行业分析 | 当讨论ChatGPT时，我们究竟在讨论些什么
2023-02-22来源：广发基金
2022年11月30日，ChatGPT正式面向公众发布，5天内便积累了超100万用户，月度访问量更是达到2100万人次，可以说“出道即顶流”。
ChatGPT由美国人工智能公司OpenAI发布，有人将其概括为“聊天机器人＋知识检索＋文本生成工具”。ChatGPT不仅能与人类互动对话，还能完成写文案、写论文、写代码和翻译等各种任务。作为对话式AI，短短几个月内，ChatGPT就已经火遍全球。
那么，ChatGPT将会如何改变人们的生活与工作？其中蕴藏着怎样的商机与局限？我国在相关领域，是否也有所作为？下面一同来揭秘。
1.ChatGPT可能还会有哪些应用场景？蕴藏着怎样的商机？
ChatGPT直接影响的是内容和信息产业，这个产业过去几年一直都在引领注意力经济的走向，未来也将对涉及内容创作和信息生产的行业带来巨大影响。变现路径也是清晰明确且饱经验证的，AI在这里最基本的价值体现就是创造新的应用场景。
AIGC现已在娱乐媒体领域及内容生产领域广泛应用，应用场景包括AI绘画、文本生产、音频、图像、视频、游戏生成、生物医疗等等，然而若要追求更高的质量，仍需要技术细节的优化和完善。
ChatGPT往后的应用方向，可能分成三种：
模型服务
以OpenAI为典型代表，孵化大模型后，开放接口，提供公共模型能力。目前OpenAI的接口支持GPT3.0的能力调用，同时支持二次微调。而在大规模的商业合作上，notion、office全家桶、必应都在推进当中。
2B垂直工具
B端借助平台的帮助，降低创意门槛，加快专业内容的生产效率。以COPY AI、Jasper AI为例，其主打生成内容，并且瞄准了有明确价值需求的领域，例如自动生成SEO文章、广告创意、ins文案等，另外代码校验提示、会议纪要生成、专业文档写作等都可能是这个方向的扩展。
2C娱乐类
C端应该说是场景最匹配ChatGPT应用的方向，用户的忍受度较高。
2.ChatGPT当前有哪些局限性？
作为一个全新的事物，ChatGPT也并非全能，在发展的初期，同样也存在着许多局限性。
缺乏时效性。目前ChatGPT尚不支持获取实时数据。
信息准确度低。搜索引擎作为一款常用工具，相比于功能的多样化，信息的准确度可能更加重要，但目前ChatGPT于此仍有不足。
结果不稳定。需要人工review，ChatGPT更多是瞄准辅助性场景或本身就不追求稳定的场景。
推理能力有限。
知识更新困难。
3.国内类ChatGPT技术当前处于什么水平？
华为、百度、阿里、腾讯、京东、网易、字节等大厂当前均已涉足类似ChatGPT和AIGC项目。据相关人士指出，是否拥有大模型将成为科技巨头/科技平台企业的重要分水岭。由于ChatGPT依赖大量算力和数据进行训练，底层基础设施建设有望迎来新的机遇，拥有海量数据的平台型企业以及芯片等底层硬件厂商，也将有望从中获益。
资料来源：财联社
4.国内ChatGPT产业链现状如何？哪些环节值得我们重点关注？
当前我国AIGC行业尚未发展成型，在细分赛道上虽有出现个别优秀的先行公司及研究机构，但行业整体仍未进入大规模验证和体系化发展的时期，更多的还是在尝试阶段，重点在于技术完善+需求探索。
算力、算法、数据是ChatGPT的三大主要驱动要素，因此我们可以关注相关环节的机会：
（1）算力
具备自研AI处理器的厂商可以为AIGC的神经网络提供算力支撑，AI处理器芯片可以支持深度神经网络的学习和加速计算，相比于GPU和CPU拥有成倍的性能提升和极低的耗电水平。
目前光模块、光芯片、光器件、交换机作为云厂商硬件基础设施中必不可少的通信设备与元件，其速率提升与技术升级可以显著降低功耗，有望缓解算力成本与功耗过高这一阻碍AI产业化的问题，未来有望长期受益。
（2）算法
ChatGPT 的算法突破带来了 NLP （自然语言处理）技术上限的进一步提升，该预训练模型基于Transformer架构，有望加速 NLP 技术在机器人、人机交互、智能客服、语音对话、AI视觉、AIGC、智能公文写作等领域持续落地。AI算法的龙头厂商在自然语言处理、机器视觉、数据标注方面都具有先发优势和技术领先性。
（3）数据
数据集作为数据资源的核心组成部分，是指经过专业化设计、采集、清洗、标注和管理后生产出来的专供人工智能算法模型训练的数据。目前我国的数据标注与审核业务的参与者主要包括两类：一是人工智能公司内部的标注部门，二是商务流程外包公司。
（作者：广发基金研究发展部 吴鹏）
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