近年全球科技龙头持续投入 AIGC 领域以及近期 ChatGPT 应用落地加速,我们
认为 2023 年 AIGC 大模型与产业将迎来快速发展期,赋予人工智能大规模落地
场景,为底层算法和芯片等领域带来巨大需求,同时加速 AIGC 应用渗透和商业
化进程。在本篇报告中,我们对 ChatGPT/ AIGC 算法层、算力层和应用层的发
展和产业链进行深度分析,建议重点关注上游算法商汤和科大讯飞,中游芯片景
嘉微和寒武纪,及下游应用微软、谷歌、Meta、百度、腾讯、阿里和字节。
算法层:ChatGPT 底层的大模型技术演进。大模型是在大规模无标注数据
上进行训练,学习出特征和规则,泛化能力强。大模型技术的兴起,有效降
低了 AI 应用研发门槛,也能解决在特定应用场景有效数据不足导致模型精度
低的问题。现阶段的大模型主要是面向 NLP 领域,包括 ChatGPT 背后的
GPT-3,而在 CV 领域,多个公司也在积极加大技术储备。针对 5 年来中美
发布的主要大模型,我们从两个维度进行了比较:1)在模型参数量上,模
型体量随时间呈指数扩张趋势,美国同等参数量级的大模型比中国领先 1-2
年;2)在 NLP 专利数量上,微软和谷歌的持有数已经在几千个的量级,而
国内领先的 BAT 持有数则在 600 个左右。
算力层:大模型驱动 AI/内存芯片需求全面加速。AI 芯片为人工智能应用提
供所需的基础算力,主要分为 GPU、FPGA 和 ASIC,ChatGPT 基础模型上
大规模预训练需要强大算力作为支持,而大算力需要更多高算力和内存芯片
去支撑算法运行。目前 GPU 为主导 AI 芯片,因具有强大计算能力和高通用
适用性,广泛应用于 AI 和机器学习领域。近年多家国内半导体公司积极布局
GPU 领域,受中美科技摩擦影响,预计国产 GPU 芯片替代将快速推进。
应用层:搜索+智能客服先行,内容创作+文娱生活场景渗透加速,长期看好
B 端产业机会。进入“数智化时代”,看好 ChatGPT/AIGC 应用场景持续渗透
及商业化加速 (包括搜索引擎、智能客服、教育培训、金融等),助力行业降
本增效的同时,开拓创新变现增量。我们认为 ChatGPT 较难取代搜索引
擎,更多体现在赋能优化,在于离线非实时数据库、训练模型下答案非正
确、成本过高。中短期,基于内容创作及文娱生活导向的 AIGC 场景应用更
为集中,包括文娱、传媒、电商等,长期产业升级机会可期。预计 2030 年
AIGC 市场规模达千亿美元,商业模式从按量付费、订阅延伸至 MaaS。
受益标的:在 ChatGPT/AIGC 应用层面,建议重点关注拥有海量数据、大模
型能力及 AI 内容创作产品丰富 (文/音/图/视)的头部平台,包括 OpenAI、微
软、谷歌、 Meta、 百度、腾讯 、阿里、字 节;可同时关注近期推出 类
ChatGPT 服务或泛 AI 产品的垂类腰部平台,如网易、知乎、阅文、昆仑万
维等。我们看好百度在 ChatGPU 及 AIGC 的全栈技术储备、搜索引擎协同
及产品管线,受益于:1)文心一言待推出,数字人+智能创作应用矩阵丰
富;2)文心大模型技术支持及海量数字资产优势 (语料库、参数量大)。在
AI 底层算法领域,建议关注拥有 CV 大模型的商汤及在智能语音技术领先的
科大讯飞。在芯片算力领域,建议关注 GPU 领先企业景嘉微、寒武纪、海
光信息和龙芯中科,以及 FPGA 龙头紫光国微和复旦微电。
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