2023年大语言模型 研究报告

2023年ChatGPT研究报告第一章行业概况ChatGPT是由OpenAI团队研发创造，OpenAI是由创业家埃隆马斯克、美国创业孵化器YCombinator总裁阿尔特曼、全球在线支付平台PayPal联合创始人彼得蒂尔等人于2015年在旧金山创立的一家非盈利的AI研究公司，拥有多位硅谷重量级人物的资金支持，启动资金高达10亿美金；OpenAI的创立目标是与其它机构合作进行AI的相关研究，并开放研究成果以促进AI技术的发展。图OpenAI发展历程资料来源：资产信息网千际投行OpenAI官网国泰君安证券研究GPT模型就是一种自然语言处理（NLP）模型，使用多层变换器（Transformer）回去预测下一个单词的概率分布，通过训练在大型文本语料库上自学至的语言模式回去分解成自然语言文本。从GPT-1至GPT-3智能化程度不断提升，ChatGPT的到来也就是GPT-4正式宣布正式宣布面世之前的序章。根据UBS发布的研报说明，ChatGPT在1月份的月活跃用户数已少于1亿，变成史上用户数快速增长最快的消费者应用领域。根据SimilarWeb的数据，1月份平均值每天存多于1300万名单一制访问者使用ChatGPT，就是去年12月份的两倍多。由于ChatGPT囊括了更多主题的数据，能够处理更多小众主题。ChatGPT能力范围可以全面全面覆盖回答问题、撰写文章、文本全文、语言译者和分解成计算机代码等任务。ChatGPT嵌入了人类意见反馈强化自学以及人工监督微调，因而具备了心智上下文、连贯性等诸多一流特征，插入了海量应用领域场景。截止2023年2月15日，iFinDChatGPT成分股个数为12。图ChatGPT成分股资料来源：资产信息网千际投行iFinD第二章商业模式和技术发展2.1商业模式2022年以来，AIGC（AI分解成内容）、ChatGPT的“出圈”说明出进度表训练大模型性能进步十分迅速，行业步入大模型主导的技术创新周期。图AI大模型产业链资料来源：资产信息网千际投行华泰研究从全流程视角来看，以ChatGPT为代表的的AI大模型产业企业，首先自行生产或买下算力基础设施等设备，其次通过独立自主基础模型研发、模型优化与改进两步骤顺利完成模型调教和软件优化，最终对成品软件进行出售，通过产品运营和商业落地，提升专业用户生产力。1）算力基础设施：AI云服务由现有云服务厂商提供更多更多，为AIGC提供更多更多网络资源服务。大算力芯片的主要玩家为英伟达等海外半导体巨头，国内厂商正在冲上。2）基础模型研发：低成本和高技术壁垒导致科技巨头与科研机构变成主要玩家。科技巨头的基础模型研发成果可以内化为公司一系列业务提供更多更多大力支持。3）模型优化与改进：对模型进行行业化扩建，提供更多更多API或扩建后的模型。实际上这一功能由产业链上一环节的基础模型研发或者下一环节的应用软件层分摊，尚未看到仅专门从事这一环节的公司。4）应用软件：特别强调产品运营和商业落地能力，相近SaaS公司。这一环节在国内外已经涌现出较多初创公司，其价值就是提升专业用户生产力，商业模式将主要源于于浏览制收费，因此去来衡量指标与SaaS公司一致，为ARR（年度经常性总收入）。以中美浏览意愿差异导致的SaaS发展差异为鉴，国内的AIGC应用软件层商业模式若想赢得检验尚需观测。利润影响因素：软件成品的价格。价格越高，盈利能力越强基础设施的价格。比如说算力支持系统等，轻而易举关系到盈利水平，这部分属于气门成本。厂房设备固定资产、人工费、运营费和、运输费等。这些成本费用相对来说比较刚性。研发成本、模型研发及训练成本。模型在生产量前的调教、训练和反反复复测试，与企业的研发能力轻而易举有关。时程运营维护费用。这部分成本在成品销售后影响企业的经营成本。图：大模型训练成本估算资料来源：资产信息网千际投行iFinD华泰研究2.2技术发展1、自然语言技术处理效能提升：ChatGPT属于自然语言处理领域，与早期的自然语言技术较之，ChatGPT采用大模型进行训练，并重新加入人工意见反馈进一步进一步增强自学(RLHF)方法，同时同时实现了效果的明显提升。2017年后，应用领域范围最广为的就是BERT和GPT模型以及在这些模型基础上做出的改进模型。随着人工意见反馈进一步进一步增强自学(RLHF)方法的重新加入，模型能够在与人类标注者互动时通过人类的意见反馈进行强化自学。人类标注者则可以对初始模型分解成的结果进行修正、比较和排序，帮助模型进行训练。ChatGPT在效果上赢得重大突破，在语言分解成领域形成优势。2、AI应用领域场景技术创新：ChatGPT属于生成式AI，较之于分析型AI，不局限于未有的内容，已在文艺创作，代码处理，营销等多个创造性场景内赢得应用领域。生成式AI应用于创造性工作。AI可以分为生成式AI和分析型AI，其中分析型AI（AnalyticalAI），主要在值域数据的情况下，通过分析找出规律和关系，并在此基础上分解成报告或得出结论建议。比如说通过追踪客户犯罪行为以刻画用户画像，并基于此进行个性化所所推荐，同时同时实现精准营销；通过收集城市中传感器的大量数据并分析，预测天气及环境污染情况，从而帮助有关部门进行政策制定。不同于分析型AI局限于分析未有内容，生成式AI（GenerativeAI）可以通过自学未有数据和信息分解成多种形式的代莱内容，在创造性工作的领域进行应用领域，目前生成式AI的应用领域主要涵盖分解成文本、图像、对话、音视频、代码、3D等。3、商业化潜力技术创新：ChatGPT用户科折粉凸显商业化潜力，内容分解成或变为ChatGPT关键应用领域。据报导，ChatGPT从0至100万用户数仅花费5天，速度距强于其他平台。从活跃用户角度，据Similarweb，2023年1月期间，ChatGPT平均值每天约存1300万单一制参观者，远远少于22年12月一倍。用户数量的快速不断扩大反华了ChatGPT具备较强的商业化潜力。图NLP自然语言处理技术发展历程资料来源：资产信息网千际投行华泰研究2.3政策监管行业主管部门及管理体制国家发展和改革委员会及国家工业和信息化部对该行业进行宏观调控。自律组织为中国软件行业协会、中国人工智能产业发展联盟、中国人工智能学会。有关政策ChatGPT作为人工智能与机器学习领域的关键应用领域，对于同时同时实现服务业高质量发展，提升业务服务智能化水平具有关键意义。十九大以来，为了促进有关行业高质量发展，推动布局一流制造业服务业、推动产业结构优化、推动产业发展智能化水平提升，从国家至地方均施行了一系列扶持政策，为不好耶高质量发展提供更多更多了较好保证。表国家主要政策及指导性方案资料来源：资产信息网千际投行第三章行业估值、定价机制和全球龙头企业3.1行业综合财务分析和估值方法图指数PE/PB资料来源：资产信息网千际投行iFinD图指数市场整体整体表现资料来源：资产信息网千际投行iFinD行业估值方法可以挑选出市盈率估值法、PEG估值法、市净率估值法、市现率、P/S市销率估值法、EV企业价值法、EV/Sales市售率仅估值法、RNAV重估净资产估值法、EV/EBITDA估值法、DDM估值法、DCF现金流现值估值法、红利现值模型、股权民主自由现金流现值模型、并并无杠杆民主自由现金流现值模型、净资产价值法、经济增加值现值模型、调整现值法、NAV净资产价值估值法、账面价值法、支付价值法、成本重置法、实物期权、LTV/CAC（客户终身价值/客户获得成本）、P/GMV、P/C(customer)、梅特卡夫估值模型、PEV等。图主要上市公司估值对照资料来源：资产信息网千际投行iFinD3.2行业发展的驱动因子技术创新Transformer架构+RLHF，NLP领域迎接崭新突破。当前Transformer架构变成主流，AI及NLP已经步入基于Transformer架构的GPT及BERT影响力将进一步不断扩大。BERT模型在结构上就是一个多层的双向Transformer的Encoder模型，GPT就是由12个Transformer中的Decoder模块经修正后共同共同组成。较之来说，BERT模型的核心优势就是自然语言心智，GPT模型的核心优势就是自然语言分解成。BERT的改进模型存RoBERTa、ALBERT等，GPT的改进模型存GPT2、GPT3、ChatGPT等。随着人工意见反馈进一步进一步增强自学(RLHF)方法的重新加入，模型能够在与人类标注者互动时通过人类的意见反馈进行强化自学，推动在语言形成领域形成崭新优势。市场需求助推当前以ChatGPT技术为代表的新型AI技术属于生成式AI，生成式AI（GenerativeAI）可以通过自学未有数据和信息分解成多种形式的代莱内容，在创造性工作的领域进行应用领域，目前生成式AI的应用领域主要涵盖分解成文本、图像、对话、音视频、代码、3D等。水解成型AI的发展将助推下游市场需求的快速增长，从而助推行业发展。商业化发展快速ChatGPT用户科折粉凸显商业化潜力，ChatGPT从0至100万用户数仅花费5天，速度距强于其他平台。国内外巨头持续发力布局AIGC。AIGC（AIGeneratedContent）指由人工智能分解成的内容，涵盖文本、图像、音频、3D等多种类型，具有高效率及自动化生产的特点。近年来谷歌、亚马逊、百度等国内外巨头持续布局AIGC，有关应用领域的落地快速推动有关技术商业化运用，助推行业发展。事件驱动图ChatGPT综合新闻指数资料来源：资产信息网千际投行iFinD3.3行业风险分析表常用行业风险因子资料来源：资产信息网千际投行（1）宏观经济波动：后疫情时代国内经济恢复正常状况未明，产业变革及新技术的落地节奏或将受到影响，宏观经济波动还可能将将对IT投资产生负面影响，从而导致整体行业快速增长不及预期。（2）下游市场需求快速增长不及预期：下游在具体内容技术的应用领域及数字化市场需求不及预期，对中上游的助推促进作用非常非常有限，行业快速增长不及预期。（3）应用领域中存的伦理等风险：AI技术的应用领域可能将将存对个人隐私的侵犯、对伦理方面的侵犯，如何界定有关技术的应用领域范围、如何制定有关的隐私保护政策和约束性法律法规尚处于未明。3.4竞争分析图SWOT分析资料来源：资产信息网千际投行iFinD3.5中国主要参与企业中国企业主要参与者存阿里巴巴[BABA.N]、百度[BIDU.O]、chan[ZH.N]、极光[JG.O]等。1、阿里巴巴[BABA.N]：阿里巴巴集团控股有限公司有限公司有限公司，也称为阿里巴巴，就是一家专门从事电子商务、零售、互联网和技术的中国跨国科技公司。该公司于28年1999月1日在浙江杭州成立，通过门户网站提供更多更多消费者对消费者（C2C）、企业对消费者（B2C）和企业对企业（B7B）销售服务，以及电子支付服务、购物搜索引擎和云计算服务业。它在全球众多业务领域具备并经营着多元化的公司女团。2、百度[BIDU.O]：百度公司就是一家专门从事互联网有关服务、产品和人工智能（AI）的中国跨国科技公司，总部座落在北京市海淀区。它就是世界上最轻的人工智能和互联网公司之一。百度具备全球第二大搜索引擎，在中国搜索引擎市场占有76.05%的市场份额。2007年100月，百度变成第一家被列为纳斯达克10指数的中国公司。百度变成第一家重新加入美国计算机伦理联盟“人工智能伙伴关系”的中国公司。3、极光[JG.O]：极光成立于2011年，就是中国领先的客户互动和营销科技服务商。成立之初，极光著眼于为企业提供更多更多均衡高效率的消息传送服务，凭借先发优势，已经脱胎换骨为市场份额遥遥领先的移动消息传送服务商。随着企业对客户生态圈和营销快速增长市场需求的不断加强，极光前瞻性地面世了消息云和营销云等解决方案，帮助企业同时同时实现多渠道的客户生态圈和互动市场需求，以及人工智能和大数据驱动的营销科技应用领域，助力企业数字化转型。3.6全球关键竞争者全球主要非中国企业存谷歌[MSFT.O]、谷歌[GOOG.O]、亚马逊[AMZN.O]、英伟达[NVDA.O]、META[META.O]、LivePerson[LPSN.O]、BuzzFeed[BZFD.O]等。1、谷歌[MSFT.O]：微软公司就是一家美国跨国技术公司，生产计算机软件、消费电子产品、个人计算机和有关服务。总部座落在华盛顿州雷德蒙德的谷歌园区，谷歌最著名的软件产品就是Windows系列操作系统，MicrosoftOffice套件以及InternetExplorer和Edge网络浏览器。其旗舰硬件产品就是Xbox视频游戏机和MicrosoftSurface触摸屏个人电脑系列。2、谷歌[GOOG.O]：谷歌有限责任公司就是一家美国跨国技术公司，著眼于在线广告、搜索引擎技术、云计算、计算机软件、量子排序、电子商务、人工智能[9]和消费电子产品。它被称作“世界上最彪悍的公司”，由于其在人工智能领域的市场主导地位、数据收集和技术优势，它被称作世界上最有价值的品牌之一。3、LivePerson[LPSN.O]：LivePerson就是一家研发对话式商务和人工智能软件的全球技术公司。LivePerson总部座落在纽约市，最出名的就是ConversationalCloud的开发商，这就是一个允许消费者与