AGI（通用人工智能）专题之三：GPT模型走向平台化,「手转AI」大幕拉开
GPT 模型走向平台化，开启“手转 AI”大幕。AGI（通用人工智能）专题之三探讨了这一趋势，OpenAI 通过 ChatGPT 插件开启了“模型即平台”的时代，并加速了成熟应用向 AI 平台的迁移，从而开启“手转 AI”浪潮。
**1. ChatGPT 内部生态：**
* **插件生态意义：** 开放内部插件，GPT 模型能通过插件扩展自身能力，如增加“眼睛和耳朵”，解决 LLM 常见的问题，如数据库时间滞后、知识幻觉。
* **AI 时代的操作系统：** 插件形成生态后，GPT 模型将成为 AI 时代的操作系统，类似移动互联网时代的 iOS 和安卓。区别在于，GPT 依靠 AI 技术和用户习惯迁移实现变革。
* **插件类型：** 浏览、代码解释器、数据等。
* **优势：** 降低开发门槛，激发 UGC。开发者只需描述 API 需求，模型完成代码编写、身份验证、数据处理等，玩法和体验是下一阶段的关键。
**2. 成熟应用向 AI 平台迁移：**
* **技术与流量的互惠：** AI 加持下，GPT 内部插件的用户体验优于原生应用，用户场景向 GPT 模型内部迁移。成熟应用通过 GPT 的 AI 技术提高用户体验，而 GPT 借助应用吸引更多用户，增强生态价值。
* **端转手到手转 AI：** 主流应用将展开向 AI 平台的迁移。
* **案例：** 接入 ChatGPT 生态的电商、办公、旅游等应用。
**3. 技术细节：**
* **三大基础插件：** 浏览、代码解释器、数据。
* **1) 浏览插件：** 通过调用 Bing 搜索的 API，GPT 能够从互联网上获取信息，解决 GPT 信息滞后问题；
* **2) 代码解释器：**GPT 在 ChatGPT 界面完成开发工作，用户能通过描述需求，直接生成代码、运行代码、上传文件，并评估输出。降低了开发门槛；
* **3) 数据插件：**使 ChatGPT 能够访问开源数据库，并生成分析结果。用户用自然语言表达需求，获取最相关的文档片段。
**4. 投资建议：**
* **模型层：** 关注国产大模型复现需求，受益标的包括百度、华为（产业链）、阿里、三六零等。
* **应用层：** 关注快速接入 GPT 生态的应用（境外业务占主导、海外用户基础大、有实际应用场景的公司）以及布局游戏、浏览搜索、电商、本地生活的标的。
**5. 风险提示：**
* 国产大模型落地效果不及预期风险；AI 产品道德及监管风险。
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