计算机行业：ChatGPT，深度拆解AI算力模型
ChatGPT 深度拆解AI算力模型报告总结
本报告深入探讨了ChatGPT背后的AI算力模型，并分析了AIGC（人工智能生成内容）领域的关键技术和投资机会。
**1. ChatGPT 核心壁垒**
* **庞大数据与算力：** ChatGPT 依赖于庞大的数据训练，数据量越大，模型精准度越高，但对算力的需求也呈指数级增长，导致算力成本高昂。
* **Transformer 算法：** ChatGPT 底层采用 Transformer 算法，该算法在特征提取、远距离特征捕获和语义理解方面优于传统RNN，正逐步取代RNN。
* **大模型：** ChatGPT 本质上是“大算力+强算法”结合的产物，是AIGC的初始应用算法。
* **多模态数据协同：** 多模态数据协同极大地推动了 AIGC 内容的多样性和通用性。
**2. 不同类别 AIGC 算法比对**
* **ChatGPT：** 采用强化学习近端策略优化，结合人类反馈系统，训练数据为语言文本，模型参数175B。
* **LaMDA (谷歌 Bard)：** 模型参数137B，训练数据为对话数据，奖励模型是人类评分机制。
* **图神经网络 (GNN)：** 专注于科学领域预训练模型，擅长处理结构化数据，应用广泛。
**3. 国产 ChatGPT 生态**
* **百度：** 拥有ERNIE 大模型，参数量达千亿，已迭代多次，具备海量知识和丰富场景，生态正在逐步繁荣。
* **合作厂商：** 涵盖科技、教育、工业、媒体、金融等领域。
**4. 投资建议**
报告建议关注鸿蒙OS的生态伙伴，并从以下三条路径挖掘投资机会：
* **算力基础厂商：** 寒武纪、商汤、海光信息、浪潮信息、中科曙光、景嘉微、联想集团、紫光股份、龙芯中科。
* **AI 算法商业落地厂商：** 科大讯飞、拓尔思、汉王科技、海天瑞声、云从科技。
* **AIGC 相关技术储备应用厂商：** 百度、同花顺、三六零、金山办公。
**5. 风险提示**
* 核心技术水平升级不及预期。
* AI 伦理风险。
* 政策推进不及预期。
* 中美贸易摩擦升级。
**6. 报告补充**
报告还对AI算法、训练数据、预训练模型、大模型等核心概念进行了详细阐述， 并对谷歌BERT，LaMDA等模型做了对比分析。
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