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行業分析 | 當討論ChatGPT時,我們究竟在討論些什么

2023-02-22來源:廣發基金

  2022年11月30日,ChatGPT正式面向公眾發布,5天內便積累了超100萬用戶,月度訪問量更是達到2100萬人次,可以說“出道即頂流”。

  ChatGPT由美國人工智能公司OpenAI發布,有人將其概括為“聊天機器人+知識檢索+文本生成工具”。ChatGPT不僅能與人類互動對話,還能完成寫文案、寫論文、寫代碼和翻譯等各種任務。作為對話式AI,短短幾個月內,ChatGPT就已經火遍全球。
  那么,ChatGPT將會如何改變人們的生活與工作?其中蘊藏著怎樣的商機與局限?我國在相關領域,是否也有所作為?下面一同來揭秘。
  1.ChatGPT可能還會有哪些應用場景?蘊藏著怎樣的商機?
  ChatGPT直接影響的是內容和信息產業,這個產業過去幾年一直都在引領注意力經濟的走向,未來也將對涉及內容創作和信息生產的行業帶來巨大影響。變現路徑也是清晰明確且飽經驗證的,AI在這里最基本的價值體現就是創造新的應用場景。
  AIGC現已在娛樂媒體領域及內容生產領域廣泛應用,應用場景包括AI繪畫、文本生產、音頻、圖像、視頻、游戲生成、生物醫療等等,然而若要追求更高的質量,仍需要技術細節的優化和完善。
  ChatGPT往后的應用方向,可能分成三種:
  ? 模型服務
  以OpenAI為典型代表,孵化大模型后,開放接口,提供公共模型能力。目前OpenAI的接口支持GPT3.0的能力調用,同時支持二次微調。而在大規模的商業合作上,notion、office全家桶、必應都在推進當中。
  ? 2B垂直工具
  B端借助平臺的幫助,降低創意門檻,加快專業內容的生產效率。以COPY AI、Jasper AI為例,其主打生成內容,并且瞄準了有明確價值需求的領域,例如自動生成SEO文章、廣告創意、ins文案等,另外代碼校驗提示、會議紀要生成、專業文檔寫作等都可能是這個方向的擴展。
  ? 2C娛樂類
  C端應該說是場景最匹配ChatGPT應用的方向,用戶的忍受度較高。
  2.ChatGPT當前有哪些局限性? 
  作為一個全新的事物,ChatGPT也并非全能,在發展的初期,同樣也存在著許多局限性。
  ? 缺乏時效性。目前ChatGPT尚不支持獲取實時數據。
  ? 信息準確度低。搜索引擎作為一款常用工具,相比于功能的多樣化,信息的準確度可能更加重要,但目前ChatGPT于此仍有不足。
  ? 結果不穩定。需要人工review,ChatGPT更多是瞄準輔助性場景或本身就不追求穩定的場景。
  ? 推理能力有限。
  ? 知識更新困難。
  3.國內類ChatGPT技術當前處于什么水平?
  華為、百度、阿里、騰訊、京東、網易、字節等大廠當前均已涉足類似ChatGPT和AIGC項目。據相關人士指出,是否擁有大模型將成為科技巨頭/科技平臺企業的重要分水嶺。由于ChatGPT依賴大量算力和數據進行訓練,底層基礎設施建設有望迎來新的機遇,擁有海量數據的平臺型企業以及芯片等底層硬件廠商,也將有望從中獲益。
資料來源:財聯社
  4.國內ChatGPT產業鏈現狀如何?哪些環節值得我們重點關注?
  當前我國AIGC行業尚未發展成型,在細分賽道上雖有出現個別優秀的先行公司及研究機構,但行業整體仍未進入大規模驗證和體系化發展的時期,更多的還是在嘗試階段,重點在于技術完善+需求探索。
  算力、算法、數據是ChatGPT的三大主要驅動要素,因此我們可以關注相關環節的機會:
 ?。?)算力
  具備自研AI處理器的廠商可以為AIGC的神經網絡提供算力支撐,AI處理器芯片可以支持深度神經網絡的學習和加速計算,相比于GPU和CPU擁有成倍的性能提升和極低的耗電水平。
  目前光模塊、光芯片、光器件、交換機作為云廠商硬件基礎設施中必不可少的通信設備與元件,其速率提升與技術升級可以顯著降低功耗,有望緩解算力成本與功耗過高這一阻礙AI產業化的問題,未來有望長期受益。
 ?。?)算法
  ChatGPT 的算法突破帶來了 NLP (自然語言處理)技術上限的進一步提升,該預訓練模型基于Transformer架構,有望加速 NLP 技術在機器人、人機交互、智能客服、語音對話、AI視覺、AIGC、智能公文寫作等領域持續落地。AI算法的龍頭廠商在自然語言處理、機器視覺、數據標注方面都具有先發優勢和技術領先性。
 ?。?)數據
  數據集作為數據資源的核心組成部分,是指經過專業化設計、采集、清洗、標注和管理后生產出來的專供人工智能算法模型訓練的數據。目前我國的數據標注與審核業務的參與者主要包括兩類:一是人工智能公司內部的標注部門,二是商務流程外包公司。
  (作者:廣發基金研究發展部 吳鵬)
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