ChatGPT插件与APP上线，AI生态百花齐放

证券研究报告|行业点评报告 2023年05月20日 评级及分析师信息 行业评级：推荐行业走势图 21%14% 7%0% -7% -14% 2022/052022/082022/112023/022023/05 标普500纳斯达克科技100 证券分析师：朱芸邮箱：zhuyun1@hx168.com.cnSACNO：S1120522040001 ChatGPT插件与APP上线，AI生态百花齐放 ►ChatGPT插件与APP上线，微软AI生态逐步完善本周开始，ChatGPTPlus用户已经可以使用联网和插件功能。联网和插件功能的实装标志着GPT模型开始搭建自己的生态，大模型将成为一个平台，以通用语义理解为基础，将来自众多行业和公司的产品整合为个人的智能助手。此外，ChatGPT也正式在iOS应用商店上线，ChatGPT移动端将成为AI生态的重要入口，进一步推动AI生态的多元化发展，AI生态的应用场景将更加丰富，从家庭到办公、从学习到娱乐，AI生态将逐步融入用户生活。 ►海外大模型生态百花齐放，各自定位差异化显著整体来看，随着大模型的应用范围更广更深，各家大模型已经逐步形成自己的生态，AI产业链的价值持续向算法端聚集，随着生态内用户增加、模型获得更多数据用于训练，将形成强大的正反馈。横向对比微软、谷歌、亚马逊、Meta的AI生态布局，其正向不同的方向探索：微软形成了插件生态，谷歌专注于为自身原有产品进行AI赋能，亚马逊在云服务中整合众多小模型，Meta开源模型持续为元宇宙铺垫。 ►日浏览量来看微软和谷歌C端优势显著 从全球日浏览量来看，在这四家科技公司的大模型中，微软占据绝对优势，自ChatGPT发布，其已成为史上用户增长速度最快的消费级APP，今年以来日均浏览量超过4300万次/天；其次谷歌Bard浏览量在开放使用后也经历了快速增长，日均浏览量在240万次/天左右。由于亚马逊AWS和Meta大模型还未推出直面C端用户的应用，当前日浏览量相对保持平稳，但二者模型均为开源使用，后期若有重磅应用推出将快速拉动流量提升。 投资建议： 我们认为生成式AI模型不断加速迭代，目前已经初步搭建起AI生态的龙头科技企业具有技术优势，且将享受到用户与数据量提升为模型带来的正反馈效应，受益标的为微软 （MSFT.O）、谷歌（GOOG.O）、亚马逊（AMZN.O）、Meta （META.O）。 风险提示 技术落地商业化不及预期；人工智能在部分领域应用的监管风险；外部环境导致芯片、软件等供应限制。 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 正文目录 证券研究报告|行业点评报告 1.ChatGPT插件和APP上线，AIGC生态逐渐完善3 1.1.微软：ChatGPT上线插件和APP，应用生态初步建成3 1.2.谷歌：以PaLM2为基础，赋能公司内部产品4 1.3.亚马逊：算力、算法、小模型全面布局5 1.4.Meta：开源模型组合持续为元宇宙铺垫6 2.海外大模型各自形成独特生态，微软谷歌日活优势显著7 3.投资建议9 4.风险提示9 图表目录 图1ChatGPT付费用户已可以联网获取信息3 图2ChatGPT上线AppStore迅速占领免费榜第一，获得用户高度评价4 图3亚马逊大模型生态布局6 图4LLaMA以更少参数量获得优秀测试结果6 图5大模型生态将具有强大规模效应8 图6ChatGPT日浏览量跟踪8 图7谷歌Bard日浏览量跟踪8 图8亚马逊云AWS日浏览量跟踪8 图9MetaLLaMA大模型日浏览量跟踪8 表1谷歌大模型生态布局5 表2Meta多模态模型布局7 表3生成式AI海外受益标的9 1.ChatGPT插件和APP上线，AIGC生态逐渐完善 1.1.微软：ChatGPT上线插件和APP，应用生态初步建成 ChatGPT支持插件和联网，生态进一步完善。今年3月份OpenAI宣布在ChatGPT中实现了对插件的初始支持，帮助ChatGPT访问最新信息、运行计算或使用第三方服务。本周开始，ChatGPTPlus用户已经可以使用联网和插件功能。此前ChatGPT的认知水平停留在2021年9月，加入联网功能后，ChatGPT可以通过搜索引擎实时获取和提供最新的信息，比如新闻、研究报告或者其他实时数据，AI的使用场景进一步打开。插件功能使ChatGPT可以与更多的应用和服务进行交互，从而提供更丰富、更个性化的体验。例如，通过插件，ChatGPT可以连接到日历应用、邮件服务、项目管理工具等，为用户提供更加完整和综合的帮助。插件功能允许开发者为ChatGPT添加新的功能，这为ChatGPT提供了更大的灵活性。不同的插件可以使ChatGPT适应各种各样的用途和环境，满足更多的用户需求。 图1ChatGPT付费用户已可以联网获取信息 资料来源：36氪，华西证券研究所 APP上线或带来新一轮流量，AI生态入口重要补充。本周ChatGPT也正式登陆iOS应用商店，标志着其在移动应用领域的重大进步，将为普通用户以及开发者提供更便捷的AI生态入口，从而吸引大量新用户并实现流量的快速增长。此外，ChatGPT的移动端上线，不仅仅是对其功能的延伸，更是AI生态的重要补充。ChatGPT已经在AI语言模型领域占据领先地位，移动端上线将进一步推动AI生态的多元化发展，AI生态的应用场景将更加丰富，从家庭到办公、从学习到娱乐，AI生态将逐步融入用户生活。 图2ChatGPT上线AppStore迅速占领免费榜第一，获得用户高度评价 资料来源：AppStore，华西证券研究所 GPT模型生态平台初步建成，将众多产品整合为智能助手。联网和插件功能的实装标志着GPT模型的生态已经初步建成，当前ChatGPT已经接入超过70个插件，涵盖了旅游、金融、地产、娱乐等众多行业，以及教育、医疗等社会领域。这些插件将ChatGPT从一个聊天模型变为一个多功能的智能助手，能够帮助用户进行旅行预订、财务规划、房地产查询，甚至进行在线教育、健康咨询等，同时，插件本身的曝光度得到提升，由于内嵌于ChagGPT，用户使用频率也将有所提升。随着插件功能的开放，全球的开发者社区逐步加入，为ChatGPT贡献出各种创新和实用的插件，大模型将成为一个平台，以通用语义理解为基础，将来自众多行业和公司的产品整合为个人的智能助手。 1.2.谷歌：以PaLM2为基础，赋能公司内部产品 以PaLM2为基础，谷歌发布大量AI新产品。在2023年的GoogleI/O开发者大会上，谷歌揭示了其对于人工智能生态的全面布局。谷歌发布了新的通用大语言模型PaLM2，这是一个升级版的AI机器人Bard驱动模型，具备生成多模态回应用户的能力，并擅长数学、软件开发、语言翻译推理和自然语言生成。同时，谷歌在广泛的产品线中都加入了AI技术，包括各种协作工具、电邮、搜索、云等服务，目标是实现AI功能与各种产品的全面结合。整体来看，谷歌的大模型生态仍以赋能公司内部产品为主，在现有产品的基础上以AI提供增量业务。 产品描述 表1谷歌大模型生态布局 PaLM2比初版PaLM的运行效率更高，PaLM2能使用Fortran等20多种编程语言，它还可以用100多种口头语言 Gmail利用生成式AI推出实现“帮我写”（HelpMeWrite）的功能，帮助用户写邮件 谷歌地图将提供名为“沉浸式视图”（ImmersiveView）的AI工具。该工具将获取空气质量和天气的信息，为谷歌地图用户选出一条路线，并将路线可视化 谷歌相册将推出名为“神奇编辑”（MagicEditor）的功能，用生成式AI帮助用户重新构建照片，可以选择编辑照片的任何一部分 Workspace（办公套件） DuetAI将很快能让用户借助AI生成完整的文档，并填写电子表格 AI搜索谷歌为搜索服务推出了名为Converse的生成式AI功能 谷歌云所有谷歌的云服务合作伙伴都可以付费使用谷歌的AI模型，以及算力 超算虚拟机谷歌云宣布推出搭载英伟达H100GPU的A3超级计算机虚拟机，旨在为语言模型提供优异的训练性能 资料来源：华尔街见闻，华西证券研究所 1.3.亚马逊：算力、算法、小模型全面布局 算力+基础大模型搭建生态基础。亚马逊在底层算力方面推出了两大人工智能计算“实例”，即基于自研AI芯片的AmazonEC2Trn1n和AmazonEC2Inf2。Trn1n实例能够极大地节省训练成本，并将大规模深度学习模型的训练时间从几个月缩短到几周甚至几天，有效提升了效率。而Inf2实例专门针对大规模生成人工智能应用进行优化，相较于上一代基于Inferentia的实例，Inf2实例的吞吐量提高了4倍，延迟降低了10倍。大模型方面，亚马逊的Titan模型有两种类型：一种是文本生成模型，类似于OpenAI的GPT-4；另一种是文本嵌入模型，可以将文本输入转化为包含文本语义的数字表示，这在个性化和搜索等应用中十分有用。 Bedrock为小模型提供公共平台，可访问众多创业公司模型。亚马逊面向下游推出了AmazonBedrock服务，这个服务使用户可以通过API访问到来自AI21Labs、Anthropic、StabilityAI和亚马逊的基础模型。用户可以使用亚马逊的基础模型，如文本到图像的多种模型，以及Titan基础模型，进行扩展和定制，并可以方便地将其集成到自己的应用程序中，无需管理任何基础设施。同时，用户的数据安全和隐私也得到了充分保障。 图3亚马逊大模型生态布局 资料来源：Thurrott，华西证券研究所 1.4.Meta：开源模型组合持续为元宇宙铺垫 LLaMA大模型实现高效率运行，开源降低AI研究门槛。Meta已经发布了开源的大型语言模型LLaMA，是一个开源的、专注于研究使用场景的非商业大语言模型，并且Meta会将LLaMA的使用权限授予大学、非政府组织、行业实验室这样的团体，以此来降低AI大模型的门槛。LLaMA仅用约1/10的参数规模，实现了匹敌OpenAIGPT-3等主流大模型的性能表现。Meta目前提供有70亿、130亿、330亿和650亿四种参数规模的LLaMA模型，在一些基准测试中，仅有130亿参数的LLaMA模型，性能表现超过了拥有1750亿参数的GPT-3，而且能跑在单个GPU上；拥有650亿参数的LLaMA模型，能够跟拥有700亿参数的Chinchilla、拥有5400亿参数的PaLM竞争。 图4LLaMA以更少参数量获得优秀测试结果 资料来源：36氪，华西证券研究所 开源多模态模型组合持续为元宇宙开路。4月份Meta发布了图像分割基础模型SAM和视觉大模型DINOv2。近期，Meta又发布了多感官AI模型ImageBind，以视觉 表2Meta多模态模型布局 为核心，结合文本、声音、深度、热量（红外辐射）、运动（惯性传感器），最终可以做到6个模态之间任意的理解和转换。ImageBind可以连接文本、图像/视频、音频、3D测量（深度）、温度数据（热）和运动数据，且它无需先针对每一种可能性进行训练，直接预测数据之间的联系，类似于人类感知或想象的方式。Meta在多模态模型上重点发力，使AI更接近人类的思考和感知方式，预计这些模型将用于制作更具沉浸感的元宇宙。 模型描述 SAM面向通用场景的图像分割模型，并且引入NLP领域的prompt范式，用户通过合理的prompt即可完成图像分割任务 DINOv2视觉模型，能产生高性能的视觉表征，无需微调就能用于分类、分割、图像检索、深度估计等下游任务 ImageBind以视觉为核心，结合文本、声音、深度、热量（红外辐射）、运动（惯性传感器），最终可以做到6个模态之间任意的理解和转换 资料来源：华尔街见闻，机器之心，金融界，华西证券研究所 2.海外大模型各自形成独特生态，微软谷歌日活优势显著 海外大模型逐渐形成独特生态，各自定位差异化显著。整体来看，随着大模型的应用范围更广更深，各家大模型已经逐步形成自己的生态，AI产业链的价值持续向算法端聚集，随着生态