什么是ChatGPT和AIGC？

2022年11月底以来，由人工智能实验室OpenAI开发的聊天机器人ChatGPT一经推出，就引发科技界的广泛关注，并在社交媒体上迅速走红。ChatGPT以AIGC（AI-GeneratedContent，人工智能自动生成内容）技术为基础，与传统AI技术相比，强调通过学习理解和算法模型，自主创造出全新的内容，进一步延伸了AI的应用场景。数据显示，ChatGPT上线两个月后注册用户就突破1亿，是历史上用户增长最快的消费应用之一。

• AIGC产业链如何？

AIGC产业链基本框架由算力、算法模型、应用三个部分构成。算力方面以芯片产业为核心，AIGC的发展需要强大的算力部署，模型的运作提供算力支撑。

算法模型可以分为基础设施层和中间层。其中，基础设施层通过预训练模型为中间层搭建技术基础，预训练模型需要大量的成本和技术投入，因此具有较高的进入门槛；中间层基于基础层产出的大模型，通过开发、训练进一步生成定制化、个性化、场景化的小模型，实现在不同垂直领域、细分行业、功能场景的工业流水线式部署，兼具适应差异化需求、经济高效的优势。下游应用是指将人工智能生成的面向C端用户的文字、图片、音视频等内容进行商业化运用，侧重满足下游消费者的需求，从而实现产业落地，下游企业能够借助前两层模型挖掘更加丰富多样的应用场景和内容。

• 算力有望带动GPU、光模块等产业

针对算力层，ChatGPT强大的响应能力依赖于大量的数据训练，用于训练的计算量决定了人工智能的进步速度，因此推动AIGC发展的关键因素之一就在于其是否具备充足的算力部署。由于算力取决于底层芯片，未来AIGC向更多应用场景延伸，有助于拉动高端芯片产业量价齐升。ChatGPT是基于GPT-3.5架构开发的大型语言模型，从GPT模型的迭代历程来看，其参数量是呈爆炸式增长的，从GPT-1的1.17亿，到GPT-2的15亿，再到GPT-3的1750亿，预训练数据量从5GB增加到45GB。随着时间的推移和技术的不断改进，对算力需求将日益增长。ChatGPT自上线以来多次因满负荷运行而宣布暂停服务，反映当前算力不足依旧是AIGC发展的重要瓶颈，在产业的未来发展中，算力作为底层发动机的需求还有巨大增长空间，将带动GPU、CPU 、FPGA 、ASIC及光模块等芯片产业链。

AIGC的快速商业化发展源于其算法模型的持续升级，持续迭代优化的基础生成算法模型和预训练模型推动了AIGC的技术爆发。开发、训练和生成AI模型需要大量的原始素材，能够对模型进行构建、持续优化和架构升级的AI团队，以及超千万美金的模型训练资金，因此，掌握AI模型技术的科技巨头们将构建较高的技术壁垒，科技龙头企业将围绕算法模型相关产业开展竞争，而中小初创企业将围绕头部企业提供的技术进行不同行业领域、功能场景的差异化应用模型开发。

• 下游应用丰富

下游应用方面，当前AI正在加速渗透数字内容生产领域，AIGC的发展有望进一步拓展应用领域。AI写作、与搜索引擎结合，在计算机使用等均是未来AIGC的发展方向，值得投资者引起足够重视。

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