计算机深度报告：ChatGPT引发的大模型时代变革
ChatGPT 引领的大模型时代变革，数据要素重要性提升，预计将带来多行业落地。
**核心观点**
* **大模型时代变革：** ChatGPT 是由 OpenAI 研发的语言 AI 模型，其特点在于使用海量语料库来生成与人类相似的反应。大模型的参数量不断提升，例如 GPT3 的参数量级已经达到 1750 亿。此类参数体量庞大的模型，成为各大科技厂商研发重点。
* **数据要素重要性提升：** ChatGPT 带来大模型时代变革，大模型的基础为高质量大数据。ChatGPT 的前身 GPT-3 就使用了3,000亿单词、超过40T的数据。此类大数据基础的前提为三部分：1)有效场景下的采集数据;2)大数据的存储、清洗和标注;3)数据质量检验。
* **算力与网络设施成为刚需：** ChatGPT 类人工智能需要更充足的算力支持其处理数据，带来更多高性能的算力芯片需求。英伟达表示,GPT-3 需要 512 颗 V100 显卡训练7个月，或者 1024 颗 A100芯片训练一个月。网络设施：以微软 Azure 为例,其 AI 基础设施由互联的英伟达 Ampere A100 Tensor Core GPU 组成，并由 Quantum infiniBand 交换机提供横向扩展能力。
* **下游应用场景丰富：** 1)“生成式 Al (generative Al)”在互联网及元宇宙领域市场化空间较为广阔。2) Al 在制造业的应用可分为三方面:a)智能装备;b)智能工厂;c)智能服务。3)人工智能在智能汽车领域的应用包括:a)智能驾驶; b)智能座舱。
**关键技术**
* **Transformer 模型：** GPT 模型基于 Transformer 架构。
* **大模型迭代：** GPT-3 快速迭代,从 GPT1.0 迅速步入3.5时代。
* **算力支撑：** 大模型发展，算力需求激增，GPU/GPGPU/FPGA 多路线支持算力。高带宽网络是对人工智能算力的重要支撑。
* **量子计算：** 量子计算有望成为 AI 算力突破的“神助攻”。
**相关标的**
* **数据要素：** 星环科技、海天瑞声。
* **算力：** 海光信息、复旦微电、浪潮信息、紫光股份。
* **网络：** 中际旭创、联特科技、天孚通信、国盾量子。
* **模型：** 商汤科技、科大讯飞、云从科技、依图科技。
**风险提示**
国内大模型不及预期风险；行业竞争加剧风险；AI 应用的伦理道德风险；芯片及技术供应风险；商业模式变现与落地不及预期风险。
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