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海富通基金吕越超:生成式人工智能的发展机遇展望

admin 2023-06-22 7
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海富通基金吕越超:生成式人工智能的发展机遇展望

  吕越超

  2010年7月至2010年12月,任长江证券股份有限公司机械行业分析师。

  2010年12月至2016年7月,先后担任泰达宏利基金管理有限公司研究员、高级研究员、基金经理。其中,2014年11月至2016年7月,任泰达宏利价值优化型周期类行业基金基金经理;2015年6月至2016年7月,任泰达宏利创益灵活配置混合型证券投资基金基金经理。

  2016年7月加入海富通基金管理有限公司,现任公司公募权益投资部副总监,海富通股票混合、海富通成长甄选混合、海富通科技创新混合、海富通先进制造股票基金经理,基本养老保险基金组合投资经理。

  随着ChatGPT的火速出圈,AIGC(Artificial Intelligence Generated Content, 人工智能生成内容)概念进入大家的视野。2017年以来,Transformer架构带来大幅度的性能提升,基于此OpenAI发布了一系列GPT生成式预训练模型,ChatGPT是OpenAI在22年11月底推出的聊天机器人模型,GPT英文全称Generative Pre-training Transformer,是一种基于大模型训练的自然语言处理模型,通过引入基于人类反馈的强化学习,实现了更类人的智能化表现,用户与ChatGPT的对话互动可以实现普通聊天、信息咨询、撰写诗词作文、修改代码等。

  2023年1月,ChatGPT仅用2个月时间MAU破亿,每天约有1300万独立访客使用ChatGPT,成为历史上用户增长速度最快的应用,为AIGC技术的商业化落地开启了新的篇章。微软、谷歌等巨头都在探索大模型应用场景,微软计划将ChatGPT等人工智能工具整合到所有产品中,并作为平台提供给其他企业使用。随着ChatGPT等产品的完善,AIGC展现出了巨大的应用潜力和商业价值,科技产业有望迎来新一轮创新周期。

  ChatGPT获得市场广泛关注的原因有两点:

  1)ChatGPT验证了当前AI大模型的潜力和价值。AI大模型兼具“大规模”和“预训练”两种属性,面向实际任务建模前需在海量通用数据上进行预先训练,能大幅提升AI的泛化性、通用性、实用性。ChatGPT通过优化算法和训练,向通用人工智能目标更进一步。

  2)ChatGPT展现了人工智能正从分析式向生成式转变。此前已广泛应用的人脸识别、推荐系统等均是分析式AI的应用,而ChatGPT是一个生成式AI,可以回答问题、撰写论文、生成图片、生成代码。生成式AI更快、更便宜,某些情况下比人类更好,可以在很多领域替代人类工作,基于此的AIGC生产力变革,可以创造巨大的商业价值。

  2023年的APEC工商领导人中国论坛上,华为轮值董事长胡厚崑表示:“以ChatGPT为代表的新的人工智能时代已到来。”比尔盖茨认为,ChatGPT这样的人工智能聊天机器人,将与互联网的诞生或个人电脑的发展一样重要。英伟达的CEO黄仁勋则在演讲时表示,ChatGPT相当于AI界的iPhone问世。

  AIGC产业的蓬勃发展,将带来怎样的投资机会呢?

  AIGC产业链是一个从上游到下游相互关联的生态系统,其核心建立在算法、算力、数据三大关键能力之上。上游产业即基础层是产业基础,为人工智能提供数据及算力支撑,总体可分为硬件、软件两部分,产业链中游主要围绕模型层,主要包括自然语言处理模型、计算机视觉模型及多模态模型,重点布局大模型技术研发、管理和运营。下游应用层主要是大模型重点落地场景,可以和教育、办公、游戏、电商、影视、交通等产业结合,形成丰富的产业生态。

  大模型是AI时代的底层核心,算力是人工智能产业发展的关键支撑,应用商业前景广阔。

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  AI大模型推动计算机历史三次最大浪潮实现“三山叠峦”

  此次AI浪潮与以往科技产业浪潮最大不同在于,这次不是终端硬件变革开启,而是软件先行,催生算力硬件需求和后续各类物联网终端变革,而且起步就是最大想象空间的市场:大模型将计算机行业历史上最大想象空间的互联网最高流量入口、公有云最大市场、新时代的操作系统合三为一。具体表现为:大模型成为知识与舆情输入与输出的战略制高点,其战略地位将远高于互联网时代的搜索引擎;云计算由SaaS走向MaaS,底层算力和上层AI开发平台边际成本递减明显,MaaS将成为公有云最重要的市场;自然语言交互平台将成为统一万物的新时代操作系统。

  以三个最大空间的龙头公司为例,互联网最高流量入口谷歌巅峰市值2.0万亿美元,公有云最大厂商亚马逊巅峰市值1.9万亿美元,操作系统核心厂商微软巅峰市值2.6亿万美元,AI大模型将首次使得三大龙头合一。据《新一代人工智能发展规划》,我国2030年有望实现人工智能核心产业规模超过1万亿元,带动相关产业规模超过10万亿元。

  综合训练成本、数据质量需求、技术壁垒及应用规模等角度考虑,未来大模型很有可能变成寡头垄断市场,类似今天的云服务市场。综合确定性与弹性空间来看,大模型仍然是AI最值得关注的方向之一。

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  算力是人工智能产业发展的基石

  OpenAI持续精进,每一代GPT模型的参数量都快速增长。从2018年起,OpenAI就开始发布生成式预训练语言模型GPT,可用于生成文章、代码、机器翻译、问答等各类内容。每一代GPT模型的参数量都快速增长:2019年2月发布的GPT-2参数量为15亿,而2020年5月的GPT-3,参数量达到了1750亿。

海富通基金吕越超:生成式人工智能的发展机遇展望

  ChatGPT能够实现当前如此强大的交互,离不开背后庞大的算力支撑。根据绿色节能数据中心官方公众号,ChatGPT的总算力消耗约为3640PF-days。按近期在国内落地的某数据中心为参照物,算力500P耗资30.2亿落成,若要支持ChatGPT的运行,需要7-8个这样数据中心支撑,基础设施投入需以百亿计。

  数据海量增加,算法模型愈加复杂,应用场景的深入和发展,带来了对算力需求的快速提升。1)根据IDC测算,国内智能算力规模正在高速增长,2021年中国智能算力规模达155.2 EFLOPS,2022年智能算力规模将达到268.0 EFLOPS,预计到2026年智能算力规模将进入每秒十万亿亿次浮点计算(ZFLOPS)级别,达到1,271.4 EFLOPS。2021-2026年期间,预计中国智能算力规模年复合增长率达52.3%。2)通用算力规模也正在高速增长,根据IDC测算,2021年中国通用算力规模达47.7 EFLOPS,预计到2026年通用算力规模将达到111.3 EFLOPS。2021-2026年期间,预计中国通用算力规模年复合增长率为18.5%。

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  应用商业前景广阔,期待大模型落地以后国内真正进入AI应用百花齐放时代

  我们认为,当前的AI如同1990年代的操作系统:操作系统协调复杂硬件为软件开发做基础,当前的AI已经初步拥有AGI(通用AI)的雏形,能够协调全球硬件、软件、数据等构建强大基础平台,拥有成熟的软硬件产业链可以协同发展,并且同时Plugin插件将成为AI时代的编程工具链,海量应用需求爆发拐点已现。由于应用爆发带来了各行各业的海量的机遇,我们选取几个典型的细分领域,对目前的发展情况及前景进行论述。

  在办公领域,AIGC技术有助于提升办公效率。Copilot出现大大提升了数字化办公的智能化水平,Copilot是微软基于GPT-4大模型、Microsoft Graph和Microsoft 365全家桶三大产品打造的生产力工具,并形成以它为需求交互核心的一体化办公的Business Chat,可以在常见Microsoft 365应用中直接调用,也可以通过使用Business Chat调用,可有效解放重复性的基础办公劳动力。

  在游戏行业,AIGC技术可以助力游戏开发,实现降本增效。游戏研发链条很长,在游戏开发过程中,可以用AIGC帮助打造优秀的动画、塑造人物形象,显著提升产出效率、降低制作成本,长期或将将逐渐改变游戏的开发和玩家生态。除此之外,ChatGPT等成熟AI的接入进一步提升机器人的智能化程度,提高游戏自由度和趣味性。千人千面的智能NPC使得完全开放的游戏世界成为可能,极大程度地拓宽了游戏内容的深度与广度,从而有望提高用户粘性与付费意愿。

  在电商行业,AIGC技术有望助力素材生成及交互方式,优化成本、效率和体验。对于商家来说,AIGC可以降低广告成本,利用AIGC赋能营销推广文案,并赋能选品、运营、客服、物流等环节;对于消费者,AIGC可以通过提高智能搜索推荐与营销广告精准投放能力、构建智能客服等更好完成交互,直击消费者需求,有效增强消费者个性化推荐,降低搜索成本,提高消费效率,同时通过加速商品3D模型、虚拟主播赋能直播带货乃至虚拟货场的构建,打造全新购物场景,实现试听等多感官交互沉浸体验。

  教育方面,AIGC有望加速实现个性化教育,全链条覆盖促进新生态落地。AIGC可以将抽象的教科书转化为具体的可视化,让学生更容易学习。目前,AIGC赋能教育领域已基本覆盖“教、学、考、评、管”全链条实践个性化教育,应用场景包括智能测评、自适应教学、智能教师、智能教育评价管理与智能环境打造等,教育知识图谱、认知诊断、学习者建模、机器阅读理解与批阅等AI+教育前沿技术正不断涌现,旨在建立从低能到高能、单能到多能、多能到超能、超能到异能的“四能”教育模式。

  随着硬件和算法的飞速发展,AI底层基建搭建逐步完善,随着大语言模型和多模态技术的深度融合,AIGC快速迭代升级,在大量应用需求牵引下加速商业化进程,与实体经济融合逐渐走深,未来有望出现更多实质性应用。相信未来一段时间,我们会看到越来越多企业积极拥抱AIGC创新技术,根据应用场景特点进行产品商业化探索,也相信会有更多的企业将在此轮浪潮中脱颖而出,成长为下一阶段细分领域中的佼佼者,我们拭目以待。

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