从Chat-GPT看生成式人工智能AIGC产业机遇与落地场景
Chat-GPT的出现以及中短期内的产业化落地将会为从用户创作（UGC）到AI创作（AIGC）的转型提供关键的辅助支持。结合Chat-GPT的底层技术逻辑，我们认为Chat-GPT中短期内产业化的方向可能包括：1）Chat-GPT对于文字模态的AIGC应用具有重要意义，在归纳性的文字类工作中展现出了极其优异的表现。2）代码开发相关的工作更加规整非常适合AI辅助生成。3）图像生成领域：GPT模型在图像生成领域目前效果略逊于扩散模型，但扩散模型可以利用Chat-GPT生成较佳的Prompt，提供强大的文字形态的动力。4）智能客服类的工作。Chat-GPT的成功证明了Transformer模型并非陷入困境，不断的AI技术方法上的新突破正驱动全球AI产业进入加速发展阶段，叠加AI产业集群效应的不断凸显，AI产业有望成为全球科技领域中期最具投资价值的产业赛道之一。AI产业有望继续保持“芯片+算力基础设施+AI框架&算法库+应用场景”的稳定产业价值链结构，拥有完整数据闭环结构、良好数据自处理能力的企业有望持续成为受益者。
▍报告缘起：Chat-GPT引来新一轮AI大热，探索产业化可能性。
OpenAI团队最新公布的语言模型Chat-GPT于2022年11月30日向社区发布测试，并立即收到了良好的反馈。从测试反馈的结果看，相比于前一代的GPT-3，Chat-GPT以对话为载体，可以回答多种多样的日常问题，对于多轮对话历史的记忆能力和篇幅增强。与GPT-3等大模型相比，Chat-GPT回答更全面，可以多角度全方位进行回答和阐述，相较以往的大模型，知识被挖掘得更充分。Chat-GPT的强势“出圈”引来了对其未来可能的产业化方向的一系列测试，从测试结果来看，在归纳性文字、创作性文字、代码修改、科研辅助以及其它领域Chat-GPT均表现出了前代所没有的优点。对话式AI开始能在大范围、细粒度问题上给出普遍稳妥的答案，并根据上下文形成有一定的逻辑性的创造性回答。本篇报告将关注Chat-GPT背后的技术逻辑以及对AI产业链的整体影响以及产业化落地可能性。
▍技术逻辑：GPT-3.5基础上基于人类反馈学习进行额外训练，给出了Transformer模型未来的发展方向。
OpenAI团队从 GPT-3.5 系列中的一个模型进行微调，使用与InstructGPT相同的方法，即人类反馈强化学习（RLHF）训练该模型，并对数据收集设置相对做了优化。从最终结果看，Chat-GPT仅仅使用了精选的百亿级别参数（对比GPT-3的千亿级别参数）就完成了与GPT-3结果相当甚至更好的回复质量，凸显了数据质量的重要性，大模型可能将告别过去一味堆叠数据量大小的时代。Chat-GPT的成功是在前期大量坚实的工作基础上实现的，不是横空出世的技术跨越。模型找到了一种面向主观任务来挖掘GPT3强大语言能力的方式，让模型“解锁”（unlock）和挖掘GPT3学到的海量数据中的知识和能力。因此从这样的底层技术逻辑出发，我们能迅速找到中短期内适合Chat-GPT的产业化方向：一个真正全方位的智能内容生成助手。
▍AI产业影响：算力成本下降+高质量数据催生底层应用，模型**成为未来趋势，并加速迭代效率。
Chat-GPT的成功证明了两点：1）单纯扩大模型参数并非唯一出路；2）让模型在早期**给大众测试并收集人类反馈数据更有利于模型迭代。在近10年AI发展的前两个阶段，人工智能的进展更多体现在基于规模的技术突破，如2015-2020年，用于模型训练的计算量增长了6个数量级，同时随着规模的增大，输出结果的质量亦迎来质变，在语言文字、书写、图像识别等领域皆表现出超越人类的水平。但在实用层面，由于所需要的算力巨大，往往需要特殊的GPU配置，同时训练过程相对封闭，大多数人并无法使用，因此技术无法被多数人触达。而人工智能的第三个阶段，随着更新的技术、更优的算法、更大的模型出现，算力的成本越来越低，使得模型训练与运行所需成本持续下降，而算法从封闭测试到**测试、开源的逐渐普及，亦降低了使用门槛。由此人工智能无论在经济性与可获得性上都达到了支持普及的水平。得益于AIGC基础设施可获得性的逐步提高，平台层变得更加稳固，算力成本持续下探，模型逐渐趋于开源与免费，应用层爆发式发展的节点正在靠近。
▍应用场景：实现从UGC到AIGC的助推器。
目前我们正经历从Web2.0开始向Web3.0转型的启航阶段，我们已经看到内容创造从专业创作（PFC）转型为了用户创作（UGC）。而Chat-GPT的出现以及中短期内的产业化落地将会为从用户创作（UGC）到AI创作（AIGC）的转型提供关键的辅助支持。结合Chat-GPT的底层技术逻辑，我们认为Chat-GPT中短期内产业化的方向主要分为四大板块。
1）Chat-GPT对于文字模态的AIGC应用具有重要意义，在归纳性的文字类工作中展现出了极其优异的表现。中短期内Chat-GPT能在办公辅助类工具中迅速落地，例如会议总结、文件翻译、例行报告等，提升办公效率并节省人力成本。
2）代码开发相关的工作更加规整也非常适合AI辅助生成。2021年中与Github、微软合作上线的Copilot是目前最成熟的AI代码补全工具，根据Github数据，测试一年来已有120万用户，这些用户编写的代码中40％是由Copilot自动生成，而截至2022年10月，Copilot已经融资2200万美元。Chat-GPT在目前测试中表现出的代码生成能力相比于Copilot更加灵活，但欠缺一些底层的稳定性。在进行针对性的优化后，基于新GPT模型的AI代码辅助工具也有望在中短期内落地。
3）图像生成领域成为了2022年下半年一级市场公司布局的热点，随着Dalle2的热度，在商稿方面用AI取代人类画手的思路基本明确。GPT模型在图像生成领域目前效果略逊于扩散模型，但扩散模型可以利用Chat-GPT生成较佳的Prompt，对于AIGC内容和日趋火热的艺术创作，提供强大的文字形态的动力。
4）Chat-GPT最适合直接落地的项目就是智能客服类的工作。根据模型现有的完成度，在垂直行业针对性的做人工反馈训练，Chat-GPT就可以落地为智能客服产品，在toC场景中率先应用。对比目前的智能客服，Chat-GPT支撑的客服将在灵活性与人性化服务方面有显著的进步。
▍风险因素：
AI核心技术发展不及预期风险；科技领域政策监管持续收紧风险；全球宏观经济复苏不及预期风险；宏观经济波动导致欧美企业IT支出不及预期风险；全球云计算市场发展不及预期风险；企业数据泄露、信息安全风险；行业竞争持续加剧风险等。
▍投资策略：
Chat-GPT模型的亮眼表现的背后是研究者在Transformer模型前进的道路上发现了类反馈强化学习这一方法带来的潜力，对产业界AI的发展而言，数据质量的优化、AI研究人员的储备与计算能力将是未来能否走在AI应用前沿的核心能力。Chat-GPT的成功证明了Transformer模型并非陷入困境，不断的AI技术方法上的新突破正驱动全球AI产业进入加速发展阶段，叠加AI产业集群效应的不断凸显，AI产业有望成为全球科技领域中期最具投资价值的产业赛道之一。AI产业有望继续保持“芯片+算力基础设施+AI框架&算法库+应用场景”的稳定产业价值链结构，拥有完整数据闭环结构、良好数据自处理能力的企业有望持续成为产业受益者。
本文源自金融界
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