计算机行业:ChatGPT开启AI新纪元,AIGC投资框架梳理中国银河2023-02-17.pdf
摘要:核心观点:ChatGPT 指明了 NLP 生成领域的技术方向,从技术本源上加速 AIGC发展。 我们认为, ChatGPT 对 AIGC 发展的意义在于:一方面, GPT 作为 NLP 生成领域模型的突破,将迅速解决 AI 文本生成、 AI 代码生成等领域的痛点;另一方面, AI 文本生成、 AI 代码生成作为 AI 音视频、游戏等其他领域的技术基础,其突破发展也将加速 AIGC 在音视频、游戏等场景中的渗透(比如生成 AI 绘画提示词,或生成调用计算引擎等)。全球巨头争相追赶,与 ChatGPT 水平尚存一定差距。国外公司中,谷歌发布的聊天机器人 Bard 具有与 ChatGPT 接近的技术水平,大约相差半年左右。国内公司中,百度、华为、字节跳动、阿里、腾讯等巨头均在大模型方向布局,整体发展水平与 ChatGPT 相差大概一到两年左右,约接近 GPT-3 的水平。AIGC 多场景应用处于爆发前夜,千亿市场打开。 随着大模型算法突破以及算力成本下降, AIGC 发展痛点逐步解除,亟待爆发;同时又有ChatGPT 助力,文本、代码、图像生成有望率先成熟,视频、游戏将紧随其后。我们预测,到 2025 年 AIGC 在网络文学领域、文本分析领域、绘画及图片领域、数字音乐领域技术将相对成熟,因此渗透率分别为70%/60%/60%/50%;网络视频领域、游戏领域由于技术原因渗透率相对较低,分别约为 30%/25%。基于上述假设,我们分别对 AIGC 细分领域做市场规模预测,预计 2025 年中国 AIGC 市场规模有望达到 1600 亿。AIGC 产业链:基础层最先受益,中间层巨头占优。 AIGC 产业链可大致分为基础层、中间层和应用层三层架构。鉴于大模型训练需要巨大的算力规模,基础层中的芯片、服务器等硬件提供商将最先受益。而对于中间层来说,技术积累以及资金实力都是关键竞争力,因此我们认为科技巨头更具有竞争优势。应用层中,可类比移动互联网时代,会爆发出很多杀手级应用,用户体验和模式创新都将成为“杀手钳”。GPT-3 训练所需总成本: 模型的算力需求几乎与参数量呈同比增长。单一 V100 GPU 芯片进行一次 GPT-3 13B 模型的训练,大约需要 2144天;进行一次 GPT-3 175B 模型的训练,大约需要 29120 天。我们测算GPT-3 13B 训练总成本约为: $3.06 /H * 24 H/D * 365 D/Y * 26Y = $0.7Million;同理, GPT-3 175B 训练总成本约为$ 9.5 Million。在不计 RAM、CPU、 SSD 驱动器、电源等其他情况下, GPT-3 运行所需芯片成本至少在 20 万美元以上。投资建议: ChatGPT 开启 AI 新纪元, AIGC 千亿市场处于爆发前夜。产业链基础层中,我们重点推荐全球 AI 服务器龙头浪潮信息( 000977.SZ) ,关注中科曙光( 603019.SH) 、中国长城( 000066.SZ) ;中间层中,推荐人工智能技术积累深厚的拓尔思( 300229.SZ)、科大讯飞( 002230.SZ);应用层中,推荐彩讯股份( 300634.SZ)、嘉和美康( 688246.SH) 、金山办公( 688111.SH)、同花顺( 300033.SZ) ,关注万兴科技( 300624.SZ)。风险提示: 行业竞争加剧的风险;产业发展进度不达预期的风险;技术风险;政策风险。
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