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近年全球科技龙头持续投入 AIGC 领域以及近期 ChatGPT 应用落地加速，我们认为 2023 年 AIGC 大模型与产业将迎来快速发展期，赋予人工智能大规模落地场景，为底层算法和芯片等领域带来巨大需求，同时加速 AIGC 应用渗透和商业化进程。在本篇报告中，我们对 ChatGPT/ AIGC 算法层、算力层和应用层的发展和产业链进行深度分析，建议重点关注上游算法商汤和科大讯飞，中游芯片景嘉微和寒武纪，及下游应用微软、谷歌、Meta、百度、腾讯、阿里和字节。算法层：ChatGPT 底层的大模

1. 我们如何评价ChatGPT的出现？当我们看到微软CEO纳德拉说到“AIGC堪比工业革命”，比尔盖茨评价ChatGPT的历史意义重大，甚至不亚于“PC或互联网诞生”时，我们辩证性地思考这个问题：细数人类社会经历的三次工业革命，第一次以蒸汽机为代表，机械生产取代了双手；第二次以发电机而代表，电器成为补充和取代蒸汽机的新能源；第三次以计算机为代表，促成了各种各样“人-机控制系统”的形成，使得起初的机械化、电气化迈入进阶的自动化。就目前我们看到这三次革命的成果，基本都呈现“机器帮助人”，且存在物理

ChatGPT 发布以来迅速出圈，微软加大投资力度并宣布将 AIGC 应用到产品服务中，彰显 AIGC 潜在商业价值。我们认为人工智能在成本、算力消耗、应用生态等层面已走过拐点，商业化应用条件加速成熟，看好 AI 在各细分应用场景下的渗透率加速提升，建议围绕算法模型、业务场景和 AI 基础设施三大路线选择优质投资标的。ChatGPT 火爆出圈，生成式 AI 商业化应用走向爆发前夕1、我们综合以下几点，认为 AIGC 已走过商业化拐点，有望打开市场空间：（1）内容生成成本大幅下降满足下游需求；（2

➢ AIGC多模态跨模态应用逐渐成熟，市场空间广阔。广义的AIGC指具备生成创造能力的AI技术，即生成式AI。可以基于训练数据和生成算法模型，自主生成创造新的文本、图像、音乐、视频等内容。2022年被称为AIGC元年，未来兼具大模型和多模态模型的AIGC模型有望成为新的技术平台。据《中国AI数字商业产业展望2021-2025》报告，预测AI数字商业内容的市场规模将从2020年的40亿元，增加到2025年的495亿元。➢ ChatGPT产品历经多代技术演进，产品与商业模式逐渐成熟。ChatGPT是

ChatGPT：OpenAI史诗级“AI”新品，开启新一轮的科技革命1）史诗级“AI”新品。ChatGPT自发布以来，仅2个月用户量迅速增长至亿级，是AI产业的史诗级“颠覆性创新”产品，我们预计其用户量潜在空间10亿级，假设人均订阅价格20美元/月，其对应的商业价值量将极其广阔。同时，ChatGPT母公司OpenAI估值亦迎来翻倍式增长，根据华尔街日报，其最新估值达290亿美元，预计2023年收入2亿美元。2）开启新一轮科技革命。ChatGPT的成功得益于NLP、Transformer、GPT、

人工智能从出现到现在已经历四个阶段，第一个阶段的AI是以逻辑推理为主，AI能力以聚焦决策和认知为主；第二个阶段的AI则是注重以概率统计的建模、学习和计算为主，AI能力开始聚焦感知、认知和决策；第三个阶段的AI聚焦学习环节，注重大模型的建设，AI能力覆盖学习和执行；第四个阶段则聚焦执行与社会协作环节，开始注重人机交互协作，注重人类对人工智能的反馈训练，当下正处于此阶段。

◆ 数据、算法、算力共振推动AIGC发展，模型开源及商业化带来的产品化浪潮及通用人工智能领域的初探推动AIGC破圈。AIGC传媒相关应用有望超千亿。✓ 复盘AIGC算法迭代：竞争中发展，模型开源及商业化推动应用破圈。2017年推出的Transformer架构的并行训练优势奠定了大模型训练的基础，以GPT为代表的预训练模型，通过使用无标注数据预训练及微调，缓解了标注数据不足的问题，并不断提升参数量级及模型通用性，ChatGPT在此基础上加入了利用人类反馈强化学习的训练方法。扩散模型取代GAN成为图

国产“ChatGPT” 扬帆启航。 OpenAI的商业模式为API接口收费。我们认为此种商业模式具有“卡脖子”的风险，因此我国需要发展自主可控的“ChatGPT”。国产生态正在逐步繁荣，百度打响国产ChatGPT领域“第一枪”，其在算法、算力、数据、生态、平台五方面皆有储备；ChatGPT的竞争本质即大模型储备竞赛，大模型是人工智能发展的必然趋势，也是辅助式人工智能向通用性人工智能转变的坚实底座。大模型分为NLP(自然语言处理)、CV(计算机视觉)、多模态和科学计算四类。此外，中美科技巨头已经开

人工智能：新一轮生产力革命。1）人工智能（AI）基于机器学习和数据分析的方法，赋予机器人类的能力，从而实现解放人力、降本提效的目的。从C 端用户需求来看，人工智能解决的是与人相关的娱乐、出行、健康等生活场景中的痛点；2）AI 在 C 端的应用分为两方面：a）对原有劳动力的替代与生产力效率的提升：如语音识别、智能客服、机器翻译等；b）需求创造：如基于 AI 算法的“千人千面”的信息分发（如抖音、快手、小红书等）、内容生成（AIGC）、人机交互（如 ChatGPT 等）、辅助驾驶、安防等。算法创新及

自ChatGPT推出以来，国内学术界和科技企业相继宣布或将推出类似机器人对话模型，有望推动大模型发展。2月7日，百度官宣“文心一言”。2 月 20 日，复旦大学发布了类 ChatGPT 模型 “MOSS”，并面向大众公开邀请内测，国产大模型有望迎来爆发式增长。需求和政策两方面，合力推动AI产业增长。国内应用层面的需求推动AI产业的加速发展。根据IDC数据预测，2021年中国人工智能软件及应用市场规模为51亿美元，预计2026年将会达到211亿美元。数据、算法、算力是AI发展的驱动力，其中数据是A

AIGC 空间广阔，商业化落地持续推进AIGC 的落地痛点在于成本高昂的通用大模型与下游垂直应用场景需求的不匹配。ChatGPT 热度持续提升，一方面推动了科技巨头持续加大 AI 投入，另一方面也直接带动下游付费意愿提升，进一步加速 AIGC 应用落地和商业变现，AIGC产业迎来发展良机。（1）从内容形态来看，AIGC 应用包括文本、音频、图像、视频、代码、多模态等内容生成形式，根据红衫资本预测，AIGC 将首先在文本和代码领域落地应用，随后逐渐拓展至图像和视频领域。（2）从应用价值来看，AIG

1、ChatGPT火爆的背后：算法革新+算力支持+数据共振Ø ChatGPT引起全球热烈反响，上线仅五天用户突破百万，ChatGPT在文本交互和语言理解方面能力的显著进步或为通用人工智能的实现带来曙光。究其先进性根本，ChatGPT在以往基础上推进算法革新优化，辅以强大算力支持，并以大规模数据共振，协同助推这一划时代产品诞生。OpenAI以B端提供API接口流量+C端订阅收费模式，探索ChatGPT商业化路径。展望未来AI将横纵向并行，结合技术深化与能力边界拓展，进一步铺开应用面。2、数字内容生