摘要：深度学习正在逼近现有芯片的算力极限。是否拥有大模型将成为科技巨头/科技平台企业的重要分水岭，未来科技巨头之间将展开大模型军备竞赛，科技公司远期投资价值或将被重新定义。

针对最近的ChatGPT热潮，华泰证券研究所电子团队分析师认为：
1）科技巨头在大模型上的竞争利好芯片送水人；
2）是否拥有大模型将成为区别科技平台企业的重要分水岭；
3）AI企业是否能在这轮周期中找到盈利模式有待观察；
4）芯片受限影响中国企业追赶的步伐，中国如何发挥数据及市场优势值得期待。

核心观点

预训练大模型引领AI行业变革，关注AI企业盈利模式、芯片基础设施

继OpenAI在2022年11月发布ChatGPT（详见我们2022年12月9日发布的从 ChatGPT热议看大模型潜力）后，微软宣布和OpenAI公司合作推出内置ChatGPT的必应搜索、Edge浏览器、Office套件及Azure，对谷歌等的搜索业务形成竞争。基于大模型的AI可能成为可以替代脑力工作者劳动的新一代生产力工具。我们认为：1）科技巨头在大模型上的竞争利好芯片送水人：2）是否拥有大模型将成为区别科技平台企业的重要分水岭；3）AI企业是否能在这轮周期中找到盈利模式有待观察；4）芯片受限影响中国企业追赶的步伐，中国如何发挥数据及市场优势值得期待。

科技巨头在大模型上竞争激化，芯片送水人是最大受益者

从英伟达加快与微软合作共建立生成式AI生态、谷歌和百度将分别推出类ChatGPT产品看出，是否拥有大模型将成为科技巨头/科技平台企业的重要分水岭，未来科技巨头之间将展开大模型军备竞赛，科技公司远期投资价值或将被重新定义。由于ChatGPT依赖更大的总算力消耗和千亿级的参数训练，对应更大的算力需求，我们认为ChatGPT的应用也有望推动底层基础设施建设新增长机遇。根据OpenAI测算，目前算力的增速（翻1倍/3-4个月）远超过摩尔定律（翻1倍/18-24个月），AI应用的逐步丰富将推动计算芯片市场（IC Insight测算21年全球1030亿美金）保持强劲增长。

“AI+”还是“+AI”：大模型时代有什么不一样？

“AI+”（以AI技术赋能行业的科技企业）还是“+AI”（采用AI技术的传统企业）能够胜出是上一轮AI投资最大的争议。从结果来看，“AI+”企业在智慧城市等特定领域获得商业成功，但互联网（例如谷歌、百度的搜索，头条的推荐，阿里的广告）、金融等行业通过已有业务+AI提升了效率。我们认为上一轮“AI+”企业没有全面成功的原因是算法的进入壁垒相对较低。当大模型主导的创新周期到来，以GPT-3大模型为例，其需要1750亿数据和数百万、数千万美元的算力投资，壁垒显著提升。

芯片受限已经严重影响中国企业追赶速度，期待数据要素市场发挥作用

目前在算力和算法上中国AI发展受限较多：1）此前美国对性能超过A100的计算芯片限制出口中国，而我国最先进的芯片计算性能约为A100的70%，和海外龙头存在两年以上的差距，AI生态建设仍处于起步阶段，直接影响到大模型的速度和效率。2）OpenAI暂无中国开放注册，我国在AI算法和技术层面与国外相比竞争力不足。但我们认为中国企业应充分发挥国内数据资源规模大和多样化的比较优势，将数据作为生产要素，从而在人工智能领域实现弯道超车，缩小与国外发展差距。

ChatGPT离AGI还有多远？

ChatGPT是通往AGI（通用人工智能）道路的一次跃迁，但我们离AGI仍有较远的距离。目前围绕使用ChatGPT等大模型的争议不休，主要围绕在以下方面：1）信息真实性：大语言模型对事实和逻辑世界缺乏真正理解，生成内容的真实性和可解释性存疑；2）信息有害性：例如，尽管ChatGPT采用了基于人类反馈的强化学习（RLHF），以实现有害和不真实输出的减少，但如果用户逐步引导，ChatGPT仍然会响应有害指令；3）使用不当性：在学术界等场景使用ChatGPT并不恰当，多家顶刊已禁止生成式AI工具署名。