元宇宙行業GPT三定律：超級流量入口和AI時代的操作系統邁向數字文明新階段-230328（35頁）.pdf

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1、1證券研究報告作者：海外行業報告|行業深度研究請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明GPT三定律三定律2023年03月28日分析師 孔蓉SAC執業證書編號：S1110521020002分析師 唐海清 SAC執業證書編號：S1110517030002分析師 潘暕SAC執業證書編號：S1110517070005分析師 繆欣君 SAC執業證書編號：S1110517080003分析師 李澤宇 SAC執業證書編號：S1110520110002超級流量入口和超級流量入口和AI時代的操作系統，邁向數字文明時代的操作系統，邁向數字文明新階段新階段RobloxRoblox深度報告：深度報告：MetaverseM

2、etaverse第一股，元宇宙引領者第一股，元宇宙引領者-20212021年年5 5月月2424日日我們從Roblox為出發點，以3D內容和游戲去理解Metaverse，認為UGC+AIGC是Metaverse擴張內容的核心！元宇宙系列報告一：探索元宇宙框架，生產力的第三次革命元宇宙系列報告一：探索元宇宙框架，生產力的第三次革命 Astronauts Astronauts in The Metaversein The Metaverse-20212021年年9 9月月1414日日在我們對元宇宙的理解中，Metaverse代表更深度的數字化與具象化，所以智能化是必不可少的，我們在展望里將“元宇宙

3、革命”定義為打開算力時代真正的鑰匙。在在2121年研究元宇宙時，我們就提出年研究元宇宙時，我們就提出MetaverseMetaverse如如果需要實現，果需要實現，AIGCAIGC是核心路徑，并將是核心路徑，并將AIAI放入我們放入我們所定義的元宇宙六層框架：所定義的元宇宙六層框架：此前在元宇宙報告提過展望，我們認為現階段面臨的是即農業革命、工業革命之后的第三次革命，其中AI將逐步成為核心底層生產力，在此基礎之上我們或才能看到Metaverse的全貌。在這一輪科技創新周期下，我們能看到愈來愈多在這一輪科技創新周期下，我們能看到愈來愈多技術與產品的落地如半導體的迭代、技術與產品的落地如半導體的迭

4、代、VRMRVRMR的落的落地、地、AIGCAIGC的成熟等；在這個背景下我們看好交互的成熟等；在這個背景下我們看好交互方式與交互內容的革命，方式與交互內容的革命，AIAI提速發展所帶來的降提速發展所帶來的降本增效與行業創新或是引領這個時代真正的鑰匙！本增效與行業創新或是引領這個時代真正的鑰匙！引子：從元宇宙到AIGC資料來源：Roblox招股書,newzoo，中國云游戲時長趨勢報告，國家信息化發展戰略綱要，天風證券研究所2oOqRXXeXcWaYoWdUwV9PaOaQmOrRnPmPeRnNmPfQnPwPaQpOnNxNmOuMuOnNqO摘要3請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 O

5、penAI為何成為全球用戶數增長最快的產品？我們認為主要系對話型應用使用幾乎沒有學習成本和門檻、為何成為全球用戶數增長最快的產品？我們認為主要系對話型應用使用幾乎沒有學習成本和門檻、ChatGPT與全行業的聯系和結合與全行業的聯系和結合都相對流暢。作為人類史上用戶數增長最快的應用，我們認為都相對流暢。作為人類史上用戶數增長最快的應用，我們認為ChatGPT與抖音、與抖音、Meta等主流產品一樣都代表著下一個時代的來臨，而其增等主流產品一樣都代表著下一個時代的來臨，而其增速或許象征著以速或許象征著以ChatGPT為代表的為代表的AIGC將以超出想象的速度打破固有的商業模式和滲透進全行業。將以超出

6、想象的速度打破固有的商業模式和滲透進全行業。除生產力提升工具外我們怎么看除生產力提升工具外我們怎么看ChatGPT？我們差異性的觀點在于我們認為？我們差異性的觀點在于我們認為ChatGPT在提升生產力以外，有望憑借其極低的使用門檻（對在提升生產力以外，有望憑借其極低的使用門檻（對話）將與全新的硬件和交互方式升級實現共振，因此我們認為在助手工具、軟件行業和硬件升級的消費級產品和中間件中蘊藏更多機會。話）將與全新的硬件和交互方式升級實現共振，因此我們認為在助手工具、軟件行業和硬件升級的消費級產品和中間件中蘊藏更多機會。我們認為我們認為ChatGPT是生成式是生成式AI在發展過程中積累量變過程中的一

7、次重要“突現”：盡管在發展過程中積累量變過程中的一次重要“突現”：盡管ChatGPT在模型、訓練方式和數據集方面與前代模在模型、訓練方式和數據集方面與前代模型并未有太大差距，但隨大模型自身會隨機出現“突現”能力且指數級增長，因此我們認為型并未有太大差距，但隨大模型自身會隨機出現“突現”能力且指數級增長，因此我們認為ChatGPT通過“突現”獲得了遠超上一代的意通過“突現”獲得了遠超上一代的意圖理解、多輪對話能力和準確率。圖理解、多輪對話能力和準確率。GPT三定律：三定律：1）第一定律，在轉化成本為）第一定律，在轉化成本為0的背景下，的背景下，ChatGPT滲透率增長速度呈現巴斯模型；滲透率增長

8、速度呈現巴斯模型；2）第二定律合集：創新者窘境定律、）第二定律合集：創新者窘境定律、Scaling Law、全新的摩爾定律；、全新的摩爾定律；3）第三定律，生成式）第三定律，生成式AI將最終實現對其他全行業的滲透。將最終實現對其他全行業的滲透。我們建議關注我們建議關注ChatGPT四大核心應用場景：搜索、電商、游戲、虛擬人。四大核心應用場景：搜索、電商、游戲、虛擬人。1）搜索：微軟在搜索領域已直接接入）搜索：微軟在搜索領域已直接接入ChatGPT，或將直接提升搜，或將直接提升搜索領域的占有率；索領域的占有率；2）電商領域：主要圍繞人工客服替代和提升營銷人員能力，國內對話型大模型的問世或將加速電

9、商領域應用滲透；）電商領域：主要圍繞人工客服替代和提升營銷人員能力，國內對話型大模型的問世或將加速電商領域應用滲透；3）游戲：從代碼和美術兩個層面看游戲行業的整體制作成本與效率有望顯著改善，而游戲內劇情和場景也有望實現定制化自生成；游戲：從代碼和美術兩個層面看游戲行業的整體制作成本與效率有望顯著改善，而游戲內劇情和場景也有望實現定制化自生成；4）虛擬）虛擬人：人：ChatGPT從源頭上解決了虛擬人的使用成本問題，從替代中之人的角度看虛擬人也有望成為從源頭上解決了虛擬人的使用成本問題，從替代中之人的角度看虛擬人也有望成為ChatGPT的應用的最佳化身和接口。的應用的最佳化身和接口。風險提示：風險

10、提示：AIGCAIGC發展不及預期、半導體行業發展不及預期、發展不及預期、半導體行業發展不及預期、AIGCAIGC行業倫理問題、相關測算和預測具有主觀性。行業倫理問題、相關測算和預測具有主觀性。4請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明目錄目錄1 1、ChatGPTChatGPT：人類史上用戶數增長最快的應用，：人類史上用戶數增長最快的應用，AIAI新時代來臨的報曉鳥新時代來臨的報曉鳥2、GPT三定律：從三定律：從AI發展規律和經驗為生成式發展規律和經驗為生成式AI立法立法3、全球科技互聯網科技公司、全球科技互聯網科技公司AI領域的布局和投資梳理領域的布局和投資梳理4、GPT主流應用場景展望主流

11、應用場景展望5OpenAI為何成為全球用戶數增長最快的產品？我們認為主要系對話型應用使用幾乎沒有學習成本和門檻、ChatGPT與全行業的聯系和結合都相對流暢。作為人類史上用戶數增長最快的應用，我們認為ChatGPT與抖音、Meta等主流產品一樣都代表著下一個時代的來臨，而其增速或許象征著以ChatGPT為代表的AIGC將以超出想象的速度打破固有的商業模式和滲透進全行業。ChatGPT：人類史上用戶數增長最快的應用，AI新時代來臨的報曉鳥資料來源：英偉達官網，OpenAI官網，天風證券研究所圖：圖：OpenAI與其他主流產品達到與其他主流產品達到1億全球用戶時間對比億全球用戶時間對比6我們差異性

12、的觀點在于我們認為ChatGPT在提升生產力以外，有望憑借其極低的使用門檻（對話）將與全新的硬件和交互方式升級實現共振，因此我們認為在助手工具、軟件行業和硬件升級的消費級產品和中間件中蘊藏更多機會。我們與市場觀點差異：除生產力外我們怎么看ChatGPT？全新的云計算和交互革命目前市場主流觀點主要系其為生產力提升工具我們眼中的ChatGPT是一場即交互內容革命和軟件自然語言化（助手擬人化、工具抽象化、交互界面升級、內容革命）成長空間：ARPU有望翻倍，企業成本或將減半助手內容生產效率工具交互界面升級和內容革命軟件自然語言化成長空間：助手型工具或成為用戶主流選擇成長空間：新的中間件和消費級應用或有

13、百倍的增長空間手勢感應、眼球追蹤、情感識別？主流硬件設備黏性或再被顛覆成長空間：或將顛覆現有的云計算和軟件行業助手擬人化全新的云原生？擬人化的工具軟件賣方分析師小助手人格化后的助手？基于社交的助手？新一輪的助手工具革命資料來源：各公司官網，天風證券研究所7ChatGPT是AI行業上首次大規模自傳播：ChatGPT僅僅推出兩個月后其月活用戶就突破1億，成為史上用戶增長速度最快的消費級應用程序，這與ChatGPT自身超預期的能力和OpenAI前期通過真實數據對模型的迭代都有緊密關系，而我們認為在大規模傳播的背景下通過持續的真實數據輸入將持續轉動OpenAI模型、用戶、數據的飛輪。為什么是OpenA

14、I？：真實數據和模型迭代的飛輪造就了全新一代的對話機器人ChatGPT專有數據專有數據生成生成更多的更多的消費者消費者更好的更好的人工智能模型人工智能模型更好的更好的產品產品圖：圖：OpenAI的數據質量、模型能力、用戶基數的飛輪的數據質量、模型能力、用戶基數的飛輪資料來源：AI科技評論公眾號，天風證券研究所8我們認為ChatGPT或是基于人類反饋強化學習的代表模型：OpenAI推出的GPT系列模型每一代的模型都略有區別，例如GPT-1的學習方式是半監督學習，而參數量增長的GPT-2采用的則是無監督學習，GPT-3在2的基礎上提升參數至1750億，而后的InstructGPT和ChatGPT在

15、大模型的基礎上使用一小部分人工數據構建獎勵模型，使得大模型更理解信息的含義，并能夠進行自我判斷。最終從結果看，ChatGPT相比早期的無監督學習和海量訓練參數為特征的模型，在加入人類反饋機制后判斷用戶提問意圖和提升自身答案質量的能力得到顯著增強。如何理解ChatGPT？OpenAI GPT系列模型的持續迭代，人類反饋機制成為模型核心區別圖：基于人類反饋的強化學習（圖：基于人類反饋的強化學習（RLHF）的學習路徑）的學習路徑圖：圖：ChatGPT與主流人工智能模型的區別和特點與主流人工智能模型的區別和特點資料來源：OpenAI官網，產業規劃發展研究院公眾號，天風證券研究所我們認為ChatGPT是

16、生成式AI在發展過程中積累量變過程中的一次重要“突現”：盡管ChatGPT在模型、訓練方式和數據集方面與前代模型并未有太大差距，但隨大模型自身會隨機出現“突現”能力且指數級增長，因此我們認為ChatGPT通過“突現”獲得了遠超上一代的意圖理解、多輪對話能力和準確率。我們認為ChatGPT或代表NLP領域研究的范式轉變：盡管大模型的訓練成本相對較高、調用嚴苛且部分領域效果沒有顯著區別，但ChatGPT在大模型領域展示出的NLP領域與在過去十余年中追求的通用人工智能（AGI）極為接近，我們認為這或將推動全球頭部的科技互聯網公司從微調小模型到使用大模型進行上下文學習的范式轉變，伴隨這種范式轉變我們有

17、望能夠看到更多行業在大模型的影響下其商業模式發生重大變化。我們如何看待ChatGPT？同樣的統計學與運籌學，不一樣的最終模型效果核心：大模型的突現能力，這些能力可能只存在于大型模型中，而不存在于較小的模型中，因此稱為“突現”。Transformer模型：未變遠超上一代的意圖理解、多輪對話、準確率數據集：大小基本接近圖：ChatGPT的模型基礎與效果突現RLHF：instructGPT已經應用圖：大模型中隨著模型大小出現的突現能力資料來源：海豚數據科學實驗室公眾號，人工智能學家公眾號，人大高瓴人工智能學院公眾號、天風證券研究所910AI與AIGC發展歷程：OpenAI基于Transfomer發布

18、GPT，GPT已經進入到高速迭代周期Google發布發布Transformer20142017AIGC技術發展AIGC實現效果Lan Goodfellow等等提出提出GAN 根據文字、草圖根據文字、草圖等生成圖像等生成圖像語義理解語義理解更精確更精確降噪處理以更精確降噪處理以更精確捕捉文本意圖捕捉文本意圖20212022.82022.11基于人類反饋大幅基于人類反饋大幅提升生成內容質量提升生成內容質量OpenAI開源開源CLIPStability AI發布并開源發布并開源Stable DiffusionOpen AI發布發布ChatGPT可以在未經標注可以在未經標注的數據上訓練的數據上訓練20

19、21特征提取特征提取能力強大能力強大OpenAI發布發布CLIPAI技術發展AI典型應用19561986199720162012達特茅斯學院提達特茅斯學院提出出人工智能概念人工智能概念Edward Feignbaum發布首個發布首個專家系統專家系統DENDRALGeoffrey Hinton等等提出提出深度學習深度學習Alex Krizhevsky等發布AlexNet（一種（一種CNN）1968200620172018David E.Rumelhart等等發布發布BP算法算法深藍深藍IBM戰勝國際戰勝國際象棋大師象棋大師KasparovAlphaGo戰勝戰勝圍棋圍棋世界冠軍李世石世界冠軍李世石

20、Google發布發布TransformerGoogle發布發布BERTGPT-43月15日OpenAI發布具備多模態能力的GPT-4,GPT-4擁有強大的識圖能力，回答準確性顯著提高。我們認為現階段GPT系列模型已經進入到真實數據反饋下的高速迭代周期中，而OpenAI或將基于海量真實數據反饋持續提高模型能力實現高速迭代。資料來源：上海交通大學蘇州人工智能研究院公眾號，地球知識局公眾號，AI前線公眾號，AI科技評論公眾號，智造苑公眾號，Attention is All you Need Ashish Vaswani,Noam Shazeer，騰訊科技公眾號等，天風證券研究所我們認為ChatGPT

21、的誕生更像第一次工業革命時期內蒸汽機的發明：從底層模型看ChatGPT這些算法本身并不復雜，但目前數學上我們并沒有很好的解釋AI模型為什么能收斂，因此AI這件事情并不是被數學和物理規律決定的，而是AI研究人員不斷按照經驗和推論來推進其發展。因此我們認為ChatGPT更像是第一次工業革命前夕，人類已經通過摸索掌握了生產力提升的工具-初代未經改良的蒸汽機，但依舊沒有整理出熱力學定律、微積分、牛頓定律。ChatGPT：摸索前進中誕生的生產力工具，更像是第一次工業革命中的蒸汽機 蒸汽機-駕馭機械 發電機-電氣化轉型 自動化工廠(時間成本、人力成本)Al(機器深度學習)數字產品生產由自動化低成本向邊際成

22、本為0的過渡期 數字產品邊際成本為數字產品邊際成本為0;數字世界的成本更多為時間、人力、算力 信息傳遞-電報 物資傳遞-火車輪船 信息傳遞-電話 物資傳遞內燃機(機動車)工業互聯網 loT 數字孿生跨形式內容轉化：文字-圖片 2D-3D 數字孿生 區塊鏈 萬物互聯能源生產傳遞方式工業1.0工業2.0工業4.0AIGC元宇宙降降本本增增效效初代蒸汽機初代蒸汽機瓦特改良蒸汽機瓦特改良蒸汽機ChatGPT改良的改良的ChatGPT?資料來源：網信軍民融合公眾號，天風證券研究所1112每一次互聯網時代的更迭背后都伴隨算法和商業模式的升級，而以ChatGPT為代表的AIGC類算法或許會誕生出完全不同的商

23、業模式，以及我們更為關注的下一個時代的字節跳動、抖音和拼多多。AIGC：從算法升級到商業模式變革，AIGC能力升級有望催生下一代商業模式代代表表公公司司門戶時代搜索算法AIGC商商業業模模式式平臺平臺已有的已有的非個性化非個性化內容內容使用者使用者使用者使用者平臺平臺已有的已有的個性化內容個性化內容專屬空間專屬空間生成的生成的個性化內容個性化內容使用者使用者推薦算法資料來源：博研企業服務平臺公眾號、營銷達人Marketing公眾號、OneSight公眾號、天風證券研究所13請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明目錄目錄3、全球科技互聯網科技公司、全球科技互聯網科技公司AI領域的布局和投資梳理領

24、域的布局和投資梳理4、GPT主流應用場景展望主流應用場景展望1、ChatGPT：人類史上用戶數增長最快的應用，：人類史上用戶數增長最快的應用，AI新時代來臨的報曉鳥新時代來臨的報曉鳥2 2、GPTGPT三定律：從三定律：從AIAI發展規律和經驗為生成式發展規律和經驗為生成式AIAI立法立法14第一定律：在ChatGPT轉化成本為0的背景下，ChatGPT滲透率增長速度呈現巴斯模型，我們基于ChatGPT上線5天用戶超一百萬，上線一個月活躍賬戶超過1200萬，總注冊用戶超過1億，做出下圖預測。為生成式AI立法1：雖無法預測AI能力進化的方向，但根據AI發展的經驗總結三大定律資料來源：中科院物理所

25、公眾號，天風證券研究所05000000001E+091.5E+092E+092.5E+09050000000100000000150000000200000000250000000300000000新用戶總和用戶01000000002000000003000000004000000005000000006000000007000000008000000009000000001E+0905000000100000001500000020000000250000001 4 7 10131619222528313437404346495255新用戶總和用戶圖：基于巴斯模型的ChatGPT用戶增長預測

26、（日）圖：基于巴斯模型的ChatGPT用戶增長預測（年）15為生成式AI立法2：第二定律合集-創新者窘境定律，Scaling Law，萬物摩爾定律0110010,0001,000,000100,000,000$.001$.010$1.00$10.00$100.00$1000.00$100,000.00$10000.00累計生產的累計生產的RCU數量（百萬）數量（百萬）美元美元/RCY實際美元實際美元/RCU預測美元預測美元/RCU人工智能訓練的硬件成本人工智能訓練的硬件成本TFS-Days*1.0000.1000.0100.0010.0000.0000110010,0001,000,000累計

27、生產的累計生產的RCU數量（百萬）數量（百萬）使用神經網絡的人工智能訓練成本使用神經網絡的人工智能訓練成本預測算力預測算力實際算力實際算力資料來源：ARK Invest，虎嗅APP公眾號，源碼資本公眾號，洞見研報，人工智能學家公眾號，天風證券研究所第二定律合集：1）創新者窘境定律：當一個企業面臨破壞性技術變革（如生成式AI）時，良好的管理方法將加速成功企業的失敗。2）Scaling Law：當AI大模型足夠大、語料足夠多、算力足夠充足的時候，其性能不光會線性提升，還會突然的指數級爆發，以往在邏輯、正確性等方面的棘手問題將更有希望解決。3）ChatGPT之父Sam Altman：全新的摩爾定律是

28、宇宙中的智能數量每18個月翻一番。16第三定律：類似于萬有引力，我們認為生成式AI將最終實現對其他全行業的滲透。為生成式AI立法3：第三定律之生成式AI將最終實現對其他全行業的滲透資料來源：紅杉資本官網，天風證券研究所17AIGC或持續提高知識工作者的生產力，2030年或有望創造20萬億美元生產力：從提高知識工作者的生產力視角來看，根據ARK的研究到2030年人工智能應該使知識工作者的生產力提高4倍以上。在100%采用人工智能的情況下，全球總支出約為41萬億美元，其創造的額外生產力約為20萬億美元。生產力測算：AIGC或持續提高知識工作者的生產力，2030年或有望創造20萬億美元生產力$0$2

29、0$40$60$80悲觀情況悲觀情況基準情況基準情況樂觀情況樂觀情況萬億（美元）2030年人類知識工作的預計工資與人工智能支出比較預測知識工作的工資人工智能的支出1%10%20%2.50.8萬億美元萬億美元8萬億美元萬億美元16萬億美元萬億美元4.51萬億美元萬億美元14萬億美元萬億美元29萬億美元萬億美元6.52萬億美元萬億美元21萬億美元萬億美元41萬億美元萬億美元2030年人工智能預計總潛在規模（TAM）生產力提升倍數軟件供應商獲取生產力收益的價值比例資料來源：ARK Invest，活報告公眾號，天風證券研究所18請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明目錄目錄2、GPT三定律：從三定律：

30、從AI發展規律和經驗為生成式發展規律和經驗為生成式AI立法立法3 3、全球科技互聯網科技公司、全球科技互聯網科技公司AIAI領域的布局和投資梳理領域的布局和投資梳理4、GPT主流應用場景展望主流應用場景展望1、ChatGPT：人類史上用戶數增長最快的應用，：人類史上用戶數增長最快的應用，AI新時代來臨的報曉鳥新時代來臨的報曉鳥19OpenAI將促進Office套件和Azure的升級。微軟正嘗試將OpenAI的語言人工智能技術ChatGPT應用于Office套件，并將ChatGPT添加到其基于云的Azure服務中。此舉將發揮chatGPT的特點，包括根據自然語言生成文本及代碼、為Outlook用

31、戶提供回復電子郵件的建議等，促進Office套件和Azure的升級。我們認為微軟將有望持續推AI深度融入全產品矩陣，加快各業務條線全方位搭載ChatGPT 的進度。微軟聯手OpenAI或將引發搜索引擎革命。2月7日微軟發布搭載了ChatGPT與Prometheus模型的新版搜索引擎Bing和Edge瀏覽器，標志著微軟多年來首次有機會動搖搜索領域龍頭谷歌的產業地位。我們預計結合ChatGPT的New Bing在時效性與回答問題的種類范圍等方面較ChatGPT均有提升，甚至或將出現類思考能力的雛形。我們認為ChatGPT的搭載有望助力Bing在全球搜索引擎市場的份額提升。微軟加速投資OpenAI有

32、望實現互利共贏。OpenAI在前期通過微軟提供的海量數據集資源和大量算力及基礎設施進行訓練，我們預計融合進微軟的OpenAI將借助微軟提供的用戶數據，獲得更多的訓練機會從而提升效能，提效后的ChatGPT或將擁有更大市場實現規模效益，在擴大收入的同時降低邊際成本。而對于微軟來說OpenAI或將在成本可控的背景下賦能現有的產品組合。微軟：加速投資OpenAI和ChatGPT與產品融合，新版Bing發布打響搜索引擎范式革命第一槍圖：OpenAI與Azure、Office的相互作用訓練機會訓練機會根據自然語言根據自然語言生成文本等服務生成文本等服務根據自然語言根據自然語言生成代碼等服務生成代碼等服務

33、圖：搭載chatGPT的 New Bing 界面圖：展望為微軟受益于AIGC發展AIGC用戶規模用戶規模AIGC與微軟與微軟的合作程度的合作程度AIGC邊際成本邊際成本資料來源：New Bing官網，新智元公眾號，天風證券研究所20谷歌搜索引擎2021年占據全球搜索市場92.01%份額，22Q2仍有50%以上營收依靠搜索廣告業務。ChatGPT的底層Transformer模型為谷歌的研究成果，谷歌也第一時間針對ChatGPT對其搜索業務的威脅做出應急響應。谷歌云注資3億美元于 AI 初創公司Anthropic。該投資各方面均與微軟最初對OpenAI的投資相似。Anthropic對標 ChatG

34、PT 推出的 AI 助手 Claude 已于1月底開始內測，并將于未來接入谷歌搜索引擎。緊急推出基于LaMDA模型的AI對話機器人學徒巴德（Apprentice Bard）。早在2021年谷歌對話型AI模型LaMDA就已問世，但出于規避聲譽風險考慮未大規模對外應用，在ChatGPT威脅的背景下谷歌于2月7日正式發布Bard。谷歌：注資Anthropic&推出Bard對抗ChatGPT，創新者窘境下谷歌投資與自研雙路徑齊發圖：谷歌、微軟的主要合作AI實驗室的比較首次投資首次投資AI安全與研究公司，2021年由OpenAI前研究副總裁創立2022年底2019年微軟為OpenAI的提供云服務圖：基于

35、雙S曲線的創新者困境困境區時時間間收入收入/績效績效持續創新通過改進保持市場領先地位原有的商業/技術曲線新的商業/技術曲線顛覆性創新通過探索、發明和客戶定位開拓資料來源：StatCounter、數科社公眾號、南風窗公眾號、新智元公眾號、極客網公眾號、量子位公眾號、TechWebAI科技評論公眾號，各公司官網，投中網公眾號等，天風證券研究所百度：AI+云打造人工智能深度服務，推出文心大模型服務多行業百度云業務：文心一言或將通過類似微軟的方式以百度云作為配套設施對外提供AI相關的服務，通過人工智能產品逐步落地到生產的實際場景中，百度有望打造AI+云提升云業務競爭力。文心大模型：受益于百度知識圖譜文

36、心大模型成為了全球首個知識增強千億大模型。文心大模型已歷經多次迭代，在更早之前也已經從單一的自然語言理解延伸到多模態，包括視覺、文檔、文圖、語音等多模態多功能。百度為推進大模型深入產業落地，與行業頭部企業聯合研發融合行業數據、知識以及專家經驗的行業大模型，目前百度文心大模型已經在電力、金融、媒體等領域，發布了10多個行業大模型。圖：百度業務布局梳理中文社區 貼吧云服務 百度智能云開源深度學習平臺飛槳自動駕駛出租車robotaxiAI底座 文心大模型圖：百度文心產業級知識增強大模型框架圖閱讀軟件 百度閱讀資料來源：Azure官網、巴倫周刊、量子位公眾號、科創板日報公眾號，虎嗅APP公眾號、飛槳文

37、心大模型官網，天風證券研究所21注：梳理不代表公司有AIGC相關計劃，是我們主觀推斷AIGC可以應用的領域，僅供參考字節跳動：旗下AI Lab持續研究大模型，字節跳動招兵買馬投入大模型研發字節跳動旗下AI Lab布局AI“大模型”兩大方向：AI Lab專注于人工智能領域的前沿技術研究，涵蓋了計算機視覺、語音&音頻處理、NLP、CV、Speech、音樂、機器學習等多技術研究領域，同時致力于將研究成果落地，為公司現有的產品和業務提供核心技術支持和服務。兩大方向中語言大模型由字節搜索部門牽頭，探索方向為搜索、廣告等下游業務的結合，預期于今年年中推出大模型；圖像大模型：由產品研發與工程架構部下屬的智能

38、創作團隊牽頭。原達摩院大模型 M6 帶頭人楊紅霞加入字節，或將提升字節語言創新大模型的競爭力：楊紅霞曾擔任阿里達摩院超大規模多模態預訓練模型M6的技術負責人，帶領M6大模型從百億級進化到萬億級的參數量，并主導認知智能技術的發展和場景落地，楊紅霞加入字節或將促進字節在語言大模型領域的創新和落地和提高競爭力。圖：字節跳動業務布局梳理圖：AI Lab語言大模型由搜索部門牽頭圖像大模型由智能創造團隊牽頭資料來源：字節跳動官網、牛透社公眾號、Wind萬得公眾號、源本科技集團公眾號、天風證券研究所“AI”大模型AI Lab22注：梳理不代表公司有AIGC相關計劃，是我們主觀推斷AIGC可以應用的領域，僅供

39、參考騰訊：混元系列AI大模型布局多領域，為類ChatGPT產品構建堅實基礎騰訊的數據、人才和硬件儲備是布局AIGC領域的三大優勢：數據方面，騰訊現有產品（微信、騰訊廣告等）或帶來多樣化、真實度高的數據和應用場景；此外硬件方面騰訊擁有高性能網絡平臺、成熟的太極機器學習平臺，為模型訓練提供堅實基礎?；煸狝I大模型現已登頂多領域，未來有望為多個應用場景賦能：2022年4月混元AI大模型先后五大跨模態視頻的檢索數據集榜單（在 MSR-VTT、MSVD、LSMDC、DiDeMo 和 ActivityNet）中位列第一，2022年5月其于CLUE 總排行榜、閱讀理解、大規模知識圖譜三個榜單同時登頂。目前混

40、元AI大模型已落地于騰訊廣告、騰訊搜索等多個核心業務場景，如依托語言理解能力理解廣告內容，大幅提升廣告投放于用戶的匹配準確率。廣告搜索推薦游戲翻譯對話應用層NLP大模型CV大模型多模態大模型文生圖大模型模型層行業/領域/任務/模型多源訓練數據脫敏/清洗/平臺化評測數據和標準共建數據層模型推理及壓縮HCF Toolkit產品套件（研發管線/數據/模型管理）模型層計算集群（CPU/GPU）網絡通信（RDMA）算力平臺高性能網絡平臺模型訓練 AngelPTM（GPU訓練加速/4D并行）搜索引擎 微信搜一搜社交媒體平臺 微信大數據營銷平臺 騰訊廣告AI底座 混元大模型混元大模型圖：混元大模型框架圖圖：

41、騰訊業務業務布局梳理資料來源：CSDN、量子位公眾號、職場Bonus公眾號、量子位公眾號、澎拜、天風證券研究所23注：梳理不代表公司有AIGC相關計劃，是我們主觀推斷AIGC可以應用的領域，僅供參考阿里巴巴：持續深耕大模型和多模態，領先的全棧云服務技術支撐大模型研究阿里巴巴持續深耕大模型研究：阿里巴巴早在 2020 年 6 月研發出 3 億參數的大模型 M6，此外阿里達摩院一直以來深耕多模態預訓練，其模型在通用性和易用性方面都有一定優勢，并打造出國內第一個“統一底座”通義大模型，落地應用上可服務超過200個場景。領先的全棧云服務支撐大模型研究：阿里作為一家具備支撐超萬億參數大模型研發的云+AI

42、全棧技術實力的公司，已經通過算力基礎設施上的領先和超大模型研發的經驗為客戶減少研發成本。圖：阿里巴巴通義大模型圖：阿里通義大模型架構資料來源：白鯨技術棧公眾號、量子位公眾號、阿里巴巴官網、天風證券研究所2425請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明目錄目錄3、全球科技互聯網科技公司、全球科技互聯網科技公司AI領域的布局和投資梳理領域的布局和投資梳理4 4、GPTGPT主流應用場景展望主流應用場景展望2、GPT三定律：從三定律：從AI發展規律和經驗為生成式發展規律和經驗為生成式AI立法立法1、ChatGPT：人類史上用戶數增長最快的應用，：人類史上用戶數增長最快的應用，AI新時代來臨的報曉鳥新時

43、代來臨的報曉鳥26ChatGPT橫空出世或將挑戰數十載以來的搜索引擎行業范式：微軟正式推出了新一代 AI 驅動搜索引擎 New Bing，把基于 ChatGPT 技術的生成模型和 Bing 集成在一起，而New Bing必應中用的是全新版本的GPT，能夠比ChatGPT提供更多答案、注釋這些答案并提供最新結果，同時提供更安全的用戶體驗。我們認為短期來看ChatGPT或將與搜索引擎結合，且有望憑借ChatGPT對話能力影響現階段處于搜索引擎行業龍頭地位的Google并快速占據一定市場份額，我們也持續期待AI技術發展和新模型的應用引發搜索引擎的競爭格局和商業模式的升級。搜索引擎：ChatGPT或將

44、挑戰搜索引擎行業范式，帶動GPU市場百億美元級別資本開支增量圖：與ChatGPT結合后的New Bing界面資料來源：時代周報、鈦媒體公眾號、新智元公眾號，天風證券研究所27電商客服行業或率先應用ChatGPT：多輪對話能力即通過多輪、上下文具有關聯性的對話，解決用戶所提出的具體的問題。我們認為在電商客服行業，客服需要根據與客戶的多輪對話識別用戶的根本問題，并回復用戶解決方案，而用戶所提出的根本問題多為事實性問題，ChatGPT有望率先實現大規模應用。多輪對話能力或將大幅縮減客服工作量：傳統客服具有響應速率慢、人工成本高的痛點，我們認為ChatGPT的實時性、低甚至趨于零的邊際成本能夠有效解決

45、該痛點。人工或專注于處理部分AI無法解決的對話，在降低人工成本的同時保證電商客服服務質量。電商：客服行業或將率先大規模應用ChatGPT，市場規模樂觀情況下有望達407億美元圖：圖：2030年全球在線客服行業年全球在線客服行業ChatGPT市場規模有望達到市場規模有望達到407億億美元美元與其他生成因素融合案例2030E5812029E2026E2025E2024E2027E2022E2028E20211052023E+21.1%291，50%中性情況中性情況樂觀情況樂觀情況174，30%悲觀情況悲觀情況407，70%全球在線客服行業市場規模（億美元）2030年全球在線客服行業年全球在線客服行

46、業ChatGPT市場規模（億美元）及占比市場規模（億美元）及占比資料來源：globenewswire，天風證券研究所注：我們假設在線客服行業樂觀、中性、悲觀占比情況分別為70%、50%、30%假設僅供參考28ChatGPT能夠精準營銷，實現個性化推薦：ChatGPT能夠采集用戶的行為數據，包括瀏覽記錄、消費記錄、搜索歷史等，而后通過計算系統過濾及總結用戶相關信息，形成用戶偏好及購買潛力標簽，由此向用戶生成個性化營銷內容，充分挖掘用戶消費潛力。該過程會不斷循環，實現個性化推薦的不斷優化。且我們認為相比傳統營銷，該過程具有全自動化、時間短的特點，有望大幅提升營銷行業效率。ChatGPT能夠幫助營銷

47、人員覆蓋更多客戶：我們認為在單用戶全生命周期的平均成本方面ChatGPT遠低于人工客服。此外ChatGPT或能幫助營銷人員接觸到更大用戶樣本、用戶數據，以及針對性的提供關于電商產品的更多有效信息，故能夠適應不同特點的客戶并回答其所提出的不同問題，解決營銷行業的核心需求從而實現客戶群體及需求的高質量覆蓋。電商：低成本的ChatGPT有望為營銷行業提升綜合效率和覆蓋面圖：圖：ChatGPT精準營銷流程精準營銷流程圖：圖：ChatGPT助力營銷行業降本增效助力營銷行業降本增效采集用戶采集用戶行為數據行為數據過濾及總結過濾及總結用戶信息用戶信息生成個性化生成個性化營銷內容營銷內容瀏覽內容、瀏覽內容、購

48、買產品購買產品ChatGPT用戶實現自動化，降低問題響應速度實現規模效應，降低成本接觸更深更廣的用戶信息，提升覆蓋度內容生成所用時長用戶覆蓋度用戶生命周期平均成本ChatGPT資料來源：頭豹研究院，天風證券研究所29AIGC將打造“深度合成+計算驅動”型虛擬人：虛擬人綜合運用文本、圖像、音頻等AIGC技術，打造綜合外觀、面部表情等高度且全面擬人化的數字內容。未來虛擬人或將從文案、音頻、圖像等低密度呈現形式轉化為視頻、實時交互等高密度呈現模式。短期看虛擬人視頻生成是發展重點，長期看虛擬人實時互動將扮演重要角色：相比虛擬人視頻生成，虛擬人實時互動更強調虛擬人思維及策略的自然程度。受文本生成局限性影

49、響目前虛擬人實時互動大多用于特定行業的智能客服，而長期看虛擬人通過實時交互成為社交節點，我們認為其將有望為更多平臺型企業如電商、社交、短視頻行業提供良好的企業形象窗口。虛擬人：AIGC或為虛擬人提供高質量的內核，虛擬人應用有望進一步從娛樂拓展至服務行業資料來源：中國人工智能產業發展聯盟，天風證券研究所分類標準分類標準技術路徑技術路徑文文本本人物人物語音語音合成合成人物人物動作動作合成合成音視頻合成音視頻合成顯示顯示終端終端用戶用戶T TT TS SA A人人物物模模型型識識別別感感知知人人物物語語音音合合成成文文本本人物人物語音語音合成合成人物人物動作動作合成合成終端終端數數字字化化人人物物形

50、形象象用戶用戶音視頻合成音視頻合成顯示顯示文本文本人人物物語語音音錄錄制制音視頻合成音視頻合成顯示顯示終端終端用戶用戶音視頻音視頻監控系監控系統統真真人人動捕動捕遷移遷移生成生成動畫動畫真人驅動型虛擬人真人驅動型虛擬人智能驅動型虛擬人智能驅動型虛擬人數字化形象數字化形象虛擬人虛擬人圖：虛擬人分類圖：虛擬人分類資料來源：中國人工智能產業發展聯盟，天風證券研究所游戲是AIGC應用的廣泛和明確場景：AIGC借助其本身的學習方案并依靠游戲中大量數據及與現實性高的場景；另一方面AIGC將促進游戲行業向下一階段升級。AIGC通過降低游戲的研發和運行成本，并提升游戲的多樣性等方面提升用戶體驗，游戲行業有望進

51、一步實現降本增效。我們認為ChatGPT或將進一步簡化游戲建設的過程和門檻。AIGC覆蓋游戲領域的全流程：研發和制作環節，AIGC基于已有樣本大量生成具有多樣性的場景、關卡、NPC等數字資產，并提供檢驗游戲參數從而優化游戲設計的實現渠道。在游戲中，AIGC能夠適應真實世界中玩家的復雜度，幫助游戲廠商克服游戲在靈活度和規模性方面的局限性，實現實時生成與游戲玩家的交互反應。游戲：游戲制作成本有望率先實現下降，游戲內場景和劇情有望實現自循環布局應用商業模式前期平衡性測試：幫助游戲策劃者模擬各參數下的用戶體驗，提出優化策略基于玩法教學的新型人機互動：充當不同風格的游戲玩家隊友，與玩家交流協作；充當游戲

52、玩家對手，在平衡匹配、玩家掉線接管等場景下使用降低成本：游戲前期制造成本和游戲中期運行成本提升效能：提升用戶體驗，促使用戶留存時間增加和用戶全生命周期支付增加游戲中人機互動：實時分析玩家輸入，動態生成NPC的語言、動作、操作邏輯，構建無限次及不重復劇情，提升用戶體驗前期NPC制作：大規模生成NPC（非玩家角色），包括NPC的外觀、動畫、動作等，降低游戲制作者的制作時間前期場景關卡設計：根據已有場景和關卡，設計大量新場景和關卡，構筑巨大游戲環境，增強游戲多樣性AI BotNPC邏輯及劇情生成數字資產生成資料來源：量子位公眾號，天風證券研究所30GPT4：下一代大模型發布或向微觀及宏觀經濟學的經典

53、假設發起挑戰GPT4.0未來可能會是多模態的具有思維鏈推能力的大模型，可能會導致宏觀和微觀經濟學領域重要假設被挑戰：宏觀經濟學-重塑經濟學界對生產要素的認知。梭羅模型作為宏觀經濟學領域的經典模型之一，其假設產出受全要素生產率，資本和勞動力影響。AIGC時代下，我們對關注資本和勞動力的具體任務的需求提升，梭羅模型中對于資本和勞動力增長的諸多假設或需重構，全要素生產率有望重新加速上升。微觀經濟學-產品定價相關理論或迎來變革。我們認為軟件行業、互聯網行業、開源、生成式AI均為對傳統微觀經濟學的挑戰。軟件意味著非個性化產品的邊際生產成本接近于0（但產品定制化和營銷成本高），互聯網意味著產品的邊際分發與

54、營銷費用接近于0（直到流量紅利結束和獲客成本上升），開源意味著產品本身的價格為0（但部署和開發有成本），生成式AI意味著產品的個性/定制化生產邊際成本接近于0。圖：圖：GPT4.0或將成為微觀及宏觀經濟學變革的催化劑或將成為微觀及宏觀經濟學變革的催化劑領域假設GPT4.0時代所施加的挑戰梭羅模型：理性人假設完全信息假設資源稀缺假設宏觀經濟學微觀經濟學如果AGI的勞動力出現，經濟增長的假設或可更新。以生成式AI為基礎的新企業或將參與到競爭格局的改變中，如同軟件企業與硬件企業、互聯網與傳統零售的競爭關系。產出=（全要素生產率，資本，勞動力）資料來源：天翼智庫公眾號，天風證券研究所31GPT4+MR

55、：蘋果MR或重新定義下一代流量入口，MR或成為GPT4相關模型的最佳載體資料來源：CNET、MacRumors、雷科技公眾號、天風證券研究所GPT4或成為MR設備交互革命的最佳內容方案：我們認為以GPT-4為代表的相關技術或將有效提升交互體驗和MR內容形態，從而提升XR設備的應用場景并推動XR設備的商業和普及化進程。此外GPT4的相關技術的切入有望帶來專業性和準確度的提高，并更多應用于特定專業或商業場景，如金融小助手等。蘋果MR或再次延續過往產品帶來的革命：我們認為蘋果2023年內發布的MR將延續其過往產品兼具革命性和生產力的兩大特點，例如在多模態AI的加持下MR有望借助眼動追蹤、情感識別等功

56、能升級開拓更具生產力的應用場景并提升終端用戶的體驗。圖：圖：GPT系列模型將大幅提升交互體驗系列模型將大幅提升交互體驗32美股算力中國電信潤建股份夢網科技電商游戲搜索與廣告Microsoft浪潮信息工業富聯云從科技光環新網會暢通信值得買完美世界三六零Alphabet景嘉微太辰光拓維信息數據港創維數字藍色光標騰訊控股昆侖萬維Meta寒武紀長電科技應用當虹科技三人行湯姆貓呼叫中心與客服Nvidia四維圖新通富微電AI大模型虹軟科技漫步者光云科技三七互娛焦點科技Intel中芯國際瀾起科技百度集團漢王科技億聯網絡青木股份巨人網絡宏景科技AMD中科曙光江波龍阿里巴巴順網科技影視浙文互聯愷英網絡神州數碼T

57、SMC中際旭創兆易創新騰訊控股芒果超媒光線傳媒中文在線神州泰岳教育Unity新易盛大華股份三六零湯姆貓華策影視聯絡互動姚記科技科大訊飛Roblox光迅科技?？低曌止澨鴦?藍色光標中國電影麗人麗妝寶通科技漢王科技Duolingual 中興通訊拓維信息華為*中文在線上海電影傳媒與營銷盛天網絡傳智教育Snap紫光股份四川長虹商湯風語筑橫店影視漢儀股份吉比特恒信東方Five9海天瑞聲中興通訊昆侖萬維捷成股份東方明珠視覺中國生產力視源股份Twilio海光信息源杰科技IDC奧飛娛樂新媒股份因賽集團金山辦公鴻合科技Shopify天孚通信劍橋科技潤澤科技遙望科技捷成股份果麥文化萬興科技金融C3.ai順網科技

58、拓爾思科華數據天娛數科中廣天擇吉宏股份彩訊股份東方財富龍芯中科科大訊飛奧飛數據奧比中光浙文影業易點天下福昕軟件同花順相關公司梳理注：帶*為非上市公司，排名不分先后。該梳理系主觀推斷AI可以應用的領域，不代表相關公司已有AI布局，僅供參考33資料來源：TechWeb公眾號、Wind萬得公眾號、量子位公眾號、36氪公眾號、天風證券研究所34風險提示風險提示AIGCAIGC發展不及預期：發展不及預期：AIAI在垂直領域的應用發展不及預期；相關產品上線后效果不及預期。在垂直領域的應用發展不及預期；相關產品上線后效果不及預期。半導體行業發展不及預期：算力成本下降不及預期；硬件發展出現瓶頸。半導體行業發展

59、不及預期：算力成本下降不及預期；硬件發展出現瓶頸。AIGCAIGC行業倫理問題：行業倫理問題：AIGCAIGC行業內容版權歸屬問題，企業濫用技術問題。行業內容版權歸屬問題，企業濫用技術問題。相關測算和預測具有主觀性。相關測算和預測具有主觀性。35分析師聲明分析師聲明本報告署名分析師在此聲明：我們具有中國證券業協會授予的證券投資咨詢執業資格或相當的專業勝任能力，本報告所表述的所有觀點均準確地反映了我們對標的證券和發行人的個人看法。我們所得報酬的任何部分不曾與，不與，也將不會與本報告中的具體投資建議或觀點有直接或間接聯系。一般聲明一般聲明除非另有規定，本報告中的所有材料版權均屬天風證券股份有限公司

60、（已獲中國證監會許可的證券投資咨詢業務資格）及其附屬機構（以下統稱“天風證券”）。未經天風證券事先書面授權，不得以任何方式修改、發送或者復制本報告及其所包含的材料、內容。所有本報告中使用的商標、服務標識及標記均為天風證券的商標、服務標識及標記。本報告是機密的，僅供我們的客戶使用，天風證券不因收件人收到本報告而視其為天風證券的客戶。本報告中的信息均來源于我們認為可靠的已公開資料，但天風證券對這些信息的準確性及完整性不作任何保證。本報告中的信息、意見等均僅供客戶參考，不構成所述證券買賣的出價或征價邀請或要約。該等信息、意見并未考慮到獲取本報告人員的具體投資目的、財務狀況以及特定需求，在任何時候均不

61、構成對任何人的個人推薦?？蛻魬攲Ρ緢蟾嬷械男畔⒑鸵庖娺M行獨立評估，并應同時考量各自的投資目的、財務狀況和特定需求，必要時就法律、商業、財務、稅收等方面咨詢專家的意見。對依據或者使用本報告所造成的一切后果，天風證券及/或其關聯人員均不承擔任何法律責任。本報告所載的意見、評估及預測僅為本報告出具日的觀點和判斷。該等意見、評估及預測無需通知即可隨時更改。過往的表現亦不應作為日后表現的預示和擔保。在不同時期，天風證券可能會發出與本報告所載意見、評估及預測不一致的研究報告。天風證券的銷售人員、交易人員以及其他專業人士可能會依據不同假設和標準、采用不同的分析方法而口頭或書面發表與本報告意見及建議不一致的

62、市場評論和/或交易觀點。天風證券沒有將此意見及建議向報告所有接收者進行更新的義務。天風證券的資產管理部門、自營部門以及其他投資業務部門可能獨立做出與本報告中的意見或建議不一致的投資決策。特別聲明特別聲明在法律許可的情況下，天風證券可能會持有本報告中提及公司所發行的證券并進行交易，也可能為這些公司提供或爭取提供投資銀行、財務顧問和金融產品等各種金融服務。因此，投資者應當考慮到天風證券及/或其相關人員可能存在影響本報告觀點客觀性的潛在利益沖突，投資者請勿將本報告視為投資或其他決定的唯一參考依據。請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明股票投資評級自報告日后的6個月內，相對同期滬深300指數的漲跌幅行業投資評級自報告日后的6個月內，相對同期滬深300指數的漲跌幅買入預期股價相對收益20%以上增持預期股價相對收益10%-20%持有預期股價相對收益-10%-10%賣出預期股價相對收益-10%以下強于大市預期行業指數漲幅5%以上中性預期行業指數漲幅-5%-5%弱于大市預期行業指數漲幅-5%以下投資評級聲明投資評級聲明類別類別說明說明評級評級體系體系