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生成式AI狂飙中国版ChatGPT还有多远

从未获得如ChatGPT的爆发。一位AI行业资深从业者向《独角兽挖掘机》表示，相较于微软小冰的智能“执行”，ChatGPT的优势在于“人味儿”更足。比如，当一个人对ChatGPT发问，A和B谁更胜一筹时，其给出的回复模式更偏向于“各具优势”这类描述；再如，当一个人连续一个小时和ChatGPT聊天，它会给出“说话过密，请等一会儿再找它”这般更“人性化”的反馈。尽量避免歧视和偏见，尽量以人类情绪进行交互，这些都是ChatGPT内核大模型不断训练优化的结果，也是其声名鹊起的根本。尽管ChatGPT依然会出错，但整体上还算在合理范围之内，按照OpenAI的规划，未来ChatGPT将在自我纠正能力上实现精进。值得一提的是，根据OpenAI官网信息，ChatGPT即将推出付费订阅版ChatGPT Plus，收费标准为20美元/月，这与大多数AI创业可能要经过漫长的周期，才能进入到商业化阶段的普遍情况，截然不同。特别是，倘若ChatGPT后期能够开发出更多付费服务，且用户的付费意愿也比较强烈，那么在飞速增长的规模效应下，ChatGPT有望早日实现商业的正循环。技术归于商用，这也将进一步拉高市场对背后企业的估值预期。中国的ChatGPT在哪？ ChatGPT的突然蹿红，显然让老牌科技巨头谷歌慌了神。当地时间2月6日，谷歌母公司Alphabet宣布将推出名为Bard的AI聊天机器人服务以及更多的人工智能项目，以应对竞争对手微软所引领的新浪潮。谷歌CEO桑达尔·皮查伊明确表示，新的AI技术将会被首先整合到搜索服务中。谷歌拉响了“红色预警”并非没有根据。据传，就在上一个周末，集成ChatGPT的新版微软必应（Bing）短暂上线，部分幸运用户已体验到了功能强大能力。与传统搜索引擎不同，Bing的界面不再是一条搜索栏，而是一个尺寸稍大的聊天框。用户输入问题后，它会以聊天方式回复答案或给出建议。国内方面，国内搜索引擎巨头百度也宣布将会推出自己的类ChatGPT产品，大模型新项目的产品名称定为文心一言（英文名ERNIE Bot），按照计划，该项目将于3月份完成内测，而后面向公众开放。早在去年9月，CEO李彦宏就曾判断：AI在“技术层面和商业应用层面，都有方向性改变”，因此有人推测，百度可能从那时候就着手于此，现阶段推出文心一言是水到渠成之事，只不过对比微软、谷歌节奏加快，百度文心一言开放内测的时间节点极有可能提前。不止百度，2月8日，联想集团发布服务器品牌“联想问天”。联想高级副总裁柏鹏称，联想要“成为中国领先的智能IT基础设施提供商”，并正式启动“五年No.1计划。面对越来越多企业纷纷开始对外公布自己在AI领域中的建树，不少人也发出了一记“灵魂拷问”：国内人工智能行业发展已有多年，为什么没有推出ChatGPT这类产品？事实上，人们目前所看到的ChatGPT是GPT-3.5，其实是GPT-3.0的加强版，OpenAI选择去年底推出这款产品，原因是公司高层担心竞争对手会抢在GPT-4.0之前发布相关产品，抢走风头，因此率先发布了GPT-3.5。 “在GPT-3.0后，OpenAI所有的模型都没有开源，但提供了API调用。这家公司非常重视真实世界数据的调用，以及这些数据对于模型能力的迭代，在此过程中，它也建立了自己的生态，养活了美国一大批创业公司。”上述从业人士说。至于国内为何此前尚未有AI企业推出ChatGPT这类产品，该人士认为，一是国内对于基于数据及分析等相关产业的管理等级不一样，二是中美AI企业对于现实成本的耐受力有所不同。 ChatGPT总共可以分为三个训练阶段：人工“投喂”数据进行标注；类似于奖励模型，对输出的内容进行排序和比较；强化学习，利用上一阶段的内容升级。每一阶段都是“烧钱”换来的，资本的门槛无形隔断了绝大部分企业。图片来源/钛媒体结合东吴证券数据整理而成。就算力、算法、算据三大要素来说，百度、华为、阿里、腾讯、字节、网易等科技企业都有能力推出类ChatGPT产品，但从文字、声音、图像、视频、虚拟人、游戏和多模态等生成式AI的细分领域来看，百度和阿里的根基相对更深。 “ChatGPT所表现出来的推理能力、归纳能力、在语言作为媒介展现出来的对世界常识的认知能力、多轮对话能力表现惊艳，这让市场对GPT-4.0版本，以及未来微软ChatGPT、谷歌Bard、百度文心一言的隔空对决充满期待。”上述从业人士说。哪些人类工作会被取代？昨天还是牛夫人，今天又成了小甜甜。 ChatGPT的火爆让一众曾被嫌弃AI企业在资本市场上一柱冲天。不少上市破发的人工智能股股价创出新高，甚至一些“伪AI”企业瞅准机会跳出来狂蹭热度。尽管ChatGPT看似只是智能聊天应用的一次进击，但所投射出来的自然语言技术从“理解”到“生成”的分化，以及更深一层的“技术改变人类未来，但美好之物始终是人性”的认知，对科技创业者提出了更高的要求。换种更情怀的说法，如果站在显微镜视角，人类之所以称之为人类，是亿万颗细胞，甚至是更小单位的微观粒子相互作用的结果；但如果站在望远镜视角，人类不过是浩瀚宇宙中一颗星球之上的百万物种之一。所以，无论是从微观还是宏观角度，我们或许都不应该让AI一味地模拟人类的语音、视觉、语言等基本技能，在保证安全前提下，让AI能拥有更多像人类一样，认识世界、改造世界的勇气和能力，并最终造福人类。这也是自然科学研究的终极目标。特别是对于国内科技企业而言，在资金实力、技术储备相对充足的情况下，大可以大胆一些，逐渐打破此前保守的“技术跟随战略”，某种角度上，在看不到前景和没有明显成效的阶段坚定投入，也是一些突围企业的不二法门。这里还要提到一个现实问题，就是社会就业问题。很多人都会向ChatGPT提出这样的问题：AI工具一旦被普及是否会替代某些人类岗位？ ChatGPT自己对此的回答是：“一些重复性和高度规范化的工作可能会被自动化和机器人取代，但不意味着所有这样的工作都将被取代。”可以说给人类留足了面子，但很多人潜意识里许是悲观的，可能存在的“失业焦虑”随着ChatGPT的走红不断撩拨着人们那根最敏感的神经。梳理市场观点总结下来，ChatGPT可能会在中短期对那些基础性、重复性的劳力岗位产生冲击，但对于一些创意主导、情绪主导的生意和岗位，影响偏小。不过，人们其实也大可不必纠结于此，从农耕时代到工业时代，再到后来的信息时代，以及即将袭来的人工智能时代，伴随着科技对于人类生产生活大刀阔斧地革新，社会也会孕育出更具创意性和创造性的新工种。毕竟，这些都是伴随技术进步同生的必然产物，历史演进早已反复证明了这一点。来源：元宇宙之心来源：金色财经

金色财经2023-02-11

【颠覆】北京邮电大学王敬宇教授：ChatGPT正在迅速颠覆传统搜索引擎，未来或成为新一代信息入口

的ChatGPT则像一把火，再度点燃了AI行业。ChatGPT这只“蝴蝶”掀起的“飓风”，最终让各大互联网企业也坐不住了，纷纷宣布了自己在ChatGPT所用的技术领域的相关布局。资本市场则以更大的热情来拥抱所有宣布与之相关的企业。从技术上来看，相较于小模型，ChatGPT依赖的是大模型，不仅能给出更准确的结果，还有更强的通用性和泛化能力。　　ChatGPT背后依托的语言处理大模型（LLM）本身并非新算法技术。ChatGPT的核心是“算法+数据+算力+系统化”，前三点都谈得比较多了，而常常被忽略的恰恰是算法背后的“系统化”。从理论上看，穷尽所有的测试数据和训练材料，AI就会呈现出恐怖的准确率。而OpenAI正是沿着这个“理论上”的路径一路狂奔，它阅览了互联网上几乎所有数据，并在超级复杂的模型之下进行深度学习。OpenAI引入了人类监督员，对AI的回答进行打分，使得它在众多可能的回答中选择那些更加符合人类预期的答案。在涉及一些有关步骤的问答当中，让这个模型的语言前后逻辑更加明晰、有因果关联。高质量的数据加上充分的训练，人工和算法的有机配合，共同造就了今天的结果。ChatGPT被认为可能是迈向通用型AI的一种可行路径——作为一种底层模型，它再次验证了深度学习中“规模”的意义。同时，重视人工智能的“系统化”或许也是给科研工作者带来的重要启示。　　运行ChatGPT需要比较高的算力，GPT3的参数规模则达到1750亿，利用45万亿字节文本数据进行训练的人工智能算法模型，而GPT-4的参数可能将比它高出几个量级。这么高的算力投入也就意味着更强的聚焦性，核心技术向大公司、大团队倾斜，其他中小公司做应用级生态。一款产品出圈，表面上是短跑竞赛的结果，但实际上，任何竞赛背后都是长期性系统性的比拼。尊重规律、持续积累，如果能发挥出中国的集约化政策和资金等优势，催生出“量变引发质变”的结果，也可能创造出属于中国的人工智能领先级产品。　　金融界：如何看待 ChatGPT 的应用趋势？会影响到哪些行业？如何来应用好这一新产品？存在的瓶颈会是什么？　　王敬宇：尽管这一机器人模型的名字中有Chat（聊天），但受ChatGPT影响最大的，并非微信这样的聊天工具，而是搜索引擎。许多人已经养成了同一个问题问一遍搜索引擎，再问一遍ChatGPT的习惯。因此，ChatGPT影响最大的将是搜索引擎行业，以至于很多用户都感叹，ChatGPT正在迅速颠覆传统搜索引擎，未来或成为新一代的信息入口。新体验恐怕会是对话式搜索，必然产生新的广告模式，也就是说，对话式搜索引擎在跟人对话的时候，通过对话来个性化投放广告，这种广告更加隐晦，但是转化率可能更高。　　目前ChatGPT是免费不限量向C端公众开放，并且OpenAI推出ChatGPT付费订阅版ChatGPT Plus，每月收费20美元，加速AIGC商业化进程。这两个月已经出现了ChatGPT更多的下游公司，来基于ChatGPT接口来开发更多的衍生应用，类似Android/IOS，或许会形成围绕AI会话的生态产品。当然要实现大规模商业化，有许多现实问题要解决，比如版权、监管和信息安全问题。目前并没有合适的条件促使它快速商业化，只能走一步看一步。　　关于瓶颈问题，我认为存在的技术瓶颈和难度还是很多的，ChatGPT的能力可以分成Chat和GPT两部分，即上层的对话能力和底层的大规模语言模型能力。首先ChatGPT还是弱人工智能阶段，目前还缺乏具有观点性的内容，属于网上现有知识的总结和检索，缺乏态度性的东西，对于专业性知识的理解还不足，“能够明显发现它用的是哪个数据库的东西”。另外大模型一定是未来主流吗？也未必，有没有更有效率的方法让ChatGPT生成事实正确、有critical thinking能力的回答？也许有。这些前进的道路上需要越来越多的做错题的经验，这些经验用钱买不到，只能用时间。　　金融界：业界有 AIGC 彻底改写人类创造的新型生产力的说法，您如何看？　　王敬宇：由于ChatGPT强大的资料搜索整理、以及格式化写作能力，“美国89%的大学生都开始用ChatGPT做作业”。而在科技公司、金融机构、甚至一般的商业企业里，越来越多的职员都已经开始在ChatGPT的帮助下，进行各种表格制作、商业资料搜集、甚至初步的程序代码编写。　　ChatGPT的出现以及相应产业化商业化的落地将会为从用户创作(UGC)到AI创作(AIGC)的转型提供关键的支持，在写作助手、在线翻译、情感分析、问答系统、代码开发、智能客服等领域商业化进程有望加速。　　但距离完全替代，还为时尚早。尽管目前尚未有ChatGPT的相关论文披露，但人们可以从关于GPT的论文中了解到，GPT是通过文字接龙以及人工引导接龙反馈的模式训练这一语言模型的。因此ChatGPT并非无所不能。由于它的答案不是从一篇文档中摘出来，而是由模型自动生成，这使得它更容易“一本正经地胡说八道”。比如，当它按照你的要求生成一段代码，如果你对此并不熟悉，可能看不出其实通篇都是错。　　金融界： AIGC 打开新市场，未来将如何影响金融行业的发展？　　王敬宇：前段时间流行的AI绘画DALL-E一样，ChatGPT可实现全方位运用，AIGC会得到更多关注和市场机会，进而打开AI应用的新赛道，商业价值明显。生成型AI技术的进步有望降低劳动者的脑力负担，同时创造出新的岗位。它最大的创新点在于能够与用户直接交互，了解用户意图，对信息进行搜索并加工生成定制化内容，这将大大提高内容创作的丰富度、创造性和效率。　　虽然不少人反馈ChatGPT的表现还有些瑕疵，但考虑到ChatGPT才刚刚投入实用短短几个月时间，它的表现已经很让人惊叹了。可以预见的是，随着版本的迭代，ChatGPT的模型能力将更为强大。ChatGPT模型每次生成对话的成本不足一美分，远低于传统内容生产者的成本。而它回答的质量在这一成本下显得“物超所值”。　　对金融行业，ChatGPT可能率先在客服产品咨询知识库等方面应用，比如，用在营销、运营领域，用于宣传、接待以及内容生成。在技术门槛下降后，将会出现垂类领域的ChatGPT，如风险、运营态势评估，专业分析等。智能语音、智能客服、智能催收都是ChatGPT在金融上很好的落地点，能聊得下去，比现在这种AB判断的智能语音要更贴近现实一些。　　只不过在金融应用场景下不是简单的闲聊，机器人不仅要模拟真人回复，还要有领域知识的注入，要兼顾答案的准确性和可控性，不能一本正经地胡说八道。对于银行业务本身而言，现在的ChatGPT并不能直接应用到现有的业务中去，还需要面临如何在细分场景探索可持续的商业模式、业务合规性、技术自主可控、数据安全等相关问题。目前所展现出来的能力主要在文本的简单处理上，但真正原创性的、需要人与人交流的工作却无法替代。　　金融界：您认为人工智能的迅速发展，人类社会需要如何去正确应对？　　王敬宇：人工智能技术的发展是科技与时代的象征，工业革命时代、信息化时代等等只不过现在逐步走向人工智能时代，我们要清楚的认识到AI只是一种工具是用来辅助我们的生活的，在未来人工智能的应用场景将会全面覆盖我们的生活，就像现在的手机现在的网络一样。多元化的应用场景使得AI有更多的数据可以分析从而得出更加完善的社会数据模型，通过这些数据模型我们可以优化我们日常行为以及生活和工作习惯以至于更加的高效、便捷。　　如此强大的应用，让人不禁想起老生常谈的话题——“人类会否被人工智能所替代”。AI科学家们最初的猜想是，AI大发展后，一些蓝领岗位、重复性的工作会首先被取代。然而，ChatGPT、AlphaFold等工具出来后，人们发现，最先感受到AI冲击的，反而是创造性的工作，而送餐这一类涉及劳动力的工作却没能被取代。他解释说，在机器人、自动驾驶等领域，机械与智能是两个基本的模块。现实进展来看，机械部分有很多物理上的限制，很多技术目前尚未突破；得益于深度学习等模型的发展，智能部分反而突破更快。　　不可以因为AI替代了一部分劳动力就给它带上造成失业的大帽子，社会在进步、科技在发展，任何新技术、新产品都终将服务于社会大众。当然也应不断提升相应的“警惕感”，由于AI技术可以自主控制，它可能会做出一些不符合人类道德规范的决定。所谓有“矛”就有“盾”，ChatGPT火爆的同时，检测AI生成文本的全新算法DetectGPT也应运而生。因此我们应该加强对AI技术的监督，以确保AI技术的安全和可靠性。　　金融界：您如何看待以 ChatGPT 为底层技术的人工智能对话机器人未来的发展？　　王敬宇：ChatGPT在人机交互这个环节上，与我们早已熟悉的Siri、小爱同学等个人助理相当类似，都能够根据自然语言的对话，理解并回答用户的问题。但与Siri等相比，ChatGPT显然在解决问题的广度、深度上远超后者，能够以Siri等难以企及的逻辑性和复杂度，为用户提供答案。　　在过去，消费者们已经习惯于用Siri、小爱同学来进行诸如找歌、找吃喝玩乐地址、纪录电话等等事务，甚至与它们进行调侃式的聊天以资娱乐。但随着AI技术的不断进步，人们在比较中却逐渐发现，Siri等助理的智能化水平依然不够，把“私人助理”这个称呼赋予它们，还是显得有些名不副实。ChatGPT出现后，用户们才真正明白了Siri等传统助理的缺陷在何处?——它们只能进行相对简单的搜索工作，却无法像ChatGPT那样，真正帮助用户高效的解决问题，并赋能用户。可以说，ChatGPT已经是一个极具“学识”的虚拟人，一个知识水平超乎我们想象的“高智”人。　　人类世界有许多重复性的、程式化的工作，不需要复杂的逻辑思考或决策判断。ChatGPT帮助人们更流畅、更快速地生成这些文字或代码的潜力。比如，在人们需要请假时，只要打出“写一封请病假的邮件”几个字，Outlook就能把措辞正式的请假申请写好；网络管理员面对繁杂专业的配置命令，只要打出“我们5个人要开一个高清视频会议，把专线部署好”，意图网络就会把网络命令自动生成配置好所有的网络环境。

金融界2023-02-10

这是一篇记者和ChatGPT合作完成的区块链AI项目分析稿

发展不同，该项目是利用区块链技术，帮助AI行业的发展。可以算做是AI行业的一个工具项目。 SingularityNET是一个开源的人工智能市场平台，旨在解决人工智能行业面临的一些挑战，例如高准入门槛、缺乏透明度和问责制，以及少数大公司的权力集中。它将分布式的区块链技术与人工智能相结合，提供了一个公平、透明和可靠的环境，用于人工智能开发者与使用者之间进行交互和交易。通过SingularityNET，人工智能模型的开发者可以将其分布式的服务提供给市场上的其他用户，并以代币的形式收益。这种方式，可以促进人工智能的发展，同时也为全球用户提供了广泛的人工智能服务。除了用区块链技术服务于AI项目或者开发人员外，该项目也利用了AI技术来提高效率，比如使用AI算法来让AI服务的提供商和需求方匹配。其代币为AGIX，其运用于交易、结算、激励和治理，即开发人员或应用用户在平台上开发，测试，发布自己的AI应用及场景模拟等操作中，可以用AGIX币进行支付或奖励。此外，个人用户或者机构用户调取发布于SingularityNET 的行业领域类AI代码或者Dapps时也需要用AGIX币进行支付。其代币2月3日的价格为0.188美元，到了2月8日达到了近期的最高价格0.659美元。涨幅高达250%。其最高价为2018年初刚上线时的1.49美元。目前，其Twitter粉丝数为9.6万。 iExec RLC： iExec RLC是一个去中心化的计算网络，旨在通过分散的计算节点提供安全、可靠的计算资源。 iExec 以多种方式使用人工智能技术：iExec 为数据科学家和机器学习从业者提供了一个平台，可以使用其去中心化的计算资源网络来训练和运行 AI 模型。这使得分散式 AI 模型的开发成为可能，这些模型可以在大型分布式数据集上进行训练，而无需依赖集中式数据中介；iExec使用人工智能算法优化其网络上的计算资源分配，确保计算任务及时、经济地完成。该平台还使用人工智能来监控其网络的健康状况，预测潜在问题并采取主动措施防止停机；iExec 使用同态加密和安全多方计算 (SMPC) 等 AI 技术来保护敏感数据的隐私。这允许在不将基础信息暴露给未授权方的情况下处理数据；iExec 使用 AI 算法监控和管理其供应链，跟踪计算资源的来源和真实性，确保网络上只使用可信和安全的资源。总体而言，iExec 已将 AI 技术集成到其平台中，为云计算服务提供更高效、安全和可扩展的解决方案。该平台利用人工智能支持去中心化人工智能模型的开发，优化计算资源的分配，保护敏感数据的隐私，并监控和管理其供应链。 iExec 去中心化云市场上发生的所有交易均以 RLC 代币结算，工作人员需要将 RLC 代币作为保证金抵押，才有资格执行计算任务。RLC于2月3日的最低价格为1.71美元，到了2月8日达到近期最高价格2.32美元，涨幅为35%。其历史的最高价为2021年5月的9.6美元。其Twitter粉丝书为7.3万人。 Fetch.ai： Fetch.ai 是一个基于人工智能和机器学习的区块链平台，支持任何人共享或交易数据。作为一个自治的机器对机器生态系统，任何独立方网络都可以成为 Fetch.ai 的网络代理，将代理之间产生的任何协议记录在 Fetch.ai 区块链上。 FET 是 Fetch AI 区块链的原生代币，是支付交易的主要交换媒介。其2月3日的价格为0.28美元，到了2月8日达到了近期的价格高点0.59美元，涨幅为110%。其历史上的最高价位为2021年9月的0.95美元。推特粉丝为12.1万。浏览器官网，记者发现其请来的项目顾问多为研究化学、生物学、心理学的教授。浏览其白皮书时记者发现白皮书上对 AI 技术的应用以及实施都鲜有提及，同时资料中对于数据隐私性方面的问题存在矛盾之处。或许这可以大概率判断这是一个并未运用太多AI技术的项目。总结：在查阅资料的过程中，我们还看到了在一些新项目结合着这一两年的AI热点，比如声称由由AIGC 提供支持的下一代 NFT 引擎的MuseBot（未发币）、声称是人工智能驱动的Gamefi：Mirror World等项目。声称自己和人工智能结合的项目不少，但是具体是否真正运用到了人工智能的技术，这就不得而知了。 ChatGPT引发全球热潮的背后，其实就是AI的技术已经相当成熟。但是区块链技术的发展其实还未出现引发全民轰动的应用，这背后跟技术的不够成熟有很大关系。 AI+区块链的赛道并不是什么新赛道，相关的项目也层出不穷，很多项目都经历过币价跌去90%的大暴跌。金色财经上述分析的赛道内声量还比较大的项目，也存在拿着AI噱头炒作的嫌疑。目前，一些区块链和AI技术相结合的项目也存在问题：1.效率问题：区块链技术的处理能力较差，无法满足AI技术需求的高效率要求。2.标准问题：区块链和AI技术领域尚未统一标准，使得项目之间的互通性存在困难。总的来说，这些区块链行业的AI概念项目，其实大多是在一些方面利用了AI技术的的优势，在AI技术的帮助下，让区块链项目能够实现更高效，安全等等。正如在这篇稿子的创作过程中，ChatGPT其实充当了一个帮助记者更高效筛选，总结资料的功能。区块链与AI技术相结合的项目目前处于起步阶段。尽管这种结合已经引起了广泛关注，并被认为具有巨大的潜力，但是具体的应用仍然很有限，并且需要更多的研究和开发才能实现其全部潜力。来源：金色财经

金色财经 1评论2023-02-10

投资图谱|ChatGPT火出圈，微软谷歌激战正酣，BAT布局相继曝光，梳理A股50家相关公司，看三大争议下的冷思考

品并获取增量收入，建议关注头部互联网及AI行业头部公司。训练大模型对算力、服务器提出更高需求，利好GPU芯片厂商。训练ChatGPT模型需要使用高标准的人工标注数据，有望给数据标注类企业带来增量收入。对于下游行业，ChatGPT或将替代部分人力密集型线上行业，为这类行业提升焦虑。比如文本撰写、营销策划、智能投顾等。　　东方证券研报提及，未来几年是AIGC的快速发展窗口期，相关的AI模型算法、算力基础设施以及下游应用都有望迎来加速增长。AI模型和算法能力领域，建议关注科大讯飞、拓尔思、云从科技-UW等公司。算力基础设施领域，建议关注中科曙光、海光信息、浪潮信息等公司。我们看好ChatGPT在企业级市场的应用和渗透前景，建议投资者关注致远互联、用友网络、鼎捷软件、金山办公、汉得信息等公司。　　湘财证券研判，人工智能技术的落地商用将持续增多，人工智能技术的发展以算力资源的扩充、CPU&；；GPU处理速度、存储器及接口芯片等半导体硬件性能的提升为基础，建议关注Chiplet及先进封装，新型存储等先进技术的发展。建议持续关注半导体行业，维持行业增持评级。　　安信证券认为，从对于ChatGPT技术上的分析，可以看到自然语言处理技术的持续迭代升级，对应到当前市场来看，主要的发展方向和投资机会在于三个方向，1）NLP技术：由于ChatGPT主要基于自然语言处理，因为在NLP领域沉淀较多的企业有望率先实现功能的部分复现，建议关注科大讯飞、拓尔思。2）数据标注：在ChatGPT的训练过程中，加大了人工标注的力度和精度，代表着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如海天瑞声。3）算力设施：我们可以看到ChatGPT主要源于GPT-3的预训练模型，而GPT-3相比于此前的模型，最大的不同在于模型体量的大幅提升，根据OpenAI的数据，GPT-3的参数量达到1750亿个，训练数据量达到45TB，而GPT-2参数仅有15亿个，40GB数据。因此，人工智能的跨越式发展，将成为算力流量消耗的重要驱动力，未来数据中心和相关的配套产业有望实现更好增长，建议关注润泽科技等。　　华西证券建议关注三条投资主线：1）具备算力基础的厂商，受益标的为寒武纪、商汤、海光信息、浪潮信息、中科曙光、景嘉微；2）具备AI算法商业落地的厂商，重点推荐科大讯飞、拓尔思，其他受益标的为:汉王科技、海天瑞声、云从科技；3）AIGC相关技术储备的应用厂商，受益标的为:百度、同花顺、三六零、金山办公。　　四、A股ChatGPT概念股及相关衍生题材 ChatGPT概念股一览 ChatGPT相关概念　　五、热度下的冷思考　　瑞银发布的一份研究报告显示，OpenAI旗下聊天机器人ChatGPT在今年1月，即推出仅两个月后，月活跃用户估计已达1亿，成为历史上增长最快的消费应用。　　如此热度之下，与之而来的是人们对于ChatGPT出色表现的“赞美与追捧”以及对行业未来的“无限憧憬”，资金对约资本市场中的相关概念股更是“青睐有加”。但我们还是从部分券商的观点中，发现了一些对于当前ChatGPT的一些“冷思考”。　　中信证券提出，ChatGPT在中短期内无法完全取代传统搜索引擎，因为面临数据的实时性问题、数据的真实性仍不足、模型在线推理端成本高昂等几个关键技术瓶颈，同时，ChatGPT也较难改变当前全球搜索引擎市场竞争格局。　　浙商证券强调，虽然ChatGPT应用场景丰富，“智商”很高。但同时，ChatGPT 也存在局限性，有时会生成包含虚假和明显错误的回复；虽具合法和道德约束设置，但仍有破解方法。。　　湘财证券也提及，ChatGPT现阶段在提高搜索及文本撰写效率方面具有较为明显的价值；但仍具有“输出文本的时效性方面或存在不足；输出文本的专业度，准确度受多种因素影响；不具备推理、创作能力”等局限性。　　华泰证券提示，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，主要围绕三大方面，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；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；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。

金融界2023-02-09

AI 会是下一个 Crypto 吗？

不意味着它们会以同样的方式崩溃。如果 AI 行业可以更审慎的发展，人工智能可以逃脱过度膨胀的期望所带来的信心崩塌。价值创造 Value creation 在加密货币中，人们对是否有一个单一的 Web3 用例创造用户价值的问题进行了严肃的辩论。让我们把创造的净价值定义为: Crypto 的净价值 = 世界拥有crpto可以进行的活动的价值 - 世界没有crypto也可以进行的活动价值目前还不清楚这个总数是正数、零还是负数。等式的前半部分当然有积极的成分 -- 比如人们使用比特币来逃避暴政的法币系统等。但也有许多负面的成分。工程师的时间花在了加密货币上，而不是其他高回报的技术工作上。人们失去了他们所持有的 FTX，BlockFi 存款，以及 altcoins下降了90%。加密货币领导者声称我们仍处于基础设施阶段。基础设施是必要的，但不是产生价值的充分条件 -- 持续使用胜过交易量。 sustained usage trumps trading volume. 在应用层进行创新的开发者面临着发布延迟或积极的监管阻力。成功的加密货币基础设施初创公司为其他加密货币基础设施公司和交易者提供基础设施。加密货币生态系统内的杠杆作用膨胀，表现为交易杠杆、以加密货币计价的借贷和基于加密货币的储备政策。 Web3在价值中立的基础设施阶段徘徊，受到自我暗示的束缚。有一些令人兴奋的研究前沿，如零知识证明（zero-knowledge proofs），这可以释放新的增长。但在大多数商业层面，用户采用已经停滞。另一方面，人们根据过往经验使用人工智能来做有价值的事情。大科技已经利用它十年了：产品推荐、新闻推送、垃圾邮件过滤、广告个性化。在ChatGPT推出的几天内，有无数的具体使用案例。也许 ChatGPT 和生成性人工智能不会扩展成强大、可靠的系统。记者们（具有讽刺意味的是，他们可能会首先被淘汰）认为它是肤浅的，被过度炒作了。但很难忽视它的实际应用。Copilot 加速了编程，Jasper 简化了文案写作，Midjourney 和 DALL-E 有超强的艺术性，ChatGPT 提供分析和回答问题。 AI 负面效果的情况更难确定。TikTok 算法可能是一代人浪费时间的最好例子，尽管在一个没有人工智能驱动的世界里，社交媒体的消费可能仍然非常高。如何在AI领域获取价值？从两个方面切入。 1. 基础设施的寡头垄断。Infrastructure oligopolies 如果你相信在扩展计算、数据和参数方面的持续回报，大型模型竞赛应该以寡头垄断的方式进行：在 2020 年代扩展模型是一个需要数十亿美元门槛参与的游戏。大型模型的价值获取可能会像半导体一样，在每个地缘政治区域出现少数赢家。 2. 应用扩散。Application proliferation 与基础设施不同，应用价值的获取将是分散的。现在启动一个新的基础模型公司已经很晚了，但风险投资公司还没有关注到应用层。许多数十亿美元的应用将在大型模型之上出现。如果基础模型发展得太快，这对较薄的 GPT 包装层公司来说意味着麻烦。但是，具有专有领域特定训练数据、独特分布和复杂集成的应用将经久不衰。一些初创公司将自己定位为 "全栈"，横跨应用产品和基础设施，建立自定义模型来支持特定领域的应用。这将是艰难的：定制优秀的通用模型（customizing excellent generalized models）比从头开始重新创造模型要容易。用现在的科技圈来比喻，很少有软件公司应该建造自己定制的硬件。一个超级智能的 AGI 可能会产生负面价值 -- 用我的老板 Peter Thiel 的话说，就是一个 "向人们投掷闪电的宙斯"。这种尾部风险使得人工智能的安全工作值得发展。但在其他领域的调整已经发挥作用：金融法规使资本（本质上资本是一种人工智能，某种程度上）与人类保持一致。人工智能系统的产品化是新生事物，但从净值来看，它似乎在价值创造上碾压了加密货币创造的价值。结论 Conclusion 人工智能行业能否保持加密货币行业失去的信心？它需要把这些事情做对：资本：人工智能有很长的资本反馈周期，这使泡沫得到了控制。但应用必须产品化落地，以证明持续的资本涌入是合理的。使命：人工智能的意识形态目前更像是一张空白的画布，而且技术的内在腐败程度较低。但它需要一个积极的 -- 或至少是中立的、非政治性的 -- 使命，以推翻反乌托邦式的悲观预言。人：这个行业将有很常见的骗子涌入，但人工智能领导者们不能让他们真正控制生态系统。价值创造：人工智能的采用（AI adoption）似乎很有希望，但从有趣的玩具过渡到可信赖的工具并非易事。从长远来看，价值创造应该占主导地位，而人工智能似乎正在轻松获胜。企业和消费者从该技术中受益，即使是在其初生阶段。人们在Gartner的炒作周期框架下做事：上升的东西必须会下降。 Gartner 曲线当中早期阶段的形状是对的，但生产力的高原（Plateau of Productivity) 是误导性的：它因行业而有很大的不同。一些高原期归零 -- 比如说私有云计算 -- 而另一些则超过了膨胀的期望值的峰值。 Crypto可能会在Gartner建议的一小部分出现高原期。如果让我猜测，人工智能的高峰期将远远超过他的历史峰值。一个人的加密道路总是那样坎坷。你需要加入一个由一群志同道合的人组成的队伍。期待你的加入。公粽耗;crypto大表哥来源：金色财经

金色财经2023-02-08

中银国际：不会低估ChatGPT长期的潜在颠覆性料大型平台更受惠

软件企业更能受惠，维持对其的沽售评级。AI行业现阶段仍需长期及大量投资，ChatGPT及未来的大型AI模型亦需在性能提升及实现自我可持续发展的同时降低培训成本。　　目前，大型AI模型主要参与者都未盈利，而ChatGPT刚开始订阅服务，中银相信，随着Meta及谷歌快将推出类似服务，未来将会出现价格战。

金融界2023-02-08

百度版ChatGPT来了 AI竞赛中国胜算几何？

是，它更善于“一本正经地胡说八道”。有AI行业研究人士指出，ChatGPT是一个黑盒计算，当下在内容的可信性和可控性上有一定局限，要给它足够正确的知识，再引入知识图谱这类知识管理和信息注入技术，还要限定它的数据范围和应用场景，使得它生成的内容更为可靠，这是业界需要做的。但实事求是地说，ChatGPT确实代表了未来AI的发展趋势。与传统的语音交互、图像识别等AI应用类似，ChatGPT也是一种人机交互。人通过文字和机器对话，获得内容。但ChatGPT的突破之处在于，它可以基于大数据集自己生成内容，而不是简单的比对和匹配。这意味着AI掌握了一定的自学习能力，技术迭代的速度大幅提升。在所谓的AI 1.0时代，人们使用语音交互时，获得的内容是技术人员提前预设的，AI只是在海量数据库中做快速比对，如果数据库中并没有对应内容，AI无法自己生成内容。因此，ChatGPT的诞生也被市场认为是AI 2.0时代到来的象征，未来会影响到各行各业。事实上，在满足网友好奇心和产业意义外，ChatGPT背后其实还暗藏着大国之间的AI战略竞争。2021年，美国政府曾明确提出，美国要想保住超级大国地位，必须在人工智能、量子计算、生物技术、半导体以及自主系统等五项关键技术上保持领先地位。众所周知，人工智能事关国家安全，中国同样不能落后。早在2018年，中央政治局就曾定调，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。令人欣慰的是，过去5年，中国在人工智能领域的专利申请量比第二名及第三名申请量的总和还要多出一倍多，这意味着中国在人工智能领域的创新非常活跃。第三方数据显示，2018年1月至2022年10月，全球超过50个国家和地区共申请了115万件人工智能领域相关专利。分国家来看，专利申请数量最多的3个国家分别是中国、美国和韩国，专利申请数量分别是64.8万件、19.1万件和5.28万件。随着“中国版”ChatGPT的推出，国内AI市场肯定会再掀起一波新的热潮。来源：金色财经

金色财经2023-02-07

汉王科技7连板，多只ChatGPT概念股澄清未与OpenAI开展合作

国泰君安在研报中表示，ChatGPT对AI行业意义非凡。第一，ChatGPT使得AI应用场景获得大幅延展。过去几年，AI行业无论是在产业层面还是二级市场表现都差强人意，核心原因就在于商业落地场景的不明确。从AI绘画到智能对话，AIGC使得创作门槛大大降低，这意味着AI技术可触达的场景大幅延展。第二，ChatGPT进一步验证了大模型Al的可行性，使AI技术商业价值更加显性。此前，由于成本原因，AI技术往往难以覆盖长尾市场，而社区化将使得这些市场能够通过“聚沙成塔”的方式被触达。且此前AI往往作为安防、智慧城市等领域大项目中的一个技术模块存在，AI技术本身的商业价值划分相对困难，而ChatGPT这种直接为AI技术付费的方式使得其商业价值更加显性化。第三，AIGC将进一步推升上游算力需求。ChatGPT在参数规模上已经达到了千亿级别，对于AI大模型而言，不论是训练还是推理，对于算力等基础设施都有着极大的需求。（来源:界面AI）声明：本条内容由界面AI生成并授权使用，内容仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。

有连云2023-02-07

推出ChatGPT的OpenAI 股权投资协议设计的独特性

金色财经2023-02-06

贝莱德持股增至6.6% 年内百度股价累计涨幅接近30%

了这家中国科技巨头的股份，为人工智能（AI）行业的繁荣定位。　　百度的股价周三在纽约交易时段飙升13％，周四在美国盘前交易时段又上涨1.5％，今年迄今为止的涨幅接近30％。　　根据FactSet数据，截至12月31日，贝莱德将其在百度的持股比例增至6.6％，成为该公司最大股东之一，本周提交的文件详细说明了帮助该股走高的最新催化剂。全球最大的资产管理公司贝莱德很可能通过基金持有百度。　　百度是中国版的谷歌，主要业务是在线搜索和广告。但该公司已开始加大对人工智能和云计算等高增长领域的关注，其蓬勃发展的自动叫车部门去年完成了数十万次打车。百度最近成为中国第一家完全无人驾驶的叫车服务提供商。　　对AI潜力的乐观态度——毫无疑问，部分得益于对生成AI聊天机器人 ChatGPT 的广泛关注——最近将聚光灯放在了百度身上，认为这是中国利用该技术的机会。上个月，有报道称该公司准备推出自己的类似于 ChatGPT 的人工智能聊天机器人，以抢占硅谷的领先地位。　　随着投资者通过人工智能的新视角来关注百度，仅在本月就有至少两位分析师调高了对该股的预期，factset调查的两家券商对百度的评级均为“买入”，这两家券商将百度周三的目标股价调高至平均每股179美元左右。这意味着该股将较周三收盘价上涨18％左右。

金融界2023-02-03

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