计算机行业专题研究：关注ChatGPT四大应用主线

免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 1 证券研究报告 计算机 关注 ChatGPT 四大应用主线 华泰研究 计算机 增持 (维持) 研究员 谢春生 SAC No. S0570519080006 SFC No. BQZ938 xiechunsheng@htsc.com +(86) 21 2987 2036 联系人 彭钢 SAC No. S0570121070173 penggang@htsc.com +(86) 21 2897 2228 行业走势图 资料来源：Wind，华泰研究 2023 年 2 月 13 日│中国内地 专题研究 生成式 AI+文本实现突破，多领域实现应用 Transformer 架构+RLHF 推动了 ChatGPT 为代表的自然语言处理（NLP）领域的突破。从效果看，ChatGPT 实现了在逻辑性、表述自然性等多方面的突破。从应用层面看，基于 NLP 领域的突破，在生成式 AI+文本相关领域首先得到应用。目前相关技术主要应用于服务性工作（搜索引擎、客服等）、生产性工作（代码、文书、文案、艺术作品创作等）领域。我们认为 ChatGPT的应用有望沿着独立工具、嵌入生产工具、融合服务应用、垂直领域赋能四大主线持续推进。 巨头持续发力布局，关注生产性应用突破 2023 年 2 月 2 日，微软宣布其旗下所有产品将与 ChatGPT 全面整合，包括 Bing 搜索引擎、Office 套件、Azure 云服务及 Teams 通讯工具。相比过往的 AI 应用，我们认为 ChatGPT 的应用呈现出两大新特点：1）生产性应用+生成型 AI 的突破。ChatGPT 为代表的 AI 产品则实现了生成型 AI 在生产应用领域的突破，展现出在代码、文书、报告撰写等创意生产领域的应用潜力；2）服务型 AI 应用升级：除去生产性应用，在服务性应用领域，如搜索引擎、客服等领域，ChatGPT 则不局限于在现有信息中进行搜索展示，而是进一步的组织内容，使服务型 AI 应用逐步向生产型 AI 应用转变。 基于信息处理能力，有望沿四大应用主线推广 据 OpenAI 官网，从 ChatGPT 的功能看，当前已经基于文本生成能力，衍生出了一定的信息处理能力，包括代码撰写、文书撰写、翻译、文艺创作、非结构化数据解析等。我们认为以 ChatGPT 为代表的 AI 技术应用有望沿四条主线展开，分别是：1）独立工具型应用，实现特定功能；2）深度嵌入生产力工具，实现生产效率进一步提升；3）与服务型应用结合，发挥场景优势；4）结合垂直领域 know-how，实现垂直领域赋能。 多环节共同参与，AI 产业或迎景气周期 在 AI 应用实际落地的过程中，需要算力、算法、数据、场景、应用的共同配合，我们认为 ChatGPT 的出现本质是算法环节的突破，有望进一步带动AI 产业景气周期来临。目前国内在模型层面具备产业基础的相关企业包括：百度、商汤等；在应用层持续推出新应用的相关企业包括：科大讯飞、金山办公、同花顺等；在底层基础设施和工具有布局的相关企业包括：景嘉微、寒武纪、海光信息等。 风险提示：宏观经济波动；商业化落地不及预期。 (30)(21)(12)(3)6Feb-22Jun-22Oct-22Feb-23(%)计算机沪深300仅供内部参考，请勿外传 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 2 计算机 ChatGPT 实现生成式 AI+文本突破，多领域应用 Transformer 架构+RLHF 助 ChatGPT 实现突破。自然语言处理（NLP）是人工智能重要的研究领域，其研究方法经历了从一般机器模型到深度学习算法，再到两阶段预训练模型的演变，其中具有代表性的预训练模型均采用 Transformer 架构，分别为 GPT 及 BERT，BERT 模型的核心优势在于自然语言理解，GPT 模型的核心优势在于自然语言生成。随着GPT 模型不断迭代，训练参数量不断增大，在这一过程中，人工反馈增强学习(RLHF)方法加入使 GPT3.5 通过更少的参数实现了更好的效果。基于 GPT3.5，ChatGPT 在自然语言生成方面实现了在逻辑性、表述自然性等多方面的突破。 图表1： 训练模型对比 对比指标 Chatgpt BERT 一般深度学习模型（CNN、RNN） 参数量 1750 亿 3.4 亿 千万以下 训练方式 双向预训练 + Fine-tuning 自回归模型 + Zero/Few-Shot Prompt 神经网络、机器学习模型训练 预训练数据量 45TB 16GB 无预训练 数据质量 人工标注+聊天网站 维基百科、图书语料库等 公开语料库 模型 Transformer Transformer 决策树、CNN、RNN 等 资料来源：CSDN、华泰研究 生成式 AI+文本领域在创意、服务、生产领域得到应用。AI 技术研究领域包括自然语言处理（NLP），计算机视觉（CV）、语音处理等。由于不同领域处理任务的特点不同，如时间顺序是否重要，是否具有固定模式，因此不同领域所侧重采用的模型结构有所差异。从应用层面看，基于 NLP 领域的突破，在生成式 AI+文本相关领域首先得到应用。目前相关技术主要应用于服务性工作（搜索引擎、客服等）、生产性工作（代码、文书、文案、艺术作品创作等）领域。 图表2： 基于 GPT-3 的 AI 产品 应用名称 应用领域 成立时间 OthersideAI AI 写作邮件 2020 年 CopyAI AI 写作广告及营销文案 2020 年 JasperAI AI 写作广告文案、播客等 2020 年 Notion AI AI 写作、提供创意、语法检查、翻译 2022 年 ChatSonic AI 对话，在实时数据、图像和语音搜索方面表现出色。 2022 年 Perplexity AI 对话，将 LLM（Large Language Model）和搜索引擎结合来进行问答 2022 年 YouChat AI 对话，第一个将聊天助手集成到其搜索结果中的搜索引擎 2022 年 资料来源：公司官网、华泰研究 图表3： AIGC 领域产品 应用名称 简介 推出时间 开发者 Jasper AI AI 内容写作工具，内置超 50 个模板，可应用于广告、电商、播客等不同场景。 2021 Jasper AI Playground 是一种基于 Web 的工具，可以轻松测试并熟悉 API 的工作原理；无需编写任何代码，只需提供简单的英语文本输入即可开始使用 GPT-3。 2021 Open AI 盘古 α 业界首个 2000 亿超大参数中文预训练模型，基于“鹏城云脑Ⅱ”和 MindSpore 框架的自动混合并行模式。 2021 华为 Sparrow 基于 Deepmind Chinchilla 语言模型的 AI 聊天机器人，其设计目的是与人类交谈并回答问题，同时实时使用谷歌搜索或有关信息来支持它的答案。 2022 DeepMind Chatsonic 是 AI 文本生成器 Writesonic 的