掘金ChatGPT，上下游谁更受益，如何选股？-德讯证券顾问

摘要：掘金ChatGPT，上下游谁更受益，如何选股？

ChatGPT，这款由“美国AI梦工厂”OpenAI制作的AI聊天机器人软件，除了能写代码、剧本并进行词曲创作，还可与人类对答如流，推出后被誉为人工智能的旷世巨作。近日，国内外多家科技巨头频频传出布局ChatGPT的消息。例如，美国数字媒体公司BuzzFeed宣布与OpenAI合作，将使用ChatGPT帮助内容创作；微软也宣布已与OpenAI扩大合作伙伴关系，向OpenAI进行为期多年、价值数十亿美元的投资。国内方面，市场消息称百度也将推出类似ChatGPT的AI聊天机器人。

随着ChatGPT的爆火出圈，在热门题材股关注方面从不掉队的A股市场同样随风而动，概念股股价节节攀升。

但ChatGPT的光速蹿红背后，这一新兴实物究竟是创新该是概念？产业链上下游分布情况又是如何？澎湃新闻通过采访和梳理，挖掘出其中的核心标的。

ChatGPT是什么？

据了解，ChatGPT全名为Chat Generative Pre-Trained Transformer，是OpenAI公司开发的智能聊天机器人，于2022年11月推出。ChatGPT使用基于GPT-3.5架构的大型语言模型(LLM)，能够完成自动文本生成、自动问答、编写和调试计算机程序等多种任务。

从测试反馈的结果看，相比于前一代的产品，ChatGPT以对话为载体，可以回答多种多样的日常问题，并对多轮对话历史的记忆能力和篇幅增强，交互更加“善解人意”。

　　瑞银集团报告指出，ChatGPT是史上用户增长速度最快的消费级应用程序。推出仅两个月后，ChatGPT在2023年1月末的月活用户已突破1亿。对于ChatGPT的出圈走红，特别是为何引发资本市场的强烈关注，长城基金基金经理赵凤飞表示：“ChatGPT的大热是源于其惊艳的用户体验，由于人工智能技术的进步在很大程度上会改变我们的生活，因此该领域的每一次重大突破，都会引起全社会的广泛关注，在A股市场掀起相关概念股的上涨浪潮，应该说也是顺理成章的事情。”

“由于引入了人类反馈强化学习(将对话者的反馈作为下一轮回答的输入)，ChatGPT的回答表现，优于不能联系上下文的传统自然语言处理(NLP)大模型，这是其引起资本市场广泛关注的主要原因之一。”国金证券指出。

不过，浙商证券强调，虽然ChatGPT“智商”很高，但也存在一定的局限性，如有时会生成包含虚假和明显错误的回复。同时，ChatGPT虽具有合法和道德的约束设置，但仍有破解方法。

图片来源：浙商证券研报

上游：算力、数据标注、自然语言处理、人工智能生成内容(AIGC)需求有望被带动

产业链上游方面，综合来看，多家机构看好ChatGPT开启的AI新纪元，进一步增加算力、算法、数据标注、自然语言处理、人工智能生成内容等5方面的上游需求度。

具体而言，算力方面，中银证券报告指出，ChatGPT在参数规模上已经达到了千亿级别，对AI大模型而言，不论是训练还是推理，对于算力这一基础设施都有着极大的需求。

“ChatGPT主要源于GPT-3的预训练模型，而GPT-3相比于此前的模型，最大的不同在于模型体量的大幅提升。人工智能的跨越式发展将成为算力流量消耗的重要驱动力，未来数据中心和相关的配套产业有望实现更好增长。”安信证券报告进一步指出。

中金公司数据显示，ChatGPT训练所耗费的算力大约为3640 PF-days，即假设每秒运算一千万亿次，需要连续运行3640天，训练大模型需要强大的算力。

数据标注方面，安信证券分析称，ChatGPT的训练过程加大了人工标注的力度和精度，这代表着在未来的人工智能领域，优质的数据源和强大的标注能力，将成为行业的基础设施。

“数据标注是大部分人工智能算法得以有效运行的关键环节。在ChatGPT训练的三个阶段中，只有第三阶段不需要使用人工标注数据，而第一、第二阶段都需要大量的人工标注。”东吴证券进一步指出，“现有数据标注以人工标注为主，属于劳动密集型产业。随着机器学习不断完善，自动标注成为大趋势。”

图片来源：东吴证券研报

NLP(自然语言处理)方面，安信证券表示，由于ChatGPT主要基于自然语言处理，因此在NLP领域沉淀较多的企业，有望率先实现功能的部分复现。“ChatGPT的推出，对于我国AI技术和产业发展起到了很强的示范效应，预示着目前国际前沿AI技术的快速发展，并且AI的商业化图景也越来越清晰。随着AI技术的快速发展，人工智能技术提供商，特别是NLP头部厂商将率先受益。”方正证券称。

AIGC(人工智能生成内容)方面，东吴证券指出，ChatGPT是AIGC应用的又一个起点，随着深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能，AIGC有望加速发展。

“ChatGPT是AIGC技术进展的里程碑，该模型使得利用人工智能进行内容创作的技术成熟度大幅提升，有望成为新的全行业生产力工具，提升内容生产效率与丰富度。”财通证券同时表示。

值得关注的是，ChatGPT的上游行业间，也互有促进。德邦证券报告便指出，AIGC背后同样需要“大算力”的支持。

“OpenAI发表研究成果显示，AI训练所需要的算力指数呈指数级上涨，自2012年至2018年，大约每隔3个月至4个月翻倍，在此期间训练AI耗费的算力增长了30万倍。”德邦证券表示。

东方证券报告指出，从行业发展趋势看，AIGC渗透率有望在2025年提升至10%，市场规模或在2030年超过万亿。

下游：智能客服、搜索引擎、图像文字代码生成等应用场景广泛

对于ChatGPT的下游应用场景，多家机构均认为是十分广泛的。澎湃新闻记者梳理显示，机构一致看好的应用方向，主要集中在智能客服、搜索引擎、图像、文字、代码生成等三大方面。

智能客服方面，中金公司报告表示，ChatGPT在未来投入商业化领域中，可通过强化的上下文理解能力，优化银行、电商等客服机器人，大大提高服务质量。

“ChatGPT最适合直接落地的项目就是智能客服类的工作。”中信证券报告指出，根据模型现有的完成度，在垂直行业针对性地做人工反馈训练，ChatGPT就可以落地为智能客服产品，在toC场景中率先应用。对比目前的智能客服，ChatGPT支撑的客服，将在灵活性与人性化服务方面有显著的进步。

搜索引擎方面，ChatGPT更是带来了行业是否将迎来“革命性”变化，能否替代传统搜索引擎的大讨论。

中信证券指出，ChatGPT可以直接生成面向问题的高完成度回答，并能够提供回答内容的相关引用链接(目前测试版本尚未开发这一功能)。此外，针对开放式问题，ChatGPT也可以通过匹配网络中的数据生成较为完整的答案，在处理知识类以及创意类的问题时，ChatGPT提供的搜索体验远胜于目前的传统搜索引擎。

“不过，尽管ChatGPT能大幅优化用户的搜索体验，但要取代传统搜索引擎，整体来看还面临三大关键技术瓶颈，因此中短期取代的可能性较低。”中信证券分析称：一是数据的实时性问题，二是数据的真实性仍不足可靠，三是模型在线推理端成本高昂。

归纳性工作上，文字上，东方证券指出，ChatGPT的上线，将推动文本类AI渗透于文本生产、智能批阅等应用领域，相关领域必将迎来极大的发展空间。

“同时，代码开发相关的工作更加规整，也非常适合AI辅助生成。ChatGPT在目前测试中表现出的代码生成能力，虽然欠缺一些底层的稳定性，但相比于Copilot更加灵活。在进行针对性的优化后，基于新GPT模型的AI代码辅助工具有望在中短期内落地。”中信证券指出。

此外，中信证券表示，GPT模型在图像生成领域目前效果虽略逊于扩散模型，但扩散模型可以利用ChatGPT生成较佳的Prompt，对于AIGC内容和日趋火热的艺术创作，将提供强大的文字形态的动力。

值得一提的是，在ChatGPT的下游应用领域，海外已经有成功的落地案例。2023年1月，美国新闻聚合网站BuzzFeed官宣将依托OpenAI为其用户互动栏目Quizzes制作和个性化各种小测试。ChatGPT会生成一系列提问，再根据个人的回答产生用户独有的、可分享的文章。

不久前，Meta向BuzzFeed支付了数百万美元，以让BuzzFeed为Meta的平台生成内容，并培训平台上的创作者。

　　模型服务将是盈利模式潜在方向

商业模式方面，中金公司表示，目前ChatGPT还没有明确的盈利商业模式，但MaaS是一个潜在方向。

“MaaS可以将模型训练、维护和部署的过程转移到云服务上。这样的方式不仅提高了效率，还降低了客户对模型开发和维护的依赖，使其能够更加专注于业务上的投入。”中金公司指出。

　　国金证券研报则指出，ChatGPT这类产品最简单的商业模式包括两种，一是直接收费，如ChatGPT Pro价格为42美金/月、出售云服务等。“二是赋能收费，主要指通过API接口提供技术服务。”国金证券表示，根据OpenAI于2021年3月对外公布的数据，GPT-3向超过300个应用提供SaaS服务，平均每天生成45亿词，据估算，这将为OpenAI带来每年约740万美元的营收。