ChatGPT，第四次工业革命的开始？
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ChatGPT，第四次工业革命的开始？
2023-03-20 14:51:00
ChatGPT为什么火热？
2022年11月30日，OpenAI实验室发布了基于大规模预训练(GPT-3.5)和自然语言生成技术的聊天机器人程序ChatGPT，5天后注册用户超过100万，2个月内活跃用户就达到1亿。
与此同时，互联网巨头公司纷纷跟进。谷歌在今年2月初推出了直接竞争产品 Bard，微软随后在其旗下的搜索引擎服务 Bing 中集成了 ChatGPT.百度则宣布将在今年3月推出与 ChatGPT 直接竞争的产品“文心一言”。目前，已经有不少A股上市公司宣布与百度的“文心一言”合作，行业包括汽车、游戏、家电等。
基于上述事实、国内投资者的风险偏好和对未来商业化应用的预期，近期A股相关上市公司表现强势。海外市场投资者相对冷静。
生产力革命意味着什么？
ChatGPT并不仅仅是一款现象级产品，其本质是弱人工智能到强人工智能的跃迁，代表了新时代的开始。ChatGPT的诞生，更类似于蒸汽机的发明。我们将迎接数字经济时代的一次生产力革命，在此过程中，可能会产生大量与过去完全不同的商业模式。
从内容消费领域来看，内容提供方的能力边界不断拓宽，边际成本也不断下降。
互联网时代早期，门户网站集成、索引了大量的信息，但它只能为每位使用者提供完全相同的内容，所有的工作必须由人工完成。随着谷歌、百度等搜索引擎的发展，集成和索引工作改为由算法自动完成，降低了信息获取的成本。
目前，我们在各类互联网平台上大规模运用推荐算法，为每位使用者筛选出感兴趣的个性化内容，显著提高了用户的付费意愿和使用时长。但这些内容本身仍然需要人工预先制作，难以满足所有人的需求。
随着AIGC的兴起，我们可以为每位使用者提供即时生产的个性化内容。在内容极大丰富的同时，生产内容的边际成本也会大幅降低，且能更加贴近使用者的个人偏好，用户黏性和付费收入势必有飞跃式的提升。
除此之外，AI技术的迅速更新迭代，还大幅扩展了AI的应用领域。
早期算法仅能做到对人类给定的信息进行感知和识别，需要大量的人工标注数据，才能对算法模型进行有效训练，且适用范围相对狭窄。随后，AI被赋予了对给定信息进行基本的理解、分类的能力，算法开始具备有限的自学习能力，机器翻译、自动驾驶、智能客服、医学影像诊断等领域出现商用应用。近年来，这些技术已经相对成熟。
ChatGPT的出现，意味着AI算法技术迈向了更高的层次。AI具备了一定的推理能力，能针对给定问题主动抓取相关信息，组织语言撰写回答，创造全新的内容。
例如，我们假装自己是一个普通基金投资者，询问ChatGPT如果投资基金遇到亏损怎么办。尽管按照设定，ChatGPT无法作出具体的投资建议，但它仍会像一位基金经理那样，按照一般的投资规律，建议提问者可以明确自己的投资目标和风险承受能力，选取相应的投资标的，采用定投和分散投资的策略减小风险，增厚收益。如继续追问，ChatGPT也能简单说明基金定投的具体做法和优势，并为不同风险承受能力的投资者选取适当的投资标的。
尽管目前有些回答尚不尽如人意，但随着数据量的增长和技术的不断提高，我们预计对话机器人很快能在信息的准确性和完善性上达到较高水平。AI将能完成大量简单重复的任务，降低人工成本，并协助优化决策流程，提高决策的效率。
其次，ChatGPT的底层技术与过去限定使用场景的小模型不同，它是一个通用大模型，能在无需人工干预的前提下，自动学习不同领域的知识。由此，我们可以进行AI的工业化生产，利用通用大模型简化派生出适用于特定领域的长尾模型，大幅降低AI的研发成本。
上一次全球科技巨头集体认可并共同推动的事物是智能手机。在智能手机代替传统功能机的过程中，互联网内容爆发式增长，线上交易取代了面对面交易，产生了非常多的新业态，也创造了大量的投资机会。我们认为本次人工智能技术革命将重复历史，AIGC最终能够实现对其他所有行业的全面渗透。因此这是一个长期的投资方向，未来空间较大，涉及的行业也较多。
海外投资：模型为重，硬件为辅
海外投资者更愿意看到财务报表上体现出利润上升、成本下降的变化趋势，对于收入端的要求比较高。
在 ChatGPT 之前，已经有数个海外垂类 AI 应用具备了较强的内容生产能力和B+C端变现能力，部分企业的年收入已达到数千万美元，在一级市场上很受欢迎，融资能力较强。个别企业估值已经超过100亿美元。但作为二级市场基金，直接投资这类标的有一定困难。
海外二级市场上市公司中，相关性比较强的主要有三个方向。
一是与垂类AI企业具有投资关系的其他企业，这令我们得以间接投资那些已经产生良好现金流和商业收入的优质AI企业。
二是我们前述的通用大模型拥有者，也就是互联网龙头企业。ChatGPT前代模型GPT-3训练一次的成本就高达8400万元人民币，小公司想要自主研发通用模型非常困难。同时，龙头企业拥有的用户量也使得其获取数据的能力相比小公司更强。在大模型路线下，极高的工程壁垒和前期资源投入使大公司具备很强的马太效应。
三是为这类通用大模型提供硬件算力支持的半导体公司。美国人工智能初创公司、参与开发Stable Diffusion的Stability AI首席执行官Emad Mostaque在社交媒体上称：一年前，我们有32个A100.但我们梦想远大，继续买GPU吧！当前，Stability AI的估值已经超过10亿美元。根据State of AI的一项估计，Stability AI现在可以使用的A100已经超过5400个。同时，服务器的CPU，HBM高带宽高速存储需求也相当大。随着人工智能模型不断进步，所需的算力、数据指数级增长，对带宽和存储性能的要求也更高，硬件供应商随之受益。
国内投资：技术上有差距，但应用较广泛
必须承认的是，目前国内外在AI技术上存在一定的差距。国内主流商业应用还停留在所谓“分析式”阶段，已经具备前述的理解、分类能力，但尚未具备较好的推理能力。同时，国内外投资者的风险偏好和市场波动特征都有一定差异。因此，国内人工智能产业的投资逻辑与国外有很大不同。
从应用层来看，我国在分析式AI的某些细分赛道甚至还有所领先，这可能与国内外隐私政策不同有关。AI人脸识别、语音识别的普及率较国外更高，短视频领域对使用者偏好的分析也较精准。目前大多数使用了AI技术的公司的主要营收仍然是传统业务，但一旦国内的AIGC技术趋于成熟，应用层可能会在短期内出现爆发式的增长，因而仍具有不错的前景。
一些国产游戏已经开始利用AIGC技术，降低开发成本、创造全新玩法，并为玩家提供独一无二的游戏内容。在某热门对战游戏中，5名人类玩家可以组队挑战5个人工智能，AI具有类似人类的行为模式，通过类似 AlphaGo 的自我对战学习，掌握了极强的操作技巧。我们认为AIGC的爆发对游戏产业而言是一次重要的投资机遇。
在语音识别领域，AI应用已经能够快速制作视频字幕，甚至协助残疾人日常生活。AI绘画也能实现将真人实拍照片改为古风或动漫风，在年轻女性用户中广受好评。这类应用未来也具有较好的商业化前景。
在类 ChatGPT 的生成式AI，乃至通用大模型方面，我国AI与OpenAI、谷歌的技术则有一定的代沟。
由于众所周知的原因，与AI相关的芯片受到了一定的限制。国内难以获取性能较高的 NV A100 GPU，只能购买速率较低的 NV A800 GPU，数据中心整体算力有所下降。通过研发ASIC(专用集成电路)可缓解这个问题，期待芯片设计类企业、科研机构和龙头科技公司能有突破。这个投资方向的风险较大。
大模型研发企业当前主要有两个问题。首先，汉语与英语在语法、词汇、文化等方面相差过大，将适用于英语的技术直接平移到汉语会产生一定的困难。实际上，ChatGPT 对中文环境适应能力也不强，存在“水土不服”的问题。其次，底层数据的可得性以及质量直接关系到生成怎样的AI，互联网上的中文语料数据往往夹杂着一定量的“脏数据”，需要更多的人工清洗工作，这也给类 ChatGPT 通用大模型的研发带来了挑战。
但即使如此，我们仍看好国内互联网龙头在人工智能领域的潜力，因为以英语为母语的国家在理解中文语料和文化方面也具有相似的困难。
重公司、轻市场、看长期
未来的关键，在于经济增长和长期利率哪个下降更快。紧缩的货币政策会在微观层面影响企业的扩张，高利率的整体环境可能使得个人与企业的支出更为谨慎。我们认为美联储加息已经接近终点，放缓基本无悬念。对于成长类资产，加息和通胀的缓和会使得成长类股票迎来下一个成长周期，总体上谨慎乐观。
关于科技股，衡量的尺度有三个最重要的指标：高天花板、深护城河、低估值。在往常的年份里，兼备三者的机会不多，我们往往需要牺牲掉一到两个条件，追求“相对合理”的价格。但在极端市场条件下，同时符合三个条件的机会就会出现。2022年纳斯达克指数调整了33%左右，目前仍是一个比较好的机会。
在具体标的选择上，我们认为可以重点关注海外互联网和半导体巨头，特别是已有相关大模型和产品布局的研发企业，以及直接受益于算力需求增加的硬件公司。A股方面则可以重点关注细分领域的应用层企业。我们建议重公司、轻市场，配置未来3-5年成长可预期的标的，争取长期超额收益。
国海富兰克林基金狄星华，CFA，14年证券从业经验，3年公募基金管理经验，具备探索精神的成长股猎手，聚焦代表科技进步的成长行业。擅长科技创新、信息技术、先进制造等领域的研究。在管国富全球科技互联混合(QDII)【006373】近三年收益33.59%，排名同类第2/28。(注)
注：业绩数据来自定期报告，排名来自于海通证券截至2022.12.31，归属QDII环球股混基金。国富全球科技成立于2018.11.20，人民币份额2019-2021年完整会计年度业绩为34.03%、57.99%、14.86%，美元现汇份额业绩为30.86%、67.39%、17.18%。同期业绩比较基准业绩为29.97%、38.60%、-15.40%。业绩比较基准为40%×MSCI全球信息科技指数收益率+40%×中证海外中国互联网指数收益率+人民币活期存款利率(税后)×20%。现任基金经理徐成、狄星华自2018.11.20开始管理。
基金的过往业绩及其净值高低并不预示其未来业绩表现。基金管理人所管理的其它基金的业绩并不构成对本基金业绩表现的保证。本基金管理人提醒投资者基金投资的“买者自负”原则，在做出投资决策后，基金运营状况与基金净值变化引致的投资风险和本金亏损，由投资者自行承担。投资者投资于本公司基金前应认真阅读相关的基金合同和招募说明书等文件，了解所投资基金的风险收益特征，并根据自身风险承受能力选择适合自己的基金产品。敬请投资者注意投资风险。
（文章来源：国海富兰克林基金）
2022年11月30日，OpenAI实验室发布了基于大规模预训练(GPT-3.5)和自然语言生成技术的聊天机器人程序ChatGPT，5天后注册用户超过100万，2个月内活跃用户就达到1亿。
与此同时，互联网巨头公司纷纷跟进。谷歌在今年2月初推出了直接竞争产品 Bard，微软随后在其旗下的搜索引擎服务 Bing 中集成了 ChatGPT.百度则宣布将在今年3月推出与 ChatGPT 直接竞争的产品“文心一言”。目前，已经有不少A股上市公司宣布与百度的“文心一言”合作，行业包括汽车、游戏、家电等。
基于上述事实、国内投资者的风险偏好和对未来商业化应用的预期，近期A股相关上市公司表现强势。海外市场投资者相对冷静。
生产力革命意味着什么？
ChatGPT并不仅仅是一款现象级产品，其本质是弱人工智能到强人工智能的跃迁，代表了新时代的开始。ChatGPT的诞生，更类似于蒸汽机的发明。我们将迎接数字经济时代的一次生产力革命，在此过程中，可能会产生大量与过去完全不同的商业模式。
从内容消费领域来看，内容提供方的能力边界不断拓宽，边际成本也不断下降。
互联网时代早期，门户网站集成、索引了大量的信息，但它只能为每位使用者提供完全相同的内容，所有的工作必须由人工完成。随着谷歌、百度等搜索引擎的发展，集成和索引工作改为由算法自动完成，降低了信息获取的成本。
目前，我们在各类互联网平台上大规模运用推荐算法，为每位使用者筛选出感兴趣的个性化内容，显著提高了用户的付费意愿和使用时长。但这些内容本身仍然需要人工预先制作，难以满足所有人的需求。
随着AIGC的兴起，我们可以为每位使用者提供即时生产的个性化内容。在内容极大丰富的同时，生产内容的边际成本也会大幅降低，且能更加贴近使用者的个人偏好，用户黏性和付费收入势必有飞跃式的提升。
除此之外，AI技术的迅速更新迭代，还大幅扩展了AI的应用领域。
早期算法仅能做到对人类给定的信息进行感知和识别，需要大量的人工标注数据，才能对算法模型进行有效训练，且适用范围相对狭窄。随后，AI被赋予了对给定信息进行基本的理解、分类的能力，算法开始具备有限的自学习能力，机器翻译、自动驾驶、智能客服、医学影像诊断等领域出现商用应用。近年来，这些技术已经相对成熟。
ChatGPT的出现，意味着AI算法技术迈向了更高的层次。AI具备了一定的推理能力，能针对给定问题主动抓取相关信息，组织语言撰写回答，创造全新的内容。
例如，我们假装自己是一个普通基金投资者，询问ChatGPT如果投资基金遇到亏损怎么办。尽管按照设定，ChatGPT无法作出具体的投资建议，但它仍会像一位基金经理那样，按照一般的投资规律，建议提问者可以明确自己的投资目标和风险承受能力，选取相应的投资标的，采用定投和分散投资的策略减小风险，增厚收益。如继续追问，ChatGPT也能简单说明基金定投的具体做法和优势，并为不同风险承受能力的投资者选取适当的投资标的。
尽管目前有些回答尚不尽如人意，但随着数据量的增长和技术的不断提高，我们预计对话机器人很快能在信息的准确性和完善性上达到较高水平。AI将能完成大量简单重复的任务，降低人工成本，并协助优化决策流程，提高决策的效率。
其次，ChatGPT的底层技术与过去限定使用场景的小模型不同，它是一个通用大模型，能在无需人工干预的前提下，自动学习不同领域的知识。由此，我们可以进行AI的工业化生产，利用通用大模型简化派生出适用于特定领域的长尾模型，大幅降低AI的研发成本。
上一次全球科技巨头集体认可并共同推动的事物是智能手机。在智能手机代替传统功能机的过程中，互联网内容爆发式增长，线上交易取代了面对面交易，产生了非常多的新业态，也创造了大量的投资机会。我们认为本次人工智能技术革命将重复历史，AIGC最终能够实现对其他所有行业的全面渗透。因此这是一个长期的投资方向，未来空间较大，涉及的行业也较多。
海外投资：模型为重，硬件为辅
海外投资者更愿意看到财务报表上体现出利润上升、成本下降的变化趋势，对于收入端的要求比较高。
在 ChatGPT 之前，已经有数个海外垂类 AI 应用具备了较强的内容生产能力和B+C端变现能力，部分企业的年收入已达到数千万美元，在一级市场上很受欢迎，融资能力较强。个别企业估值已经超过100亿美元。但作为二级市场基金，直接投资这类标的有一定困难。
海外二级市场上市公司中，相关性比较强的主要有三个方向。
一是与垂类AI企业具有投资关系的其他企业，这令我们得以间接投资那些已经产生良好现金流和商业收入的优质AI企业。
二是我们前述的通用大模型拥有者，也就是互联网龙头企业。ChatGPT前代模型GPT-3训练一次的成本就高达8400万元人民币，小公司想要自主研发通用模型非常困难。同时，龙头企业拥有的用户量也使得其获取数据的能力相比小公司更强。在大模型路线下，极高的工程壁垒和前期资源投入使大公司具备很强的马太效应。
三是为这类通用大模型提供硬件算力支持的半导体公司。美国人工智能初创公司、参与开发Stable Diffusion的Stability AI首席执行官Emad Mostaque在社交媒体上称：一年前，我们有32个A100.但我们梦想远大，继续买GPU吧！当前，Stability AI的估值已经超过10亿美元。根据State of AI的一项估计，Stability AI现在可以使用的A100已经超过5400个。同时，服务器的CPU，HBM高带宽高速存储需求也相当大。随着人工智能模型不断进步，所需的算力、数据指数级增长，对带宽和存储性能的要求也更高，硬件供应商随之受益。
国内投资：技术上有差距，但应用较广泛
必须承认的是，目前国内外在AI技术上存在一定的差距。国内主流商业应用还停留在所谓“分析式”阶段，已经具备前述的理解、分类能力，但尚未具备较好的推理能力。同时，国内外投资者的风险偏好和市场波动特征都有一定差异。因此，国内人工智能产业的投资逻辑与国外有很大不同。
从应用层来看，我国在分析式AI的某些细分赛道甚至还有所领先，这可能与国内外隐私政策不同有关。AI人脸识别、语音识别的普及率较国外更高，短视频领域对使用者偏好的分析也较精准。目前大多数使用了AI技术的公司的主要营收仍然是传统业务，但一旦国内的AIGC技术趋于成熟，应用层可能会在短期内出现爆发式的增长，因而仍具有不错的前景。
一些国产游戏已经开始利用AIGC技术，降低开发成本、创造全新玩法，并为玩家提供独一无二的游戏内容。在某热门对战游戏中，5名人类玩家可以组队挑战5个人工智能，AI具有类似人类的行为模式，通过类似 AlphaGo 的自我对战学习，掌握了极强的操作技巧。我们认为AIGC的爆发对游戏产业而言是一次重要的投资机遇。
在语音识别领域，AI应用已经能够快速制作视频字幕，甚至协助残疾人日常生活。AI绘画也能实现将真人实拍照片改为古风或动漫风，在年轻女性用户中广受好评。这类应用未来也具有较好的商业化前景。
在类 ChatGPT 的生成式AI，乃至通用大模型方面，我国AI与OpenAI、谷歌的技术则有一定的代沟。
由于众所周知的原因，与AI相关的芯片受到了一定的限制。国内难以获取性能较高的 NV A100 GPU，只能购买速率较低的 NV A800 GPU，数据中心整体算力有所下降。通过研发ASIC(专用集成电路)可缓解这个问题，期待芯片设计类企业、科研机构和龙头科技公司能有突破。这个投资方向的风险较大。
大模型研发企业当前主要有两个问题。首先，汉语与英语在语法、词汇、文化等方面相差过大，将适用于英语的技术直接平移到汉语会产生一定的困难。实际上，ChatGPT 对中文环境适应能力也不强，存在“水土不服”的问题。其次，底层数据的可得性以及质量直接关系到生成怎样的AI，互联网上的中文语料数据往往夹杂着一定量的“脏数据”，需要更多的人工清洗工作，这也给类 ChatGPT 通用大模型的研发带来了挑战。
但即使如此，我们仍看好国内互联网龙头在人工智能领域的潜力，因为以英语为母语的国家在理解中文语料和文化方面也具有相似的困难。
重公司、轻市场、看长期
未来的关键，在于经济增长和长期利率哪个下降更快。紧缩的货币政策会在微观层面影响企业的扩张，高利率的整体环境可能使得个人与企业的支出更为谨慎。我们认为美联储加息已经接近终点，放缓基本无悬念。对于成长类资产，加息和通胀的缓和会使得成长类股票迎来下一个成长周期，总体上谨慎乐观。
关于科技股，衡量的尺度有三个最重要的指标：高天花板、深护城河、低估值。在往常的年份里，兼备三者的机会不多，我们往往需要牺牲掉一到两个条件，追求“相对合理”的价格。但在极端市场条件下，同时符合三个条件的机会就会出现。2022年纳斯达克指数调整了33%左右，目前仍是一个比较好的机会。
在具体标的选择上，我们认为可以重点关注海外互联网和半导体巨头，特别是已有相关大模型和产品布局的研发企业，以及直接受益于算力需求增加的硬件公司。A股方面则可以重点关注细分领域的应用层企业。我们建议重公司、轻市场，配置未来3-5年成长可预期的标的，争取长期超额收益。
国海富兰克林基金狄星华，CFA，14年证券从业经验，3年公募基金管理经验，具备探索精神的成长股猎手，聚焦代表科技进步的成长行业。擅长科技创新、信息技术、先进制造等领域的研究。在管国富全球科技互联混合(QDII)【006373】近三年收益33.59%，排名同类第2/28。(注)
注：业绩数据来自定期报告，排名来自于海通证券截至2022.12.31，归属QDII环球股混基金。国富全球科技成立于2018.11.20，人民币份额2019-2021年完整会计年度业绩为34.03%、57.99%、14.86%，美元现汇份额业绩为30.86%、67.39%、17.18%。同期业绩比较基准业绩为29.97%、38.60%、-15.40%。业绩比较基准为40%×MSCI全球信息科技指数收益率+40%×中证海外中国互联网指数收益率+人民币活期存款利率(税后)×20%。现任基金经理徐成、狄星华自2018.11.20开始管理。
基金的过往业绩及其净值高低并不预示其未来业绩表现。基金管理人所管理的其它基金的业绩并不构成对本基金业绩表现的保证。本基金管理人提醒投资者基金投资的“买者自负”原则，在做出投资决策后，基金运营状况与基金净值变化引致的投资风险和本金亏损，由投资者自行承担。投资者投资于本公司基金前应认真阅读相关的基金合同和招募说明书等文件，了解所投资基金的风险收益特征，并根据自身风险承受能力选择适合自己的基金产品。敬请投资者注意投资风险。
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