<返回更多

中信建投:从ChatGPT窥视百亿美金的新生产方式

2023-01-30  财联社  
加入收藏

ChatGPT功能概述:

2022年11月30日,OpenAI发布了ChatGPT人机对话交互模型,在文本生成和人机对话上取得了新的突破。随后ChatGPT应用多点开花,商业化落地速度不断加快。2023年1月24日,微软公司在其官方博客宣布,微软将向OpenAI进行一项为期多年、价值数十亿美元的投资,以加速其在人工智能领域的技术突破。期间,微软宣布,计划将ChatGPT等人工智能工具整合到其所有产品中,其中包括将ChatGPT融合到必应搜索引擎,将ChatGPT融合到word、PowerPoint、Outlook邮箱等office办公套件。

OpenAI也推出付费版ChatGPT,ChatGPTProfessional版本每月收费42美元,具备全天可用性、更快的响应速度以及新功能的优先权。Buzzfeed宣布和OpenAI合作,未来将应用其提供的ChatGPTAPI来协助内容创作,Buzzfeed的股价也从0.95美元上升至3.87美元(1月28日),股价跳涨3倍。

中信建投(27.160, 0.32, 1.19%)认为,以ChatGPT为代表的自然语言模型将深刻融入内容生成、搜索引擎增强、编程协助、智能客服等领域,成为人们日常生活生产的重要辅助工具。同时,ChatGPT的快速商业落地也将带动AI芯片产业链、数据产业链的发展。建议持续关注:GPU:英伟达、超威半导体、海光信息(43.430, -0.77, -1.74%)等;FPGA:安路科技(65.330, -1.87, -2.78%)-U等;SoC:高通、全志科技(22.540, -0.18, -0.79%)等;自然语言处理:科大讯飞(39.980, -1.69, -4.06%)等;计算机视觉:云从科技(20.790, 0.56, 2.77%)-UW、商汤-W、格灵深瞳(31.990, -1.15, -3.47%)-U等;自动驾驶:德赛西威(129.450, -2.82, -2.13%)、中科创达(109.390, -1.98, -1.78%)、均胜电子(15.840, -0.11, -0.69%)、光庭信息(42.820, -0.33, -0.76%);智慧交通:千方科技(10.050, -0.11, -1.08%)、万集科技(20.830, -0.15, -0.71%);AI+工业:中控技术(92.140, -0.72, -0.78%)、华大九天(91.780, -1.37, -1.47%)、广立微(93.540, -1.15, -1.21%)、概伦电子(29.680, -0.36, -1.20%)等。

节选自《ChatGPT应用多点开花,商业化落地速度不断加快》

关于ChatGPT和OpenAI

继2019年向OpenAI注资10亿美元之后,微软与OpenAI的合作进入第三阶段。此前据Semafor援引知情人士报道,微软正商谈以290亿美元估值,向OpenAI投资100亿美元。2019年,微软即开始与OpenAI进行合作。到了2021年,微软向OpenAI投资10亿美金。根据微软对外的声明,在与OpenAI新的合作阶段中,微软将有以下计划:

1、lSupercomputing at scale:微软将增加对专业超算系统开发和部署的投资,以加速OpenAI突破性的独立AI研究。微软还将继续构建Azure的AI基础结构,以帮助客户在全球范围内构建和部署各自的AI应用程序。

2、lNew AI-powered experiences:微软将在其消费者和企业产品中部署OpenAI模型,并引入基于OpenAI技术的新型数字体验。包括微软的Azure OpenAI服务,该服务使开发人员能够通过直接访问OpenAI模型来构建尖端的AI应用程序。

3、lExclusive cloud provider:作为OpenAI的独家云供应商,Azure将为OpenAI在研究、产品和API服务中的所有工作负载提供支持。此外据媒体报道,微软还计划将ChatGPT整合进旗下搜索引擎必应(Bing),提高必应在搜索引擎市场的市占率;同时Chat-GPT功能引入Office,用于部分文本的生成和问答。

传统的决策式AI模型(Discriminant Model)是根据已有数据进行分析、判断、预测,典型应用为内容的智能推荐(短视频)、自动驾驶等;而近年发展迅速的生成式AI模型(Generative Model)更强调学习归纳后进行演绎创造,生成全新的内容,应用场景更为广阔。

风险提示:

生成式AI技术发展不及预期;算力支持程度不及预期;数据质量及数量支持程度不及预期;用户需求不及预期;技术垄断风险;原始训练数据存在偏见风险;算法偏见与歧视风险;算法鲁棒性风险算法透明度风险;增加监管难度风险;政策监管风险;商业化能力不及预期;相关法律法规完善不及预期;版权归属风险;深度造假风险;人权道德风险;影响互联网内容生态健康安全风险;企业风险识别与治理能力不足风险;用户审美取向发生变化的风险。

节选自《从CHAT-GPT到生成式AI(Generative AI):人工智能新范式,重新定义生产力》

声明:本站部分内容来自互联网,如有版权侵犯或其他问题请与我们联系,我们将立即删除或处理。
▍相关推荐
更多资讯 >>>