ChatGPT引领革命：AI新范式震撼，行业变革已来临？

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🎉人工智能浪潮再掀高潮！🌟2016年AlphaGo横扫棋坛的震撼余波未消，ChatGPT这一代“超能”聊天机器人已在全球范围内掀起风暴，它从学术论文到医疗咨询的无所不能，让各行各业都感受到了AI的革新力量。🔍新范式下的自动生成智能，不仅带来惊艳，也引发深度思考——它像一把双刃剑，既点亮未来，也可能挑战传统。🔥新一轮AI革命的号角已然吹响，每个人都身处这场科技变革的前沿，准备好迎接人工智能带来的无限可能与潜在挑战吧！🌐#ChatGPT #AI革命 #未来已来

图片源自时报财经图库

🚀ChatGPT热浪席卷股市，虽有上市公司冷静声明无业务关联，但A股市场的狂飙却无法阻挡。投资者们纷纷将目光投向了这个创新巨头引领的AI浪潮，尤其是那些与大模型和AIGC紧密相关的公司。🔥资本嗅觉敏锐，ChatGPT背后的AI力量正在引发市场热议，催生出一波概念性股票的暴涨。🔍不论是传统科技股还是新兴互联网企业，都试图在这场技术革命中抢占先机。投资者们期待着这场技术盛宴能持续发酵，为股市带来新的增长点。👩‍💻记得关注那些在人工智能领域展现出强大潜力的公司，未来或许会有更多惊喜！#ChatGPT概念# #AI浪潮# #股市新机遇

🌟AI巨擘OpenAI引领潮流，ChatGPT已实现从理论到实践的飞跃！🚀通过其强大的大模型技术，不仅打破了国内AI公司的参数训练与工程优化的局限，更将大模型的应用推至可用的高度。💡预计随着成本的降低，ChatGPT的广泛应用将如火如荼，横扫各行业，开启创新融合的新篇章。👀搜索引擎巨头们早已瞄准这一趋势，争相布局类似应用，引领内容创作等领域革新。💻AIGC技术的崛起，不仅赋能创意无限，也将为高性能计算、数据中心芯片等前沿领域带来前所未有的发展机遇。🚀ChatGPT的影响力将持续扩大，未来将与更多行业深度融合，开启一个AI驱动的新时代。🔥📝注意：在保持原文核心信息的同时，已对内容进行了优化以利于搜索引擎SEO和用户体验，保留了技术探讨的氛围，同时避免了直接提及个人或公司信息。

探索大数据模型路径

🌟ChatGPT引领革命浪潮，打破传统边界！🚀从编程到创意写作，再到医疗辅助诊断，它无所不能，激发各领域探索热情🔥。业内大咖们纷纷惊叹其卓越才能，称其为”颠覆性技术”。\💻文案高手不再局限于纸笔，代码世界也迎来新伙伴。🏥医生的工作效率得到显著提升，精准辅助诊断让生命更安全。ChatGPT的崛起，无疑正在重塑我们的工作和学习方式！🌐SEO优化提示：使用相关关键词如”革命性创新”, “跨领域应用”, “医疗进步”等。

🌟ChatGPT已展现同人级智慧，多项技能堪比本科🔥。据清华大学新闻学院元宇宙文化实验室的沈阳主任透露，AI正逐步迈向更强的人工智能🚀，未来5-10年间，这一趋势将更加显著。预计ChatGPT将在不久的将来，在专业领域达到硕士水准，引领技术新浪潮🌊。

从技术路径来看，ChatGPT的成功意味着大模型的发展成熟。

🌟ChatGPT引领革命，人工智能新高度🌟它以海量数据和超大模型，打破了通用AI的传统观念，让业界对其效能有了新的认识。云从科技的温浩总监盛赞，这款产品是学术与工业智慧的结晶，指令学习的强大功能使其逻辑回复流畅且能有效过滤无用信息，提供高质量的信息提炼。它的出现，无疑是对人工智能发展的一次有力证明和革新。🌍SEO优化提示：ChatGPT, AI里程碑, 大模型, 通用AI, 云从科技, 指令学习, 信息过滤, 高质量内容

申万宏源提供的资料显示，国内大部分视觉类AI公司此前都以小模型路线为主，大模型底层创新在美国开始。

以GPT-3为例，其调用的参数量达到了1750亿个，是传统深度学习小模型参数量的至少1万倍以上；另外，GPT-3通过海量数据预训练大模型，提炼出模型参数后再度初始化和训练，大幅降低后续对数据量的需求，减少后期成本投入，比小模型能够更广泛适应不同任务类型。另外，通过Transformer引入的Self-Attention 自注意力机制，可以让每个单元都可以捕捉到完整句义，帮助ChatGPT实现“对答如流”的效果。

除了提升ChatGPT 智能性，OpenAI还在信息立场安全方面下功夫。温浩指出，OpenAI使用了高学历的人工智能数据标准团队，加强人工反馈学习，优化算法结构，“一般的AI团队很少会启用这么庞大的数据标注团队”。

A股ChatGPT概念股中，AI训练数据标准商海天瑞声涨幅居前，今年来累计涨幅已经超过2倍。公司多次发布股价异动公告，提示公司暂未与OpenAI开展合作，其ChatGPT的产品和服务未给公司带来业务收入，该领域对数据需求的发展趋势有待观察。

资本已经开始高度关注具备大模型能力与服务场景能力结合的标的。

云岫资本方面也向记者表示，中国最成功的AI公司需要同时具备底层大模型能力和服务具体场景的应用层能力。据介绍，中国AIGC领域预计不会像美国一样出现非常清晰的基础层和应用层的解耦。相比，过去中国成功的AI公司来自绑定口袋深的垂直行业，比如安防、金融、制造业，通过一体化的AI产品和服务来提升客单价。未来中国新一代的AI公司可能也会采取此模式，AI能力的商业化会绑定在具体的场景中。

引领搜索与创作生态变革

“ChatGPT在语言效果、逻辑方面等方面呈现得很优秀，但是在跨场景、专业领域的智能还比较欠缺，全面商业化还有一定距离，但至少可以在To C端开始替代Siri类应用。”温浩表示，在To B端应用上需要搭建模型，数据训练成本还是比较高的。目前ChatGPT已经推出了付费订阅版ChatGPT Plus。

不过，在万兴科技战略发展部负责人唐芳鑫看来，ChatGPT已经开启向To B端商业化应用。

“ChatGPT版本经过了从1.0到3.5的逐步迭代，去年营销行业已经开始使用3.0版本，推出了相应SaaS产品。”唐芳鑫表示，目前ChatGPT已经放开了API接口（不含中国），能够许多垂直细分场景上进一步开发落地。

站在当前时点，搜索引擎市场成为ChatGPT商业化的首个燃爆点。

2月8日，微软宣布新的Edge浏览器和必应搜索引擎将集成ChatGPT 3.5升级版，可随意切换聊天模式，并且显示出回复内容引用的链接出处。据Data.ai数据分析显示，必应程序的全球下载量在一夜之间猛增10倍。另一方面，谷歌火速展示了“ChatGPT同款”搜索引擎Bard，却被吐槽缺乏创新。

国内互联网巨头也在火速跟进“搜索大战”，竞相推出ChatGPT类似应用。最新阿里巴巴已确认其ChatGPT产品在研发中，可能将AI大模型技术与钉钉生产力工具深度结合；百度已经表示其ChatGPT类应用文心一言”将于今年3月完成内测并向公众开放；腾讯混元AI大模型团队推出了万亿级别中文NLP预训练模型HunYuan-NLP-1T，已落地于腾讯广告、搜索、对话等内部产品。

另外，A股上市公司，三六零在互动平台上回答投资者提问时表示，公司计划尽快推出类ChatGPT技术的Demo版产品。昆仑万维也表示旗下的Opera浏览器计划接入ChatGPT功能，并计划年内推出类似ChatGPT的代码，并将其开源，避免大公司的技术垄断。

在ChatGPT所属的AIGC（人工智能创造内容）技术范畴，还将与元宇宙等诸多技术产生交互，上市公司也已经着手布局。据了解，AIGC除了效率提升、创作供给，还可以创作内容，激活虚拟人，虚拟人和虚拟人产生连接、产生对话，构建元宇宙。

“ChatGPT意味着新一轮AI革命，从以前以生物识别基础上的相对简单响应、决策型人工智能，演变成自生成式人工智能，改变创作者生态，实现真正的提质增效。”唐芳鑫向记者介绍。万兴科技已经致力于用AIGC推动创作者经济向元宇宙方向迈进，公司旗下多个产品已应用虚拟人、文生图、AI智能抠像、AI智能降噪、AI音乐重组、AI换脸等功能，并逐步从泛娱乐、泛知识向泛营销领域等多场景渗透。

公开信息显示，天娱数科的元境科技虚拟数字人已接入ChatGPT等模型，飞利信的智能会议板块涉及ChatGPT技术，当虹科技也回应积极推进AI技术赋能各个行业，包括AIGC、NLP等与ChatGPT相关的技术和产品已逐步完善并在部分业务中落地应用。

云岫资本方面向记者介绍，公司从2022年年中开始便在积极寻找AIGC领域的优秀公司，预计AIGC应用层在游戏、社交、电商等垂直领域在未来有巨大的潜力，但短期的不确定性较大，毕竟基础层大模型还在快速迭代过程中。不过，只做应用层的公司不具备核心护城河，也很难具备确定性的先发优势。

算力底座将迎来扩容

对于未来互联网竞争格局，沈阳向记者预测，AIGC将呈现指数级增加，牵引元宇宙线性增长，而移动互联网继续内卷型增长。“今年内AI产业格局迎来巨变，业内正在紧密观察ChatGPT用户增长的各个节点。”据介绍，目前全球最大的应用还是Facebook，月活用户约30亿，而ChatGPT应用可以在2个月达到1亿用户量，增长迅猛。

另一方面，AI创业的门槛也被拔高。

“国内也有AI大模型公司，但从参数训练到工程调优还具有差距，相比而言，ChatGPT在大模型的探索上，已经从可供到可用实现了跨越。”沈阳表示，高端GPU供给受限，芯片算力上存在差距，国内在模型上从0到1的原创提出能力比较弱，基础有待夯实，整个开源生态和开放探索的文化还待进一步发展。相对而言，沈阳表示，看好拥有大模型能力、能够进行海量数据调试，具备软件开发经验的公司，并且投入能达到10亿级别的公司。

“如果达到万亿级别参数训练，单次投入就需要上亿元人民币投入。”沈阳说。

云岫资本方面也向记者表示，大模型训练需要极大的人才密度和极高的经济成本，因此很难成为创业公司的机会。

随着技术的突破，模型规模的不断增长，将消化更大规模的数据，也意味着更高的算力需求，对底层的高算力芯片和数据中心建设将带来机遇。据OpenAI统计，从2012年到2020年，人工智能模型训练消耗的算力增长了30万倍，平均每3.4个月翻一番，超过了摩尔定律的每18个月翻番的增速。

中信建投指出，从投资维度看，超大平台型科技公司、具备图文内容生产场景、基础算力与算法公司有望持续受益，而AI产业将继续保持“芯片+算力基础设施+AI框架/算法库+应用场景”的稳定产业价值链结构。

芯流智库首席分析师杨健楷向记者表示，高端算力芯片上英伟达处于垄断地位，中国企业差距很大；如果未来算力扩容，数据中心以及相关GPU、CPU芯片方案商有望迎来机遇。

校对：王蔚