计算机深度报告：ChatGPT引发的大模型时代变革

敬请参阅末页重要声明及评级说明 证券研究报告 ChatGPT引发的大模型时代变革 [Table_IndNameRptType] 计算机 行业研究/深度报告 [Table_IndRank] 行业评级：增持 报告日期： 2023-02-25 [Table_Chart] 行业指数与沪深300走势比较 [Table_Author] 分析师：尹沿技 执业证书号：S0010520020001 电话：021-60958389 邮箱：yinyj@hazq.com 分析师：王奇珏 执业证书号：S0010522060002 邮箱：wangqj@hazq.com 分析师：胡杨 执业证书号：S0010521090001 邮箱：huy@hazq.com 分析师：张天 执业证书号：S0010520110002 邮箱：zhangtian@hazq.com 分析师：金荣 执业证书号：S0010521080002 邮箱：jjinrong@hazq.com [Table_Report] 相关报告 1.华安证券_公司研究_计算机行业_行业深度_华安证券2023年计算机推演：数字经济+ _2022-12-12 2.华安证券_公司研究_计算机行业_行业深度_华安证券数字经济系列报告（一）：科技赋能、新基建，数字经济大有可为_2022-03-09 主要观点： [Table_Summary] ⚫ ChatGPT带来大模型时代变革，数据要素重要性提升 ChatGPT是由OpenAI研发的一种语言AI模型，其特点在于使用海量语料库来生成与人类相似的反应。初代GPT模型参数1.17亿，GPT2模型、GPT3模型参数分别达到15亿、1750亿。不断提升的参数量级，使得ChatGPT3当前已经能够应用在商业、研究和开发活动中。 当前此类参数体量庞大的模型，成为各大科技厂商研发重点。大模型的基础为高质量大数据。ChatGPT的前身GPT-3就使用了3,000亿单词、超过40T的数据。此类大数据基础的前提为三部分1）有效场景下的采集数据；2）大数据的存储、清洗和标注；3）数据质量检验。 ⚫ 大模型发展之下，算力与网络设施建设成为刚需 算力：ChatGPT类人工智能需要更充足的算力支持其处理数据，带来更多高性能的算力芯片需求。英伟达表示，GPT-3需要512颗V100显卡训练7个月，或者1024颗A100芯片训练一个月。2012 年以来，AI训练任务中的算力增长（所需算力每3.5月翻一倍）已经超越摩尔定律（晶体管数量每18月翻一倍）。 网络设施：以微软Azure为例，其AI基础设施由互联的英伟达 Ampere A100 Tensor Core GPU组成，并由Quantum infiniBand交换机提供横向扩展能力。服务器节点多、跨服务器通信需求巨大，网络带宽性能成为GPU集群系统的瓶颈，解决方式包括增加单节点通信带宽与降低网络收敛比，带来光模块、交换机等需求。 ⚫ 下游应用场景丰富，多行业落地可期 1）“生成式AI (generative AI)”在互联网及元宇宙领域市场化空间较为广阔。基于现行的NLP算法发展程度及数据集规模。在不久的将来，生成式AI有较大可能在“智能客服”和“搜索引擎”进行增值，并有希望以“插件”的形式赋能现有的“生产力工具链(工程软件/音视频制作工具等)”。 2）AI在制造业的应用可分为三方面：a）智能装备：指具有感知、分析、推理、决策、控制功能的制造装备，典型代表有工业机器人、协作机器人、数控机床等；b）智能工厂：重点在于实现工厂的办公、管理及生产自动化，典型的代表场景有协作机器人、智能仓储物流系统等；c）智能服务：指个性化定制、远程运维及预测性维护等。 3）人工智能在智能汽车领域的应用包括：a）智能驾驶依托AI，将从驾驶辅助发展至自动驾驶；b）智能座舱在AI支持下，从出行工具演变为出行管家。 ⚫ 风险提示 国内大模型不及预期风险；行业竞争加剧风险；AI应用的伦理道德风险；芯片及技术供应风险；商业模式变现与落地不及预期风险。 [Table_CompanyRptType] 行业研究 敬请参阅末页重要声明及评级说明 2 / 80 证券研究报告 正文目录 1 引言 ..................................................................................................................................................................................... 7 2 CHATGPT引发人工智能投资热潮 ..................................................................................................................................... 8 2.1 CHATGPT是什么？ .............................................................................................................................................................. 8 2.2 CHATGPT技术和传统的AI有什么区别？ ........................................................................................................................ 9 2.3 CHATGPT将给行业带来哪些机会？ ................................................................................................................................ 11 1) 语音识别与自然语言处理行业快速发展： ................................................................................................................ 11 2) 激活产业链： ................................................................................................................................................................ 12 3 数据要素资源基础，满足大模型训练需求 ....................................................................................................................... 13 3.1 政策引导数据要素确权使用，扫清人工智能发展障碍 .................................................................................................. 13 3.2 大数据管理能力需求提升.................................................................................................................................................. 14 3.3 数据标注，是AI模型的基础 ............................................................................................................................................ 16 3.4 相关标的 ............................................................................................................................................................................. 18 1) 星环科技：平台、数据库集一身的数据要素稀缺标的............................................................................................. 18 2) 海天瑞声：人工智能基础数据服务提供商，产品矩阵不断丰富 ............................................................................. 21 4 CHATGPT带来的变革——大模型算法 ........................................................................................................................... 23 4.1 大模型时代的引言：DOUBLE DESCENT（双下降）现象 ............................................................................................... 23 4.2 首要关键技术：TRANSFORMER模型 ................................................................................................................................ 24 4.3 GPT快速迭代，从GPT1.0迅速步入3.5时代 .............................................................................................................. 24 4.4 国内外AI大模型项目百舸争流 ........................................................................................................................................ 26 4.5 相关标的 ............................................................................................................................................................................. 30 1) 商汤科技 ...............