中国版ChatGPT养活了谁?

中国版ChatGPT养活了谁?

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中国版的生成式AI大乱斗,正式鸣锣开打。


4月11日,阿里云发布ChatGPT同类产品“通义千问”。到现在为止,除了文心一言的百度和发布了通义千问的阿里,还有腾讯、字节、360、昆仑万维、商汤和百川智能等公司,都拿着大喇叭宣布:“是的,我们有一个ChatGPT同款的自有大语言模型。”


告诉市场“我们有个大语言模型”的魔力实在太大了。发布消息之后,昆仑万维的股价自3月以来涨幅超过8成。甚至因为股价涨得太快,还收获了深交所的“关心”。百度在发布文心一言之后,接近300家生态圈企业获得了阳光普照式的利好。


这也给投资者们提供了一个新思路——除了将语言大模型接入自己的产品并使用这项技术之外,祖传的供应链思维也可以分析这个新行业,看看ChatGPT板块的起飞,养活了哪些企业和细分赛道。


所以我们吴晓波频道晓报告团队也顺着这个思路,梳理了ChatGPT和它背后的产业投资逻辑,并找到了ChatGPT板块下的三大投资方向和一个值得重点关注的细分领域。


一、2个月猛涨6成,ChatGPT板块走出了“霸王步”


挖掘这些机会前,我们先来简单梳理下这一轮ChatGPT板块的走势。


2023年春节后的交易日,ChatGPT正式开始了股票市场的冒险,资本市场也开始由表及里地了解这项新技术。


从整体来看,资本市场不断意识到ChatGPT重要性的过程,大概可以分为“应用—数据—算力”3个循序渐进的阶段。在不同的阶段,市场也会向ChatGPT——或者说生成式AI产品——抛出一系列问题。谁能够回答这些问题,谁就能在周期内获得资本市场的“奖励”。


ChatGPT在A股市场经历的第一个阶段,主题是“它到底能干什么”,内容类公司是这个阶段内,最受市场关注的标的之一。


从2023年1月底到2月中,A股市场ChatGPT板块的指数从1579点上涨到2169点,出现了37.4%的上涨。


在这个时期,大部分投资者对于ChatGPT的认知是“一个可以对话的AI”,好奇这款产品能够完成哪些任务。汉王科技站了出来,告诉市场“经过大量数据训练的生成式AI,能够帮助生产图文内容”的同时,又告诉大家“本公司已经在用这项技术了”。


于是,搭上便车的汉王科技在2月初连续收获5个涨停板,成为了ChatGPT板块驰骋A股初期的一个缩影。


ChatGPT在A股市场经历的第二个阶段,主题是“为什么它这么强”。芯片、算力等概念在这个阶段内走强。


这个时间段内,投资者发现,ChatGPT的强大来自庞大的训练样本。相关应用用户快速增长下,对运算基础的算力要求越来越高,也对相关的芯片提出了需求。所以,市场对于A100这款旗舰型图形处理芯片需求量大涨的同时,这款芯片的制造商英伟达(NVIDIA)也代表算力概念股,站到了市场的中心。


ChatGPT在A股市场经历的第三个阶段,主题更深一步,变成了“如何变得更强”。


半导体板块,成为了市场焦点。在第二阶段,市场认识到了芯片、算力等基础对于ChatGPT以及人工智能领域的影响力。所以在第三阶段,市场开始关注更上游的半导体产业。


作为芯片生产的基础,半导体材料的性质和制造工艺决定了芯片的性能和功能。所以当市场意识到算力的天量缺口时,半导体产业被推到了市场的中心。从3月16日到4月10日,A股半导体指数从5522.05点最高上涨至6326.23点。不到一个月的时间里,涨幅达到14.6%。


二、剖开ChatGPT产业链,又有几条新赛道浮出水面


除了厘清市场对于一个行业的投资逻辑,投资者也需要一份更明确的投资梳理。


从产业的上下游,我们可以把ChatGPT的相关产业拆分成算法、算力、数据和应用四大维度。在四大维度下,又可以分拆出芯片、数据分析、智慧交通等细分产业。


安信证券在《数字中国全景投资手册》中提到,庞大且复杂的产业体系下,在ChatGPT的上游和中游环节中,有三个方向是值得关注的:


1. NLP技术 


自然语言处理(NLP)是人工智能的一个分支,它能够使计算机理解、生成和处理人类语言,支持用户使用自然语言文本或语音向机器询问数据。直白地说,就是人类不再需要学习代码与电脑沟通,聊天一样地打字或说话,就能让电脑理解自己的需求。


由于ChatGPT主要基于自然语言处理,在NLP领域沉淀较多的企业有望率先实现功能的部分复现。


2. 数据标注 


在ChatGPT产生过程中,数据标注比NLP更基础一些。数据标注就是给未经加工的图像、文字打标签,比如拿出一张图片让AI理解什么是车、什么是人、什么是红绿灯。


在ChatGPT的训练过程中,加大了人工标注的力度和精度。未来在人工智能领域,优质的数据源和强大的标注能力将成为行业的基础设施,利好人工智能数据标注企业。


3. 算力设施 


各版本的GPT产品之间最大的不同,是模型体量的究极提升。比如ChatGPT3.5的参数是1750亿个,到了GPT4.0,参数就超过了100万亿个。ChatGPT类产品迭代的过程,就是各大厂商砸钱购买天量算力的过程。未来数据中心和相关的配套产业,有望实现更快的增长。


三、看得懂图片的AI让制造业发展得更顺利


从一款产品的诞生逻辑来看,以上三大投资方向都处于ChatGPT类产品诞生的前期,是金字塔的底部。再往上走一层,这类产品就会在实际应用层面上发挥作用。比如视觉应用领域。


通过学习,机器可以识别图像获得信息,这个功能类似于人脑对于视觉信号的处理。成熟的算法可以让机器视觉剔除互联网上的假消息,获得更精准的结果,从而达到减少人工操作、应对复杂多样的使用场景等目的。


图像是信息量最丰富的数据种类,数据采集占比超过八成。所以现在电子、汽车、电池、半导体、包装、食品、药品等行业,都在通过图像数据采集,迭代机器视觉。


各大行业中,3C电子是第一大应用市场,市场占比达25%;其次是平板显示市场,占比12.15%;汽车、电池、机器人、半导体等场景应用的市场占比均在5%以上。


软件和信息产业规模从2010年的1万亿提高到2020年的8万亿,一直保持高速增长,对经济的贡献率也从2010年的3%提高到了2021年的10%。


从国内市场分析,机器视觉行业的需求主要来源于两方面:


1)产业升级。中国制造业全面转型需要精密化、高端化。机器视觉带来的精确、客观,有望在中国制造业发展的路上起到“推一把”的作用。


2)降本增效。更直白地讲,包括ChatGPT类产品在内的人工智能,对于制造业来说最实际的作用,就是节约成本。尤其在人口红利向人才红利的时代转型期。


尽管在4月4日—4月10日这一周时间里,ChatGPT板块又遭遇了一轮回调,跌幅超过10%。但短期内的波动和惨烈的竞争,并不妨碍各个大厂挤破头加入这条战线的肉搏。


这也证明了一款能够和人类无障碍沟通的AI,能够在时间、产业、企业等多个维度上,展现产品本身带来的价值。同时,投资人也应该从一个行业、一款产品的生命周期里,看到投资的方向。


这个过程中,晓报告团队能做的,就是将这些行业机会,通过观点提取、数据总结等方式意一一呈现给你。

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用户评论
  • 听友84407829

    讲的啥?是不是AI智能搜文章?答非所问,打太极,我非常不看好

  • 一刻悠

    这是机器人在读吧,听了不舒服

  • RuijunChen

    语速太快了. 敢时间吧?令人费解。令听众放弃也!

  • 全能升

    一地鸡毛

  • 随心而动_2y

    头等舱