报告-从ChatGPT到通用智能，新长征上的新变化20220203.pdf
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中金-AI 十年展望（五）：从 ChatGPT 到通用智能，新长征上的新变化
原创 赵丽萍 于钟海等 中金点睛 2023-02-03 07:51 发表于北京
2012 年深度学习元年以来，AI 进入学术和商业界发展新阶段，2017 年大模型
路线以“通用智能”思路降低算法边际成本，逐渐成为学界与产业共识。2022
年下半年，AIGC 及 ChatGPT 关注度大幅提升背后，我们认为其本质是弱人工
智能到强人工智能的阶跃，海外及国内商业落地处在初期，但我们认为新的产业
趋势值得关注。OpenAI 的技术进展及投资方向、海外 AI 独角兽业务进展、国
内龙头 AI 公司的跨模态布局是重要风向标。
本文作者：赵丽萍，于钟海，魏鹳霏
摘要
技术层面，ChatGPT 和 AIGC 的持续升温依托于大模型的技术红利。从 2012
年的深度学习元年以来，各界产生了海量的数字化需求，大模型技术路线是降低
边际成本的核心，2017 年大模型（Transformer）路线逐渐成为学术界与国内
外巨头的发展共识。ChatGPT 由 GPT-3.5 大模型加入基于人类反馈的强化学习
训练而成，带来弱人工智能向通用智能的阶跃。
商业层面，以 OpenAI 投资方向为风向标，落地仍在探索期，跨模态打开场景
空间。对于AIGC领域，AI作画等跨模态应用是未来的发展趋势，全球范围
AIGC 独角兽已初步具备 B 端为主的变现能力，海外落地节奏显著快于国内。
ChatGPT 推出后，海外已有早期合作案例，例如为 BuzzFeed 提供个性化测试、
为 Amazon 解决客户和工程师技术难题等。此外，以 OpenAI 前沿投资方向为
锚，我们认为文本到图片/视频的跨模态生成、垂直领域 AI 写作、智能笔记、
AI 语言学习平台或为潜在落地方向。
展望未来，行业格局有望走向底层集中、垂类多点开花，MaaS 是商业模式演进
的潜在方向。我们认为，ChatGPT 为代表的模式背后，成本、算力、场景、数
据等多维度需求铸就高门槛，大模型路线下，未来行业格局趋向集中，泛化通用
大模型能力的厂商有望呈现多强格局；关键垂类仍可能有场景、数据优势，精细
调优后的垂类模型仍有差异化竞争潜力。展望未来的商业模式，我们认为以海外
Hugging Face 为代表的 Model-as-a-Service 是潜在方向，具备大模型基础的
龙头有望成为 AI 开源基础设施提供商、社区生态建设者。
风险
技术进展不及预期，行业竞争加剧，商业化落地节奏不及预期。
正文
技术篇：ChatGPT 和 AIGC 持续升温背后，本质上是大模型的技术红利
ChatGPT 和 AIGC 持续升温的本质是背后的 AI 大模型进入新范式。ChatGPT
是基于 GPT-3.5 的 IntructGPT，基于人类反馈的强化学习（RLHF）训练的语言
类大模型。本文梳理了 ChatGPT 背后的技术演进与应用落地节奏，并对未来 AI
行业的格局加以展望。
从 2012 年的深度学习元年开始，上一轮红利已经持续 10 年
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