银河证券:ChatGPT开启AI新纪元 AIGC千亿市场处于爆发前夜

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核心观点

ChatGPT指明了NLP生成领域的技术方向,从技术本源上加速AIGC发展。我们认为,ChatGPT对AIGC发展的意义在于:一方面,GPT作为NLP生成领域模型的突破,将迅速解决AI文本生成、AI代码生成等领域的痛点;另一方面,AI文本生成、AI代码生成作为AI音视频、游戏等其他领域的技术基础,其突破发展也将加速AIGC在音视频、游戏等场景中的渗透(比如生成AI绘画提示词,或生成调用计算引擎等)。全球巨头争相追赶,与ChatGPT水平尚存一定差距。国外公司中,谷歌发布的聊天机器人Bard具有与ChatGPT接近的技术水平,大约相差半年左右。国内公司中,百度、华为、字节跳动、阿里、腾讯等巨头均在大模型方向布局,整体发展水平与ChatGPT相差大概一到两年左右,约接近GPT-3的水平。

AIGC多场景应用处于爆发前夜,千亿市场打开。随着大模型算法突破以及算力成本下降,AIGC发展痛点逐步解除,亟待爆发;同时又有ChatGPT助力,文本、代码、图像生成有望率先成熟,视频、游戏将紧随其后。我们预测,到2025年AIGC在网络文学领域、文本分析领域、绘画及图片领域、数字音乐领域技术将相对成熟,因此渗透率分别为70%/60%/60%/50%;网络视频领域、游戏领域由于技术原因渗透率相对较低,分别约为30%/25%。基于上述假设,我们分别对AIGC细分领域做市场规模预测,预计2025年中国AIGC市场规模有望达到1600亿。

AIGC产业链:基础层最先受益,中间层巨头占优。AIGC产业链可大致分为基础层、中间层和应用层三层架构。鉴于大模型训练需要巨大的算力规模,基础层中的芯片、服务器等硬件提供商将最先受益。而对于中间层来说,技术积累以及资金实力都是关键竞争力,因此我们认为科技巨头更具有竞争优势。应用层中,可类比移动互联网时代,会爆发出很多杀手级应用,用户体验和模式创新都将成为“杀手钳”。

GPT-3训练所需总成本:模型的算力需求几乎与参数量呈同比增长。单一V100 GPU芯片进行一次GPT-3 13B模型的训练,大约需要2144天;进行一次GPT-3 175B模型的训练,大约需要29120天。我们测算GPT-3 13B训练总成本约为:$3.06 /H * 24 H/D * 365 D/Y * 26Y = $0.7 Million;同理,GPT-3 175B训练总成本约为$ 9.5 Million.在不计RAM、CPU、SSD驱动器、电源等其他情况下,GPT-3运行所需芯片成本至少在20万美元以上。

投资建议

ChatGPT开启AI新纪元,AIGC千亿市场处于爆发前夜。产业链基础层中,我们重点推荐全球AI服务器龙头浪潮信息(000977),关注中科曙光(603019)、中国长城(000066);中间层中,推荐人工智能技术积累深厚的拓尔思(300229)、科大讯飞(002230);应用层中,推荐彩讯股份(300634)、嘉和美康(688246)、金山办公(688111)、同花顺(300033),关注万兴科技(300624)。

 

风险提示

行业竞争加剧的风险;产业发展进度不达预期的风险;技术风险;政策风险。

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