GPT:AIGC的里程碑 Chat GPT憑什么引爆科技圈？_HAT

摘要

事件：11月30日，OpenAI上線了新模型ChatGPT，其網頁應用允許用戶免費使用，ChatGPT能夠理解人類語言并且回答問題，不限于普通聊天、協助寫代碼、解決具體難題等等應用場景。因為其高質量的回答、高效獲取信息的方式、以及上癮式的交互體驗，ChatGPT引起了社交媒體的廣泛傳播與關注。

ChatGPT效果出人意料，“全能AI”火遍社交媒體。ChatGPT的交互界面簡潔，只有一個輸入框，AI將根據輸入內容進行回復，并允許在一個語境下持續聊天。ChatGPT的聊天范圍廣泛，涵蓋大部分領域，根據親身體驗以及社交媒體分享的內容來看，ChatGPT能在絕大部分知識領域給出專業回答，同時對輸入的理解能力和包容度高。無論是讓ChatGPT寫首押韻的詩、檢查代碼的bug、回答科學問題、對推特未來的發展提出建議都不在話下，其回復內容每次都是隨機的，但總體保持著一定的專業性和信息量，具備很強的參考意義。與ChatGPT持續對話是一種令人上癮的體驗，因此在該應用發布的短短幾天內，就能看到國內外的社交媒體上就有大量關于ChatGPT對話的分享。

ChatGPT的背后離不開大模型、大數據、大算力。ChatGPT成為AIGC里程碑的背后，是算力發展和數字時代形成的大數據所共同支持的大模型訓練，才能實現目前的效果。由OpenAI研發的ChatGPT是微調后的GPT-3.5系列模型，有著多達1750億個模型參數，并在今年年初訓練完成。模型訓練的背后離不開大數據的支持，OpenAI主要使用的公共爬蟲數據集有著超過萬億單詞的人類語言數據集。在算力方面，GPT-3.5在AzureAI超算基礎設施上進行訓練，總算力消耗約3640PF-days。

Craig Wright：已放棄讓法庭相信他發明了比特幣:12月23日消息，曾多次聲稱自己是“中本聰”的澳大利亞計算機科學家Craig Wright近期在Twitter上表示：“我曾經關心外部相信我正是‘中本聰’。但現在我尋求的唯一驗證來自家人，我已放棄讓外界相信這一點。”

據悉，Craig Wright在2016年的一篇博文曾引起比特幣社區的軒然大波，他在這篇博文中聲稱（盡管證據有問題）他是比特幣的發明者。自此以后，他上法庭為自己的主張辯護，提起訴訟，指控范圍從誹謗到版權侵犯。但法官判決其并未提交決定性證據證明自己就是“中本聰”。[2022/12/23 22:02:17]

AIGC不僅改變創作，還將改變獲取信息的主要方式。在之前的報告中，我們討論過AIGC對于創作的替代，降低了創作門檻，為元宇宙數字內容的豐富打下基礎。而在此之上，ChatGPT所展示了作為生產力的存在，ChatGPT在尋找答案、解決問題的效率上已經部分的超越了如今的搜索引擎，ChatGPT或許在未來會改變我們獲取信息、輸出內容的方式，AIGC有望成為數字經濟時代驅動需求爆發的殺手級應用。

模型缺點瑕不掩瑜，未來迭代值得期待。據官網顯示，ChatGPT目前存在著一些局限性，包括：有時會給出看上去正確但荒謬的答案、微調提問的方式會得到完全不同的答案、有時會反復使用某些句子等等。在我們實際體驗中也能感受到，這些問題來自訓練過程和數據集的局限性。ChatGPT本次面向用戶免費開放能夠進一步強化訓練，從而完善模型質量。

以太坊側鏈Ronin Network已上線面向開發者的測試網Saigon:11月23日消息，據官方公告，以太坊側鏈Ronin Network推出開發者測試網Saigon，允許開發者在測試網上進行合約部署。Ronin Network還將在該測試網上測試DPoS共識機制。此外，Ronin Network 宣布已將Ronin Protocol、Ronin Bridge以及DPoS的智能合約開源。[2022/11/23 8:01:10]

投資建議：軟硬件與數據集。生成算法、NLP與算力決定AIGC能否運行，而高質量的數據集決定了AIGC質量與商業模式。軟件層面主要包括自然語言處理技術：谷歌、微軟、科大訊飛、拓爾思；AIGC生成算法模型及數據集：視覺中國、萬興科技、藍色光標、昆侖萬維；算力層包括：三大運營商、英偉達、瀾起科技、中興通訊、新易盛、天孚通信、中際旭創等。

風險提示：技術創新不及預期；政策監管風險。

11月30日，OpenAI上線了新模型ChatGPT，該模型允許用戶以對話的方式與其交互。ChatGPT是之前發布的InstructGPT的兄弟模型，后者被訓練用于根據輸入給出詳細的一段輸出。同時，ChatGPT模型為了獲得更多用戶反饋，在目前階段對用戶開放免費使用，用戶可通過chat.openai.com進行應用交互體驗。

ChatGPT的交互界面簡潔，只有一個輸入框，用戶可以任意開啟話題或者給出指令，模型將根據輸入內容給出輸出。ChatGPT的一大特點就是允許在同一個語境下持續交流，能夠根據上下文進行回復。

Hodlonaut贏得針對自封“中本聰”Craig Wright的訴訟:金色財經報道，挪威法官裁定，周四，在推特上被稱為“Hodlonaut”的Magnus Granath贏得了針對Craig Wright的誹謗案。經過一周的審判，Wright將支付Granath的律師費。Granath在挪威起訴Wright，試圖搶占Wright計劃在英國提起的誹謗訴訟。

金色財經此前報道，自稱是比特幣創造者的澳本聰（Craig Wright）在對加密人士Hodlonaut（真名Magnus Granath）提起的訴訟案中表示，他故意踩壞了包含中本聰錢包私鑰信息的硬盤，這使得從密碼學上證明他是比特幣的創造者“極其困難”。他在挪威法庭上稱，銷毀硬盤是避免其被迫這種方式證明自己身份的“唯一方法”，而他希望以學術成就等傳統方式確認他是中本聰，如果不這么做“人們最終會強迫我做我不想做的事情”。據悉，澳本聰自稱為中本聰一事，Hodlonaut一直持反對態度并提出懷疑。澳本聰對Hodlonaut發起訴訟，稱其涉嫌誹謗。[2022/10/21 16:33:16]

ChatGPT的聊天范圍廣泛，涵蓋大部分領域，具備參考意義。根據親身體驗以及社交媒體分享的內容來看，ChatGPT能在絕大部分知識領域給出專業回答，同時對輸入的理解能力和包容度高。無論是讓ChatGPT寫首押韻的詩、檢查代碼的bug、回答科學問題、對推特未來的發展提出建議都不在話下，其回復內容每次都是隨機的，但總體保持著一定的專業性和信息量，具備很強的參考意義。

共26枚DigiDaigaku以369.52 ETH在Gem平臺被匿名賣家購入:8月30日消息，據 Etherscan 數據顯示，匿名買家（地址為 0x4dbe965abcb9ebc4c6e9d95aeb631e5b58e70d5b）通過 Gem 以 369.52 ETH（約合 56 萬美元）購買了 26 枚 DigiDaigaku 系列 NFT。另據 OpenSea 數據，截至發文時該項目地板價暫報 16.8 ETH。[2022/8/30 12:56:18]

ChatGPT的對話內容開始在社交媒體引起關注。因為ChatGPT對話的隨機性以及較為豐富的信息量，與ChatGPT持續對話令人上癮，在該應用發布的短短幾天內，國內外的社交媒體上就有大量關于ChatGPT對話的分享。這其中包括馬斯克向ChatGPT請教如何改變推特，也有各類有趣的問答合輯。

AIGC里程碑的背后離不開大模型、大數據、大算力。ChatGPT成為AIGC里程碑的背后，是算力發展和數字時代形成的大數據所共同支持的大模型訓練，才能實現目前的效果。由OpenAI研發的ChatGPT是微調后的GPT-3.5系列模型，有著多達1750億個模型參數，并在今年年初訓練完成。

聲音 | Craig Wright：比特幣圖靈完整性是大多數人忽略的謬誤:Craig Wright在Deconomy的采訪中談到比特幣的圖靈完整性時表示：比特幣的圖靈完整性是大多數人都沒有想到的常見謬誤之一，圖靈完整機器可以計算任何可計算的數字，而不是無限數。在一個假想的計算機中，說它不是圖靈完成的概念，是因為它無法計算無限數，所以，有些人認為這需要循環，永遠繼續下去并在比特幣中存檔，否則它不是圖靈完整的。而這是一個不同的問題，這僅僅取決于存儲空間的多少，并非計算的本質。[2018/9/5]

模型訓練的背后離不開大數據的支持，公共爬蟲數據集有著超過萬億單詞的人類語言數據集，OpenAI團隊在此基礎上進行整理加工形成用于訓練模型的數據集。在算力方面，GPT-3.5在AzureAI超算基礎設施上進行訓練，總算力消耗約3640PF-days。

AIGC不僅改變創作，還將改變獲取信息的主要方式。在之前的報告中，我們討論過AIGC對于創作的替代，降低了創作門檻，為元宇宙數字內容的豐富打下基礎。而在此之上，ChatGPT所展示了作為生產力的存在，ChatGPT在尋找答案、解決問題的效率上已經部分的超越了如今谷歌等搜索引擎，ChatGPT或許在未來會改變我們獲取信息的方式，AIGC成為新時代的用戶入口。

模型缺點瑕不掩瑜，未來迭代值得期待。官網注明了ChatGPT目前存在著一些局限性及原因，在我們的實際體驗中，也確實遇到這些問題：

1）有時ChatGPT會寫一些看上去合理但錯誤且荒謬的答案，這個在體驗中較少但會出現。據官網描述，這個問題是難以解決的，因為：第一，在訓練期間，并沒有提問者目前所有的事實；第二，如果讓模型過于謹慎，那么他能回答的問題也會拒絕回答；第三，有觀察的訓練誤導了模型，因為正確的答案來源于模型的數據庫而非人類知道什么。

2）ChatGPT對輸入的改變比較敏感。例如，給出一句問題，模型聲稱無法得知答案，但輕微地改變問題，就能正確地回答。這種特性在體驗中表現的比較明顯。

3）ChatGPT有時會非常重復表達，反復使用某些句子，例如：重申自己是OpenAI訓練的語言模型。這個問題在我們的體驗中也經常出現，根據官網，該問題來自于訓練數據的偏差，以及過度擬合問題。

4）在理想情況下，當用戶問題模糊時，模型應該會提問將問題清晰化。但目前的模型經常不去追問問題，直接猜想用戶可能問的方向。

除了官網提到的局限性外，根據實際體驗，ChatGPT即使在輸入的明確要求下，也難以在表達中使用數據支持，這可能是因為ChatGPT所使用的語言數據集并不包含太多關于數據的內容。

投資建議

相比于此前的AI繪畫，ChatGPT更具有將AI能力與工作流程相結合的潛力，例如我們試著讓其解釋“光學模塊中的光芯片和電芯片是什么？當前的全球主流供應商是誰？中國企業的競爭地位如何？未來是否有什么技術可以替代InP材料？”這類問題時，ChatGPT能夠給出頗為專業的答復，且語言表達流暢。如果將ChatGPT與Midjourney等創作工具融合，有可能直接輸出設計圖稿等內容，畢竟文字生成是基礎，而用戶要做的盡量調整自己的輸入，以促使AI輸出更質量的內容，這本身也是一種訓練和反饋過程。目前部分用戶已在社交媒體上表達了對ChatGPT的付費意愿，可見C端用戶為了提高效率有意愿訂閱此類服務。

目前OpenAI等巨頭已著手自建計算集群來滿足AIGC的要求，這種集中式的訓練對GPU、存儲、機房、供電等基礎設施均有巨大需求。國內部分創業團隊目前基于公有云訓練，隨著需求的增加，也有望轉向自建集群。

今年以來，我國“東數西算”戰略自上而下快速推進，作為數字經濟的基礎，“算力即權力”，其重要性不言而喻，此前我們更多的互聯網應用聚焦于“存”而非“算”，隨著AIGC技術在全球的興起，“東數西算”的算力需求將越來越顯著。

關于AIGC的投資策略，能夠從軟硬件與數據集的三個角度梳理，生成算法、NLP與算力決定AIGC能否運行，而高質量的數據集決定了AIGC質量與商業模式。

軟件層面主要包括自然語言處理技術：谷歌、微軟、科大訊飛、拓爾思。

AIGC生成算法模型及數據集：藍色光標、視覺中國、昆侖萬維、萬興科技。

算力層包括：三大運營商、英偉達、瀾起科技、中興通訊、新易盛、天孚通信、中際旭創等。

風險提示

技術創新不及預期：AIGC的技術發展不及預期，以及底層硬件技術，如：超級計算機，算力的發展不及預期。

政策監管風險：目前AIGC還處于相對早期，后續是否會出臺AIGC作品相關的知識版權或其他法律監管條款尚不明確。

本文節選自國盛證券研究所已于2022年12月5日發布的報告《AIGC的里程碑——ChatGPT憑什么引爆科技圈？》，具體內容請詳見相關報告。

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