
图 12:2022 年 Gartner 人工智能成熟度曲线 ............................................................................ 10
图 13:2022 年 Gartner 影响力雷达........................................................................................... 10
图 14:生成式 AI 模型进展与应用时间表.................................................................................... 10
图 15:近年来 AICG 领域的投资情况 ......................................................................................... 11
图 16:OpenAI 推出付费试点订阅计划 ChatGPT Plus ............................................................... 11
图 17:2030 年 AIGC 市场规模将超过万亿人民币 ..................................................................... 12
图 18:科大讯飞在 SemEval 2022 三项主要赛道中拿下冠军 ..................................................... 13
图 19:拓尔思“智创”AIGC 平台架构 ........................................................................................... 14
图 20:云从科技人机协同全景 ................................................................................................... 14
表 1:GPT 历代产品 ..................................................................................................................... 5
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引领
AI
新浪潮,
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一、ChatGPT 持续升温,AIGC 热潮来临
1.1 ChatGPT 横空出世,AI 发展方兴未艾
ChatGPT 是由 OpenAI 公司在 2022 年 11 月 30 日发布的一种聊天机器人模型,是由人工智能
技术驱动的自然语言处理工具。它使用了 Transformer 架构并训练了大量的文本数据,能够进行
语言翻译、问答、对话等任务。由于其在各种对话交互处理中的性能表现出色,自上线之后就迅
速走红,仅一周就吸引了超过百万用户,Elon Musk 也在推特盛赞 ChatGPT 的出色表现。
图 1:ChatGPT 回答问题
数据来源:ChatGPT,东方证券研究所
AI 发展方兴未艾,ChatGPT 的优秀表现也离不开强大的模型算法支撑。ChatGPT 采用了 RHLF
(Reinforcement Learning from Human Feedback,基于人类反馈的强化学习)算法,采用人工
标注的方式将 NLP(Natural Language Processing,自然语言处理)和 RL(Reinforced Learning
强化学习)结合起来,极大地提升了模型效率和学习能力。其训练过程可以分为三个步骤:
1) 有监督微调(Supervised FineTune,SFT):通过人工标注生成 SFT 数据集,数据集是由
< 问题,回答 > 组成的答复对,通过 SFT 数据集来对 GPT-3 模型进行微调;
2) 奖励模型(Reward Model)训练:针对同一个问题,采用人工标注方式来为微调后的模型
输出的不同结果进行排序,用排序的结果来训练奖励模型;
3) 用 PPO(Proximal Policy Optimization,最近策略优化算法)进行强化学习:针对每个问
题,采用 RM对模型输出的结果进行打分,打分结果再通过 PPO算法对模型参数进行更新。
图 2:RHLF 算法的训练流程
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程序猿徐师兄
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