1、 Table_yemei1 觀點聚焦 Investment Focus Table_yejiao1 本研究報告由海通國際分銷，海通國際是由海通國際研究有限公司，海通證券印度私人有限公司，海通國際株式會社和海通國際證券集團其他各成員單位的證券研究團隊所組成的全球品牌，海通國際證券集團各成員分別在其許可的司法管轄區內從事證券活動。關于海通國際的分析師證明，重要披露聲明和免責聲明，請參閱附錄。(Please see appendix for English translation of the disclaimer)研究報告 Research Report 28 Feb 2023 中國互聯網中國互聯

2、網 China Internet ChatGPT：細探商業模式與供給端決定因素 ChatGPT:Examining the Business Model and Determining Factors on Supply Side Table_Info 股票名稱 評級 股票名稱 評級 騰訊控股 Outperform 華住 Outperform 阿里巴巴 Outperform 心動公司 Outperform 拼多多 Outperform 虎牙 Neutral 美團 Outperform 知乎 Outperform 京東 Outperform 雅樂科技 Neutral 網易公司 Outperfor

3、m 祖龍娛樂 Neutral 百度 Outperform IGG Neutral Sea Outperform 斗魚 Neutral 攜程集團 Outperform 同程旅行 Neutral Boss 直聘 Outperform 快手-W Outperform 嗶哩嗶哩 Outperform 商湯-W Outperform 唯品會 Outperform 愛奇藝 Neutral 微博 Outperform 閱文集團 Neutral 歡聚時代 Outperform 資料來源：Factset,HTI Related Reports TEMU 物流研究及美國尾程配送現狀一覽（How TEMU fulf

4、ill its orders and a glance of US last mile delivery）(16 Dec 2022)阿里巴巴 2022 云棲大會亮點小結（Takeaway from Alibaba 2022 APSARA Conference）(7 Nov 2022)廣深跨境電商調研小結（Takeaway from E-commerce Field Trips in Guangzhou and Shenzhen）(31 Oct 2022)本篇報告我們回顧梳理了海內外巨頭在 ChatGPT 上的布局，并分析了未來供給端的決定因素。ChatGPT 作為爆款應用出圈，背后有技術和管理

5、上的必然性：作為爆款應用出圈，背后有技術和管理上的必然性：ChatGPT 在上線 5 日內突破 100 萬注冊用戶，兩個月內突破 1 億用戶，成為全球最快用戶破億的互聯網軟件。技術上，ChatGPT 基于Transformer 架構，歷經多輪訓練迭代，疊加算力上微軟的大力支持，參數量從最初 1.17 億進化到了 1750 億，這帶來了技術上的先發優勢和殺手級的用戶體驗。管理上，OpenAI 作為非盈利機構，沒有上市和業績壓力，因此擁有更多試錯空間和更從容的研發氛圍。因此，我們認為ChatGPT可維持其現有優勢，將會是AI時代的贏家之一。而且，參考 ChatGPT 演變過程，我們認為前期的巨額投

6、我們認為前期的巨額投入和從容的研發氛圍，也是成為國內該領域最后贏家的必要條入和從容的研發氛圍，也是成為國內該領域最后贏家的必要條件。由此，國內目前各大廠的現狀，仍存在改良空間。件。由此，國內目前各大廠的現狀，仍存在改良空間。商業模式處于探索階段，落地場景上廣告或率先起量，長期會以商業模式處于探索階段，落地場景上廣告或率先起量，長期會以用戶付費為主導、促成再一次工業革命類的生產力提升：用戶付費為主導、促成再一次工業革命類的生產力提升：目前ChatGPT 的商業化探索仍在早期階段，具體措施包括在 C 端推出訂閱服務，在 B 端整合進入微軟云服務生態圈等。長期來看，訓練與硬件成本的下降將為生成式 A

7、I 技術在 B、C 端大規模應用提供基礎和支撐，應用場景可包括線上客服、教育、電商、軟件開發、傳媒、藝術、游戲等。但短期而言，較為明確的路徑為革新搜索市場，爭奪廣告份額：微軟 Bing 的先例可做管中窺豹。不過另一方面，隨著微軟搜索廣告在低基數下的高速增長，谷歌股價或暫時承壓；同理或可解釋百度在同理或可解釋百度在 OpenAI 上的急迫感。上的急迫感。國內應用端玩家雖面臨算力掣肘，但短期競爭的決定因素或在于國內應用端玩家雖面臨算力掣肘，但短期競爭的決定因素或在于應用場景和轉型決心：應用場景和轉型決心：參考海外產業鏈，目前中國產業鏈在基礎設施層，主要是高性能芯片方面和海外存在巨大差距。但在芯片被

8、卡脖子的現實下，也預示著國產替代玩家的發展空間（如寒武紀、璧仞科技等），他們可能首先在財務上享受到 AI 浪潮紅利。而對于應用端的互聯網大廠而言，高性能GPU芯片卡脖子是他們面臨的共同問題，但由于技術敏感性，國內市場此后應為國內玩家主導，所以國內玩家主要還是內部競爭；且目前而言，各家 A100 囤貨已能滿足現階段需求，且 A800 即將出貨，以及訓練效率快速提升，卡脖子問題或到2025年方會呈現。從目前技術儲備上看，ChatGPT的出現已經指明了技術迭代的方向，各家糾偏只是時間問題。因此，我們認為國內競爭的關鍵點在于落地場景：巨頭需考慮這些落地場景是侵蝕主營業務的地盤，還是帶來增量為主，并在這

9、個基礎上考量自身的轉型決心。此外，研發氛圍、新業務投入周期、及人才管理等軟實力亦尤為重要-而我們認為，騰訊和字節在這些方面具有而我們認為，騰訊和字節在這些方面具有優勢、但團隊并不緊迫；百度硬性優勢明顯，急迫感突出，但執優勢、但團隊并不緊迫；百度硬性優勢明顯，急迫感突出，但執行力存疑。后續需緊密關注各家團隊流失率指標。行力存疑。后續需緊密關注各家團隊流失率指標。Table_Author Natalie Wu,CFA Barney Yao Yulin Zhong,CFA Jasmine Bai 557085100115Feb-22May-22Aug-22Nov-22Feb-23HAI China

10、InternetMSCI China 28 Feb 2023 2 Table_header1 中國互聯網中國互聯網 目錄：目錄：1.ChatGPT：以：以GPT-3.5架構革新架構革新AI對話模型，商業化前景仍需探索對話模型，商業化前景仍需探索 _ 3 1.1 歷經多輪迭代，參數量指數性上升，商業模式已見雛形歷經多輪迭代，參數量指數性上升，商業模式已見雛形 _ 3 1.2 得益于技術提升，得益于技術提升，應用層面正突飛猛進應用層面正突飛猛進 _ 5 2.細探細探ChatGPT出圈原因：爆款應用背后，長期技術拐點已現出圈原因：爆款應用背后，長期技術拐點已現 _ 8 2.1 技術上，多輪迭代訓練后

11、已具備先發優勢技術上，多輪迭代訓練后已具備先發優勢 _ 9 2.2 管理上，管理上，OpenAI 管理結構更為靈活，為大膽創新奠定了基礎管理結構更為靈活，為大膽創新奠定了基礎 _ 10 2.3 科技巨頭躬身入局，發布重視信號科技巨頭躬身入局，發布重視信號 _ 11 2.4 生成性生成性 AI 技術逐漸成熟，頭部公司展開算力、算法與數據布局技術逐漸成熟，頭部公司展開算力、算法與數據布局 _ 12 3.微軟作為破壞性創新者，在算力微軟作為破壞性創新者，在算力+算法算法+應用生態上已呈現完整布局應用生態上已呈現完整布局_ 14 3.1 強大的算力為微軟在強大的算力為微軟在 AI 領域奠定了良好基礎領

12、域奠定了良好基礎 _ 14 3.2 AIGC 算法層面，微軟在自研與合作上同時進行：算法層面，微軟在自研與合作上同時進行：_ 15 3.3 應用上，商業化落地已見雛形；搜索市場份額有望提升應用上，商業化落地已見雛形；搜索市場份額有望提升 _ 17 4.Google等玩家作為防守者，短期面臨更大的競爭壓力等玩家作為防守者，短期面臨更大的競爭壓力 _ 19 4.1 防守策略之一：直面競爭防守策略之一：直面競爭 _ 20 4.2 防守策略之二：展開合作防守策略之二：展開合作 _ 23 5.國內發展如何？基礎設施服務商應率先獲得紅利；未來應用端價值國內發展如何？基礎設施服務商應率先獲得紅利；未來應用端

13、價值有望被進一步挖掘有望被進一步挖掘 _ 23 6.國內應用端玩家現狀一覽：百度、阿里、騰訊積累深厚；其他玩家國內應用端玩家現狀一覽：百度、阿里、騰訊積累深厚；其他玩家亦在積極入局亦在積極入局 _ 28 6.1 百度：國內百度：國內 AI 先行者，類先行者，類 ChatGPT 產品產品“文心一言文心一言”將于將于 3 月上線月上線 _ 29 6.2 阿里巴巴：領先的云計算將為其提供云算力保障，類阿里巴巴：領先的云計算將為其提供云算力保障，類 ChatGPT 產品處于產品處于內測中內測中 _ 30 6.3 騰訊：跨模態騰訊：跨模態 AI 模型領先玩家，公司正在進行類模型領先玩家，公司正在進行類

14、ChatGPT 產品專項研究產品專項研究 _ 31 6.4 京東、華為、字節、網易、快手亦有布局京東、華為、字節、網易、快手亦有布局 _ 32 7.未未來展望：供給端的決定因素在于模型、數據、算力和軟實力來展望：供給端的決定因素在于模型、數據、算力和軟實力 _ 34 7.1 算力：訓練和部署成本仍然昂貴，降本仍是商業化的首要難題算力：訓練和部署成本仍然昂貴，降本仍是商業化的首要難題 _ 35 7.2 大廠的切入路徑：競爭關鍵因素為技術、應用場景和團隊管理大廠的切入路徑：競爭關鍵因素為技術、應用場景和團隊管理 _ 37 28 Feb 2023 3 Table_header1 中國互聯網中國互聯網

15、 1.ChatGPT：以：以 GPT-3.5 架構革新架構革新 AI 對話模型，商業化前景仍需探索對話模型，商業化前景仍需探索 ChatGPT 是美國 OpenAI 公司研發的對話 AI 模型，是由人工智能技術支持的自然語言處理（NLP，Natural Language Processing）工具，于 2022 年 11 月 30 日正式發布。它能夠學習、理解人類語言，并結合對話上下文，與人類聊天互動，也可撰寫稿件、翻譯文字、編程、編寫視頻腳本等。與現存的其他同類產品相比，ChatGPT 的獨特優勢在于：的獨特優勢在于：1）基于 GPT-3.5 架構，運用海量語料庫訓練模型，包括真實生活中的對

16、話，使 ChatGPT 能做到接近與人類聊天；2）應用新技術 RLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback，基于人類反饋的強化學習），從而能更準確地理解并遵循人類的思維、價值觀與需求；3）可在同一階段內完成模型訓練；4）具有強大算力、自我學習能力和適應性，且預訓練通用性較高；5）可進行連續多輪對話，提升用戶體驗；6）更具獨立批判性思維，能質疑用戶問題的合理性，也能承認自身知識的局限性，聽取用戶意見并改進答案。OpenAI 鼓勵用戶多與鼓勵用戶多與 ChatGPT 對話，以擴充語料庫、訓練模型優化對話，以擴充語料庫、訓練模型優化 Source:O

17、penAI Website;HTI 1.1 歷經多輪迭代，參數量指數性上升，商業模式已見雛形歷經多輪迭代，參數量指數性上升，商業模式已見雛形 2015 年，特斯拉 CEO 埃隆 馬斯克、Y Combinator（美國著名創業孵化器）總裁 Sam Altman、PayPal 聯合創始人 Peter Thiel 等投資 10 億美元，在舊金山創立了非營利性組織 OpenAI，致力于開發 AI 技術。2017 年谷歌大腦推出生成式預訓練模型Transformer，經大量數據集訓練后成為當時最高水平的 LLM（大型語言模型）。Transformer 模型內部創造性地采用了自注意力結構（Self-Att

18、ention），相比 NLP 中的兩大主流結構 RNN（Recurrent Neural Network，循環神經網絡）、CNN（Convolutional Neural Network，卷積神經網絡），每層具有更佳的計算復雜度，能更好地學習語法、語義等，提高訓練和計算效率；由于未采用循環結構，Transformer 處理長序列時也能避免梯度消失或爆炸。具體而言：1）相比不能并行計算的 RNN，Transformer 允許并行處理輸入序列中的所有位置，可直接計算點乘結果；2）相比 CNN，Transformer 可使任意兩個單詞間距離為 1，計算兩個位置間關聯的操作次數不因距離而增多，從而解決

19、了 NLP 中長時依賴的難點問題。28 Feb 2023 4 Table_header1 中國互聯網中國互聯網 Transformer 模型架模型架構構 信息來源：Google 論文Attention is All You Need,HTI 2018 年 OpenAI 公司基于 Transformer 結構推出 GPT-1（Generative Pre-training Transformers,創造型預訓練變換模型），參數量為 1.17 億個，GPT-1 超越 Transformer成為業內第一。2019 年至 2020 年，OpenAI 陸續發布 GPT-2、GPT-3，其參數量分別達到

20、15 億、1750 億，其中，GPT-3 訓練過程中直接以人類自然語言作為指令，顯著提升了 LLM 在多種語言場景中的性能。2019 年，OpenAI 轉型為封頂盈利機構，成立 OpenAi LP 公司，同年 7 月獲得微軟的 10億美元投資，9 月授予微軟 GPT-3 模型的獨家使用權（不影響付費用戶使用）。2020年 6 月，公司發布第一款商業化產品 OpenAI API。2022 年 1 月，OpenAI 在 GPT-3 基礎上進行微調，并在訓練中加入人類反饋數據，推出 InstructGPT。2022 年 11 月 30 日，OpenAI 推出人工智能對話聊天機器人 ChatGPT（I

21、nstructGPT 的兄弟模型），其訓練數據集為開源數據集，且參數量達到 GPT-3 的 10 倍以上，輔以人工標注數據與強化學習的運用，實現了突破性進展ChatGPT 能夠圍繞大量話題進行對話，擁有更接近人類的邏輯思維，可借助對話反饋強化學習，且能模仿人類的情緒。例如：1）ChatGPT 不僅通曉古今歷史，能識別出問題中的事實性錯誤，還擁有想象力和價值判斷能力，能夠想象古人在現代的生活并從現代價值觀視角進行評判，且語言不乏文學性；2）當用戶重復同一提問時，ChatGPT 會分析提問者的反饋，推測其想法、態度，據此調整回答，并結合普世價值觀，給出合理且迎合提問者心理的答案。同年 12 月 5

22、 日，注冊用戶數超過 100 萬；截至截至 2023 年年 1 月底，月底，ChatGPT 月活用月活用戶已高達戶已高達 1 億，成為史上活躍用戶規模增長最快的應用。億，成為史上活躍用戶規模增長最快的應用。28 Feb 2023 5 Table_header1 中國互聯網中國互聯網 2023 年 2 月 2 日，OpenAI 推出 ChatGPT 的付費訂閱版 ChatGPT Plus，提供比免費版更為快速的服務以及新功能優先試用權，月費為 20 美元。同日微軟宣布旗下的全線產品將與 ChatGPT 整合，包括云計算平臺 Azure 以及此前已宣布的搜索引擎 Bing（必應）、Office 等

23、。2023 年 2 月 7 日，微軟推出由 ChatGPT 支持的最新版 AI 搜索引擎Bing 和 Edge 瀏覽器，次日凌晨宣布已將 GPT-4 整合到 Bing 和 Edge 瀏覽器中。1.2 得益于技術提升，得益于技術提升，應用層面正突飛猛進應用層面正突飛猛進 ChatGPT 的問世得益于近年來 AIGC（AI-Generated Content）技術的持續發展，也對其他 AIGC 模型具有重要意義，尤其是依托文字、語音模態的類型。未來 OpenAI 可將ChatGPT與其他AIGC模型集成，拓展更豐富的功能和應用場景，進而助推AIGC浪潮、賦能整個 AI 產業鏈。Gartner 預計

24、，到 2025 年 AIGC 將占據所有生成數據的 10%。據Frost&Sullivan 和頭豹研究院測算，2021 年中國對話式 AI 市場規模為 82.7 億元，到2026 年有望增長至 265.8 億元，CAGR 達 26.3%。目前 ChatGPT 已被應用于多種工作職能中，基于其技術邏輯和特點，中短期內擁有多樣化應用方向與場景，兼顧 To B 和 To C，具體主要包括：1）應用于內容創作）應用于內容創作，提升內容生產效率和豐富度：完成翻譯、收集素材、選題策劃、寫作稿件等任務（例如美國新媒體巨頭公司 Buzzfeed 宣布將用 ChatGPT 輔助內容創作，美聯社使用的 Words

25、mith 每秒可完成 2000 篇報道），在文藝、影視等領域，協助編寫劇本和視頻腳本，比如國內海馬輕帆旗下的“小說轉劇本”工具，已深度參與了 3 萬多集電視劇和 8000 多部電影的劇本創作過程；與視頻類 AIGC 集成，基于文字合成、剪輯視頻以及生成虛擬場景等；2）在商務場景中，協助培訓員工）在商務場景中，協助培訓員工，運用其多輪對話能力擔任智能客服協助營銷、把握消費者需求，從而降低公司用人成本，例如亞馬遜運用 ChatGPT 生成員工培訓文檔；3）在辦公場景中發揮辦公助手、語音轉換文字、代碼生成等功能）在辦公場景中發揮辦公助手、語音轉換文字、代碼生成等功能，比如微軟計劃將Office軟件與

26、ChatGPT，推出Microsoft Teams高級版（付費），可自動生成會議筆記；4）在工業場景中，與圖片類 AIGC 整合、基于對話中的關鍵詞輔助制作設計圖，減少工程設計用時，比如 Jasper 旗下的 Stable Diffusion，可基于文本生成圖像，采用了目前全球最大的開放圖像-文本對數據集 LAION-5B，且生成效率提高 30 倍，Jasper 的付費用戶目前有 IBM、Autodesk 等；5）此外，）此外，ChatGPT 在教育、工業、醫療等行業中也有較大應用空間在教育、工業、醫療等行業中也有較大應用空間，比如在教育場景中為學生批改作業、答疑、查漏補缺，在醫療場景中為患者

27、預診、錄入電子病歷等。海外主要玩家現狀：海外主要玩家現狀：現階段海外 AIGC 賽道玩家數量較多，市場格局尚未定型。其中，領先的生成式 AI 公司除 ChatGPT 之外主要有 Stability AI、Jaspers AI 和 Midjourney 等，在文字、圖片、音頻生成等領域擁有獨特優勢，且已積累一定的用戶規模。28 Feb 2023 6 Table_header1 中國互聯網中國互聯網 海外主要海外主要 AIGC 玩家一覽玩家一覽 公司公司 主要產品主要產品 主營業務主營業務 財務財務&估值估值 Open AI ChatGPT,DALL E 2 對話、文本、圖像生成 公司預計 202

28、3 年收入達 2億美元；估值 200 億美元 Hugging Face Hugging Face 對話 估值 20 億美元 Cohere Cohere 對話、文本生成 估值或超 60 億美元 Anthropic Claude 對話、語言助手 估值 50 億美元 A121labs Jurassic 對話 估值 6.64 億美元 Jasper AI Jasper,Jasper Art 文本、圖像生成 2021 年收入達 4500 萬美元；估值 15 億美元 Stability AI Stable Diffusion,Dream Studio 文字、圖像、音頻生成 估值 10 億美元 Midjour

29、ney Midjourney 圖像生成 每月收入 200 多萬美元 Podcast.ai Podcast.ai 音頻生成 DeepMusic DeepMusic 音頻生成、歌詞生成、作曲 SoundHound AI SoundHound AI,語音 AI 估值 10 億美元以上 Meta Make-A-Video 基于文字生成視頻 Google Imagen Video,Phenaki 基于文本、圖片生成視頻 信息來源：公司官網，海通國際 海外海外 AI 獨角獸公司估值排名（截至獨角獸公司估值排名（截至 2023 年年 1 月月 25 日）日）信息來源:CB Insights,HTI Stab

30、ility.AI 公司致力于開發 AI 開源工具，于 2022 年 8 月推出了圖像生成模型 Stable Diffusion，可根據關鍵詞產生圖片，圖像文本對數量超過 5000 億，在消費級顯卡上生成的圖像與 DALL E 2 品質相當，成為其主要競爭對手。Stable Diffusion 的程序代碼免費、開源，允許所有用戶使用、調整，也可根據自身需求開發應用，已有超 20 萬用戶運用其源碼開發了圖像、語言、音樂等領域的 AI 工具，目前各渠道的日活用戶規模累計達 1000 萬以上。此外，Stability.AI 還發布了 DreamStudio，使用門檻較低，沒有編程背景的用戶也能輸入提示

31、詞精準生成高質量圖像，最快僅需幾秒，DreamStudio用戶已超過 150 萬，生成圖像數量超 1.7 億。目前 Stability.AI 公司估值約 10 億美元。28 Feb 2023 7 Table_header1 中國互聯網中國互聯網 DreamStudio 操作界面簡潔清晰，參數面板易于操作操作界面簡潔清晰，參數面板易于操作 信息來源：DreamStudio，HTI Jaspers AI 成立于 2021 年 1 月，主要針對商業營銷用途，為商家和個人用戶提供 AI 文字生成和圖片生成功能。其中，文字生成工具 Jasper 可幫助用戶生成營銷文案、社交媒體文章、新聞稿、TikTok

32、 視頻腳本、郵件等文本，支持 29 種語言；附加功能圖片生成系統 Jasper Art 可根據用戶輸入的文字生成圖像，并能調整畫法、風格，且擁有無版權圖片庫。據公司數據，使用 Jasper 生成文案初稿可節省 80%的時間，ROI 達400%。Jasper和Jasper Art均采用付費訂閱制，其中，Jasper訂閱服務分為Starter/Boss Mode/Business Mode 三檔，收費標準分別為$29/$59/$499 每月。相比同業競對公司，Jasper AI 的主要優勢在于：1）集成大量機器學習模型，包括業界最新的語言生成模型 GPT-3.5（由 OpenAI 開發）和 BLO

33、OM（由 Hugging Face 開發），文字出品質量較高；2）針對目標用戶群體的需求特點對模型進行微調，提供大量實用模板、創作工具（例如翻譯器、抄襲檢驗等），通過優化關鍵詞生成更契合 Google SEO 規則的內容，且速度提升 5 倍，幫助用戶增大流量曝光、改善營銷效果；3）同時支持圖文生成功能，為用戶創作營銷材料、文藝作品等帶來便利，在電商、社媒、視頻制作等多個新興行業領域具有較高的商業潛力。Jasper 同時支持文本和圖像生成功能同時支持文本和圖像生成功能 信息來源：Jasper;HTI 28 Feb 2023 8 Table_header1 中國互聯網中國互聯網 2022 年 10

34、 月，Jasper AI 宣布估值超過 15 億美元，已獲得 1.25 億美元 A 輪融資，將用于打造核心產品、與更多應用整合以及收購Outrite（一款用于檢查語法和風格的AI軟件，全球用戶數已超過 100萬），計劃于 2023 年整合兩家公司的產品。據公司創始人透露，截至 2022 年 10 月，Jasper 用戶數已超過 10 萬；2021 年收入達 4500 萬美元，預計 2022 年實現收入 7500 萬美元以上，同比增長約 66%。Midjourney 是 AI 繪畫賽道近期最受歡迎的應用，能根據輸入的關鍵詞生成高質量圖像，現已嵌入 Discord 平臺，用戶基于該平臺的 bot

35、機制提交 Prompt（即提示詞）即可生成圖片，目前已擁有 381 萬用戶。Midjourney 允許付費用戶創作的圖像用于商業用途，但若收益超過每月 2 萬美元則需支付 20%作為分成，也可與公司官方協定分成比例。Midjourney 擅長人像生成，圖像接近照片級品質，制作的 3D 藝術品也十分逼真、精細，在建筑設計、藝術創作等對圖像質量、審美要求較高的領域擁有顯著優勢，應用前景廣闊。據稱，目前 Midjourney 每月收入約 200 萬美元以上。Midjourney 各級套餐費用及功能權限各級套餐費用及功能權限 Free Trial Basic Plan Standard Plan Pr

36、o Plan Fast GPU Time 0.4 hr/lifetime 3.3 hr/month 15 hr/month 30 hr/month Relax GPU Time/mon-Unlimited Unlimited Purchase Extra GPU Time-$4/hr$4/hr$4/hr Work Solo In Your Direct Messages-Stealth Mode-Maximum Queue 3 concurrent Jobs 3 concurrent Jobs 3 concurrent Jobs 12 concurrent Fast Jobs 10 Jobs

37、waiting in queue 10 Jobs waiting in queue 10 Jobs waiting in queue 3 concurrent Relaxed Jobs 10 Jobs waiting in queue Rate Images to Earn Free GPU Time-信息來源：Midjourney,HTI 2.細探細探 ChatGPT 出圈原因：爆款應用背后，長期技術拐點已現出圈原因：爆款應用背后，長期技術拐點已現 ChatGPT 在上線上線 5 日內突破日內突破 100 萬注冊用戶萬注冊用戶，超越 Facebook 和 Twitter（分別用時 10個月和

38、 2 年），兩個月內突破兩個月內突破 1 億用戶，成為全球最快用戶破億的互聯網軟件億用戶，成為全球最快用戶破億的互聯網軟件，對比之下，TikTok 和 Instagram 分別用時 9 個月和 2 年半才實現億級用戶量。用戶活躍度方面，據 SimilarWeb 報告顯示，ChatGPT 在 1 月的日均訪問量達到 1300 萬人次。我們分析，ChatGPT 能夠如此迅速火遍全球，主要得益于：1）ChatGPT 長期積累的技術優勢；2）公司大膽嘗試得到市場認可；3）科技巨頭紛紛躬身入局，釋放重視信號；4）大趨勢上，AIGC 行業逐漸成熟。28 Feb 2023 9 Table_header1 中

39、國互聯網中國互聯網 平臺突破平臺突破 1 億用戶所用時間億用戶所用時間 平臺突破百萬用戶所用時間平臺突破百萬用戶所用時間 Source:UBS,HTI Source:Financial Review,HTI 2.1 技術上，多輪迭代訓練后已具備先發優勢技術上，多輪迭代訓練后已具備先發優勢 由 OpenAI 公司推出的 ChatGPT 在正式面世之前，GPT 家族已有三個基于 Transformer技術的自然語言處理模型，分別為 GPT-1/2/3，模型每迭代一次，參數量都在幾何式增長，從最初的 1.17 億增加到第三代的 1750 億，GPT-3 已成為全球最大的語言模型之一。ChatGPT

40、使用的 GPT-3.5 模型是在 GPT-3 的基礎上加入 Reinforcement Learning from Human Feedback（RLHF，人類反饋強化學習）技術和近段策略優化算法，其目的是從真實性、無害性和有用性三個方面優化輸出結果，降低預訓練模型生成種族歧視、性別歧視等有害內容的風險。ChatGPT 訓練的過程主要有三個階段。第一步是訓練監督策略，人類標注員對隨機抽取的提示提供預期結果，用監督學習的形式微調 GPT-3.5，生成 Supervised Fine-Tuning（SFT）模型，使 GPT-3.5 初步理解指令，這一步與先前的 GPT-3 模型訓練方式相同，類似于

41、老師為學生提供標答的過程。第二步是獎勵模型，在 SFT 模型中隨機抽取提示并生成數個結果，由人類標注員對結果的匹配程度進行排序，再將問題與結果配對成數據對輸入獎勵模型進行打分訓練，這個步驟類似于學生模擬標答寫出自己的答案，老師再對每個答案進行評分。第三步是 Proximal Policy Optimization（PPO，近段策略優化），也是 ChatGPT 最突出的升級。模型通過第二步的打分機制，對 SFT 模型內數據進行訓練，自動優化迭代，提高 ChatGPT 輸出結果的質量，即是學生根據老師反饋的評分，對自己的作答進行修改，使答案更接近高分標準。簡而言之，我們分析，簡而言之，我們分析，C

42、hatGPT 的優勢在于的優勢在于，1）使用 1750 萬億參數的 GPT-3 為底層模型進行預訓練，為全球最大的語言模型之一；2）算力上得到微軟支持，使用上萬片 NVIDIA A100 GPU 進行訓練，模型的運行速度得到保障；3）算法上使用獎勵模型和近端優化策略進行迭代優化，將輸出結果與人類預期答案對齊，減少有害性、歧視性答案，使 ChatGPT 更擬人化，讓用戶感覺溝通的過程更流暢。2930415561707801020304050607080ChatGPTTikTokInstagramPinterestSpotifyTelegramUberGoogleTranslate月0.2 2.5

43、10244101020304050ChatGPTInstagramFacebookTwitterNetflix月 28 Feb 2023 10 Table_header1 中國互聯網中國互聯網 GPT-3.5 訓練過程訓練過程 Source:OpenAI,HTI 2.2 管理上，管理上，OpenAI 管理結構更為靈活，為大膽創新奠定了基礎管理結構更為靈活，為大膽創新奠定了基礎 在 ChatGPT 上線之前，許多科技公司也在培育 AI 語言模型。如 Google 一直訓練的LaMDA 模型，在 2020 年開始訓練，初代于 2021 年 5 月公布，但由于模型與谷歌的廣告業務發展方向無法匹配，遲

44、遲未推出。該模型使用1370億參數，1.56萬億單詞量，是 ChatGPT 的 5 倍。去年夏季曾傳出新聞，Google 工程師因為認為 LaMDA 具有獨立思想而被開除；CEO 桑達 皮查伊明確表示，公司將秉持對 AI 的原則（產品有益于社會發展、安全可靠、對人負責等）以及對信息完整度的最高標準來研發和開放 AI 產品，Google不同于其他初創公司，不能承擔 AI犯下的錯誤對公司的信譽和其他倍受信賴的產品造成的影響，Google 對于 AI 產品的研發和開放持有十分謹慎的態度。既沒有上市，也沒有盈利目標的 OpenAI 則顯得更為進取。ChatGPT 的前身 GPT-3 模型于2020年發

45、布，在此模型基礎上，公司加入 RLHF訓練和PPO，培育出GPT-3.5 模型，該模型對應的 InstructGPT 在 2021 年 1 月開始內測，于 2022 年初對外公布，兄弟版ChatGPT 在 2022 年 11 月末正式推出，即 GPT-3.5 模型從灰測到對外公布僅用時不到 2年。公司能夠快速且大膽推出 ChatGPT，除了基于 ChatGPT 本身的優越性能，也是為GPT-4 收集更多公開對話數據，繼續擴大可用參數規模。盡管 ChatGPT 仍有明顯缺陷，在推出后屢現“胡說八道”的情況，且面對復雜的數理化問題無法提供正確答案，但瑕不掩瑜，用戶對于這位先行者的錯誤結果展現出更多

46、包容，相比之下，Google 于2 月 6 日推出的 AI 對話機器人 Bard 由于答案出錯，公司當日股價一瀉千里。占據先發優勢的占據先發優勢的 ChatGPT 在面世后迅速風靡各行各業。在面世后迅速風靡各行各業。據 S 對超過 1 千名大學生調查顯示，已有 89%的學生使用 ChatGPT 輔助完成作業，48%的學生在做居家測驗時使用 ChatGPT，53%的學生將其用于寫論文，22%的學生用于寫論文框架；除了教育行業，廣告從業人員、網文寫手、探店博主等都在嘗試使用 ChatGPT 輔助撰寫軟文和稿件。企業方面，微軟已宣布將 ChatGPT 嵌入必應搜索引擎，未來會陸續整合進Windows

47、 系列產品、Teams 和云服務；奢侈品電商寺庫和美國著名媒體公司 BuzzFeed于近期宣布與 ChatGPT 開展業務合作；亞馬遜員工也在 Slack 表示已經將 ChatGPT 應用在多種工作職能中，但目前律師警告員工勿將公司機密信息告訴 ChatGPT。28 Feb 2023 11 Table_header1 中國互聯網中國互聯網 大學生使用大學生使用 ChatGPT 情況調查情況調查 Source:S,HTI ChatGPT 公開合作公司公開合作公司 Source:Microsoft,新浪財經，WSJ，海通國際 2.3 科技巨頭躬身入局，發布重視信號科技巨頭躬身入局，發布重視信號 在

48、 ChatGPT 對外公布并成為全球熱點之前，微軟公司早在 2019 年已經投資 10 億美元成為 OpenAI 的金主之一，并在 2020 年 GPT-3 發布時獲得獨家授權訪問底層代碼，將API整合到微軟的產品和服務中。此次 ChatGPT走紅，微軟繼續加碼100億美元投資。作為 AI 和搜索引擎兩個領域的領軍企業，Google 在 12 月 21 日發出紅色警告，表示類ChatGPT 聊天機器人將會顛覆搜索引擎行業，對 Google 的廣告業務帶來重創，隨后于2 月初，Google 宣布投資 4 億美元在 OpenAI 的競對公司 Anthropic，并推出 AI 聊天機器人 Bard，

49、緊跟熱潮。國內同樣可見科技巨頭如百度、阿里和京東等紛紛宣布打造類ChatGPT 產品，加速布局 AIGC 產業?？萍脊救刖謺r間梳理科技公司入局時間梳理 Source:界面新聞，TMT,OpenAI,Google,Techcrunch,CNET,Fortune,TechWeb，海通國際 89%48%53%22%0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%完成作業居家測驗寫論文構建論文框架合作企業合作企業合作方式合作方式微軟將ChatGPT嵌入Bing搜索將ChatGPT與Teams、Azure云、Windows系列產品整合BuzzFeed運用ChatGPT協助創作個性化內

50、容寺庫電商對AIGC和ChatGPT進行研究，實現與真人類似的互動對話，豐富相關內容時間時間事件事件2019/07/22 微軟向OpenAI注資10億美元2022/09/22 微軟獲得GPT-3底層代碼的獨家授權訪問權限2022/11/30 ChatGPT面世2022/12/21 Google發出紅色警告，宣布將圍繞ChatGPT全面調整Google未來一年在AI領域的工作2023/02/04 Google宣布投資4億美元在OpenAI的競對公司Anthropic2023/02/06 Google CEO發表文章介紹類ChatGPT的AI聊天機器人Apprentice Bard2023/02/

51、07 百度官宣類ChatGPT項目文心一言，預計3月對外開放2023/02/08 阿里宣布達摩院正在研發類ChatGPT的對話機器人，目前已經開放給員工內測2023/02/10 京東公布產業版ChatGPT:“ChatJD 28 Feb 2023 12 Table_header1 中國互聯網中國互聯網 谷歌搜索指數變化（谷歌搜索指數變化（2022/12/01-2023/02/09）Source:Google Trend,HTI 百度搜索指數變化（百度搜索指數變化（2022/11/30-2023/02/12）Source:百度指數，HTI 2.4 生成性生成性 AI 技術逐漸成熟，頭部公司展開算

52、力、算法與數據布局技術逐漸成熟，頭部公司展開算力、算法與數據布局 頭部公司數據、算法、算力布局頭部公司數據、算法、算力布局 Source:Microsoft,Meta AI,Amazon,OpenAI,ai business,analyticsindiamag，HeptaAI，海通國際 10096010203040506070809010012/0112/0612/1112/1612/2112/2612/3101/0501/1001/1501/2001/2501/3002/0402/09849565338509-100,000 200,000 300,000 400,000 500,000 6

53、00,000 700,000 800,000 900,00030/1105/1210/1215/1220/1225/1230/1204/0109/0114/0119/0124/0129/0103/0208/02名稱名稱模型模型應用應用數據數據算力算力算法算法OpenAIGPT-3.5ChatGPT1750億參數，3000億單詞語料庫（60%來自2016-2019年的C4語料庫，22%來自WebText2數據集，16%來自書本，3%來自維基百科）使用NVIDA V100 GPU訓練，使用NVIDA A100 GPU運行預訓練+微調（獎勵模型和近端策略優化）GoogleLaMDA，PaLMAppr

54、entice BardLaMDA模型使用1370億參數，PaLM模型使用5400億參數，Bard使用1.56萬億單詞語料庫，2.1T個令牌自研芯片TPU v4，主要與集群相連應用，每一個集群中包含4096枚芯片，運行速度可以達到百億億次每秒預訓練+微調（評估回答，檢索外部信息）MetaOPT-175BBlenderBot 31750億參數，180B的令牌數據集（來自RoBERTa的訓練數據集、CC100的英文數據集、Pushshift.io Reddit和The Pile數據集）使用128張40gb的NVIDIA A100 GPU訓練預訓練+微調（根據用戶反饋持續學習）Amazon Alexa

55、 TMAlexa200億參數Inferentia2高性能機器學習推理芯片，運算速度達到2.3千萬億次/秒，搭載了Inf2的實例比使用GPU的實例的吞吐量提高2.3倍，成本降低70%使用Seq2Seq的解碼器-編碼器架構 28 Feb 2023 13 Table_header1 中國互聯網中國互聯網 OpenAI:ChatGPT 使用的 GPT-3.5 模型，是由基于 1750 億參數的 GPT-3 迭代而來。據悉，GPT-3模型中的世界知識來自 3000 億單詞的訓練語料庫，其中 60%來自于 2016 至 2019 年的 C4 語料庫，22%來自于 WebText2（WebText 是由 O

56、penAI 收集 Reddit 網站內 3 分以上的回答整理而來的數據集，截止至 2017 年 12 月共匯總 8,013,769 份文件，規模達到40GB，而 WebText2 是在 WebText 的基礎上繼續更新數據至 2020 年 4 月，且包含所有語言的回答），16%來自于書本以及 3%來自于維基百科。GPT-3.5 是在 GPT-3 這個預訓練大型語言模型的基礎上進行代碼訓練和指引微調迭代的模型，由于 GPT-3.5 目前沒有接入互聯網，模型內的數據更新截止至 2021 年。資料顯示，ChatGPT 在運算時使用了 1 萬張 NVIDIA 的 A100 GPU(目前被禁止出口中國和

57、俄羅斯市場售賣)，單個顯卡的運算速度達到 19.5 萬億次/秒。在 ChatGPT 模型內單張 A100 GPU 可以在 350 毫秒生成 1 個詞語，而 ChatGPT 每一個回答包括約 30 個詞語，以每秒生成 15-20 個詞語的速度計算，大約需要 5 張芯片來運行模型和處理文本，需要至少 8 張芯片來運行服務器。GPT-3.5 現已經在微軟 Azure AI 基礎設施上進行訓練，而微軟對于使用 A100 GPU 的收費是每小時 3 美元，按照這個價格推算，每生成一個 30 詞的回答需要 1 美分（與 OpenAI CEO 對于成本的回應相符）。Google：Google緊跟OpenAI

58、推出的Bard AI對話機器人，使用了LaMDA模型。該模型使用1370億參數，主要訓練分為兩個階段。在預訓練階段使用的數據集由 1.56 萬億單詞組成，后續將這些單詞整理成 2.81T 個令牌的數據庫進行訓練，數據主要來源是公開的網絡文件。訓練的第二階段是微調，也是 LaMDA 作為開源模型比 GPT-3.5 更有優勢的一點。LaMDA 的微調包括兩個方面，1）對生成文本進行性能安全和質量評估，主要觀察 SSI 三個方面，分別是合理性（Sensible）、針對性（Specific）以及趣味性（Interesting）；2）對生成文本進行外部信息檢索，通過學習外部知識，使回答更盡可能不違背事實

59、。第二項微調對比 ChatGPT（數據更新截止至 2021 年），LaMDA獲取的數據量更大，為用戶提供最新的信息回復。在算力上，LaMDA 主要使用 Google 自研 TPU v3 芯片集群。除了LaMDA之外，Google于2022年4月推出另一大型語言模型PaLM，規模達到5400億參數，使用的芯片是自研 TPU 最新版 v4。TPU v4 芯片主要與集群相連應用，每一個集群中包含 4096 枚芯片，運行速度可以達到百億億次每秒，在測試訓練語言模型BERT 時，同樣數量的 TPU v4 對比 NVIDIA A100，TPU v4 的速度提升了 1.15 倍。在訓練 PaLM 時，Goo

60、gle 使用了兩個 TPU v4 集群。由于 Google 的 LaMDA 和 PaLM 模型目前暫未全面開放，公司沒有公布模型訓練和使用的成本。Meta：Meta 的開源 AI 對話機器人 Blenderbot 初代于 2020 年公布，參數規模為 94 億，是當時市面上最大系統的 3.6 倍，經過兩代更迭，Meta 在 2022 年 8 月推出 Blenderbot3，共 3 個參數版本，最大規模達到 1750 億，預訓練數據集包括 180B 個令牌，數據主要來自于 RoBERTa 的訓練數據集、CC100 的英文數據集、Pushshift.io Reddit 和 The Pile 數據集

61、。除了對數據集進行預訓練，Blenderbot3 的主要改進是持續學習計劃。在微調的過程中，模型會同時開展對外搜索和對內索取長期記憶，將信息整合輸出回答。在答復發出之后，用戶可以點贊或點反對，Blenderbot3 會繼續跟進用戶反饋生成新的對話，繼而收集資料對模型進行微調優化。據資料顯示，Blenderbot3 在訓練時使用了128 張 40gb 的 NVIDIA A100 芯片，推出后僅在美國上線，且只有 30 億和 300 億參數規模的兩個小模型對外開放，1750 億參數的模型需要額外提交申請方可使用。28 Feb 2023 14 Table_header1 中國互聯網中國互聯網 Ama

62、zon：Amazon 推出的大規模多語言模型 Alexa TM 主要用于提升語音助手 Alexa 的服務，該模型的參數規模只有 200 億，采用 seq2seq（串行到串行）的編碼器-解碼器架構，主要用于多語言翻譯和生成文本摘要。經測試，包括了編碼器架構的 Alexa TM 在文本摘要和語言翻譯的效果明顯優于只有解碼器架構的 GPT-3 和 PaLM。作為世界頭部云廠商，Amazon 更多發力在自研芯片和處理器，在 2022 年舉行的云科技 re：Invent 全球大會上，Amazon 公布了 3款新芯片及對應的彈性云計算應用實例。其中 Inferentia2 高性能機器學習推理芯片是為運行

63、1750 億參數規模的大型語言模型而生，相比前一代Inf1 提高 3 倍計算性能，運算速度達到 2.3 千萬億次/秒，對比基于 GPU 的同類應用實例，搭載了 Inf2 的實例吞吐量提高 2.3 倍，成本降低 70%。3.微軟作為破壞性創新者，在算力微軟作為破壞性創新者，在算力+算法算法+應用生態上已呈現完整布局應用生態上已呈現完整布局 作為 OpenAI 的主要投資人，微軟在 AIGC 算法領域布局較早，其 2019 年 3 月就對OpenAI 進行了 10 億美金注資。今年 1 月 24 日，微軟公司在官方博客宣布已與 OpenAI 公司擴大合作伙伴關系，兩家公司合作伙伴關系進入第三階段，

64、微軟將向 OpenAI 進行一項為期多年、價值數十億美元的投資，以加速其在人工智能領域的技術突破。我我們認為，微軟在們認為，微軟在 AIGC 領域的完整生態，可助力其在未來發展中保持優勢。領域的完整生態，可助力其在未來發展中保持優勢。具體而言：3.1 強大的算力為微軟在強大的算力為微軟在 AI 領域奠定了良好基礎領域奠定了良好基礎 自 2019 年注資 OpenAI 開始，微軟便成為了微軟便成為了 OpenAI 的獨家云計算服務商。的獨家云計算服務商。微軟的云服務一直為 OpenAI 的產品、API 服務和研究中所有的工作負載提供支持，同時雙方在Azure 上合作研發人工智能超級計算技術。此后

65、，微軟于微軟于 20 年便推出了用于在年便推出了用于在 Azure上訓練超大規模人工智能模型的超級計算機上訓練超大規模人工智能模型的超級計算機，其擁有超過 28.5 萬個 CPU 核心和 1 萬個 GPU，其中每 GPU 擁有 400Gbps 網絡帶寬。根據微軟 20 年 Build 開發者大會介紹，此超算平臺性能位居全球前五此超算平臺性能位居全球前五，并且得益于在 Azure 上托管，這臺超級計算機擁有現代云計算基礎設施的各種優點，包括快速部署、可持續發展的數據中心并可以訪問所有 Azure 服務。強大的算力是強大的算力是 ChatGPT 不斷迭代進化的基礎：不斷迭代進化的基礎：從數據需求看

66、，GPT 3.0 使用了 1750 億個參數進行訓練，根據 Linux 中國報告，GPT-4 預計將使用數萬億參數。這預示著更多的算力需求以及高集中度的云服務。從專注于感知型（圖像、聲音和視頻等感官數據的解讀）人工智能進化到生成型人工智能（新內容的創建），這將需要成倍增長的計算能力。我們認為，微軟的強大的算力疊加生態服務，為公司在AIGC 領域奠定了良好基礎，且這一優勢已在過去云基礎服務市場所驗證：在全球云基礎設施服務市場，根據 Synergy Research Group 數據顯示，微軟 Azure 在 2Q22 市場份額已達到 21%，僅次于亞馬遜 AWS，并呈節節上升之勢。28 Feb

67、2023 15 Table_header1 中國互聯網中國互聯網 全球云基礎設施服全球云基礎設施服務份額務份額(IaaS,PaaS 和私有云托管和私有云托管)Source:Synergy Research Group;HTI 3.2 AIGC 算法層面，微軟在自研與合作上同時進行：算法層面，微軟在自研與合作上同時進行：1）與）與 OpenAI 緊密合作緊密合作，后者已在為微軟定向研發下一代大型語言模型（LLM）-根據 2 月 8 日微軟發布會介紹，這一模型專為搜索服務定制，其吸取了 ChatGPT 和 GPT-3.5 的重要經驗，而且速度更快、更準確，這一模型將搭載在全新的 Bing 服務上。

68、此外，微軟與 Open AI 合作研發的“Prometheus Model”也將應用在新的 Bing 搜索服務上,其可提高搜索結果相關性，同時更加安全；2）此外，微軟聯手英偉達推出了威震天-圖靈自然語言生成模型（Megatron Turing-NLG），其包含 5300 億參數，幾乎三倍于 ChatGPT 3 的參數數量，為目前全球規模最為目前全球規模最大，同時也是性能最強的大，同時也是性能最強的 NLP 模型。模型。3）同時在去年）同時在去年 4Q，微軟推出了新的視覺基礎模型，微軟推出了新的視覺基礎模型 Florence，其具有 6.4 億參數量，該模型將表征從粗粒度（場景）擴展到細粒度（對

69、象），從靜態（圖像）擴展到動態（視頻），從 RGB 擴展到多模態。通過結合來自 Web 規模圖像-文本數據的通用視覺語言表征，Florence 模型可以輕松地適應各種計算機視覺任務，包括分類、檢索、目標檢測、視覺問答（VQA）、圖像描述、視頻檢索和動作識別；28 Feb 2023 16 Table_header1 中國互聯網中國互聯網 全球主要廠商全球主要廠商 AIGC 模型及參數介紹模型及參數介紹 Source:騰訊研究院;HTI 微軟微軟 Florence CV 模型技術架構模型技術架構 Source:微軟;HTI 28 Feb 2023 17 Table_header1 中國互聯網中國互

70、聯網 NLP 模型參數量正呈指數增長模型參數量正呈指數增長 Source:Public Information;HTI 3.3 應用上，商業化落地已見雛形；搜索市場份額有望提升應用上，商業化落地已見雛形；搜索市場份額有望提升 首先，21 年微軟與 OpenAI 共同推出 AI 編程工具 GitHub Copilot。在 2022 年 6 月 22日，Copilot 已正式上線，定價每月 10 美元（約 66.9 元人民幣）或每年 100 美元（約 669 元人民幣），對學生用戶和流行開源項目的維護者免費提供。根據微軟 CEO 納德拉，最近在 GitHub Copilot 上突破了 1 億開發者

71、，且有用戶使用 GitHub Copilot 構建了80%的代碼。其次，微軟也在將其次，微軟也在將 ChatGPT 整合進入自身的云生態之中。整合進入自身的云生態之中。據微軟披露，ChatGPT 版 Teams 工具可以輔助用戶完成更多的辦公功能，比如起草工作郵件，記筆記、做會議紀要等事務性工作，并且能夠自動提供在辦公平臺上舉行的會議的回顧，根據會議討論情況生成任務清單，并提供會議記錄和總結。另外，微軟旗下的 Dynamics 365 ERP 產品宣布在 Viva Sales 客戶關系管理軟件中集成 ChatGPT，可以生成對企業客戶的電子郵件回復，進一步代替人工完成重復的文字工作。此外，近期

72、關注度更高的是其即將推出的搭載了此外，近期關注度更高的是其即將推出的搭載了 AI 功能的功能的 Bing 搜索引擎。搜索引擎。根據微軟CEO 納德拉在 2 月 8 日的發布會上所言，傳統搜索引擎痛點主要在于結果不準確，而傳統搜索引擎痛點主要在于結果不準確，而新的新的 Bing 搜索引擎將有效解決這一痛點搜索引擎將有效解決這一痛點：“目前的搜索引擎，人們 40%的時間都是點擊搜索鏈接并立即返回，這表明搜索結果并不可信，我們希望在搜索領域再次進行創新-微軟稱其為您的網絡副駕駛，這個副駕駛的核心是一個全新的 Bing 搜索引擎和Edge 網絡瀏覽器，其中 Bing 將直接回答您的問題，并提示您發揮更

73、多創意”。28 Feb 2023 18 Table_header1 中國互聯網中國互聯網 具體來講，全新具體來講，全新 Bing 在技術上將有四重突破：在技術上將有四重突破：1）模型上：Bing 將在 Open AI 的下一代 LLM（大型語言模型）上運行，其專為搜索定制，帶來全新的交互體驗；2）搜索算法上，微軟與 Open AI 合作的“Prometheus Model”可提高搜索結果相關性，同時更加安全；3）將人工智能應用于核心搜索算法。微軟將 AI 模型應用于其核心必應搜索排名引擎，從而實現了二十年來相關性的最大躍升。有了這個 AI 模型，即使是基本的搜索查詢也更加準確和相關；4）用戶體

74、驗設計上，新的 Bing 將帶來集答案、聊天和瀏覽一體的搜索體驗。更好的體驗具體體現在：更好的體驗具體體現在：1）更相關的答案）更相關的答案：新版必應將會改進用戶搜索體驗，在一些簡單的事情如體育比分、股票價格和天氣等，新必應會提供更相關結果，如果用戶需要，它還會提供一個新的側欄，顯示更全面的答案。2)完整的答案：完整的答案：必應會審查從網絡上搜索到的結果，從而找到并總結用戶想要的答案。例如這一問題如何用雞蛋代替蛋糕中的另一種成分，新版必應能夠給出詳細說明，而無需滾動瀏覽多個結果。3）全新的聊天體驗：）全新的聊天體驗：對于更復雜的搜索，比如計劃詳細的旅行行程或研究要買什么電視，新版必應提供了新的

75、交互式聊天功能。聊天體驗使用戶能夠通過詢問更多細節、清晰度和想法來優化搜索，直到獲得用戶正在尋找的完整答案，并提供可用鏈接，以便用戶可以根據搜索結果采取行動。4）內容生成：）內容生成：有時用戶需要的不僅僅是答案，還需要靈感。必應可以通過生成內容來幫助達到此目的。例如它可以幫助編寫電子郵件、創建規劃假期行程、預訂旅行和住宿的鏈接、準備工作面試等。必應還引用了信息所有來源，用戶可以看到它引用網絡內容的鏈接。5）瀏覽器）瀏覽器 AI 助手：助手：Edge 瀏覽器進行了更新，包括 AI 功能和外觀，并添加了兩個新功能。聊天和撰寫。借助 Edge 側邊欄，用戶可以得到一份冗長的財務報告摘要，從而獲得報告

76、關鍵要點，然后用戶也可以使用聊天功能來獲得與競爭公司財務狀況的比較，并自動將結果放入表格中。新一代新一代 Bing 搜索功能介紹搜索功能介紹 Source:Public Information;HTI 28 Feb 2023 19 Table_header1 中國互聯網中國互聯網 公司對搭載了全新公司對搭載了全新 AI 功能的功能的 Bing 搜索商業化前景充滿信心。搜索商業化前景充滿信心。事實上，公司本身的廣告業務已連續兩年快于市場增長（微軟 22 年搜索與新聞廣告收入約 180 億美金，兩年 CAGR 為 24%，快于全球數字廣告市場 19%增速）。根據 eMarketer 數據，全球數字

77、廣告市場 22 年規模為 5700 億美金，其中 40%為搜索廣告，據此計算可得知微軟僅占搜索市場 6%份額，而谷歌份額高達 70%。未來來看，公司認為不斷優化的公司認為不斷優化的 Bing 搜索搜索體驗將助力其獲得市場份額體驗將助力其獲得市場份額，尤其是國際市場份額（考慮到公司在大型語言模型上的優勢將助力滲透海外當地市場）。根據公司測算，每一個百分點的市場份額提升，將為其帶來 20 億美金的廣告收入增量，約占 22 年公司搜索與新聞廣告收入 11%。全球數字廣告市場收入（十億美金）全球數字廣告市場收入（十億美金）Source:emarketer;微軟；HTI 微軟搜索與新聞廣告增速微軟搜索與

78、新聞廣告增速 Source:微軟;HTI 4.Google 等玩家作為防守者，短期面臨更大的競爭壓力等玩家作為防守者，短期面臨更大的競爭壓力 我們發現，受到 ChatGPT 直接負面影響的玩家（如搜索引擎），更多是通過加速推出自研的聊天機器人來進行對抗：Google 這樣可以提供算力和資金的巨頭同時采用聯合和投資 ChatGPT 的競對的手段來建立自己的護城河。而 AI 實力較弱的下游公司，更多是采用合作的態度對待 ChatGPT。非直接對抗，有自己 AI 研發能力的公司，比如Amazon 會采用謹慎合作的態度，在使用 ChatGPT 功能時，同時防止自身信息泄露。28 Feb 2023 20

79、 Table_header1 中國互聯網中國互聯網 4.1 防守策略之一：直面競爭防守策略之一：直面競爭 ChatGPT 的問答模式，長期來說，很可能在目前 Google 壟斷的搜索引擎市場撕開裂縫，特別是跟 Microsoft 結合之后。Google 的搜索廣告業務在變現端也會承壓，因為其廣告業務建立在從關鍵詞到鏈接到頁面的基礎上，頁面給到廣告以展示空間，而用戶的瀏覽記錄也是公司的數據資源，幫助提高廣告投放的效率。鑒于 ChatGPT 的迅猛的發展勢頭以及未來很大可能的對 Google AI 地位和搜索業務的挑戰，在 ChatGPT 推出后，Google 對其是對抗態度，主要舉措包括對對其是

80、對抗態度，主要舉措包括對 ChatGPT 的競對進的競對進行投資和合作，以及，緊急發布自研聊天機行投資和合作，以及，緊急發布自研聊天機器人。器人。（1）谷歌 CEO Sundar Pichai 在公司內部發布了“紅色警報”(Code Red)，并稱將圍繞ChatGPT，全面調整 2023 年谷歌在 AI 領域的工作。據紐約時報，谷歌內部包括研發、安全和信任等多個部門的團隊被重新分配工作，輔助開發新的 AI 技術原型和產品。（2）2023 年 2 月 4 日，Google 向 Anthropic 投資近 4 億美元，獲得 10%股份，同時Google Cloud 為 Anthropic 首選云供

81、應商，為其提供 AI 算力。Anthropic，由 OpenAI 前研究副總裁達里奧 阿莫迪（Dario Amodei）、GPT-3 論文一作 Tom Brown 等人于 2021年成立，推出了聊天機器人 Claude,在此之公司發布了論文，描述了一個基于無監督方式訓練、520 億參數的模型 AnthropicLM v4-s3，直接對標 OpenAI 的 GPT-3 模型。目前，Claude 尚未向公眾發布，計劃在未來幾個月內擴大個人對 Claude 的訪問。Anthropic 強調其旨在構建“可靠、可解釋和可操縱的人工智能系統”。這個目標讓Anthropic 比 OpenAI 更加謹慎和可靠

82、，但也限制了 Anthropic 的模型開發速度。據拿到內部試用權的網友，Claude 在邏輯性和信息正誤判斷上，優于 ChatGPT。Google 這一舉動表現出，其可以基于 Google 云計算平臺來跟生成式 AI 公司綁定關系，從而搭建AI 護城河的意圖。除了 Anthropic,Google 云也和 Cohere 和 C3.ai 合作，未來會發布更多細節。（3）另外，2023 年 2 月 8 日，Google 開發布會展示 Bard,并表示未來幾周將提供更廣泛的服務，比如整合了聊天機器人的新搜索頁面（該搜索頁面，可能會使用問答形式，主搜索頁面提供五個不同的潛在問題提示，搜索欄還會添加聊

83、天標志）。Google強調，Bard 會把世界上的信息知識和 Google 的語言模型結合，基于實時網絡。Bard目前向有限開發者推出，而不像 ChatGPT 一樣，一開始便全開放。28 Feb 2023 21 Table_header1 中國互聯網中國互聯網 Google 問答展示問答展示 Source:Google,HTI BARD 模型模型 Source:Google,HTI 其他的搜索引擎玩家也采取了相應的措施，推出結合自己優勢的聊天機器人產品，比如 Neeva，意圖推出能夠同時展示綜合答案和相關網頁來源的問答產品，使用戶能夠確定結果的真實性和可信度。對比 ChatGPT 和 Bard

84、,我們認為兩者都都可以將復雜的信息和多個視角提煉成易于理解的文字輸出格式。不同的點有 1）因為兩者基于的模型不同，從而實現的高效的場景是不同的，Bard 基于 LaMDA 的模型，在大量的對話數據上訓練，能夠生成有對話 28 Feb 2023 22 Table_header1 中國互聯網中國互聯網 性和語義意義的文本；ChatGPT 基于 GPT 模型，是用于生成語言的，有助于任何需要生成文本的工作，如文章寫作，故事寫作等；2）目前開放的范圍，ChatGPT 大于BARD,前者面向公眾開放，已經有 1 億月活用戶（2023 年 1 月）；后者目前只是面對有限的開發者開放測試。ChatGPT 和

85、和 BARD 對比對比 Source:ProjectPro,HTI LaMDA&ChatGPT Source:Google,HTI 雖然，雖然，ChatGPT 的開放比的開放比 Google 更早，但我們認為更早，但我們認為 Google 仍有優勢進行追趕：仍有優勢進行追趕：1）全球搜索主導地位，無論從用戶量、用戶搜索行為數據還是搜索資源上，Google 有優于OpenAI 和微軟；2）Google 儲備了許多大型 AI 語言模型，包括 BERT,MUM 和 LaMDA等，所有這些都被用于改進谷歌的搜索引擎和 AI 相關輸出，Google 后續還有 PaLM（可達 5400 億參數）；3）更強

86、的資金實力，Google 在利潤規模，研發費用規模上明顯高于 Microsoft.長期來說，我們還是看好 Google 在 AI 方面的技術、資金和數據優勢，不過短期來說，Google 勢必要投入更多的時間和資源在 AI 研發上來應對 OpenAI帶來的威脅。因此，我們認為 Google 短期利潤承壓。ChatGPTChatGPTBARDBARD股東股東 所屬公司所屬公司 微軟OpenAIGoogle語言模語言模型GPT-3.5LaMDA模型目的模型目的GPT是用于生成語言的，有助于任何需要文本生成的工作，如文章寫作，故事寫作等LaMDA是用來實現對話，在大量的對話數據上訓練，能夠生成有對話性

87、和語義意義的文本模型架構模型架構TransformerTransformer開源范開源范圍圍公眾有限，較GPT使用范圍少信息來源信息來源目前ChatGPT的信息則來源于2021年之前，整合微軟Bing之后，理論上也可以獲得實時的信息互聯網實時信息以及Google生態的維基百科文章、書籍和網頁等比較優勢比較優勢更適用于文本生成和回答問題等理解上下文和詞語關系更優 28 Feb 2023 23 Table_header1 中國互聯網中國互聯網 Google,Microsoft,OpenAI 財務對比財務對比 Source:公司數據，HTI 4.2 防守策略之二：展開合作防守策略之二：展開合作 一些

88、非搜索引擎類公司對 ChatGPT 采取的是合作態度，特別是內容創作，分發等公司，比如 Buzzfeed 宣布計劃采用 ChatGPT 協助內容創作。亞馬遜對 ChatGPT 是采取謹慎合作的態度，據 Slack,亞馬遜的員工已經使用 ChatGPT 運用在各種工作職能,包括回答面試問題、編寫軟件代碼和創建培訓文檔等.但是律師警告員工信息保密政策，即不要向 ChatGPT 提供“任何亞馬遜機密信息。亞馬遜 Amazon Web Services（AWS）云部門已經成立了一個小型工作組，以更好地了解人工智能對其業務的影響。亞馬遜為員工使用 ChatGPT 設置了許多內部防護措施。例如，當員工使用

89、工作設備訪問 ChatGPT網站時，會彈出防火墻警告消息。5.國內發展如何？基礎設施服務商應率先獲得紅利；未來應用端價值有國內發展如何？基礎設施服務商應率先獲得紅利；未來應用端價值有望被進一步挖掘望被進一步挖掘 ChatGPT 目前并沒有正式進入中國，根據其目前在海外的產業結構，可以分為上游基礎設施層，中游模型層、和下游應用層：基礎設施層：基礎設施層：主要包括硬件制造商，云廠商以及數據服務商，用以承載AI模型的訓練和推理。根據 ChatGPT 的回答，它的基礎設施構建在云上，由大量的高端CPU和GPU組成的高性能計算機集群，以及網絡環境和存儲系統組成。OpenAI采用的是微軟 Azure 云服

90、務，其他海外 AI 云廠商還包括亞馬遜 AWS 和谷歌 GCP 這樣的頭部云廠商，以及 CoreWeave 這樣的專門 GPU 云廠商等。億美元億美元,20222022年年GoogleMSFTOPENAI收入 2,828 2,04110(2024年)自由現金流 600 596研發費用 395 266研發費用占比14%13%Non-GAAP凈利潤 793 761 28 Feb 2023 24 Table_header1 中國互聯網中國互聯網 ChatGPT 對自身基礎設施情況的回答對自身基礎設施情況的回答 Source:ChatGPT,HTI 根據微軟在 20 年披露，為 OpenAI 打造的超

91、級系統擁有超過 28.5 萬個 CPU 核心和超過一萬個 GPU，根據騰訊研究院報告，大模型的訓練成本高達根據騰訊研究院報告，大模型的訓練成本高達 2760 萬美元（約萬美元（約 2 億人億人民幣），而民幣），而 ChatGPT 22 年收入約為年收入約為 1000 萬美元，目前該產業鏈的最大價值獲得者仍萬美元，目前該產業鏈的最大價值獲得者仍在基礎設施端。在基礎設施端。業內普遍認為該系統主要使用的是英偉達 GPU，根據 JPR 統計，英偉達 3Q22 在高端GPU的出貨量市占率高達90%，是AI芯片的絕對龍頭，其他海外玩家主要包括 AMD，英特爾等芯片廠商，以及類似谷歌和蘋果這些為自家產品推出

92、自研 AI 芯片的科技廠商。我們把 ChatGPT 用于訓練模型的數據源也考慮進基礎設施層，根據 ChatGPT 的回答推斷，ChatGPT 既使用外部數據合作方也使用自身的數據集進行訓練。一般提供 AI 云服務的云廠商也會提供機器學習和 AI 訓練所需的數據集，其他海外數據方還包括一些專門的數據商，例如 Kaggle（擁有超過 5 萬組公共數據集和超過 40 萬組非公共數據集）。28 Feb 2023 25 Table_header1 中國互聯網中國互聯網 ChatGPT 對自身數據來源的回答對自身數據來源的回答 1 ChatGPT 對自身數據來源的回答對自身數據來源的回答 2 Source

93、:ChatGPT,HTI Source:ChatGPT,HTI 模型層模型層，即 ChatGPT 所在的環節，是整個產業鏈的核心，模型層的技術突破才使整個產業鏈得以實現。除了 ChatGPT 外，海外其他頭部玩家還包括和谷歌研發的和 ChatGPT 一樣同為 Transformer-based 語言訓練模型的 BRET，Stability.AI 的開源圖片生產 AI 項目 Stable Diffusion 等。應用層應用層，即基于模型層的訓練模型，開發終端應用或插件的公司，可以大致分為三類：1）以 API 接口的形式在自家 App 或插件上接入其他廠商模型來面向終端用戶，例如接入 ChatGP

94、T 接口的文案自動生成平臺 Jasper，使用 OpenAI Codex 提供實時的代碼編寫或輔助服務的 GitHub Copilot 等。2）采用自研模型的生成式 AI產品，例如 ChatGPT 本身和谷歌 AlphaGo 等；3）將 AI 模型本身作為產品出售的公司，例如 Runway 等。類比海外產業鏈，中國產業鏈尚在形成過程中，我們認為：中國產業鏈在基礎設施類比海外產業鏈，中國產業鏈尚在形成過程中，我們認為：中國產業鏈在基礎設施層，主要是芯片方面和海外存在巨大差距，但這在芯片被卡脖子的現實下，也預示著層，主要是芯片方面和海外存在巨大差距，但這在芯片被卡脖子的現實下，也預示著發展空間。其

95、次國內模型層的研發存在落后發展空間。其次國內模型層的研發存在落后 1-2 年，但我國產業鏈在云基礎設施市場年，但我國產業鏈在云基礎設施市場增速較高，增速較高，且在下游應用端存在競爭優勢。具體而言：在下游應用端存在競爭優勢。具體而言：28 Feb 2023 26 Table_header1 中國互聯網中國互聯網 中國中國 ChatGPT 產業鏈產業鏈 Source:a16z,量子位,HTI 中國中國 AI云基礎設施市場增速可觀，但在芯片方面差距巨大：云基礎設施市場增速可觀，但在芯片方面差距巨大：根據 IDC，2022 年中國 AI 公有云服務市場規模將達 74.6 億元，同比增長 69%，而根據

96、 Technavio 預測推算，2022 年全球 AI 云服務市場規模約為 545 億元，中國公有云市場規模占比全球市場約為 8%。同時 Technavio 預測全球 AI 云服務市場在 2022-26 年 CAGR 約為 21%，遠低于中國市場增速；并且在過去三年間，中國 AI 公有云服務市場的增速均高于中國整體 AI 軟件市場的增速，說明中國中國 AI 公有云市場正在蓬勃發展，公有云市場正在蓬勃發展，并有望提升在全球市場的份額。并有望提升在全球市場的份額。其中主要玩家包括百度云，阿里云，華為云和騰訊云等，根據 IDC 和我們的估計，1H22 這四家頭部玩家依次占據 28%/28%/21%/

97、17%的市場份額。對比 2020 年到 1H22的市場份額變化，可以發現，百度智能云四年居第一，但其市場份額在逐步縮小，百度智能云四年居第一，但其市場份額在逐步縮小，從33%收縮到了 28%，騰訊云的市場份額從 19%收縮到了 17%，而華為云的份額從 12%擴張到了 21%，華為云在逐步擴張勢力。華為云在逐步擴張勢力。中國中國 AI 公有云市場規模（億元）公有云市場規模（億元）中國中國 1H22AI 公有云市場份額公有云市場份額 Source:IDC,HTI Source:IDC,HTI 在芯片層面，在芯片層面，根據 IDC，目前中國仍以 GPU 為主實現數據中心計算加速，市場占有率近 90

98、%；和國際情況類似，國內 GPU 的主要供應商同樣是英偉達。但在 22 年 8 月美國政府禁止英偉達向中國出口其廣泛用于 AI 產業的高端 A100 和 H100 芯片以及搭載這兩款芯片的系統或設備，以及未來性能更高的芯片。隨之，英偉達選擇推出性能較低的替代產品 A800 來繞過監管，但其芯片間傳輸性能較 A100 下降了 50，對于多芯ChatGPT使用使用其他海外主要玩家其他海外主要玩家中國主要玩家中國主要玩家芯片英偉達GPU英特爾，AMD,谷歌，蘋果，IBM等華為、百度、騰訊、阿里、寒武紀、璧仞科技、墨心人工智能云計算微軟Azure亞馬遜AWS，谷歌GCP，CoreWeave等阿里云，騰

99、訊云，百度云，華為云等數據OpenAI+數據合作方Kaggle(machine learning和AI數據集提供商)，亞馬遜AWS,谷歌GCP，微軟Azure百度，騰訊，字節，海天瑞聲（AI數據標注服務商）中游中游-大模型大模型模型作為底層ChatGPT自研BERT（谷歌），Stable Diffusion（Stability.AI）頭部互聯網廠商：百度，騰訊，字節，網易，華為，商湯；新興機構：智源研究院，之江實驗室，鵬城實驗室，IDEA自研模型ChatGPT自研谷歌，Midjourney,接入他人模型NAJasper，GitHub Copilot將模型作為產品售賣NARunway頭部互聯網廠

100、商：百度（文心百中，文心一格），網易，京東，字節，騰訊；初創企業：小冰，瀾舟科技，圖宇宙，帝視科技，靈動音科技等下游下游-應用應用上游上游-基礎設施基礎設施11.5 24.144.174.60%20%40%60%80%100%120%010203040506070802019202020212022AI公有云市場規模(億元）AI公有云增速中國AI市場增速百度智能云,28%阿里云,28%華為云,21%騰訊云,17%其他,6%28 Feb 2023 27 Table_header1 中國互聯網中國互聯網 片訓練場景，傳輸性能的降低意味著訓練效率的降低。同時，比較 A800 和國際領先的 H100，

101、其在制程、性能和傳輸速度上都和 H100 有較大差距，意味著國內 AI 訓練和推理在芯片硬件端的條件和國際存在較明顯差距。雖然短期而言，A800依然可用于AI模型訓練，且國內還有部分 A100 存量可以使用，但本身 A800 就與英偉達海外流通產品有性能差距，隨著英偉達未來不斷迭代其高性能芯片，國內玩家在算力方面的追趕國內玩家在算力方面的追趕依然具有挑戰性。依然具有挑戰性。芯片產業一直是我國被美國卡脖子的行業之一，目前國內進行自研 AI 云端計算芯片的龍頭企業主要包括華為、百度、阿里、騰訊、寒武紀、璧仞科技、墨心人工智能等，我們對比了國產 AI 芯片和英偉達領先芯片的參數，可以發現國內廠商即使

102、是小廠也有技術能力設計出參數上領先國際水平的芯片，但考慮到國內芯片制造技術的限制，能但考慮到國內芯片制造技術的限制，能否量產成為了制約這些先進芯片落地的重要因素。否量產成為了制約這些先進芯片落地的重要因素。此外，芯片在 ChatGPT 等大模型的訓練中并不是單獨使用，而是作為云服務廠商或 AI 技術廠商的網絡架構和服務器的一部分進行使用，因此芯片的適配性和可擴展性也是制約國產因此芯片的適配性和可擴展性也是制約國產AI芯片落地的重要因素；芯片落地的重要因素；并且此前國內 AI 模型訓練多以搭載英偉達芯片適配的網絡結構和服務器為主，進行國產化替代的轉化也要面臨適配性挑戰。主流國產主流國產 AI 訓

103、練芯片和英偉達的對比訓練芯片和英偉達的對比 Source:公司官網，HTI 在數據層面，在數據層面，互聯網巨頭天然擁有數據優勢，百度、騰訊、阿里、字節都積累了豐富的第一手數據可用于機器學習，但需要注意的是由于國內更為嚴格的監管環境，敏感詞檢測等可能會增加數據分析處理和訓練的難度。模型層實力仍和國際存在差距，模型層實力仍和國際存在差距，如上文提到，OpenAI 的模型訓練需要超過1 萬個GPU，訓練成本高達千萬美元，如此高昂的成本注定國內能夠發力模型層研發的企業主要以頭部互聯網廠商（百度、阿里、騰訊、字節、網易和華為等）和一些類似 OpenAI 的有足夠資金和人才支持的新興科技獨角獸為主（例如智

104、源研究院，之江實驗室，鵬城實驗室，IDEA）等。從模型大小角度觀察，國產廠商很多的大模型參數量看似可以和 ChatGPT 媲美，但實際上，我國目前沒有可以媲美ChatGPT 的模型誕生。例如阿里 M6 大模型參數達到 10 萬億，遠超 ChatGPT 的1700 億參數量級；智源研究院 21 年發布的悟道 2.0 參數達到 1.75 萬億，是ChatGPT 的十倍；百度的文心大模型參數量達到 2600 億，同樣超過 ChatGPT。但實際上由于模型背后架構不同，許多國產模型參數虛高，實際應用效果并不如GPT3.5。應用層具有用戶優勢，但需培養付費習慣：應用層具有用戶優勢，但需培養付費習慣：目前

105、國內還沒有正式的基于 ChatGPT的應用，但頭部互聯網廠商紛紛發力，百度已經率先發布其基于文心大模型的類ChatGPT 搜索系統文心百中和 AI 作畫系統文心一格；有道 AI 技術團隊已投入到AIGC 在教育場景的落地研發中，目前已在 AI 口語老師、中文作文批改等細分學英偉達英偉達英偉達英偉達英偉達英偉達華為華為百度百度阿里阿里璧仞科技璧仞科技寒武紀寒武紀墨芯墨芯A800A100（對中國斷供)H100（對中國斷供)昇騰 910昆侖芯2代含光800壁礪100P思元MLU370-X8S302022年2020年2022年2019年2021年2019年2022年2022年2022年7nm7nm4n

106、m7+nm7nm12nm7nm7nm14nmINT8624 TOPS624 TOPS3,958 TOPS640 TOPS256 TOPS825 TOPS1,920 TOPS256 TOPS2832 TOPSFP3219.5 TFLOPS19.5 TFLOPS67 TFLOPS240 TFLOPS24 TFLOPSFP16312 TFLOPS312 TFLOPS1,979 TFLOPS320TFLOPS128 TFLOPS96 TFLOPSBF16312 TFLOPS312 TFLOPS1,979 TFLOPS960 TFLOPS96 TFLOPS1415 TFLOPS400GB/s600GB/

107、s900GB/s720GB/s未披露未披露448GB/s200GB/s252 GB/s300W300W700W310W120W276W450-550W250W250 W是否量產是否量產是是是是是未知暫停量產小規模出貨未知功耗功耗廠商廠商代表產品代表產品發布時間發布時間制程制程峰值性能峰值性能互聯速度互聯速度 28 Feb 2023 28 Table_header1 中國互聯網中國互聯網 習場景中嘗試應用；京東云宣布將推出智能人機對話平臺 ChatJD，根據京東云旗下言犀 AI 應用平臺預計，參數量達千億級，將率先落地在零售、金融等兩個領域。國內更是有大量的垂直賽道 AIGC 廠商，例如涵蓋了

108、AIGC 創作平臺（圖文為主），金融 NPL 平臺，機翻平臺等的瀾舟科技等。6.國內應用端玩家現狀一覽：百度、阿里、騰訊積累深厚；其他玩家亦國內應用端玩家現狀一覽：百度、阿里、騰訊積累深厚；其他玩家亦在積極入局在積極入局 在在 AIGC 基礎大模型領域，國內領先的玩家有阿里巴巴、百度、騰訊等?；A大模型領域，國內領先的玩家有阿里巴巴、百度、騰訊等。百度進度最快，其主要模型為文心，目前已在繪畫、產品搜索有產品上線，據百度官方微信公眾號消息，類 ChatGPT 產品“文心一言”預計將于 3 月發布；阿里主要基于 M6 模型進行AI 產品開發，在智能客服、商品檢索等場景已有產品上線，類 ChatGP

109、T 也進入內測階段；騰訊的混元模型在跨模態領域有優勢，類 ChatGPT 產品也有相關布局，但仍在推進研究，尚無產品上線的時間線。此外京東、字節、快手等互聯網公司也均有 AI 相關能力積累，并對類 ChatGPT 產品展開了專項研究；非互聯網公司中，華為、商湯在算力、模型上也具備競爭力。國內科技公司在國內科技公司在 AIGC 的布局情況的布局情況 信息來源:同花順，科創板日報，HTI 28 Feb 2023 29 Table_header1 中國互聯網中國互聯網 6.1 百度：國內百度：國內 AI 先行者，類先行者，類 ChatGPT 產品產品“文心一言文心一言”將于將于 3 月上線月上線 百

110、度作為國內搜索及百度作為國內搜索及 AI 領域頭部公司，在領域頭部公司，在 AI 行業布局較早，新業務均以行業布局較早，新業務均以 AI 作為重要作為重要技術底座。技術底座。除了廣告收入外，公司其他新業務包括云服務、智能設備及服務、智能駕駛等，與人工智能技術有較強關聯，是當前公司重點發力投入的第二、第三曲線業務，在 AI 發展方面把握先機?；A層：在云、芯片方面均有積累基礎層：在云、芯片方面均有積累 百度智能云在百度智能云在 AI 領域領跑。領域領跑。根據 IDC 報告，AI 公有云服務廠商市場格局相對穩定，2022 上半年百度智能云仍然穩居第一，整體市場份額占比 28.1%，這也是百度智能云

111、連續四年市場份額第一。前四位分別為百度智能云、阿里云，華為云、騰訊云。自研自研 AI 芯片昆侖，具備軟硬一體的全棧芯片昆侖，具備軟硬一體的全棧 AI 能力。能力。2021 年百度自研昆侖 2 代芯片量產（據科創板日報報道，百度集團執行副總裁沈抖透露，3 代預計將于2024 年初量產），采用 7nm 制程，可提供 256TOPSINT8 以及 128 TFLOPSFP16 算力。根據 Apollo 開放者日信息，昆侖芯片已經在互聯網、工業質檢、智慧交通、智慧金融等場景均有規模部署案例。此外昆侖芯 AI芯片也已與飛騰等多款國產通用處理器、麒麟等多款國產操作系統以及百度自研的飛槳深度學習框架完成了端

112、到端的適配，擁有軟硬一體的全棧國產 AI 能力 模型層：文心大模型基于千億級參數訓練，開源深度學習平臺飛槳也積累了大量開模型層：文心大模型基于千億級參數訓練，開源深度學習平臺飛槳也積累了大量開發發者者 文心大模型：文心大模型：2019 年，百度基于谷歌在 2018 年發布的自然語言處理模型 BERT，開發推出大型人工智能語言模型“文心”，同時加入了很多知識類的中文語料進行訓練，一度被稱為最強中文 NLP 模型。經過多年發展，“文心”現在已成為 NLP（自然語言處理）算法集、預訓練模型、開發套件、平臺化服務于一體的大型平臺。2022 年 11 月，文心大模型一次性發布 11 個大模型，涵蓋基礎大

113、模型、任務大模型、行業大模型的三級體系，全面滿足產業應用需求，大模型總量已增至大模型總量已增至36個。個。飛漿平臺：飛漿平臺：根據百度港股招股書，飛漿是全球范圍內累計拉取請求數量第二的開源學習框架，是中國擁有開發者數量最多的 AI 開源學習平臺，根據 WAVE SUMMIT 及 2022 深度學習開發者峰會，截至 2022 年 11 月，飛槳平臺已凝聚 535萬開發者，服務 20 萬企事業單位，基于飛槳創建了 67 萬個模型 文心大模型全景圖文心大模型全景圖 信息來源：WAVE SUMMIT 及 2022 深度學習開發者峰，HTI 28 Feb 2023 30 Table_header1 中國

114、互聯網中國互聯網 應用層：基于文心大模型已推出應用層：基于文心大模型已推出 AI 作畫產品作畫產品“文心一格文心一格”、產業級搜索系統、產業級搜索系統“文心百文心百中中”，據百度官方微信公眾號消息，據百度官方微信公眾號消息，類類 ChatGPT 產品產品“文心一言文心一言”預計將于預計將于 3 月上線月上線 在“文心”系列目前已公布的產品中，AI 藝術與輔助創作平臺“文心一格”于 2022 年 8 月19日推出，其功能主要是理解用戶以自然語言輸入的繪畫特征及畫風要求并輸出AI畫作。產業級搜索系統“文心百中”于 2022 年 11 月 30 日發布，其主要功能是基于 NLP、CV 及跨模態技術增

115、強搜索的語義理解能力，并支持圖片、視頻等格式搜索。而類似ChatGPT 的應用“文心一言”預計將于 3 月完成內測并發布，上線之后將以此為基礎打造針對智能設備場景的“小度靈機”，增強公司在智能硬件、智能家居等品類的競爭力。文心一格文心一格 文心百中搜索場景示例文心百中搜索場景示例 信息來源：公司官網，HTI 信息來源：公司官網，HTI 6.2 阿里巴巴：領先的云計算將為其提供云算力保障，類阿里巴巴：領先的云計算將為其提供云算力保障，類 ChatGPT 產品處于內測中產品處于內測中 阿里為云計算行業的領頭羊，為進軍阿里為云計算行業的領頭羊，為進軍 AIGC 領域打下了堅實技術基礎。領域打下了堅實

116、技術基礎。根據 IDC中國公有云服務市場（2022 上半年）跟蹤報告顯示，2022 上半年中國公有云服務市場整體規模（IaaS/PaaS/SaaS）達到 165.8 億美元，其中 IaaS 市場同比增長 27.3%，PaaS市場同比增速為 45.4%，整體市場來看，阿里云份額是 33.5%，具體到 laaS 市場中阿里云份額為 34.5%，均為市場第一。1H22 國內公有云市場格局（國內公有云市場格局（IaaS）信息來源：IDC，HTI 阿里,34.5%華為,11.6%天翼云,11.0%騰訊,10.3%AWS,8.1%其他,24.5%28 Feb 2023 31 Table_header1 中

117、國互聯網中國互聯網 算法模型層面，算法模型層面，M6 模型參數已突破模型參數已突破 10 萬億。萬億。據阿里研究院公布的信息顯示，阿里巴巴達摩院在 2020 年初啟動中文多模態預訓練模型 M6 項目，同年 6 月推出 3 億參數的基礎模型；2021 年 1 月模型參數規模到達百億，成為世界上最大的中文多模態模型；2021 年 5 月，具有萬億參數規模的模型正式投入使用，追上了谷歌的發展腳步；2020年 10 月，M6 的參數規模擴展到 10 萬億，成為當時全球最大的 AI 預訓練模型。阿里云曾表示，作為國內首個商業化落地的多模態大模型，M6 已在超 40 個場景中應用，日調用量上億。應用推廣層

118、面，已構建應用推廣層面，已構建 8 大大 AI 應用場景，應用場景，M6 模型也已實現落地，類模型也已實現落地，類 ChatGPT 產品仍產品仍在內測中。在內測中。1）阿里基于其語言語義、圖片識別、智能語音技術搭建了八大場景的 AI方案，包括智能客服（智能營銷、智能外呼、在線客服等）、信息審核、圖片搜索、智慧媒體（用于運營及內容制作）、智能會議、智慧法庭、智慧課堂、智慧醫療等；2）其中，M6 大模型的已落地的應用包括但不限于在犀牛智造為品牌設計的服飾、為天貓虛擬主播創作劇本，以及增進淘寶、支付寶等平臺的搜索及內容認知精度等，M6 模型在設計、寫作、問答等方面表現突出，預計將在電商、制造業、文學

119、藝術、科學研究等場景中率先發力；3）阿里版阿里版“ChatGPT”處于內測階段處于內測階段。2 月 8 日，阿里巴巴宣布，阿里版聊天機器人 ChatGPT 正在研發中，目前處于內測階段。其一份內部標名“預發布”的文件被認為是阿里版的 ChatGPT 新品的應用截圖，顯示阿里可能將 AI 大模型技術與釘釘生產力工具深度結合。阿里阿里 AI 產品產品 信息來源：阿里 AI 平臺，HTI 6.3 騰訊：跨模態騰訊：跨模態 AI 模型領先玩家，公司正在進行類模型領先玩家，公司正在進行類 ChatGPT 產品專項研究產品專項研究 騰訊主要通過 AI Lab 進行 AI 相關技術的研究，其成立于 2016

120、 年，基礎研究方向為計基礎研究方向為計算機視覺、語音技術、自然語言處理和機器學習，應用包括游戲、數字人（虛擬形象算機視覺、語音技術、自然語言處理和機器學習，應用包括游戲、數字人（虛擬形象平臺平臺“異次元的我異次元的我”、手語數智人、手語數智人“聆語聆語”等）、內容（寫稿機器人等）、內容（寫稿機器人“夢幻寫手夢幻寫手”等）和社等）和社交交 AI 等等，目前騰訊 AI Lab 的 AI 技術在微信、QQ、天天快報和 QQ 音樂等騰訊產品中已得到落地使用。2022 騰訊全球數字生態大會上，騰訊宣布內部多個與 AI 技術、產業相關的團隊正在不斷融合，聚合成“騰訊云智能”體系。體系內部包含四大層級，最底

121、層是算力（芯片等）、中間是騰訊云智能 TI 平臺，從標注、訓練、推理到應用都涵蓋在內，然后是 AI 落地加速及全場景數智化，比如數智人、語音助手、智能客服，讓用戶真正“開箱即用”。騰訊的騰訊的 AI 大模型為大模型為“混元混元”，該模型包含但不限于：計算機視覺、自然語言處理、多模，該模型包含但不限于：計算機視覺、自然語言處理、多模態內容理解、文案生成、文生視頻等多個方向的超大規模態內容理解、文案生成、文生視頻等多個方向的超大規模 AI 智能模型智能模型。與業界其他大模型相比，混元首創了層級化跨模態技術，可將視頻和文本等跨模態數據分別做拆 28 Feb 2023 32 Table_header1

122、 中國互聯網中國互聯網 解，通過相似度分析，綜合考量并提取視頻和文本之間層次化的語義關聯。該模型已落地于騰訊內部數據挖掘、搜索、廣告推薦等。根據騰訊，2022 年 4 月，“混元”AI 大模型在 MSR-VTT，MSVD，LSMDC，DiDeMo 和 ActivityNet 五大跨模態視頻檢索數據集榜單中取得精度第一名的成績。騰訊尚無類騰訊尚無類 ChatGPT 產品線上，據媒體報道，公司在產品線上，據媒體報道，公司在 ChatGPT 及及 AIGC 方向上已有布方向上已有布局，專項研究也在有序推進。局，專項研究也在有序推進。2022 年年 4 月不同模型在月不同模型在公開數據集檢索精度對比公

123、開數據集檢索精度對比 信息來源：中國日報，HTI 6.4 京東、華為、字節、網易、快手亦有布局京東、華為、字節、網易、快手亦有布局 華為在 2012 年就建立了諾亞方舟實驗室負責人工智能領域的研究，研究方向囊括自然語言處理、人工智能決策等領域，具有 AIGC 模型開發的技術基礎。據官網介紹，公司 AI 方向的研究重點為可以協助人們日常決策的 NLP 模型，其功能包括機器翻譯、語言系統等，同時公司在人機對話領域也有專利積累。2021 年 4 月的華為開發者大會 2021（Cloud）上，華為云發布了盤古系列超大規模預訓練模型，包括 30 億參數的視覺（CV）預訓練模型，以及與循環智能、鵬城實驗室

124、聯合開發的千億參數、40TB 訓練數據的中文語言（NLP）預訓練模型。2021 年 5 月，華為聯合鵬城實驗室發布了全球首個兩千億稠密參數中文 NLP 大模型“鵬程 盤古”。2021 年 9 月，華為 HC 大會發布全球首個三模態大模型“紫東 太初”，首次實現語音生成視頻功能，模型創造力升級。2021年 9月，華為與鵬城實驗室聯合發布了面向生物信息研究的“鵬程 神農”，以人工智能賦能加速新型藥物篩選與創制.京東：京東：京東云在京東云在 AIGC 的布局主要聚焦文本、聲音、對話生成、數字人生成和通用型的布局主要聚焦文本、聲音、對話生成、數字人生成和通用型 Chat AI 技術五個方面：技術五個方

125、面：文本生成（NLG）：從2019年開始，京東接連發布基于自研領域模型K-PLUG（參數量10億），對于給定商品的SKU，自動生成長度不等的商品文案，包括商品標題（10 個字）、商品賣點文案（100 字）、商品直播文案（500 字）三類，聚焦商品文案生成。目前商品文案寫作能力已經覆蓋 2000 多個京東的品類，京東的商品文案生成技術已累計生成文案 30 多億字。語音生成（TTS）：從 2018 年開始，京東自研語音生成技術，當前的線上版本是6.1 版本。京東定制化的精品音色只需要 30 分鐘的訓練數據，小樣本個性化音色克隆只需要 10 句話的訓練樣本。482 人對比盲測顯示，多顆粒度韻律增強的

126、語音合成技術達到業內領先，并支持中文、英文、泰語，廣東話、成都話等各類方言音色。語音合成主要應用到智能客服、SaaS 外呼、金融、AI 直播等產品。對話生成：不同于閑聊式對話，任務導向性對話與體驗強相關，需要解決真實世界深度復雜的任務。針對多樣化復雜場景下對話決策推理能力弱的問題，言犀推出了可解釋的多跳推理、數值推理和高噪音場景下口語化表達的話語權決策新方法，實現了多輪對話從信息匹配到復雜推理的技術突破。在 WikiHop 數據集上，28 Feb 2023 33 Table_header1 中國互聯網中國互聯網 以 74.3%的準確率，首次超越人類表現水平 74.1%的準確率。此外，京東云旗下

127、言犀人工智能平臺可以為 17.8 萬商家提供智能咨詢與導購服務，為商家節省30%+人力成本，服務已覆蓋零售行業超過 80%品類，以及 50%+京東平臺商家，包括美的、華為、阿迪達斯、聯想等品牌。數字人生成：京東云從 2021 年開始研發數字人技術，目前已具備全棧自研的 2D孿生、3D 寫實和 3D 卡通三類數字人合成技術。目前，數字人技術產品已廣泛應用于政務、金融、零售直播等領域。通用型 Chat AI：自 2020 年發布“言犀”人工智能應用平臺以來，京東云打造創新對話與交互技術、產品，包括京東智能客服系統、京小智平臺商家服務系統、智能金融服務大腦、智能政務熱線，言犀智能外呼、言犀數字人等，

128、服務范圍包括17.8 萬第三方商家及超 5.8 億終端用戶。2 月月 10 日，京東云旗下言犀人工智能應用平臺宣布將整合過往產業實踐和技術積累，日，京東云旗下言犀人工智能應用平臺宣布將整合過往產業實踐和技術積累，推出產業版推出產業版“ChatGPT”：“ChatJD”。京東同時公布了 ChatJD 的落地應用路線圖“125”計劃。據了解，“125”計劃包含一個平臺、兩個領域、五個應用。1 個平臺是指 ChatJD 智能人機對話平臺，即自然語言處理中理解和生成任務的對話平臺，據京東云發布會介紹，參數量預計達千億級；2 個領域分別為零售、金融；5 個應用包含內容生成、人機對話、用戶意圖理解、信息抽

129、取、情感分類，涵蓋零售和金融行業復用程度最高的應用場景。ChatJD 路線圖路線圖 信息來源：京東云，HTI 字節跳動：字節跳動：字節跳動人工智能實驗室成立于 2016 年，其主要研究重點是開發為字節跳動內容平臺服務的創新技術，此前一直專注在創建、處理、分發和最終消費不同類型信息內容的 AI 技術上。其 NLP 團隊依據在頭條等產品上積累的語言內容開發出 AI 寫稿機器人 Xiaomingbot，可以涉獵體育、金融、時事等領域的新聞寫作。而據科創板日報消息，字節跳動的人工智能實驗室（AI Lab）正在開展類似ChatGPT 的 AIGC 相關研發，在 VR 內容生成上開展更多探索?？焓郑嚎焓郑?/p>

130、快手 AI 平臺自 2020 年成立以來主要進行計算機視覺、圖像、音視頻技術研發，目前已推出虛擬直播、虛擬試妝、互動顯示、一件成片等 AI 服務。28 Feb 2023 34 Table_header1 中國互聯網中國互聯網 目前，快手正在開展大規模語言模型（LLM，Large Language Model）相關的研究，覆蓋 LLM 模型訓練、文案自動創作與生成、對話系統開發等領域?？焓值?AIGC 研究主要聚焦于用戶體驗的提升，以及和業務場景的融合，AI 對話系統在快手中的主要應用包括虛擬人、電商智能客服、智能助理等人機交互或人人交互場景。網易：網易：網易主要通過伏羲進行 AI 相關技術研究

131、，其成立于 2017 年，是國內專業從事游戲和泛娛樂產業人工智能研究和應用機構，研究方向包括強化學習、圖像動畫、自然語言、虛擬人、用戶畫像、大數據平臺、云計算平臺、云游戲等領域。目前，網易伏羲已服務超 200 家客戶，應用日均調用量超數億次。根據官網顯示，伏羲產品主要包括元宇宙虛擬活動平臺“瑤臺”、人機協作 PaaS 平臺“有靈機器人”、虛擬人平臺以及智能挖機。7.未來展望：供給端的決定因素在于模型、數據、算力和軟實力未來展望：供給端的決定因素在于模型、數據、算力和軟實力 在中國，目前比較領先的超大規模語言模型是清華大學 2022 年推出的開源開放的雙語（中文和英文）雙向稠密模型GLM-130

132、B 模型，在任務表現上超過了GPT-3的性能。它是一個 1300 億參數規模的雙語（中文和英文）雙向語言模型。它的底層架構是基于通用語言模型（GLM），在超過 4000 億個文本標識符上預訓練完成。然而其目前面對的挑戰來自兩方面：1）訓練量不足）訓練量不足，目前所訓練的數量是 ChatGPT 的十分之一，需要贊助商和計算平臺來支持 GLM-130B 的進一步訓練；2）算力昂貴：）算力昂貴：GLM-130B 以 FP16 精度進行訓練，總共需要 260G 的 GPU 內存來存儲模型權重。DGX-A100 服務器提供了 320G 的 GPU 內存，所以可以天然地支持 GLM-130B。然而，A10

133、0 的價格對于絕大多數研究者來說仍然是無法承擔的。由此可見，數據和算力是這項技術在國內繼續推進的關鍵制約因素。GLM-130B 與類似規模的模型在任務表現中的對比與類似規模的模型在任務表現中的對比 Source:GitHub，HTI 28 Feb 2023 35 Table_header1 中國互聯網中國互聯網 ChatGPT 的演變歷程，也揭示了算力、數據和模型都是環環相扣，必不可少的供給端的演變歷程，也揭示了算力、數據和模型都是環環相扣，必不可少的供給端決定因素：決定因素：從 2018 年起，OpenAI 就開始發布生成式預訓練語言模型 GPT（Generative Pre-trained

134、 Transformer），可用于生成文章、代碼、機器翻譯、問答等各類內容。每一代 GPT 模型的參數量都爆炸式增長，堪稱“越大越好”。2019 年 2 月發布的 GPT-2 參數量為 15 億，而 2020 年 5 月的 GPT-3，參數量達到了 1750 億。GPT 歷代模型演進歷代模型演進 模型模型 發布時間發布時間 參數量參數量 預訓練參數量預訓練參數量 GPT-1 2018 年 6 月 1.17 億 約 5GB GPT-2 2019 年 2 月 15 億 40G GPT-3 2020 年 5 月 1750 億 45TB ChatGPT 2022 年 11 月 Source:OpenA

135、I 官網,HTI 由此可見，若想達到 ChatGPT 的任務表現級別，需要在數據、模型層面做長期持續的打磨，這需要大量研發人員的深度參與。目前，中國的類似大模型在訓練方式上和國目前，中國的類似大模型在訓練方式上和國外不同，基本采用預訓練外不同，基本采用預訓練+fine tune 的模式，其實尚且缺乏的模式，其實尚且缺乏 RLHF 環節。環節。而 ChatGPT 則引入 human feedback 的強化學習，可以讓模型不斷的能夠迭代學習升級，解決痛點。在模型上的差距中美至少還有 1-2 年距離。7.1 算力：訓練和部署成本仍然昂貴，降本仍是商業化的首要難題算力：訓練和部署成本仍然昂貴，降本仍

136、是商業化的首要難題 ChatGPT 需要大量的算力（芯片）來支持其訓練和部署。需要大量的算力（芯片）來支持其訓練和部署。除去大量語料數據訓練模型，在目前 ChatGPT 在應用時仍然需要大算力的服務器支持，而這些服務器的成本是普通用戶無法承受的，即便數十億個參數的模型在搜索引擎的部署也需要驚人數量的計算資源才能運行和訓練。如果面向真實搜索引擎的數以億記的用戶請求，如采取目前通行的免費策略，大部分企業都難以承受這一成本。根據 Janus Henderson 數據顯示，當前 ChatGPT 每個查詢的成本估計為每個查詢 0.02 美元，其成本高度依賴于每個 ChatGPT 查詢生成的單詞和算法的大

137、小。ChatGPT 的每次查詢成本大約是谷歌搜索的七倍。如果不能 顯著增加 計算能力的支出，這將使 ChatGPT 變為商業 化 變得更具挑戰性。因此對于普通大眾來說，還需等待更輕量型的模型或更高性價比的算力平臺。28 Feb 2023 36 Table_header1 中國互聯網中國互聯網 GPT-3 模型與其他模型相比的算力消耗模型與其他模型相比的算力消耗 Source:Language Models are Few-Shot Learners by OpenAI,HTI 為支撐 ChatGPT 需的算力需求，高性能的 GPU 是必需。然而，采購一片英偉達頂級GPU 成本上萬元人民幣，對于

138、 ChatGPT 而言，支撐其算力基礎設施至少需要上萬顆英偉達 GPU A100；而訓練成本方面，根據 OneFlow 的估算，GPT-3 訓練一次的成本約為139.8 萬美元；對于一些更大的 LLM（大型語言模型），訓練成本在 200 萬美元以上。OneFlow 估算估算 chatGPT 的訓練成本的訓練成本 資料來源：OneFlow OneFlow 估算估算 LLM 在在 GCP TPU v4 芯片上的訓練成本芯片上的訓練成本 資料來源：OneFlow 不同模型所需要的算力情況不同模型所需要的算力情況 資料來源：甲子光年 1101001,00010,000Training Petaflop

139、/s-daysTotal Compute Used During TrainingGPT-3GopherMT-NLGModel Parameter175B280B530BTraining cost/1000 Token$0.0047$0.0075$0.0141Train Tokens300B300B270BTraining cost$1,398,072$2,236,915$3,810,744時間時間機構機構模型名稱模型名稱模型規模模型規模數據規模數據規模使用單塊使用單塊V100的訓練時間的訓練時間2018年6月OpenAIGPT-1110M4GB3天2018年10月 GoogleBERT330

140、M16GB50天2019年2月OpenAIGPT-21.5B40GB200天2019年7月FacebookRoBERTa330M160GB3年2019年10月 GoogleT511B800GB66年2020年6月OpenAIGPT-3175B2TB355年 28 Feb 2023 37 Table_header1 中國互聯網中國互聯網 部署方面，其中一條路徑是采購英偉達部署方面，其中一條路徑是采購英偉達 GPU，以支撐強大算力需求。，以支撐強大算力需求。具體來說，從 AI模型構建的角度：第一階段是用超大算力和數據構建預訓練模型;第二階段是在預訓練模型上進行針對性訓練。而 GPU 由于具備并行計

141、算能力，可兼容訓練和推理，所以目前被廣泛應用，ChatGPT 訓練模型中就已導入至少 1 萬顆英偉達 GPU(曾經風靡一時的AlphaGO 也只需要 8 塊 GPU)，推理部分使用微軟的 azure 云服務，也需要 GPU 進行運作。所以，ChatGPT 的火熱興起對 GPU 的需求可見一斑。往后走，往后走，CPU+FPGA 的組合解決方案也拭目以待。的組合解決方案也拭目以待。從深度學習的角度來看，雖然 GPU是最適合深度學習應用的芯片，但 CPU 和 FPGA 也不可忽略。FPGA 芯片作為可編程芯片，可以針對特定功能進行擴展，在 AI 模型構建第二階段具有一定的發揮空間。而FPGA 想要實

142、現深度學習功能，需要與 CPU 結合，共同應用于深度學習模型，同樣可以實現龐大的算力需求。對于國內玩家而言，正如我們前文所述，雖然短期而言，A800 依然可用于 AI 模型訓練，且國內還有部分 A100 存量芯片可以使用。但考慮到 22 年美國政府禁止英偉達向中國出口高端 A100 和 H100 芯片以及搭載這兩款芯片的系統或設備，還有禁止中國進口未來英偉達更高性能的芯片，國內玩家在算力成本下降或許面臨著較長的路要走。7.2 大廠的切入路徑：競爭關鍵因素為技術、應用場景和團隊管理大廠的切入路徑：競爭關鍵因素為技術、應用場景和團隊管理 根據前文的論述，OpenAI 大模型需要算力和足夠的訓練數據

143、資源，從這兩個維度看，算力上，英偉達的 A100 和 H100 已經不對華銷售，可能是未來的制約因素。但我們認為，高性能 GPU 芯片卡脖子是國內玩家面臨的共同問題，而且由于技術敏感性，國內市場此后應為國內玩家主導，所以國內玩家主要還是內部競爭。從目前技術儲備上看，各家在技術能力上不會差異太大，即使當前仍有差異，ChatGPT 的出現已經指明了技術迭代的方向，糾偏只是時間問題。因此，國內競爭的關鍵點在于各家的落地場因此，國內競爭的關鍵點在于各家的落地場景分別如何景分別如何，這些落地場景是侵蝕主營業務的地盤，還是帶來增量為主，并在這個基礎上各家的考量和決心。我們認為，龐大的投入意味著最后或演變為

144、大廠的競爭。我們認為，龐大的投入意味著最后或演變為大廠的競爭。目前我們已經看到，百度、騰訊、阿里在內的大廠紛紛在大模型層面展開布局，試圖率先在基礎設施層實現突破。目前從模型能力上看，阿里和百度暫時位于各大廠前列。目前從模型能力上看，阿里和百度暫時位于各大廠前列。根據清華大學 Open BMB 的榜單，阿里和百度的 M6 以及 ERNIE 大模型位居前列。28 Feb 2023 38 Table_header1 中國互聯網中國互聯網 國內外大模型參數量級對比國內外大模型參數量級對比 資料來源：清華大學 Open BMB 榜單，海通國際 之所以國內大廠有必要自己做模型，主要考慮到數據安全以及自主可

145、控，且率先成功做出大模型有可能在 2B 端業務布局搶占先機。目前國內基于類似 ChatGPT 的應用分為兩類技術路徑，一種基于海外模型加一層翻譯；一種是百度 Ernie 和智源研究院的路徑，以中文作為輸入，圖像輸出的模型，后者這種模型對中文更好，訓練數據其實來自中國。我們看到，2022 年以后，國內外再入局大模型的創業公司較少，基本沒有新的機構，主要因為模型是基礎設施，且具備資金密集，有規模效應的特點，且再研發的過程中，參數量級的變化有一個百億到千億級的門檻，突破這個門檻對模型的效果有實質影響。但是突破這個門檻需要耗費更大的資金量，但其實邊際收益對創業公司來說不夠大（能用和好用之間的差別），這

146、也是為什么我們目前看到在大模型研發這也是為什么我們目前看到在大模型研發領域搶占先機的玩家以大廠為主。領域搶占先機的玩家以大廠為主。但近期在該領域也涌現了創業公司，我們的判斷是，創業團隊或者大公司體外孵化的方式在大模型研發上若想取得突破可能存在難度：1）前文也有提及，大公司需要數據自主安全可控，因此率先涉獵該領域；2）賽道空間巨大，又有 OpenAI 的打樣，因此大公司沒必要體外培養試錯；3）若沒有大廠的支持，頂級團隊即便在前期技術上有優勢，在算力、數據和資金方面會面臨困難。前文我們提到過，OpenAI 的成功基于微軟提供的算力支持以及在前期就進行了利益捆綁?；诖?，我們現在判斷，對大模型的研發

147、在國內基本是大廠的機會而非創業公司，在基于此，我們現在判斷，對大模型的研發在國內基本是大廠的機會而非創業公司，在各個大廠之間，雖然現在的技術差異確實存在，但是不應該是制約因素，技術路線已各個大廠之間，雖然現在的技術差異確實存在，但是不應該是制約因素，技術路線已經被經被 OpenAI 打樣，各家慢慢都會糾偏。打樣，各家慢慢都會糾偏。未來可能的新玩家未來可能的新玩家/創業公司可以采取的路徑是基于大廠開發的大模型推出創業公司可以采取的路徑是基于大廠開發的大模型推出 2C 端產端產品，品，類似之前基于圖像識別技術的一系列 AIGC 應用，如表情包等，但目前看來這些應用之間很難有差異性，因為底層能力都基

148、于大廠研發的大模型。28 Feb 2023 39 Table_header1 中國互聯網中國互聯網 國內外頂級大模型以及入局時間國內外頂級大模型以及入局時間 Source：Statista，清華大學 Open BMB 榜單，海通國際 各家大廠目前的模型基本情況對比各家大廠目前的模型基本情況對比 Source：公開信息，海通國際 對各家大廠而言，真正的較量來自應用場景的落地，以及面對有可能對主營業務侵蝕對各家大廠而言，真正的較量來自應用場景的落地，以及面對有可能對主營業務侵蝕的環境下，是否還有決心繼續，而這取決于公司團隊的氛圍等軟性實力。的環境下，是否還有決心繼續，而這取決于公司團隊的氛圍等軟性

149、實力。目前來看，大規模自然語言處理模型不缺乏應用場景；專注于做預訓練模型一方面能夠將大模型的能力整合到自己的產品線中，直接面向廣大的用戶；另一方面又能夠通過 API 為中小企業提供能力調用，在具體場景中落地。我們在下文詳述了我們對幾家公司未來選擇的判斷。公司公司類CahtGPT產品所用模型類CahtGPT產品所用模型首推時間首推時間訓練成本訓練成本百度ERINE2019開始研發，2022年推出3.064塊 Nvidia v100 GPU阿里巴巴 M62020年初480塊 GPU騰訊混元AI大模型2022年首次披露256塊 GPU字節DA-Transformer2022年與清華共同研發N.A.華

150、為鵬城盤古大模型2021年發布第三代消耗355GPU年京東K-PLUG2019年N.A.28 Feb 2023 40 Table_header1 中國互聯網中國互聯網 互聯網大廠業務布局的可能場景互聯網大廠業務布局的可能場景 Source：公開信息，海通國際 這里我們還想指出，除了硬實力條件（比如 GPU 算力基礎），公司的軟實力因素也不可或缺，這其中包括：不急回報甚至容忍失敗的巨額風險資本，開放的團隊氛圍與環境，以及對人才的持續吸引力。不急回報和對失敗的容忍：不急回報和對失敗的容忍：大廠往往受到自己業務的牽引、集團層面利潤的追求以及股價維護的壓力，容易對新業務缺乏容忍度；一旦前期的嘗試不成功

151、，很容易半途而廢。但對前沿技術的探索需要一個時期內不計成本與反復實驗的堅持，很難快速出結果；開放的氛圍與環境和對人才的持續吸引力：開放的氛圍與環境和對人才的持續吸引力：在公司內部需要有較為良性的討論環境，允許人才的自由流動；反面例子有如百度，雖然在自動駕駛領域一度聚集了國內最頂尖的技術人才，但由于組織架構混亂、人才激勵機制不夠完善，這些人才悉數流失，并在體外分別成立了創業公司。從這個角度講，我們認為國內軟性實力比較完善的大廠是字節，相比之下我們不看好百度。與此同時，大模型不僅是科技企業和投資界的事，也是國家、政府和學術界共同“合力”的產物。它需要有堅定的中國立場，也需要學術界的大力參與，是社會

152、大規模協同的結果。百度：防守型動作，但想象空間匱乏，且鑒于過去的記錄，應用落地起量或較緩百度：防守型動作，但想象空間匱乏，且鑒于過去的記錄，應用落地起量或較緩 目前 ChatGPT 還不能取代搜索引擎，原因有三：其一，如果提問者對于所提的問題不知道正確答案，那將無法作出判斷的 ChatGPT 給出的結果；其二，ChatGPT 對于 LLM模型吸納新知識是相當不友好的；其三，ChatGPT 或 GPT4 的訓練成本以及在線推理成本太高，想要兼顧用戶基數和成本是個兩難選擇。需要注意的是，盡管盡管 ChatGPT 暫且暫且無法取代傳統搜索引擎，但不代表沒有絲毫威脅，無法取代傳統搜索引擎，但不代表沒有

153、絲毫威脅，ChatGPT 在搜索行業引起動蕩不僅在搜索行業引起動蕩不僅局限于搜索形式上，更重要局限于搜索形式上，更重要的是它精準的答案會大幅度降低用戶對于廣告的瀏覽，這的是它精準的答案會大幅度降低用戶對于廣告的瀏覽，這也是谷歌被動防守微軟進攻的原因之一。也是谷歌被動防守微軟進攻的原因之一。對百度來說，做對百度來說，做 ERNIE Bot 既是未雨綢繆，也是迫于無奈；一方面，既是未雨綢繆，也是迫于無奈；一方面，ChatGPT 的準確的準確度會侵蝕主營廣告業務的收入；另一方面，度會侵蝕主營廣告業務的收入；另一方面，AIGC 的能力提升也將幫助其搜索功能進的能力提升也將幫助其搜索功能進一步提升能力。

154、一步提升能力。但我們認為百度的業務缺乏更廣泛的應用場景，更可能的結果是類似百度在自動駕駛領域的嘗試，雖然在技術端一路領跑，但由于內部組織架構比較老化等原因，人才逐漸流失，在自動駕駛領域遲遲沒有具備說服力的產品面世。公司公司類CahtGPT產品所用模型類CahtGPT產品所用模型2C場景2C場景2B場景2B場景百度ERINE智能地圖、智能搜索智能云、自動駕駛阿里巴巴 M6淘寶、支付寶釘釘、阿里云、犀牛制造等騰訊混元AI大模型微信、QQ、游戲騰訊廣告、騰訊云字節DA-Transformer今日頭條、Pico、抖音巨量引擎華為鵬城盤古大模型N.A.自動駕駛、智能云京東K-PLUG主站智慧城市、供應鏈

155、管理、智能零售、智能客服 28 Feb 2023 41 Table_header1 中國互聯網中國互聯網 中國全平臺搜索引擎份額對比中國全平臺搜索引擎份額對比 騰訊：微信具有絲滑的落地場景，可助力穩固騰訊在流量端的霸主地位騰訊：微信具有絲滑的落地場景，可助力穩固騰訊在流量端的霸主地位 騰訊的 HunYuan 大模型已經先后支持了包括微信、QQ、游戲、騰訊廣告、騰訊云等眾多產品和業務，通過 NLP、CV、跨模態等 AI 大模型，不僅為業務創造了增量價值而且降低了使用成本。特別是其在廣告內容理解、行業特征挖掘、文案創意生成等方面的應用，在為騰訊廣告帶來大幅 GMV 提升的同時，也初步驗證了大模型的

156、商業化潛力。我們認為，大模型的能力可能幫助騰訊在搜索領域破局。我們認為，大模型的能力可能幫助騰訊在搜索領域破局。目前騰訊的搜索業務基于搜狗，但市占遠低于百度。2014 年起，微信就同搜狗展開了在內容整合層面的合作。彼時，微信公眾號內容數據接入到搜狗搜索引擎中，用戶在搜狗搜索結果頁可瀏覽到與查詢詞關聯的微信公眾號及全部文章。2017 年微信的一次更新中新增了微信實驗室。啟用微信實驗室后有看一看、搜一搜兩個功能模塊。其中搜一搜在很大程度上展現了騰訊的開放合作生態，比如搜一搜視頻內容來自快手、商品來自京東、問答來自知乎、功能越來越全面。如果類 ChatGPT 的應用能嵌入微信，可能對騰訊來說會有效提

157、升搜索業務的產品體驗，幫騰訊破局。更重要的是，作為移動互聯網時代最大的信息消費平臺之一，AIGC 內容的加入將在供給端豐富微信整個內容生態體系，對目前的熟人社交為主、內容社區（公眾號、視頻號、朋友圈等）為輔的內容體系做出有力的補充，助力騰訊在全新的時代鞏固自身的流量霸主地位。字節：業務場景具備想象力字節：業務場景具備想象力 目前百度和字節目前在算力和數據層面的積累相差無幾，但大模型研發的投入上，字節稍遜，百度團隊 300 人，字節目前 560 人。我們認為，字節的產品矩陣更豐富，抖音等產品的想象空間更大。比如，抖音嵌入智能搜索應用后，面對用戶的搜索需求可以展現貨架商品/到店的服務列表，就可能突

158、破抖音“逛一逛”的用戶心智，同時建立“搜一搜”的用戶習慣，有可能對美團、阿里都造成很大的威脅。且字節內部的賽馬機制可能有利于各條產品線搶先推出豐富的產品應用，也有可能實現從產品先行，后來居上的形勢。0%20%40%60%80%100%百度bing搜狗好搜（360搜索）Google神馬YANDEXEcosiaYahoo!Naver其他Table_header2 中國互聯網中國互聯網 28 Feb 2023 42 APPENDIX 1 Summary In this report,we reviewed and elaborated the domestic and overseas giants

159、 development and layout of ChatGPT,and analyzed the determinants on the supply side in the future.ChatGPTs emergence as a popular application is attributed to its advantages in technology and management.According to the evolution of ChatGPT,we believe that the huge initial investment and the unhurri

160、ed atmosphere for research and development are also necessary conditions to become the final winners in this field in China.Hence,there is still room for improvement for the giants in China based on their current situations.The business model of ChatGPT is still in the exploration stage,and in terms

161、 of its application scenario,advertising may first contribute to the increase in revenue.In the long run,user payment may become the main means of monetarization,and thus bring about the next round of industrial-revolution-like productivity improvement.Although the domestic participants on the appli

162、cation side face the constraints of computing power,the determinants in the short-term competition may be application scenarios and the resolution to realize transformation.In our view,Tencent and ByteDance have advantages in these aspects,but their teams are not urgent about this;Baidu has clear so

163、lid advantages and a strong sense of urgency,but its execution force remains questioned.We suggest following up with close attention to the brain drain rate indicators of their teams.43 Table_APPENDIX Table_disclaimer 附錄附錄APPENDIX 重要信息披露重要信息披露 本研究報告由海通國際分銷，海通國際是由海通國際研究有限公司(HTIRL)，Haitong Securities

164、India Private Limited(HSIPL)，Haitong International Japan K.K.(HTIJKK)和海通國際證券有限公司(HTISCL)的證券研究團隊所組成的全球品牌，海通國際證券集團(HTISG)各成員分別在其許可的司法管轄區內從事證券活動。IMPORTANT DISCLOSURES This research report is distributed by Haitong International,a global brand name for the equity research teams of Haitong International

165、Research Limited(“HTIRL”),Haitong Securities India Private Limited(“HSIPL”),Haitong International Japan K.K.(“HTIJKK”),Haitong International Securities Company Limited(“HTISCL”),and any other members within the Haitong International Securities Group of Companies(“HTISG”),each authorized to engage in

166、 securities activities in its respective jurisdiction.HTIRL分析師認證分析師認證Analyst Certification:我，Natalie Wu，在此保證（i）本研究報告中的意見準確反映了我們對本研究中提及的任何或所有目標公司或上市公司的個人觀點，并且（ii）我的報酬中沒有任何部分與本研究報告中表達的具體建議或觀點直接或間接相關；及就此報告中所討論目標公司的證券，我們（包括我們的家屬）在其中均不持有任何財務利益。I,Natalie Wu,certify that(i)the views expressed in this resea

167、rch report accurately reflect my personal views about any or all of the subject companies or issuers referred to in this research and(ii)no part of my compensation was,is or will be directly or indirectly related to the specific recommendations or views expressed in this research report;and that I(i

168、ncluding members of my household)have no financial interest in the security or securities of the subject companies discussed.我，Yulin Zhong，在此保證（i）本研究報告中的意見準確反映了我們對本研究中提及的任何或所有目標公司或上市公司的個人觀點，并且（ii）我的報酬中沒有任何部分與本研究報告中表達的具體建議或觀點直接或間接相關；及就此報告中所討論目標公司的證券，我們（包括我們的家屬）在其中均不持有任何財務利益。I,Yulin Zhong,certify that

169、(i)the views expressed in this research report accurately reflect my personal views about any or all of the subject companies or issuers referred to in this research and(ii)no part of my compensation was,is or will be directly or indirectly related to the specific recommendations or views expressed

170、in this research report;and that I(including members of my household)have no financial interest in the security or securities of the subject companies discussed.我，Barney Yao，在此保證（i）本研究報告中的意見準確反映了我們對本研究中提及的任何或所有目標公司或上市公司的個人觀點，并且（ii）我的報酬中沒有任何部分與本研究報告中表達的具體建議或觀點直接或間接相關；及就此報告中所討論目標公司的證券，我們（包括我們的家屬）在其中均不

171、持有任何財務利益。I,Barney Yao,certify that(i)the views expressed in this research report accurately reflect my personal views about any or all of the subject companies or issuers referred to in this research and(ii)no part of my compensation was,is or will be directly or indirectly related to the specific r

172、ecommendations or views expressed in this research report;and that I(including members of my household)have no financial interest in the security or securities of the subject companies discussed.我，Jasmine Bai，在此保證（i）本研究報告中的意見準確反映了我們對本研究中提及的任何或所有目標公司或上市公司的個人觀點，并且（ii）我的報酬中沒有任何部分與本研究報告中表達的具體建議或觀點直接或間接相

173、關；及就此報告中所討論目標公司的證券，我們（包括我們的家屬）在其中均不持有任何財務利益。I,Jasmine Bai,certify that(i)the views expressed in this research report accurately reflect my personal views about any or all of the subject companies or issuers referred to in this research and(ii)no part of my compensation was,is or will be directly or

174、indirectly related to the specific recommendations or views expressed in this research report;and that I(including members of my household)have no financial interest in the security or securities of the subject companies discussed.利益沖突披露利益沖突披露Conflict of Interest Disclosures 海通國際及其某些關聯公司可從事投資銀行業務和/或

175、對本研究中的特定股票或公司進行做市或持有自營頭寸。就本研究報告而言，以下是有關該等關系的披露事項（以下披露不能保證及時無遺漏，如需了解及時全面信息，請發郵件至ERD-D）HTI and some of its affiliates may engage in investment banking and/or serve as a market maker or hold proprietary trading positions of certain stocks or companies in this research report.As far as this research rep

176、ort is concerned,the following are the disclosure matters related to such relationship(As the following disclosure does not ensure timeliness and completeness,please send an email to ERD-D if timely and comprehensive information is needed).海通證券股份有限公司和/或其子公司（統稱“海通”）在過去12個月內參與了BABA.US,ZH.US and YALA.U

177、S的投資銀行項目。投資銀行項目包括：1、海通擔任上市前輔導機構、保薦人或主承銷商的首次公開發行項目；2、海通作為保薦人、主承銷商或財務顧問的股權或債務再融資項目；3、海通作為主經紀商的新三板上市、目標配售和并購項目。Haitong Securities Co.,Ltd.and/or its subsidiaries(collectively,the Haitong)have a role in investment banking projects of BABA.US,ZH.US and YALA.US within the past 12 months.The investment ban

178、king projects include 1.IPO projects in which Haitong acted as pre-listing tutor,sponsor,or lead-underwriter;2.equity or debt refinancing projects of BABA.US,ZH.US and YALA.US for which Haitong acted as sponsor,lead-underwriter or financial advisor;3.listing by introduction in the new three board,ta

179、rget placement,M&A projects in which Haitong acted as lead-brokerage firm.ZH.US,YALA.US 及 0020.HK目前或過去12個月內是海通的投資銀行業務客戶。ZH.US,YALA.US and 0020.HK are/were an investment bank clients of Haitong currently or within the past 12 months.阿里巴巴（北京）軟件服務有限公司,阿里巴巴（成都）軟件技術有限公司,阿里巴巴（中國）網絡技術有限公司,杭州阿里巴巴創業投資管理有限公司,

180、杭州阿里巴巴澤泰信息技術有限公司,北京東方寶辰國際投資有限公司,北京東方華晟投資管理有限公司,北京東方順泰金屬制品有限公司,北京東方蝸牛投資管理有限公司,北京東方蝸牛投資管理有限公司東方蝸牛復合策略一號基金,北京東方蝸牛投資管理有限公司東方蝸牛積極進取二號私募基金,北京東方蝸牛投資管理有限公司東方蝸牛穩健回報三號私募基金,北京東方引擎投資管理有限公司引擎資本基業長青混合私募證券投資基金,北京東方雨虹防水技術股份有限公司,北京東方雨虹防水技術股份有限公司回購專用證券賬戶,北京東海長基投資基金管理有限公司,北京東世佳商貿有限公司,北京東泰陽光紡織品有限公司,北京京東綠谷農業科技有限公司,南京東宇汽

181、車集團有限公司,上海京東工貿商行,云南網易特信息產業有限公司,英特爾半導體（大連）有限公司,英特爾產品（成都）有限公司 及 DAO.US目前或過去12個月內是海通的客戶。海通向客戶提供非投資銀行業務的證券相關業務服務。阿里巴巴（北京）軟件服務有限公司,阿里巴巴（成都）軟件技術有限公司,阿里巴巴（中國）網絡技術有限公司,杭州阿里巴巴創業投資管理有限公司,杭州阿里巴巴澤泰信息技術有限公 44 司,北京東方寶辰國際投資有限公司,北京東方華晟投資管理有限公司,北京東方順泰金屬制品有限公司,北京東方蝸牛投資管理有限公司,北京東方蝸牛投資管理有限公司東方蝸牛復合策略一號基金,北京東方蝸牛投資管理有限公司東

182、方蝸牛積極進取二號私募基金,北京東方蝸牛投資管理有限公司東方蝸牛穩健回報三號私募基金,北京東方引擎投資管理有限公司引擎資本基業長青混合私募證券投資基金,北京東方雨虹防水技術股份有限公司,北京東方雨虹防水技術股份有限公司回購專用證券賬戶,北京東海長基投資基金管理有限公司,北京東世佳商貿有限公司,北京東泰陽光紡織品有限公司,北京京東綠谷農業科技有限公司,南京東宇汽車集團有限公司,上海京東工貿商行,云南網易特信息產業有限公司,英特爾半導體（大連）有限公司,英特爾產品（成都）有限公司 and DAO.US are/were a client of Haitong currently or within

183、 the past 12 months.The client has been provided for non-investment-banking securities-related services.海通在過去12個月中獲得對ZH.US,YALA.US 及 0020.HK提供投資銀行服務的報酬。Haitong received in the past 12 months compensation for investment banking services provided to ZH.US,YALA.US and 0020.HK.海通預計將（或者有意向）在未來三個月內從JD.US,

184、ZH.US,YALA.US,0020.HK 及 SECO.US獲得投資銀行服務報酬。Haitong expects to receive,or intends to seek,compensation for investment banking services in the next three months from JD.US,ZH.US,YALA.US,0020.HK and SECO.US.海通在過去的12個月中從阿里巴巴（北京）軟件服務有限公司,阿里巴巴（成都）軟件技術有限公司,阿里巴巴（中國）網絡技術有限公司,杭州阿里巴巴創業投資管理有限公司,杭州阿里巴巴澤泰信息技術有限公司,

185、北京東方寶辰國際投資有限公司,北京東方華晟投資管理有限公司,北京東方順泰金屬制品有限公司,北京東方蝸牛投資管理有限公司,北京東方蝸牛投資管理有限公司東方蝸牛復合策略一號基金,北京東方蝸牛投資管理有限公司東方蝸牛積極進取二號私募基金,北京東方蝸牛投資管理有限公司東方蝸牛穩健回報三號私募基金,北京東方引擎投資管理有限公司引擎資本基業長青混合私募證券投資基金,北京東方雨虹防水技術股份有限公司,北京東方雨虹防水技術股份有限公司回購專用證券賬戶,北京東海長基投資基金管理有限公司,北京東世佳商貿有限公司,北京東泰陽光紡織品有限公司,北京京東綠谷農業科技有限公司,南京東宇汽車集團有限公司,上海京東工貿商行

186、及 DAO.US獲得除投資銀行服務以外之產品或服務的報酬。Haitong has received compensation in the past 12 months for products or services other than investment banking from 阿里巴巴（北京）軟件服務有限公司,阿里巴巴（成都）軟件技術有限公司,阿里巴巴（中國）網絡技術有限公司,杭州阿里巴巴創業投資管理有限公司,杭州阿里巴巴澤泰信息技術有限公司,北京東方寶辰國際投資有限公司,北京東方華晟投資管理有限公司,北京東方順泰金屬制品有限公司,北京東方蝸牛投資管理有限公司,北京東方蝸牛投資管理

187、有限公司東方蝸牛復合策略一號基金,北京東方蝸牛投資管理有限公司東方蝸牛積極進取二號私募基金,北京東方蝸牛投資管理有限公司東方蝸牛穩健回報三號私募基金,北京東方引擎投資管理有限公司引擎資本基業長青混合私募證券投資基金,北京東方雨虹防水技術股份有限公司,北京東方雨虹防水技術股份有限公司回購專用證券賬戶,北京東海長基投資基金管理有限公司,北京東世佳商貿有限公司,北京東泰陽光紡織品有限公司,北京京東綠谷農業科技有限公司,南京東宇汽車集團有限公司,上海京東工貿商行 and DAO.US.海通擔任0700.HK,601728.CH 及 0992.HK有關證券的做市商或流通量提供者。Haitong acts

188、 as a market maker or liquidity provider in the securities of 0700.HK,601728.CH and 0992.HK.評級定義評級定義（從（從2020年年7月月1日開始執行）日開始執行）：海通國際（以下簡稱“HTI”）采用相對評級系統來為投資者推薦我們覆蓋的公司：優于大市、中性或弱于大市。投資者應仔細閱讀HTI的評級定義。并且HTI發布分析師觀點的完整信息，投資者應仔細閱讀全文而非僅看評級。在任何情況下，分析師的評級和研究都不能作為投資建議。投資者的買賣股票的決策應基于各自情況（比如投資者的現有持倉）以及其他因素。分析師股票評級

189、分析師股票評級 優于大市優于大市，未來12-18個月內預期相對基準指數漲幅在10%以上，基準定義如下 中性中性，未來12-18個月內預期相對基準指數變化不大，基準定義如下。根據FINRA/NYSE的評級分布規則，我們會將中性評級劃入持有這一類別。弱于大市弱于大市，未來12-18個月內預期相對基準指數跌幅在10%以上，基準定義如下 各地股票基準指數：日本 TOPIX,韓國 KOSPI,臺灣 TAIEX,印度 Nifty100,美國 SP500;其他所有中國概念股 MSCI China.Ratings Definitions(from 1 Jul 2020):Haitong Internation

190、al uses a relative rating system using Outperform,Neutral,or Underperform for recommending the stocks we cover to investors.Investors should carefully read the definitions of all ratings used in Haitong International Research.In addition,since Haitong International Research contains more complete in

191、formation concerning the analysts views,investors should carefully read Haitong International Research,in its entirety,and not infer the contents from the rating alone.In any case,ratings(or research)should not be used or relied upon as investment advice.An investors decision to buy or sell a stock

192、should depend on 評級分布評級分布Rating Distribution 45 individual circumstances(such as the investors existing holdings)and other considerations.Analyst Stock Ratings Outperform:The stocks total return over the next 12-18 months is expected to exceed the return of its relevant broad market benchmark,as ind

193、icated below.Neutral:The stocks total return over the next 12-18 months is expected to be in line with the return of its relevant broad market benchmark,as indicated below.For purposes only of FINRA/NYSE ratings distribution rules,our Neutral rating falls into a hold rating category.Underperform:The

194、 stocks total return over the next 12-18 months is expected to be below the return of its relevant broad market benchmark,as indicated below.Benchmarks for each stocks listed region are as follows:Japan TOPIX,Korea KOSPI,Taiwan TAIEX,India Nifty100,US SP500;for all other China-concept stocks MSCI Ch

195、ina.截至截至2022年年12月月31日海通國際股票研究評級分布日海通國際股票研究評級分布 優于大市優于大市 中性中性 弱于大市弱于大市 (持有)海通國際股票研究覆蓋率 89.4%9.2%1.5%投資銀行客戶*5.2%7.3%8.3%*在每個評級類別里投資銀行客戶所占的百分比。上述分布中的買入，中性和賣出分別對應我們當前優于大市，中性和落后大市評級。只有根據FINRA/NYSE的評級分布規則，我們才將中性評級劃入持有這一類別。請注意在上表中不包含非評級的股票。此前的評級系統定義（直至此前的評級系統定義（直至2020年年6月月30日）：日）：買入，未來12-18個月內預期相對基準指數漲幅在10

196、%以上，基準定義如下 中性，未來12-18個月內預期相對基準指數變化不大，基準定義如下。根據FINRA/NYSE的評級分布規則，我們會將中性評級劃入持有這一類別。賣出，未來12-18個月內預期相對基準指數跌幅在10%以上，基準定義如下 各地股票基準指數：日本 TOPIX,韓國 KOSPI,臺灣 TAIEX,印度 Nifty100;其他所有中國概念股 MSCI China.Haitong International Equity Research Ratings Distribution,as of Dec 31,2022 Outperform Neutral Underperform (hol

197、d)HTI Equity Research Coverage 89.4%9.2%1.5%IB clients*5.2%7.3%8.3%*Percentage of investment banking clients in each rating category.BUY,Neutral,and SELL in the above distribution correspond to our current ratings of Outperform,Neutral,and Underperform.For purposes only of FINRA/NYSE ratings distrib

198、ution rules,our Neutral rating falls into a hold rating category.Please note that stocks with an NR designation are not included in the table above.Previous rating system definitions(until 30 Jun 2020):BUY:The stocks total return over the next 12-18 months is expected to exceed the return of its rel

199、evant broad market benchmark,as indicated below.NEUTRAL:The stocks total return over the next 12-18 months is expected to be in line with the return of its relevant broad market benchmark,as indicated below.For purposes only of FINRA/NYSE ratings distribution rules,our Neutral rating falls into a ho

200、ld rating category.SELL:The stocks total return over the next 12-18 months is expected to be below the return of its relevant broad market benchmark,as indicated below.Benchmarks for each stocks listed region are as follows:Japan TOPIX,Korea KOSPI,Taiwan TAIEX,India Nifty100;for all other China-conc

201、ept stocks MSCI China.海通國際非評級研究：海通國際非評級研究：海通國際發布計量、篩選或短篇報告，并在報告中根據估值和其他指標對股票進行排名，或者基于可能的估值倍數提出建議價格。這種排名或建議價格并非為了進行股票評級、提出目標價格或進行基本面估值，而僅供參考使用。Haitong International Non-Rated Research:Haitong International publishes quantitative,screening or short reports which may rank stocks according to valuation

202、and other metrics or may suggest prices based on possible valuation multiples.Such rankings or suggested prices do not purport to be stock ratings or target prices or fundamental values and are for information only.海通國際海通國際A股覆蓋股覆蓋：海通國際可能會就滬港通及深港通的中國A股進行覆蓋及評級。海通證券（600837.CH），海通國際于上海的母公司，也會于中國發布中國A股的研

203、究報告。但是，海通國際使用與海通證券不同的評級系統，所以海通國際與海通證券的中國A股評級可能有所不同。Haitong International Coverage of A-Shares:Haitong International may cover and rate A-Shares that are subject to the Hong Kong Stock Connect scheme with Shanghai and Shenzhen.Haitong Securities(HS;600837 CH),the ultimate parent company of HTISG base

204、d in Shanghai,covers and publishes research on these same A-Shares for distribution in mainland China.However,the rating 46 system employed by HS differs from that used by HTI and as a result there may be a difference in the HTI and HS ratings for the same A-share stocks.海通國際海通國際優質優質100 A股股（Q100）指數指

205、數：海通國際Q100指數是一個包括100支由海通證券覆蓋的優質中國A股的計量產品。這些股票是通過基于質量的篩選過程，并結合對海通證券 A股團隊自下而上的研究。海通國際每季對Q100指數成分作出復審。Haitong International Quality 100 A-share(Q100)Index:HTIs Q100 Index is a quant product that consists of 100 of the highest-quality A-shares under coverage at HS in Shanghai.These stocks are carefully

206、selected through a quality-based screening process in combination with a review of the HS A-share teams bottom-up research.The Q100 constituent companies are reviewed quarterly.MSCI ESG評級免責聲明條款：評級免責聲明條款：盡管海通國際的信息供貨商（包括但不限于MSCI ESG Research LLC及其聯屬公司（ESG方）從其認為可靠的來源獲取信息（信息）,ESG方均不擔?；虮ＷC此處任何數據的原創性，準確性和/

207、或完整性，并明確表示不作出任何明示或默示的擔保，包括可商售性和針對特定目的的適用性。該信息只能供閣下內部使用，不得以任何形式復制或重新傳播，并不得用作任何金融工具、產品或指數的基礎或組成部分。此外，信息本質上不能用于判斷購買或出售何種證券,或何時購買或出售該證券。即使已被告知可能造成的損害,ESG方均不承擔與此處任何資料有關的任何錯誤或遺漏所引起的任何責任，也不對任何直接、間接、特殊、懲罰性、附帶性或任何其他損害賠償（包括利潤損失）承擔任何責任。MSCI ESG Disclaimer:Although Haitong Internationals information providers,i

208、ncluding without limitation,MSCI ESG Research LLC and its affiliates(the“ESG Parties”),obtain information(the“Information”)from sources they consider reliable,none of the ESG Parties warrants or guarantees the originality,accuracy and/or completeness,of any data herein and expressly disclaim all exp

209、ress or implied warranties,including those of merchantability and fitness for a particular purpose.The Information may only be used for your internal use,may not be reproduced or redisseminated in any form and may not be used as a basis for,or a component of,any financial instruments or products or

210、indices.Further,none of the Information can in and of itself be used to determine which securities to buy or sell or when to buy or sell them.None of the ESG Parties shall have any liability for any errors or omissions in connection with any data herein,or any liability for any direct,indirect,speci

211、al,punitive,consequential or any other damages(including lost profits)even if notified of the possibility of such damages.盟浪義利（盟浪義利（FIN-ESG）數據通免責聲明條款：）數據通免責聲明條款：在使用盟浪義利（FIN-ESG）數據之前，請務必仔細閱讀本條款并同意本聲明：第一條 義利（FIN-ESG）數據系由盟浪可持續數字科技有限責任公司（以下簡稱“本公司”）基于合法取得的公開信息評估而成，本公司對信息的準確性及完整性不作任何保證。對公司的評估結果僅供參考，并不構成對任

212、何個人或機構投資建議，也不能作為任何個人或機構購買、出售或持有相關金融產品的依據。本公司不對任何個人或機構投資者因使用本數據表述的評估結果造成的任何直接或間接損失負責。第二條 盟浪并不因收到此評估數據而將收件人視為客戶，收件人使用此數據時應根據自身實際情況作出自我獨立判斷。本數據所載內容反映的是盟浪在最初發布本數據日期當日的判斷，盟浪有權在不發出通知的情況下更新、修訂與發出其他與本數據所載內容不一致或有不同結論的數據。除非另行說明，本數據（如財務業績數據等）僅代表過往表現，過往的業績表現不作為日后回報的預測。第三條 本數據版權歸本公司所有，本公司依法保留各項權利。未經本公司事先書面許可授權，任

213、何個人或機構不得將本數據中的評估結果用于任何營利性目的，不得對本數據進行修改、復制、編譯、匯編、再次編輯、改編、刪減、縮寫、節選、發行、出租、展覽、表演、放映、廣播、信息網絡傳播、攝制、增加圖標及說明等，否則因此給盟浪或其他第三方造成損失的，由用戶承擔相應的賠償責任，盟浪不承擔責任。第四條 如本免責聲明未約定，而盟浪網站平臺載明的其他協議內容（如盟浪網站用戶注冊協議盟浪網用戶服務（含認證）協議盟浪網隱私政策等）有約定的，則按其他協議的約定執行；若本免責聲明與其他協議約定存在沖突或不一致的，則以本免責聲明約定為準。SusallWave FIN-ESG Data Service Disclaime

214、r:Please read these terms and conditions below carefully and confirm your agreement and acceptance with these terms before using SusallWave FIN-ESG Data Service.1.FIN-ESG Data is produced by SusallWave Digital Technology Co.,Ltd.(In short,SusallWave)s assessment based on legal publicly accessible in

215、formation.SusallWave shall not be responsible for any accuracy and completeness of the information.The assessment result is for reference only.It is not for any investment advice for any individual or institution and not for basis of purchasing,selling or holding any relative financial products.We w

216、ill not be liable for any direct or indirect loss of any individual or institution as a result of using SusallWave FIN-ESG Data.2.SusallWave do not consider recipients as customers for receiving these data.When using the data,recipients shall make your own independent judgment according to your prac

217、tical individual status.The contents of the data reflect the judgment of us only on the release day.We have right to update and amend the data and release other data that contains inconsistent contents or different conclusions without notification.Unless expressly stated,the data(e.g.,financial perf

218、ormance data)represents past performance only and the past performance cannot be viewed as the prediction of future return.3.The copyright of this data belongs to SusallWave,and we reserve all rights in accordance with the law.Without the prior written permission of our company,none of individual or

219、 institution can use these data for any profitable purpose.Besides,none of individual or institution can take actions such as amendment,replication,translation,compilation,re-editing,adaption,deletion,abbreviation,excerpts,issuance,rent,exhibition,performance,projection,broadcast,information network

220、 transmission,shooting,adding icons and instructions.If any loss of SusallWave or any third-party is caused by those actions,users shall bear the corresponding compensation liability.SusallWave shall not be responsible for any loss.4.If any term is not contained in this disclaimer but written in oth

221、er agreements on our website(e.g.User Registration Protocol of SusallWave Website,User Service(including authentication)Agreement of SusallWave Website,Privacy Policy of Susallwave Website),it should be executed according to other agreements.If there is any difference between this disclaim and other

222、 agreements,this disclaimer shall be applied.重要免責聲明：重要免責聲明：非印度證券的研究報告非印度證券的研究報告：本報告由海通國際證券集團有限公司（“HTISGL”）的全資附屬公司海通國際研究有限公司（“HTIRL”）發行，該公司是根據香港證券及期貨條例（第571章）持有第4類受規管活動（就證券提供意見）的持牌法團。該研究報告在HTISGL的全資附屬公司Haitong International(Japan)K.K.（“HTIJKK”）的協助下發行，HTIJKK是由日本關東財務局監管為投資顧問。47 印度證券的研究報告：印度證券的研究報告：本報告由

223、從事證券交易、投資銀行及證券分析及受Securities and Exchange Board of India（“SEBI”）監管的Haitong Securities India Private Limited（“HTSIPL”）所發行，包括制作及發布涵蓋BSE Limited（“BSE”）和National Stock Exchange of India Limited（“NSE”）上市公司（統稱為印度交易所）的研究報告。HTSIPL于2016年12月22日被收購并成為海通國際證券集團有限公司（“HTISG”）的一部分。所有研究報告均以海通國際為名作為全球品牌，經許可由海通國際證券股份有

224、限公司及/或海通國際證券集團的其他成員在其司法管轄區發布。本文件所載信息和觀點已被編譯或源自可靠來源，但HTIRL、HTISCL或任何其他屬于海通國際證券集團有限公司（“HTISG”）的成員對其準確性、完整性和正確性不做任何明示或暗示的聲明或保證。本文件中所有觀點均截至本報告日期，如有更改，恕不另行通知。本文件僅供參考使用。文件中提及的任何公司或其股票的說明并非意圖展示完整的內容，本文件并非/不應被解釋為對證券買賣的明示或暗示地出價或征價。在某些司法管轄區，本文件中提及的證券可能無法進行買賣。如果投資產品以投資者本國貨幣以外的幣種進行計價，則匯率變化可能會對投資產生不利影響。過去的表現并不一定

225、代表將來的結果。某些特定交易，包括設計金融衍生工具的，有產生重大風險的可能性，因此并不適合所有的投資者。您還應認識到本文件中的建議并非為您量身定制。分析師并未考慮到您自身的財務情況，如您的財務狀況和風險偏好。因此您必須自行分析并在適用的情況下咨詢自己的法律、稅收、會計、金融和其他方面的專業顧問，以期在投資之前評估該項建議是否適合于您。若由于使用本文件所載的材料而產生任何直接或間接的損失，HTISG及其董事、雇員或代理人對此均不承擔任何責任。除對本文內容承擔責任的分析師除外，HTISG及我們的關聯公司、高級管理人員、董事和雇員，均可不時作為主事人就本文件所述的任何證券或衍生品持有長倉或短倉以及進

226、行買賣。HTISG的銷售員、交易員和其他專業人士均可向HTISG的相關客戶和公司提供與本文件所述意見相反的口頭或書面市場評論意見或交易策略。HTISG可做出與本文件所述建議或意見不一致的投資決策。但HTIRL沒有義務來確保本文件的收件人了解到該等交易決定、思路或建議。請訪問海通國際網站 ，查閱更多有關海通國際為預防和避免利益沖突設立的組織和行政安排的內容信息。非美國分析師披露信息：非美國分析師披露信息：本項研究首頁上列明的海通國際分析師并未在FINRA進行注冊或者取得相應的資格，并且不受美國FINRA有關與本項研究目標公司進行溝通、公開露面和自營證券交易的第2241條規則之限制。IMPORTA

227、NT DISCLAIMER For research reports on non-Indian securities:The research report is issued by Haitong International Research Limited(“HTIRL”),a wholly owned subsidiary of Haitong International Securities Group Limited(“HTISGL”)and a licensed corporation to carry on Type 4 regulated activity(advising

228、on securities)for the purpose of the Securities and Futures Ordinance(Cap.571)of Hong Kong,with the assistance of Haitong International(Japan)K.K.(“HTIJKK”),a wholly owned subsidiary of HTISGL and which is regulated as an Investment Adviser by the Kanto Finance Bureau of Japan.For research reports o

229、n Indian securities:The research report is issued by Haitong Securities India Private Limited(“HSIPL”),an Indian company and a Securities and Exchange Board of India(“SEBI”)registered Stock Broker,Merchant Banker and Research Analyst that,inter alia,produces and distributes research reports covering

230、 listed entities on the BSE Limited(“BSE”)and the National Stock Exchange of India Limited(“NSE”)(collectively referred to as“Indian Exchanges”).HSIPL was acquired and became part of the Haitong International Securities Group of Companies(“HTISG”)on 22 December 2016.All the research reports are glob

231、ally branded under the name Haitong International and approved for distribution by Haitong International Securities Company Limited(“HTISCL”)and/or any other members within HTISG in their respective jurisdictions.The information and opinions contained in this research report have been compiled or ar

232、rived at from sources believed to be reliable and in good faith but no representation or warranty,express or implied,is made by HTIRL,HTISCL,HSIPL,HTIJKK or any other members within HTISG from which this research report may be received,as to their accuracy,completeness or correctness.All opinions ex

233、pressed herein are as of the date of this research report and are subject to change without notice.This research report is for information purpose only.Descriptions of any companies or their securities mentioned herein are not intended to be complete and this research report is not,and should not be

234、 construed expressly or impliedly as,an offer to buy or sell securities.The securities referred to in this research report may not be eligible for purchase or sale in some jurisdictions.If an investment product is denominated in a currency other than an investors home currency,a change in exchange r

235、ates may adversely affect the investment.Past performance is not necessarily indicative of future results.Certain transactions,including those involving derivatives,give rise to substantial risk and are not suitable for all investors.You should also bear in mind that recommendations in this research

236、 report are not tailor-made for you.The analyst has not taken into account your unique financial circumstances,such as your financial situation and risk appetite.You must,therefore,analyze and should,where applicable,consult your own legal,tax,accounting,financial and other professional advisers to

237、evaluate whether the recommendations suits you before investment.Neither HTISG nor any of its directors,employees or agents accepts any liability whatsoever for any direct or consequential loss arising from any use of the materials contained in this research report.HTISG and our affiliates,officers,

238、directors,and employees,excluding the analysts responsible for the content of this document,will from time to time have long or short positions in,act as principal in,and buy or sell,the securities or derivatives,if any,referred to in this research report.Sales,traders,and other professionals of HTI

239、SG may provide oral or written market commentary or trading strategies to the relevant clients and the companies within HTISG that reflect opinions that are contrary to the opinions expressed in this research report.HTISG may make investment decisions that are inconsistent with the recommendations o

240、r views expressed in this research report.HTI is under no obligation to ensure that such other trading decisions,ideas or recommendations are brought to the attention of any recipient of this research report.Please refer to HTIs website for further information on HTIs organizational and administrati

241、ve arrangements set up for the prevention and avoidance of conflicts of interest with respect to Research.Non U.S.Analyst Disclosure:The HTI analyst(s)listed on the cover of this Research is(are)not registered or qualified as a research analyst with FINRA and are not subject to U.S.FINRA Rule 2241 r

242、estrictions on communications with companies that are the subject of the Research;public appearances;and trading securities by a research analyst.分發和地區通知：分發和地區通知：除非下文另有規定，否則任何希望討論本報告或者就本項研究中討論的任何證券進行任何交易的收件人均應聯系其所在國家或地區的海通國際銷售人員。香港投資者的通知事項：香港投資者的通知事項：海通國際證券股份有限公司(“HTISCL”)負責分發該研究報告，HTISCL是在香港有權實施第1類

243、受規管活動（從事證券交易）的持牌公司。該研究報告并不構成證券及期貨條例（香港法例第571章）（以下簡稱“SFO”）所界定的要約邀請，證券要約或公眾要約。本研究報告僅提供給SFO所界定的“專業投資者”。本研究報告未經過證券及期貨事務監察委員會的審查。您不應僅根據本研究報告中所載的信息做出投資決定。本研究報告的收件人就研究報告中產生或與之相關的任何事宜請聯系HTISCL銷售人員。48 美國投資者的通知事項：美國投資者的通知事項：本研究報告由HTIRL，HSIPL或HTIJKK編寫。HTIRL，HSIPL，HTIJKK以及任何非HTISG美國聯營公司，均未在美國注冊，因此不受美國關于研究報告編制和研

244、究分析人員獨立性規定的約束。本研究報告提供給依照1934年“美國證券交易法”第15a-6條規定的豁免注冊的美國主要機構投資者（“Major U.S.Institutional Investor”）和機構投資者（”U.S.Institutional Investors”）。在向美國機構投資者分發研究報告時，Haitong International Securities(USA)Inc.（“HTI USA”）將對報告的內容負責。任何收到本研究報告的美國投資者，希望根據本研究報告提供的信息進行任何證券或相關金融工具買賣的交易，只能通過HTI USA。HTI USA位于340 Madison Ave

245、nue,12th Floor,New York,NY 10173，電話（212）351-6050。HTI USA是在美國于U.S.Securities and Exchange Commission（“SEC”）注冊的經紀商，也是Financial Industry Regulatory Authority,Inc.（“FINRA”）的成員。HTIUSA不負責編寫本研究報告，也不負責其中包含的分析。在任何情況下，收到本研究報告的任何美國投資者，不得直接與分析師直接聯系，也不得通過HSIPL，HTIRL或HTIJKK直接進行買賣證券或相關金融工具的交易。本研究報告中出現的HSIPL，HTIRL或

246、HTIJKK分析師沒有注冊或具備FINRA的研究分析師資格，因此可能不受FINRA第2241條規定的與目標公司的交流，公開露面和分析師賬戶持有的交易證券等限制。投資本研究報告中討論的任何非美國證券或相關金融工具（包括ADR）可能存在一定風險。非美國發行的證券可能沒有注冊，或不受美國法規的約束。有關非美國證券或相關金融工具的信息可能有限制。外國公司可能不受審計和匯報的標準以及與美國境內生效相符的監管要求。本研究報告中以美元以外的其他貨幣計價的任何證券或相關金融工具的投資或收益的價值受匯率波動的影響，可能對該等證券或相關金融工具的價值或收入產生正面或負面影響。美國收件人的所有問詢請聯系：Haito

247、ng International Securities(USA)Inc.340 Madison Avenue,12th Floor New York,NY 10173 聯系人電話：(212)351 6050 DISTRIBUTION AND REGIONAL NOTICES Except as otherwise indicated below,any Recipient wishing to discuss this research report or effect any transaction in any security discussed in HTIs research sho

248、uld contact the Haitong International salesperson in their own country or region.Notice to Hong Kong investors:The research report is distributed by Haitong International Securities Company Limited(“HTISCL”),which is a licensed corporation to carry on Type 1 regulated activity(dealing in securities)

249、in Hong Kong.This research report does not constitute a solicitation or an offer of securities or an invitation to the public within the meaning of the SFO.This research report is only to be circulated to Professional Investors as defined in the SFO.This research report has not been reviewed by the

250、Securities and Futures Commission.You should not make investment decisions solely on the basis of the information contained in this research report.Recipients of this research report are to contact HTISCL salespersons in respect of any matters arising from,or in connection with,the research report.N

251、otice to U.S.investors:As described above,this research report was prepared by HTIRL,HSIPL or HTIJKK.Neither HTIRL,HSIPL,HTIJKK,nor any of the non U.S.HTISG affiliates is registered in the United States and,therefore,is not subject to U.S.rules regarding the preparation of research reports and the i

252、ndependence of research analysts.This research report is provided for distribution to“major U.S.institutional investors”and“U.S.institutional investors”in reliance on the exemption from registration provided by Rule 15a-6 of the U.S.Securities Exchange Act of 1934,as amended.When distributing resear

253、ch reports to“U.S.institutional investors,”HTI USA will accept the responsibilities for the content of the reports.Any U.S.recipient of this research report wishing to effect any transaction to buy or sell securities or related financial instruments based on the information provided in this research

254、 report should do so only through Haitong International Securities(USA)Inc.(“HTI USA”),located at 340 Madison Avenue,12th Floor,New York,NY 10173,USA;telephone(212)351 6050.HTI USA is a broker-dealer registered in the U.S.with the U.S.Securities and Exchange Commission(the“SEC”)and a member of the F

255、inancial Industry Regulatory Authority,Inc.(“FINRA”).HTI USA is not responsible for the preparation of this research report nor for the analysis contained therein.Under no circumstances should any U.S.recipient of this research report contact the analyst directly or effect any transaction to buy or

256、sell securities or related financial instruments directly through HSIPL,HTIRL or HTIJKK.The HSIPL,HTIRL or HTIJKK analyst(s)whose name appears in this research report is not registered or qualified as a research analyst with FINRA and,therefore,may not be subject to FINRA Rule 2241 restrictions on c

257、ommunications with a subject company,public appearances and trading securities held by a research analyst account.Investing in any non-U.S.securities or related financial instruments(including ADRs)discussed in this research report may present certain risks.The securities of non-U.S.issuers may not

258、be registered with,or be subject to U.S.regulations.Information on such non-U.S.securities or related financial instruments may be limited.Foreign companies may not be subject to audit and reporting standards and regulatory requirements comparable to those in effect within the U.S.The value of any i

259、nvestment or income from any securities or related financial instruments discussed in this research report denominated in a currency other than U.S.dollars is subject to exchange rate fluctuations that may have a positive or adverse effect on the value of or income from such securities or related fi

260、nancial instruments.All inquiries by U.S.recipients should be directed to:Haitong International Securities(USA)Inc.340 Madison Avenue,12th Floor New York,NY 10173 Attn:Sales Desk at(212)351 6050 中華人民共和國的通知事項：中華人民共和國的通知事項：在中華人民共和國（下稱“中國”，就本報告目的而言，不包括香港特別行政區、澳門特別行政區和臺灣）只有根據適用的中國法律法規而收到該材料的人員方可使用該材料。并且

261、根據相關法律法規，該材料中的信息并不構成“在中國從事生產、經營活動”。本文件在中國并不構成相關證券的公共發售或認購。無論根據法律規定或其他任何規定，在取得中國政府所有的批準或許可之前，任何法人或自然人均不得直接或間接地購買本材料中的任何證券或任何實益權益。接收本文件的人員須遵守上述限制性規定。加拿大投資者的通知事項：加拿大投資者的通知事項：在任何情況下該等材料均不得被解釋為在任何加拿大的司法管轄區內出售證券的要約或認購證券的要約邀請。本材料中所述證券在加拿大的任何要約或出售行為均只能在豁免向有關加拿大證券監管機構提交招股說明書的前提下由Haitong International Securit

262、ies(USA)Inc.（“HTI USA”）予以實施，該公司是一家根據National Instrument 31-103 Registration Requirements,Exemptions and Ongoing Registrant Obligations（“NI 31-103”）的規定得到國際交易商豁免（“International Dealer Exemption”）的交易商，位于艾伯塔省、不列顛哥倫比亞省、安大略省和魁北克省。在加拿大，該等材料在任何情況下均不得被解釋為任何證券的招股說明書、發行備忘錄、廣告或公開發行。加拿大的任何證券委員會或類似的監管機構均未審查或以任何方式

263、批準該等材料、其中所載的信息或所述證券的優點，任何與此相反的聲明即屬違法。在收到該等材料時，每個加拿大的收件人均將被視為屬于National Instrument 45-106 Prospectus Exemptions第1.1節或者Securities Act(Ontario)第73.3(1)節所規定的認可投資者（“Accredited Investor”），或者在適用情況下National Instrument 31-103第1.1節所規定的許可投資者（“Permitted Investor”）。新加坡投資者的通知事項：新加坡投資者的通知事項：本研究報告由Haitong Internati

264、onal Securities(Singapore)Pte Ltd（“HTISSPL”）公司注冊編號201311400G 于新加坡提供。HTISSPL是符合財務顧問法（第 49 110章）（“FAA”）定義的豁免財務顧問，可（a）提供關于證券，集體投資計劃的部分，交易所衍生品合約和場外衍生品合約的建議（b）發行或公布有關證券、交易所衍生品合約和場外衍生品合約的研究分析或研究報告。本研究報告僅提供給符合證券及期貨法（第289章）第4A條項下規定的機構投資者。對于因本研究報告而產生的或與之相關的任何問題，本研究報告的收件人應通過以下信息與HTISSPL聯系：Haitong Internationa

265、l Securities(Singapore)Pte.Ltd 50 Raffles Place,#33-03 Singapore Land Tower,Singapore 048623 電話:(65)6536 1920 日本投資者的通知事項：日本投資者的通知事項：本研究報告由海通國際證券有限公司所發布，旨在分發給從事投資管理的金融服務提供商或注冊金融機構（根據日本金融機構和交易法（“FIEL”）第61（1）條，第17-11（1）條的執行及相關條款）。英國及歐盟投資者的通知事項：英國及歐盟投資者的通知事項：本報告由從事投資顧問的Haitong International Securities C

266、ompany Limited所發布，本報告只面向有投資相關經驗的專業客戶發布。任何投資或與本報告相關的投資行為只面對此類專業客戶。沒有投資經驗或相關投資經驗的客戶不得依賴本報告。Haitong International Securities Company Limited的分支機構的凈長期或短期金融權益可能超過本研究報告中提及的實體已發行股本總額的0.5。特別提醒有些英文報告有可能此前已經通過中文或其它語言完成發布。澳大利亞投資者的通知事項：澳大利亞投資者的通知事項：Haitong International Securities(Singapore)Pte Ltd,Haitong Inte

267、rnational Securities Company Limited和Haitong International Securities(UK)Limited分別根據澳大利亞證券和投資委員會（以下簡稱“ASIC”）公司（廢除及過度性）文書第2016/396號規章在澳大利亞分發本項研究，該等規章免除了根據2001年公司法在澳大利亞為批發客戶提供金融服務時海通國際需持有澳大利亞金融服務許可的要求。ASIC的規章副本可在以下網站獲?。簑ww.legislation.gov.au。海通國際提供的金融服務受外國法律法規規定的管制，該等法律與在澳大利亞所適用的法律存在差異。印度投資者的通知事項：印度投資

268、者的通知事項：本報告由從事證券交易、投資銀行及證券分析及受Securities and Exchange Board of India（“SEBI”）監管的Haitong Securities India Private Limited（“HTSIPL”）所發布，包括制作及發布涵蓋BSE Limited（“BSE”）和National Stock Exchange of India Limited（“NSE”）（統稱為印度交易所）研究報告。本項研究僅供收件人使用，未經海通國際的書面同意不得予以復制和再次分發。版權所有：海通國際證券集團有限公司2019年。保留所有權利。Peoples Repub

269、lic of China(PRC):In the PRC,the research report is directed for the sole use of those who receive the research report in accordance with the applicable PRC laws and regulations.Further,the information on the research report does not constitute production and business activities in the PRC under rel

270、evant PRC laws.This research report does not constitute a public offer of the security,whether by sale or subscription,in the PRC.Further,no legal or natural persons of the PRC may directly or indirectly purchase any of the security or any beneficial interest therein without obtaining all prior PRC

271、government approvals or licenses that are required,whether statutorily or otherwise.Persons who come into possession of this research are required to observe these restrictions.Notice to Canadian Investors:Under no circumstances is this research report to be construed as an offer to sell securities

272、or as a solicitation of an offer to buy securities in any jurisdiction of Canada.Any offer or sale of the securities described herein in Canada will be made only under an exemption from the requirements to file a prospectus with the relevant Canadian securities regulators and only by Haitong Interna

273、tional Securities(USA)Inc.,a dealer relying on the“international dealer exemption”under National Instrument 31-103 Registration Requirements,Exemptions and Ongoing Registrant Obligations(“NI 31-103”)in Alberta,British Columbia,Ontario and Quebec.This research report is not,and under no circumstances

274、 should be construed as,a prospectus,an offering memorandum,an advertisement or a public offering of any securities in Canada.No securities commission or similar regulatory authority in Canada has reviewed or in any way passed upon this research report,the information contained herein or the merits

275、of the securities described herein and any representation to the contrary is an offence.Upon receipt of this research report,each Canadian recipient will be deemed to have represented that the investor is an“accredited investor”as such term is defined in section 1.1 of National Instrument 45-106 Pro

276、spectus Exemptions or,in Ontario,in section 73.3(1)of the Securities Act(Ontario),as applicable,and a“permitted client”as such term is defined in section 1.1 of NI 31-103,respectively.Notice to Singapore investors:This research report is provided in Singapore by or through Haitong International Secu

277、rities(Singapore)Pte Ltd(“HTISSPL”)Co Reg No 201311400G.HTISSPL is an Exempt Financial Adviser under the Financial Advisers Act(Cap.110)(“FAA”)to(a)advise on securities,units in a collective investment scheme,exchange-traded derivatives contracts and over-the-counter derivatives contracts and(b)issu

278、e or promulgate research analyses or research reports on securities,exchange-traded derivatives contracts and over-the-counter derivatives contracts.This research report is only provided to institutional investors,within the meaning of Section 4A of the Securities and Futures Act(Cap.289).Recipients

279、 of this research report are to contact HTISSPL via the details below in respect of any matters arising from,or in connection with,the research report:Haitong International Securities(Singapore)Pte.Ltd.10 Collyer Quay,#19-01-#19-05 Ocean Financial Centre,Singapore 049315 Telephone:(65)6536 1920 Noti

280、ce to Japanese investors:This research report is distributed by Haitong International Securities Company Limited and intended to be distributed to Financial Services Providers or Registered Financial Institutions engaged in investment management(as defined in the Japan Financial Instruments and Exch

281、ange Act(FIEL)Art.61(1),Order for Enforcement of FIEL Art.17-11(1),and related articles).Notice to UK and European Union investors:This research report is distributed by Haitong International Securities Company Limited.This research is directed at persons having professional experience in matters re

282、lating to investments.Any investment or investment activity to which this research relates is available only to such persons or will be engaged in only with such persons.Persons who do not have professional experience in matters relating to investments should not rely on this research.Haitong Intern

283、ational Securities Company Limiteds affiliates may have a net long or short financial interest in excess of 0.5%of the total issued share capital of the entities mentioned in this research report.Please be aware that any report in English may have been published previously in Chinese or another lang

284、uage.Notice to Australian investors:The research report is distributed in Australia by Haitong International Securities(Singapore)Pte Ltd,Haitong International Securities Company Limited,and Haitong International Securities(UK)Limited in reliance on ASIC Corporations(Repeal and Transitional)Instrume

285、nt 2016/396,which exempts those HTISG entities from the requirement to hold an Australian 50 financial services license under the Corporations Act 2001 in respect of the financial services it provides to wholesale clients in Australia.A copy of the ASIC Class Orders may be obtained at the following

286、website,www.legislation.gov.au.Financial services provided by Haitong International Securities(Singapore)Pte Ltd,Haitong International Securities Company Limited,and Haitong International Securities(UK)Limited are regulated under foreign laws and regulatory requirements,which are different from the

287、laws applying in Australia.Notice to Indian investors:The research report is distributed by Haitong Securities India Private Limited(“HSIPL”),an Indian company and a Securities and Exchange Board of India(“SEBI”)registered Stock Broker,Merchant Banker and Research Analyst that,inter alia,produces an

288、d distributes research reports covering listed entities on the BSE Limited(“BSE”)and the National Stock Exchange of India Limited(“NSE”)(collectively referred to as“Indian Exchanges”).This research report is intended for the recipients only and may not be reproduced or redistributed without the written consent of an authorized signatory of HTISG.Copyright:Haitong International Securities Group Limited 2019.All rights reserved.http:/