人工智能行业专题报告:ChatGPT开启AI新纪元,AIGC投资框架梳理

ChatGPT 指明了 NLP 生成领域的技术方向,从技术本源上加速 AIGC发展。

ChatGPT 指明了 NLP 生成领域的技术方向,从技术本源上加速 AIGC发展。我们认为,ChatGPT 对 AIGC 发展的意义在于:一方面,GPT 作为 NLP 生成领域模型的突破,将迅速解决 AI 文本生成、AI 代码生成等领域的痛点;另一方面,AI 文本生成、AI 代码生成作为 AI 音视频、游戏等其他领域的技术基础,其突破发展也将加速 AIGC 在音视频、游戏等场景中的渗透(比如生成 AI 绘画提示词,或生成调用计算引擎等)。全球巨头争相追赶,与 ChatGPT 水平尚存一定差距。国外公司中,谷歌发布的聊天机器人 Bard 具有与 ChatGPT 接近的技术水平,大约相差半年左右。国内公司中,百度、华为、字节跳动、阿里、腾讯等巨头均在大模型方向布局,整体发展水平与 ChatGPT 相差大概一到两年左右,约接近 GPT-3 的水平。

AIGC 多场景应用处于爆发前夜,千亿市场打开。随着大模型算法突破以及算力成本下降,AIGC 发展痛点逐步解除,亟待爆发;同时又有ChatGPT 助力,文本、代码、图像生成有望率先成熟,视频、游戏将紧随其后。我们预测,到 2025 年 AIGC 在网络文学领域、文本分析领域、绘画及图片领域、数字音乐领域技术将相对成熟,因此渗透率分别为70%/60%/60%/50%;网络视频领域、游戏领域由于技术原因渗透率相对较低,分别约为 30%/25%。基于上述假设,我们分别对 AIGC 细分领域做市场规模预测,预计 2025 年中国 AIGC 市场规模有望达到 1600 亿。

AIGC 产业链:基础层最先受益,中间层巨头占优。AIGC 产业链可大致分为基础层、中间层和应用层三层架构。鉴于大模型训练需要巨大的算力规模,基础层中的芯片、服务器等硬件提供商将最先受益。而对于中间层来说,技术积累以及资金实力都是关键竞争力,因此我们认为科技巨头更具有竞争优势。应用层中,可类比移动互联网时代,会爆发出很多杀手级应用,用户体验和模式创新都将成为“杀手钳”。

GPT-3 训练所需总成本:模型的算力需求几乎与参数量呈同比增长。单一 V100 GPU 芯片进行一次 GPT-3 13B 模型的训练,大约需要 2144天;进行一次 GPT-3 175B 模型的训练,大约需要 29120 天。我们测算GPT-3 13B 训练总成本约为:$3.06 /H * 24 H/D * 365 D/Y * 26Y = $0.7 Million;同理,GPT-3 175B 训练总成本约为$ 9.5 Million。在不计 RAM、CPU、SSD 驱动器、电源等其他情况下,GPT-3 运行所需芯片成本至少在 20 万美元以上。

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