计算机行业专题报告：ChatGPT系列之五：算力为“饷”，应用为“矛”，安全为“盾”

大模型催化算力高景气，国产厂商迎来正循环机遇：各类AI模型根据应用场景定位不同，对于计算精度的要求亦不同。英伟达作为全球加速计算领航者，其产品功能齐全，在各精度性能上表现优异。而经过我们整理公开信息发现，国产加速计算芯片针对不同精度，在特定精度和场景下实现了对英伟达A100产品的追赶。我们认为，国产芯片厂商定位差异化竞争，在特定应用下性能已逐步向全球领先标准看齐，在当前大模型带来的算力超前储备背景下，国产加速计算芯片厂商有望迎来各自的应用土壤，进而实现“应用-反馈-迭代”正循环。 AIGC为工作生活提质增效，应用端开启流量入口竞争：3月30日，腾讯正式发布AI智能创作助手“腾讯智影”，其中智影数字人为用户提供了可创造价值的虚拟分身；推出文章转视频功能，使得创作者可以更加专注到创作的策划、创意和营销上，提高内容的质量和传播效果。3月31日，万兴科技发布“万兴播爆”，开启出海营销短视频时代，解决了传统实拍模式需要大量人工制作视频且存在外籍演员难找、多语言难适配、制作周期长成本高等诸多痛点，实现了短视频创作的提质增效。4月5日，阿里将“鸟鸟分鸟”融入天猫精灵，实现大模型个性化，未来智能音箱有望成为家庭场景下的对话入口。我们认为，随着AI大模型技术在终端应用的布局，未来接入大模型的流量入口变得尤为关键，在自身行业领域具备品牌知名度以及流量卡位优势的厂商，将获得广泛、稳定的客户群体，进而可利用实用工具推广、广告推介、平台化管理实现商业变现。 AI安全，硬币的另一面：以ChatGPT为代表的生成类大语言模型将衍生出大量新型安全隐患，面对技术迭代衍生出的新型攻击手段，以及数据要素加速流通下的全新应用场景，企业的网络安全防护也将迎来范式转移，以欧洲、美股为代表的国家也相继出台了AI监管相关的法案，通过诸如安全通用大模型、联邦学习等技术手段实现⽤户隐私和数据安全的保护也在被企业积极探索和采纳。 投资建议：我们认为1）算力是AI模型的能源，将最直接受益于人工智能的普及、2）开发海外应用和国内基础层的公司将在中短期受益于行业“从1到10”的快速拓荒阶段、3）拥有底层语言模型及机器学习算法框架开发能力的公司有望作为行业边界的开拓者长期受益于产业趋势的浪潮。建议关注算力、算法、安全、华为产业链、GPT产业链等相关公司（详见正文）。 风险提示：AI技术迭代不及预期的风险、商业化落地不及预期的风险、政策监管风险。 1大模型催化算力高景气，国产厂商迎来正循环机遇 以GPT为代表的大模型对现有算力规模是极大挑战。结合大模型训练所需运算量增速与IDC对我国算力规模预测，我们做出下图测算，同时：1.我国AI训练算力不会全部用于假设的5个大模型训练；2.我国有自研基础通用大模型需求的机构或远不止5家(政府及其他企业)；3.除基础模型初始训练外，面向垂直场景的专用模型训练算力消耗亦较大；4.大模型落地带来的推理端算力需求亦将随之快速增长。综上，我们认为由于GPT等大模型迭代，我国AI算力超负荷或远快于下图测算结果。 图1.GPT模型所需运算量与我国AI算力规模 对标AlphaGO，ChatGPT有望催化新一轮AI算力超额储备。2016年随着AlphaGO将深度学习带到大众视野，我国迎来长达5年的AI算力超额储备。我们认为，此次ChatGPT亦有望将大模型定为未来AI产业化主要路径，同时相比于迅速在新赛道建立卡位以紧握时代机遇，算力的成本/冗余/性价比或不会是科技巨头与国家的优先考虑因素，新一轮算力超额储备有望到来。 图2.中国AI服务器市场规模（2016-2026） 国产厂商定位差异化赛道加速追赶，下游需求高景气背景下国产芯片迎来应用土壤。各类AI模型根据应用场景定位不同，对于计算精度的要求亦不同。英伟达作为全球加速计算领航者，其产品功能齐全，在各精度性能上表现优异。而经过我们整理公开信息发现，国产加速计算芯片针对不同精度，在特定精度和场景下实现了对英伟达A100产品的追赶。我们认为，国产芯片厂商定位差异化竞争，在特定应用下性能已逐步向全球领先标准看齐，在当前大模型带来的算力超前储备背景下，国产加速计算芯片厂商有望迎来各自的应用土壤，进而实现“应用-反馈-迭代”正循环。 图3.国内主要加速计算芯片厂商与英伟达产品性能参数对比 2AIGC为工作生活提质增效，应用端开启流量入口竞争 2.1腾讯正式发布AI智能创作助手“腾讯智影”，赋能内容创作 智影数字人：让真人出境内容制作变得更简单。3月30日，在2023新榜大会上，腾讯内容平台部副总经理姚天恒通过他的数字人“大亨”做了演讲开场，该数字人形象逼真，语音、语调、唇动等也非常真实，做到了个人形象的数字分身。此外，智影数字人还能实现“形象克隆”，用户通过上传少量图片、视频素材，就能得到自己的数字人分身，价格亲民且操作便捷；腾讯智影还接入了数字人直播，智影数字人可以直接替代真人，不受时间、空间限制，无需搭建任何拍摄场地，使用虚拟背景即可进行播报、访谈、连线、互动等多种操作，实现不间断开播，为用户提供了可创造价值的虚拟分身。 图4.腾讯智影推出智影数字人 文章转视频：人机协作界面，让创意高效落地。腾讯智影利用AIGC技术，实现文章转视频，无需进行繁琐的素材收集和处理；此外，腾讯智影分段式的素材呈现方式，让创作者可以快速处理分镜、添加卡点、滤镜、特效等，从而大大缩短了视频制作的周期和成本。同时，腾讯智影还提供了海量的版权素材，为创作者提供更多的选择和灵感。这使得创作者可以更加专注到创作的策划、创意和营销上，提高内容的质量和传播效果。 图5.腾讯智影推出文章转视频功能 2.2万兴科技推出“万兴播爆”，“真人”短视频直击出海营销痛点 AIGC+虚拟数字人+短视频，万兴播爆在营销领域实现赋能。3月31日，万兴科技发布“万兴播爆”，开启出海营销短视频时代，解决了传统实拍模式需要大量人工制作视频且存在外籍演员难找、多语言难适配、制作周期长成本高等诸多痛点，实现了短视频创作的提质增效，并直接打通了出海营销领域的商业化落地。当前，万兴科技正压强式投入文字生成视频、文字生成图像、视频AR、虚拟人等新技术，持续进行图片、视频领域AI技术的研发和探索，并逐步从泛娱乐、泛知识向泛营销领域等多场景渗透，进一步夯实数字创意软件产品生态体系。万兴播爆是公司继“文生图”、“图生图”赛道布局后，在“文生视频”领域的突破性尝试;随着万兴播爆公测开启，公司将加速AIGC应用落地，助力数字创意新表达。 图6.万兴播爆可覆盖不同场景的视频需求 2.3阿里将“鸟鸟分鸟”融入天猫精灵，智能音箱有望成为家庭场景下的对话入口 “鸟鸟分鸟”实现大模型个性化，未来智能音箱有望成为家庭交互入口。4月5日消息，脱口秀演员鸟鸟在微博展示了自己的分身——置于天猫精灵的“鸟鸟分鸟”，该分身利用阿里大模型技术生成脱口秀演员鸟鸟的“AI嘴替”，并高度模仿了鸟鸟的语调、声音以及文本风格。阿里方面表示，“天猫精灵和达摩院一直在紧密合作，其中包括推进大语言模型、声学模型、语音AI等综合应用”，并将加强大模型个性化探索，天猫精灵智能交互系统有望在达摩院大模型的加持下得到全面提升。本次发布的亮点在于，阿里通过“个性化对话增强”和“人类反馈增强”塑造鸟鸟人格，具体操作为增加高质量的鸟鸟相关数据，并让人类去做问答结果的反馈和标注，进而让大模型朝着鸟鸟方向做正向增强；同时，在算法和工程方面，针对听清、音色、文风、对话等步骤进行优化，使得“鸟鸟分鸟”更加自然流畅。个性化大模型有望于家居生活中实现商业化落地，并带动智能音箱快速推广，并发展为家庭的大模型对话入口。 图7.与“鸟鸟分鸟”的交互流程涉及的技术 我们认为，随着AI大模型技术在终端应用的布局，未来接入大模型的流量入口变得尤为关键，在自身行业领域具备品牌知名度以及流量卡位优势的厂商，将获得广泛、稳定的客户群体，进而可利用实用工具推广、广告推介、平台化管理实现商业化变现。 3AI安全，硬币的另一面 实现AI安全是技术发展的重要前提。4月4日美国总统拜登与科技顾问讨论AI安全问题，强调科技公司有责任确保其产品在公开之前是安全的。此前，美国技术伦理组织向FTC投诉GPT-4存在偏见、欺骗性及隐私风险；埃隆·马斯克在内的多名专家及行业高管签署公开信，呼吁暂停开发更强大的人工智能系统；意大利政府数据保护局（Garante）于3月31日宣布禁止ChatGPT在意大利的使用。 4月6日，OpenAI发表博文《Our approach to AI safety》作为回应，就构建安全、可靠的AI产品，尊重隐私，保护儿童及提高生成数据准确性等多方面制定政策。 我们认为，当前以ChatGPT为代表的生成类大语言模型将衍生出大量新型安全隐患，例如体现在大模型能降低攻击者的编程门槛、能更轻易地生产恶意软件、进行网络钓鱼、密码规则破解、虚假内容生成等。面对技术迭代衍生出的新型攻击手段，以及数据要素加速流通下的全新应用场景，企业的网络安全防护也将迎来范式转移。 图8.近期人工智能安全事件一览 各国出台AI相关法案，发展与监管并举。欧盟于2021年底提出《人工智能法案》，是第一部全方位AI监管法律，旨在禁止部分人工智能应用程序，将人工智能的某些特定用途指定为“高风险”，使开发人员受到更严格的透明度、安全和人为监督要求。2022年10月，美国白宫科技政策办公室发布《人工智能权利法案蓝图：让自动化系统为美国人民服务》，旨在支持自动化系统建设、部署和治理过程中，保护美国公民的民主权利。《人工智能权利法案蓝图》详细阐述了人工智能对公民权利的危害和案例，列出了五个对于自动化系统来说至关重要的原则，包括安全且有效的系统、算法歧视保护原则、数据隐私原则等。我国在人工智能方面陆续出台多部政策文件，早期以人工智能产业促进为主，近年来逐步关注人工智能伦理安全、算法治理及行业应用安全。部分地方政府先试先行，提出了人工智能治理的某些具体规范。 图9.中美欧人工智能法律监管比较 数据安全与隐私保护，人工智能的另一面。考虑到AI产品在模型训练、优化以及用户使用过程中必然会涉及到各式各样的隐私保护、数据保护合规等问题。除了颁布相关的法律法规外，如何兼顾高度智能化和高度隐私安全，从而享受AI带来的效率和成本优化，这个问题值得深思。当前的技术手段中，联邦学习作为隐私计算三大技术路线之一，可通过分布式局部训练后将模型聚合的方式，确保用户隐私和数据安全，并且最终模型的性能能够充分逼近理想模型的性能，即将所有训练数据集中在⼀起训练而来的机器学习模型的性能。我们认为相关的数据安全技术将有力推动人工智能和数据要素市场化在垂直领域的发展。 图10.客户端-服务器联邦学习架构 图11.对等网络联邦学习架构 企业与学术界联手，共建新型安全屏障。4月7日，清华大学与蚂蚁集团签署合作协议，双方将在“下一代互联网应用安全技术”方向展开合作，先期聚焦在可信AI和安全通用大模型两个核心领域，以解决AI时代的互联网安全科技难题，筑牢数字安全屏障。据蚂蚁集团官微介绍，双方将基于互联网异构数据，构建面向网络安全、数据安全、内容安全、交易安全等多领域多任务的安全通用大模型，以打造强推理能力，解决跨多风险领域的安全任务拓展；覆盖互联网行为全周期，实现端到端的安全防控运营智能化提效。我们认为，使用大模型技术来防范通用AI能力广泛应用带来的新型未知风险是必经之路，未来我们有望看到更多专业安全公司与AI公司在信息安全领域的深度合作。 图12.清华大学与蚂蚁集团签署合作协议 4投资建议 我们认为 1）算力是AI模型的能源，将最直接受益于人工智能的普及； 2）开发海外应用和国内基础层的公司将在中短期受益于行业“从1到10”的快速拓荒阶段； 3）拥有底层语言模型及机器学习算法框架开发能力的公司有望作为行业边界的开拓者长期受益于产业趋势的浪潮，建议关注以下细分领域。 算力： CPU&GPU：海光信息、寒武纪、龙芯中科、景嘉微等； 服务器：紫光股份、浪潮信息、中科曙光、神州