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久谦

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纪要分享

久谦中台

二三年二月

本纪要仅基于本所迄今为止可获得的信息编写。未经久谦咨询事先书面同意，任何其他人士或实体不得使用本纪要，本纪要亦不能用于任何其他目的。

即使在经久谦咨询同意的情况下向任何其他人士或实体披露了本纪要，久谦咨询不会就本纪要的内容对该等其他人士和实体承担任何责任。

久谦|服务进步的群体|1

观点总结久谦

观点总结

久谦

1ChatGPT是社会发展的必然结果，2030年数字化劳动力市场规模可达1.73万亿元

aChatGPT催生路径=社会问题+技术迭代

i2008年全球金融危机-云计算产业-人工智能

ii2020年全球疫情-经济压力-企业降本增效-加快数字劳动力发展（文字工作者、方案策划师、程序员等）-NLP技术赋能

bChatGPT技术路径=Transformer结构-1,750亿参数+巨大算力+单一模型+文字问答

i冷启动监督策略模型：Transformer-GPT-GPT2-GPT3-ChatGPT

ii训练回报模型：机器学习-人类训练师+人工智能助手-结果以质量排序iii使用强化学习策略：随机指令+初始化PPO模型参数-更新模型

2中短期内ChatGPT对产业生态不会带来实质性的颠覆，产业链参与者仍有机会

a技术痛点:新数据不友好+预训练模型（数据集积累仅截至2021年）i新数据：未能建立和实时信息的连接

ii预训练模型：如何保持实时更新

iii产品体验：未达到理想状态（未必能超越垂直类产品）b商业痛点：不开源+商业模式不清晰+运营成本高

iToC-ToB（微软-应用在Office中）

ii潜在广告收入少-短期内无法替代有哪些信誉好的足球投注网站引擎=俱进且并存iii开发成本+企业使用成本

3国内企业的入场机会和发展现状

a大厂：百度-字节-腾讯-阿里-自研趋势

i百度（文心一言-ERNIEBot）：自主研发平台+文心大模型+预训练大模型积累=ToB（付费意愿稳定）+ToC产品

ii字节：AIGC（短视频+图文）-数据+算法=语言处理模型

iii阿里：AIGC（营销）

iv腾讯：AIGC（广告+社交+游戏）

b小厂：入局机会小，可作为大厂客户接入

i技术积累薄弱+数据训练基础及经验不足+数据库及人力资源受限ii布局大厂下游ToB应用端产品（需等待大厂开放B端应用接入）

c阻力：技术+硬件+政策

i中美ChatGPT发展仍存差距：模型+规模-训练程度-回答的逻辑性+完整度-API调用-企业生态

ii芯片：算力瓶颈

iii监管政策：国内引入ChatGPT政策尚未完善+规章制度尚未建立

4产业链机会及相关标的

a上游数据处理+下游智能应用

i数据标注+算力+数据清洗+数据采集ii智能客服+聊天机器人

久谦|服务进步的群体|2

b计算机：算法+算力+数据

i算法：科大讯飞、拓尔思（NLP）、海康威视（图像识别）、云从科技（图像识别）、格林深瞳（图像识别）

ii算力：海光信息（DCU）、寒武纪（AI芯片）、景嘉微（GPU）iii数据：天瑞声

c传媒：平台+光模块+运营商

i平台：中文在线、视觉中国、昆仑万维

ii光模块：中际旭创（800G光模块龙头+最早放量+最高份额和订单+股权激励+估值水平较低）

iii中国移动

5ChatGPT未来迭代和产业辐射

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