AI面試、AI聊天、AI繪畫……

ChatGPT讓人類敲開了人工智能的一扇門，也以越來越高頻的速度出現(xiàn)在眾人眼前。

但關于其應用價值的討論上，卻并不如其熱度一樣那么統(tǒng)一。

什么是ChatGPT？

目前對于ChatGPT的破圈有很多褒貶不一的討論。但雖然無法確認這項技術對我們未來能造成什么程度的影響，但能肯定的是，我們正被無法選擇的推向AI規(guī)模商業(yè)化的時代，而在這個過程中，我們能做到的就是盡可能的認識和學習，做好準備應對變化。

犀牛之星研究院從ChatGPT的應用領域（商業(yè)角度）和實現(xiàn)所需產(chǎn)業(yè)鏈條（技術角度）兩個方面出發(fā)，談現(xiàn)實以及解鎖chatgpt破圈背后的底層邏輯。

ChatGPT是由OpenAI開發(fā)的一款高性能的語言生成模型，2022年11月底面世時并沒有引起太大范圍的討論，發(fā)布僅2個月注冊用戶就破1億，超高速的用戶增長將其帶入眾人眼簾，也引起相關產(chǎn)業(yè)巨頭的關注。

相比于其他聊天機器人，ChatGPT能更好地理解對話語境，并在生成文本時考慮到先前的對話內(nèi)容，輸出更符合語言邏輯與人類價值觀的高質(zhì)量文本，同時還增加了代碼理解和生成能力，極大地提高了實用性，拓寬了應用場景，將在教育、醫(yī)療、汽車、智能場館、智能家居等領域產(chǎn)生新的行業(yè)發(fā)展變革。

根據(jù)犀牛之星研究院的不完全統(tǒng)計，目前國內(nèi)外的互聯(lián)網(wǎng)巨頭大部分都已宣布入局和積極研發(fā)籌備中：

大廠入局其中的消息，就像接連丟進水中的石子，不斷在科技領域激起浪花。

而從上述布局的企業(yè)類型來看，ChatGPT的可應用場景和實用性正在受到市場的重視，相關可行場景如電商、教育行業(yè)已有企業(yè)入局。

破圈背后的主要爭議？

在于ChatGPT其展現(xiàn)給人們的想象空間和現(xiàn)階段該項事物存在局限之間的落差，大家都卡在“其是否能如預期般實現(xiàn)升級”的不確定性里。

現(xiàn)階段的問題是很明顯的，比如在從不少用戶的測評中，存在的明顯缺陷如：

1、從開放的搜索、閱讀和寫作功能中，內(nèi)容輸出上的時效性方面或存在不足；輸出文本的專業(yè)度，準確度受多種因素影響；不具備推理、創(chuàng)作能力”等局限性。

2、ChatGPT不能憑空生成信息，它的知識來自于它被喂養(yǎng)的語料，想獲得更廣泛的數(shù)據(jù)或將面臨隱私安全、經(jīng)濟、技術等一系列難題。如今互聯(lián)網(wǎng)上存在大量真假難辨的信息，如何能夠客觀地判斷內(nèi)容質(zhì)量的優(yōu)劣？

3、ChatGPT的技術路線與人腦學習原理有差別，存在因算力資源有限和算法限制造成的瓶頸。

如何提高內(nèi)容的創(chuàng)造力和正確率？如何保持ChatGPT的知識水準？如何ChatGPT內(nèi)容再升級的過程進行自我創(chuàng)新？

這都是現(xiàn)階段尚待ChatGPT無法回答，尚待升級的問題。

另外在拓寬的應用場景中，以電商行業(yè)為例，根據(jù)犀牛之星研究院的實地調(diào)研，目前已經(jīng)出現(xiàn)了智能客服并投入使用的情況，但就實際使用情況來看并不樂觀。

最直接的是目前的對話處理水平，智能客服只能夠應對少量售前籠統(tǒng)簡單的穩(wěn)定，而情況和目的更為復雜的售后無法識別應對的：

另外更大的問題，是拋開對話場景以外，智能客服無法實現(xiàn)交易環(huán)節(jié)中，識別后分需求和下一個環(huán)節(jié)再對接的問題：

作為數(shù)字經(jīng)濟的重要組成部分，人工智能的發(fā)展前景毋庸置疑。

但場景內(nèi)的復雜情形、場景外的環(huán)節(jié)的鏈接，現(xiàn)階段ChatGPT和概念中的預期還是存在不小的差距。

產(chǎn)業(yè)鏈背后的機會，北交所也有

表面看，ChatGPT是一個具備聊天、咨詢、撰寫詩詞作文等能力的對話式機器人。

但本質(zhì)上，它是基于AI大模型而產(chǎn)生的應用，如果沒有大模型的能力支撐，引爆全球的ChatGPT或將不會誕生。

因此，伴隨ChatGPT出圈的還有和ChatGPT一體兩面的大模型。

技術原理看ChatGPT是基于GPT3.5架構開發(fā)的對話AI模型，隨著模型不斷迭代，層數(shù)也越來越多，對算力的需求也就越來越大。

運行條件看，ChatGPT完美運行的三個條件：訓練數(shù)據(jù)+模型算法+算力。其中，訓練數(shù)據(jù)市場廣闊，技術壁壘較低，投足人力物力及財力后即可；基礎模型及模型調(diào)優(yōu)對算力的需求較低，但獲得ChatGPT功能需要在基礎模型上進行大規(guī)模預訓練，存儲知識的能力來源于1750億參數(shù)，需要大量算力。

無論是從技術原理角度還是運行條件角度，ChatGPT都需要強大算力作為支撐。此外，面對指數(shù)級增長的算力和數(shù)據(jù)傳輸需求，ChatGPT對于高端芯片的需求增加也會拉動芯片均價，量價齊升導致芯片需求暴漲；因此可以提供的GPU或CPU+FPGA芯片廠商、光模塊廠商大概率將迎來藍海市場。

國內(nèi)GPU、CPU、FPGA、AI芯片及光模塊產(chǎn)業(yè)鏈玩家聞風而動，已經(jīng)開始強勢上漲。

如GPU的海光信息、CPU的龍芯中科、FPGA的復旦微電、AI芯片的寒武紀、光模塊的德科立，在近期都漲幅不小。

尋常人少走的路時有好風景，北交所可能收益的個股不多，根據(jù)犀牛之星研究院的初步研究，大概有3家可能收益的個股，以下是3家公司的基礎概況供大家參考：

目前來看，關鍵的相關算力公司曙光數(shù)創(chuàng)（872808）受益最大，公司專注于數(shù)據(jù)中心基礎設施服務器液冷設備的研發(fā)生產(chǎn)及銷售，在人工智能時代，AI的深度學習對服務器算力提出了越來越高的要求，2月7日晚間ChatGPT就曾因訪問量激增而宕機，未來AIGC相關企業(yè)對服務器算力、運行速度等將提出更高的要求，作為數(shù)據(jù)中心基礎設施的曙光數(shù)創(chuàng)有望持續(xù)受益。

另外兩家主要的相關業(yè)務占比稍低，但就價格來看，云創(chuàng)數(shù)據(jù)價格和市盈率最低，試錯成本最低，集成cpu的ic分銷業(yè)務占主營業(yè)務比在10%左右，相關收益程度較低。

結語

Web2.0狂潮，元宇宙、千團大戰(zhàn)，O2O大競賽，共享經(jīng)濟爆發(fā)......數(shù)不清的當紅概念在市場爆發(fā)，有的長出了新芽，有的只在日出后蒸發(fā)。

而從歷史的進程來看，人工智能是否會如預期般成長？

有著太多不確定的疑問和期待。事情最后會像歷史上無數(shù)次重復過的樣，一匹黑馬橫空出世，亦或是大家只是用了很多的時間，去吹一個注定破滅的泡泡。

而對于“AI是否會取代人類創(chuàng)作者”這個令無數(shù)人或狂熱或恐慌的問題。

運用ChatGPT的回答是：我創(chuàng)作的作品，雖然具有高效、快速的特點，但人類的創(chuàng)作思想和情感依然是無法替代的。

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