评级（）计算机行业：ChatGPT，深度拆解AI算力模型
发布时间： 2023年02月24日
作者： xn2oyhja
栏目：行业研报
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报告名称 ：计算机行业：ChatGPT，深度拆解AI算力模型
评级 ：增持
行业：
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证券研究报告|行业动态报告
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2023 年 02 月 23 日
ChatGPT，深度拆解 AI 算力模型
| 计算机行业 |
评级及分析师信息
ChatGPT 算法的核心壁垒
- 庞大的数据训练数据，往往意味着模型精准度的上升；数
据量大，往往意味着数据特征维度大，模型的参数越复杂，训 行业走势图
练数据维度跟算力指数呈现正相关，算力成本高。
让 AIGC 不只局限于文本和图像等单个部分，而是多应用相容。(2)底层算法 Transformer，相较于传统神经网络综合特征提取 0% 2022/05 2022/08 2022/11 2023/02 能力、远距离特征捕获能力、语义特征提取能力，全部明显增 -7% 强，正逐步取代 RNN(循环神经网络)。 -14% (3)AI 预训练模型(大模型)，本质是“大算力+强算法”结合的 -21% 产物，对自然语言理解能力明显上升，谷歌 BERT 模型就是典型 -28% 跨时代的例子，我们认为其是 AIGC 的初始应用算法。 -35% 2022/02 (4)多模态数据协同，极大推动 AIGC 的内容多样性与通用性， 计算机 沪深300
不同类别 AIGC 算法比对
1、ChatGPT : 训练模型为强化学习近端策略优化，可以理解 成在“人脑思维”的基础上加入了“人类反馈系统”，是一种
邮箱：liuzj1@hx168.com.cn
SAC NO：S1120520020002
奖励模型，拥有 175B 参数，训练数据为语言文本。 联系电话： 2、LaDMA(谷歌 Bard): 参数方面为 137B，奖励模型是人类评
分机制，训练数据为对话数据。
3、图神经网络(GNN)作为科学领域预训练模型(大模型)备受
瞩目，强大之处在于数据结构，其应用广阔例如推荐系统、药
物发现、合成物发现、芯片设计等众多科学前沿领域。
国产 ChatGPT 生态正在形成
百度是少有预训练模型(大模型)语言训练能力的公司，已经经
历多次迭代，参数方面，模型基于 ERNIE 3.0，拥有千亿级参
数。预训练方面，具备海量知识沉淀和丰富场景的文心大模
型，跨模态方面，已有地理-语言、视觉-语言、语音-语言等
模型架构，已覆盖众多方向，例如自然语言处理、机器视觉等
其他重大任务，此外，根据 IDC 数据，目前已有近百万开发者
使用文心大模型，生态正在逐步繁荣，合作厂商覆盖科技、教
育、工业、媒体、金融等诸多产业。
投资建议：关注鸿蒙 OS 的生态伙伴
我们认为 AIGC 的出世会产生革命性的影响，同时有望赋能千行
百业。我们梳理了三条路径图，积极的推荐以下三条投资主线:
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1)具备算力基础的厂商，受益标的为寒武纪、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；证券研究报告|行业动态报告
2)具备 AI 算法商业落地的厂商，重点推荐科大讯飞、拓尔思，其他受益标的为:汉王科技、海天瑞声、云从科技；
3) AIGC 相关技术储备的应用厂商，受益标的为: 百度、同花 顺、三六零、金山办公。
风险提示
核心技术水平升级不及预期的风险；AI 伦理风险；政策推进不 及预期的风险；中美贸易摩擦升级的风险。
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正文目录证券研究报告|行业动态报告
1. ChatGPT，深度拆解 AI 算力模型 ....................................................................................................................................................... 4
1.1．ChatGPT 算法的核心壁垒 ................................................................................................................................................................. 4
1.2.不同类别 AIGC 算法比对 .................................................................................................................................................................... 9
1.3.我国国产 ChatGPT 生态正在形成 ...................................................................................................................................................11
2. 投资建议：梳理 AIGC 相关受益厂商 ..............................................................................................................................................14
3. 风险提示..................................................................................................................................................................................................15
图目录
图表 1 AI 算法的全流程.......................................................................................................................................................................... 4 图表 2 模型的准确度和数据数量呈现正相关................................................................................................................................... 5 图表 3 AI 需求呈现指数级别的增长 ................................................................................................................................................... 5 图表 4 Transformer 算法的前世今生 ................................................................................................................................................. 5 图表 5 Transformer 模型与 RNN、CNN 模型准确度对比(%) ......................................................................................................... 5 图表 6 深度学习初期模型越来越大 .................................................................................................................................................... 6 图表 7 预模型出现后机器对自然语言的理解不断提升 ................................................................................................................. 6 图表 8 国外主要 AIGC 预训练模型一览.............................................................................................................................................. 7 图表 9 谷歌 GBRT 取得的能力................................................................................................................................................................ 8 图表 10 谷歌 GBRT 预训练架构 ............................................................................................................................................................. 8 图表 11 CLIP 算法示意图 ....................................................................................................................................................................... 8 图表 12 Dall·E2 自动生成图画 .......................................................................................................................................................... 8 图表 13 强化学习近端策略优化优化示意图 ..................................................................................................................................... 9 图表 14 ChatGPT 和 LaMDA 的不同(左为 ChatGPT，右为 LaMDA) ..............................................................................................10 图表 15 图神经网络在电子健康记录建模的应用 ..........................................................................................................................10 图表 16 药物发现和合成化合物 .........................................................................................................................................................11 图表 17 百度文心预训练模型(大模型)发展历程 ..........................................................................................................................12 图表 18 百度文心大模型全景图 .........................................................................................................................................................13 图表 19 部分国产 ChatGPT 文心一言合作公司 ............................................................................................................................14
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1.ChatGPT，深度拆解 AI 算力模型证券研究报告|行业动态报告
1.1．ChatGPT 算法的核心壁垒
AI 的完整算法生成分为五部分分别是数据收集、数据清洗、模型训练、模型 测试、模型部署和反馈。
图表 1 AI 算法的全流程
资料来源：CSDN，华西证券研究所
核心壁垒一，庞大的数据训练数据。数据是所有人工智能(或大数据)的“燃 料”，根据 appen 的数据，ChatGPT 的前身 GPT-3 就使用了 3,000 亿单词、超过 40T 的大规模、高质量数据进行训练。ChatGPT 在其基础上，加入了人工打标的监 督学习，即对话式模型给出结果后，由训练师对结果做出评价并修改结果以更贴 切对话内容。
原因，往往愈发庞大的“燃料”意味着模型的精准度的提升，数据量的大小 跟深度学习(大数据)的准确度庞大的正相关。此外，数据量的大小对于运算计算 机算力的要求往往呈现指数级别的关系，这也是强大算法的核心需求。原因是数 据清洗和数据标注的核心意义就是将人们理解的非结构化数据转变成计算机可以 理解的结构化数据。可以将人工智能的本质理解成矩阵的运算，矩阵的维度往往 代表着数据特征的维度，这也是训练神经网络参数的基础，一般情况下，数据维 度越多，模型参数量越多，模型越复杂，模型的准确度越高，对算力的指数需求 越高。本质是数据维度与算力指数呈现正相关。(不考虑参数堆积、模型过拟合的 情况)
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证券研究报告发送给东方财富信息股份有限公司。版权归华西证券所有，请勿转发。 p5证券研究报告|行业动态报告 图表 2 模型的准确度和数据数量呈现正相关 图表 3 AI 需求呈现指数级别的增长
资料来源：知乎，华西证券研究所
资料来源：腾讯云，华西证券研究所
第二，模型训练方面，ChatGPT 强大的底层技术是 Transformer 算法，该算法
正逐步取代 RNN(循环神经网络)。Transformer 算法在神经网络中具备跨时代的意 义: RNN 和 CNN 已经广泛应用于序列模型、语言建模、机器翻译并取得不错效果，然而在算法上仍有一定限制和不足。Transformer 具备跨时代的意义的原因是算法 上添加了注意力机制，这种机制具备突破性的原因在于 1、突破了 RNN 模型不能并 行计算的限制；2、相比 CNN 模型，关联所需的操作次数不随距离增长；3、模型解 释力度明显加强。从结果上看，根据 CDSN 数据，Transformer 的综合特征提取能 力、远距离特征捕获能力、语义特征提取能力，全部明显增强，因此此算法正逐 步取代 RNN 算法，也是 ChatGPT 算法的底座。
第三，模型训练部分，AI 预训练模型(大模型)引发了 AIGC 技术能力的质变。在该模型问世之前，具有使用门槛高、训练成本低、内容生成简单和质量偏低等 问题。而在 AIGC 领域，AI 预训练模型拥有巨大参数量模型，AI 预模型可以实现多 任务、多语言、多方式等至关重要的作用。图表 4 Transformer 算法的前世今生 图表 5 Transformer 模型与 RNN、CNN 模型准确度对 比(%) 资料来源：公开资料整理，华西证券研究所 资料来源：CSDN，华西证券研究所
AI 预训练模型的出正是人工智能发展的未来和趋势， AI预训练模型(大模型) 即“大算力+强算法”结合的产物。大模型通常是在大规模无标注数据上进行训练，学习出一种特征和规则。基于大模型进行应用开发时，将大模型进行微调，如在 下游特定任务上的小规模有标注数据进行二次训练，或者不进行微调，就可以完 成多个应用场景的任务。
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AI 预训练模型的本质是机器对自然语言理解能力的不断提升: 其根本原因除 Transformer 算法以外，还有就是参数量的大小，谷歌 BERT 网络模型的提出，使 得参数量首次超过 3 亿规模，GPT-3 模型超过百亿。此外，目前较火热 AIGC 的参 数量已经超过千亿。此外，参数量往往是计算空间的复杂程度，模型空间越复杂，往往意味着庞大的计算量，计算量和参数量呈现正比关系。这也是随着 AI 的功能 强大，AI 对算力呈现指数级别根本需求的本质原因。证券研究报告|行业动态报告 图表 6 深度学习初期模型越来越大 图表 7 预模型出现后机器对自然语言的理解不断提升 经典神经网 络 AlexNe t VGG16 Inceptio n-V3 模型内存 (MB) ＞200 ＞500 90-100 参数(百万) 60 138 23.2 计算量(百 万) 720 15300 5000
资料来源：博客网，华西证券研究所
资料来源：知乎，华西证券研究所
此外，预训练模型(大模型)，按照应用的基本类型分类:可分为 1、自然语言
处理(NLP)，例如谷歌的LaMDA和PaLM、OpenAI的GPT系列；2、计算机视觉(CV)，例如微软的 Florence；3、多模态即融合文字、图片、音视频等多种内容形式，例 如 OpenAI 的 DALL-E2； 此外，根据不同的领域的应用，可以将预训练模型进一步 分类。
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图表 8 国外主要 AIGC 预训练模型一览证券研究报告|行业动态报告
资料来源：腾讯《AIGC 发展报告 2023》，华西证券研究所厂商 预训练模型 应用 参数量 领域 谷歌 BERT 语言理解与生成 4810 亿 NLP LaMDA 对话系统 NLP PaLM 语言理解与生 成、推理、代码 生成 5400 亿 NLP Imagen 语言理解与图像 生成 110 亿 多模态 Parti 语言理解与图像 生成 200 亿 多模态 微软 Florence 视觉识别 6.4 亿 CV Turing-NLG 语言理解、生成 170 亿 NLP Facebook OPT-175B 语言模型 1750 亿 NLP M2M-100 100 种语言互译 150 亿 NLP Deep Mind Gato 多面手的智能体 12 亿 多模态 Gopher 语言理解与生成 2800 亿 NLP AlphaCode 代码生成 414 亿 NLP Open AI GPT3 语言理解与生 成、推理等 1750 亿 NLP CLIP＆DALL-E 图像生成、跨模 态检索 120 亿 多模态 Codex 代码生成 120 亿 NLP ChatGPT 语言理解与生 成、推理等 NLP 英伟达 Megatron-Turing NLG 语言理解与生 成、推理等 5300 亿 NLP Stability AI Stable Diffusion 语言理解与图像 生成 多模态
谷歌 BERT作为自然语言处理(NLP)是预训练模型(大模型)的里程碑之作: BERT 模型是谷歌 2018 年发布的的掩码语言模型，当时发布后，在许多自然语言理解任 务上取得了最先进的性能，被当时誉为最先进的神经网络模型。其具有里程碑式 结果如下，机器阅读理解顶级水平测试 SQuAD1.1 中表现出惊人的成绩：全部两个 衡量指标上全面超越人类，并且还在 11 种不同 NLP 测试中创出最佳成绩，包括将 GLUE 基准推至 80.4％（绝对改进 7.6％），MultiNLI 准确度达到 86.7% （绝对改 进率 5.6％）等。
BERT 取得跨时代的意义是新的预训练模型:在 BERT 模型出世之前，现有的技 术已经严重限制了预训练表示的能力，原因是标准语言模型架构是单向的，因此，Bert 采用了 Transformer 技术的双向编码器表示。与最近的其他语言表示模型不 同，BERT 旨在通过联合调节所有层中的上下文来预先训练深度双向表示。因此，预训练的 BERT 表示可以通过一个额外的输出层进行微调，适用于广泛任务的最先 进模型的构建，比如问答任务和语言推理，无需针对具体任务做大幅架构修改。
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模型的预训练核心机制是其具备里程碑的根本原因: 语言建模（15% 的标记 被屏蔽，训练目标是在给定上下文的情况下预测原始标记）和下一句预测（训练 目标是对两个文本跨度进行分类）依次出现在训练语料库中）。因此，BERT 学习 了上下文中单词和句子的潜在表示,例如语言推理、文本分类和基于序列到序列的 语言生成任务，此外该阶段的计算成本明显高于微调。我们认为该算法是 AIGC 的 初始应用算法。证券研究报告|行业动态报告 图表 9 谷歌 GBRT 取得的能力 图表 10 谷歌 GBRT 预训练架构
资料来源：知乎，华西证券研究所
资料来源：稀土掘金，华西证券研究所
第四，模型训练方面，多模态数据协同极大的推动 AIGC 的内容多样性与通用
性: 预训练模型更具备通用性、多才艺的根本原因得益于多模型技术(multimodal technology)的使用，即多模态表示图像、声音、语音融合的机器学习。2021 年，OpenAI 团队将跨模态深度学习(CLIP)开源，CLIP 能够将文字和图像进行关联，比 如将文字“狗”和图像狗进行关联。CLIP 的优势有两点:
1、同时进行自然语言处理(NLP)和计算机视觉分析(CV)，实现文本和图像的 匹配；2、CLIP 模型利用互联网的照片“文本-图像”进行训练，这为后续 AIGC 奠 定基础，极大减少数据标注的工作量。
多模态同样具有跨时代的意义: 因此，在多模态技术的支持下，预训练模型 已经从早期单一的自然语言处理和机器视觉发展成自动生成图画、图像文字、音 视频等多模态、跨模态图型。Dall·E2 就是典型的代表，CLIP 模型让文字和图片 两个模态找到能够对话的交界点。图表 11 CLIP 算法示意图 图表 12 Dall·E2 自动生成图画
资料来源：知乎，华西证券研究所
资料来源：OpenAI 官网，华西证券研究所
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1.2.不同类别 AIGC 算法比对证券研究报告|行业动态报告
ChatGPT: ChatGPT 基于 GPT-3.5 架构，拥有 175B 个参数。ChatGPT 的训练功 能强大的原因就是训练奖励模型数据收集设置略有不同、并加入了强化学习近端 策略优化，可以理解成在“人脑思维”的基础上加入了“人类反馈系统”，是一种 奖励模型。因此效果更加真实、模型的无害性实现些许提升，编码能力更强。
具体而言: 此种强化学习的目的是获得“奖励”，因此 ChatGPT 加入了一个“奖励”模型，每一个问题都生成不同的答案，然后由人类对不同的答案进行排 序，排序靠前的回答得分更高，排序较低的回答得分更低。
图表 13 强化学习近端策略优化优化示意图
资料来源：OpenAI 官网，华西证券研究所
谷歌 LaMDA 是 Google Bard 聊天机器人的程序语言模板: 相同点同样是基于 Transformer 的神经语言模型，不同点，
1、参数方面由多达 137B 个参数组成，并在 1.56T 的公开可用对话数据和网 络文档的单词上进行了预训练。LaMDA 模型具有质量、安全和扎实性三个关键目 标，每个目标有各自的衡量指标。
2、奖励模型: LaMDA 的进展是通过收集来自预训练模型、微调模型和人类评 分者（即人类生成的反应）对多轮双作者对话的反应来量化的——然后由针对上 述定义的指标对一系列问题进行不同的人类评分。 具体行为即对 AI 生成文本进行“点赞”或是“差评”。
3、训练数据: ChatGPT 的训练方式是训练文本，而 LaMDA 的训练方式是训练 对话，因此，可以说 GPT-3 专注于生成语言文本，LaMDA 专注于生成对话。
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图表 14 ChatGPT 和 LaMDA 的不同(左为 ChatGPT，右为 LaMDA)证券研究报告|行业动态报告
资料来源：AI@阅粒，华西证券研究所
此外图神经网络(GNN)作为科学领域预训练模型(大模型)备受瞩目: 基本定义，图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是指使用神经网络来学习图结构数据，提取和发掘图结构数据中的特征和模式，满足聚类、分类、预测、分割、生成等 图学习任务需求的算法总称。强大之处，图神经网络相较于普通神经网络最大的 特点可以理解成“关系网”，即图神经网络不光可以反映自身的特征，也可以反 映邻居结点的特征，换而言之，图结构表示的数据，使得可以进行基于图的解释 和推理。
图表 15 图神经网络在电子健康记录建模的应用
资料来源：CSDN，华西证券研究所
图神经网络应用与日俱增，有望成为下一时代的风口浪尖: 图形神经网络和 相关技术的发展已经具有“脱胎换骨”的意义，例如化学合成、车辆路由、3D 视 觉、推荐系统、连续控制、自动驾驶和社交网络分析，目前已经应用在社会结构、
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电子健康记录建模、药物发现和合成化合物、推荐系统、交通预测、链接预测、点云分类与分割、人物交互、文本分类、姿态估计、芯片设计等众多前沿领域。证券研究报告|行业动态报告
图表 16 药物发现和合成化合物
资料来源：CSDN，华西证券研究所
1.3.我国国产 ChatGPT 生态正在形成
我国国产 ChatGPT 生态正逐渐繁荣: 由于 ChatGPT 具有跨时代的意义，根据网 易新消息，百度在国内率先开发类似 ChatGPT 的产品，该项目中文名字为文心一 言，英文名 ERNIE Bot。
百度是少有预训练模型(大模型)语言训练能力的公司: 其文心大模型和 Open AI 的 GPT 模型类似，在 2019 年就已经推出，并且已经迭代了多代，从单一的自然 语言理解延申到多模态，包括视觉、文档、文图、语音等多模态多功能，因此“文心一言”所基于的 ERNIE 系列模型也已经具备较强泛化能力和性能。以最新发 布的 ERNIE 3.0 Zeus 为例，参数方面，该模型迭代于 ERNIE 3.0，拥有千亿级参 数。
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图表 17 百度文心预训练模型(大模型)发展历程证券研究报告|行业动态报告
资料来源：经济观察报，华西证券研究所
国产 ChatGPT 文心一言功能强大: 预训练模型方面，百度凭借海量的知识沉淀和 丰富的场景推出文心大模型，根据 IDC 数据，其拥有 5500 亿条知识，且已经应用于 百度搜索、信息流、智能驾驶、百度地图、小度等产品，此外，跨模态方面，百度 已有文能生成、文档智能、地理-语言、视觉-语言、语音-语言等模型架构，根据 IDC 数据，目前已有近百万开发者使用文心大模型。
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图表 18 百度文心大模型全景图证券研究报告|行业动态报告
资料来源：IDC，华西证券研究所
百度文心模型覆盖了多方向: 1、自然语言处理，具备语言理解能力与小说、摘 要、文案创意、歌词、诗歌等能力，目前已在机器阅读理解、文本分类、语义相似度 计算等 60 多项任务中应用；2、机器视觉，已经能够应用于各行各业的文档、卡证、票据等图像文字识别和结构化理解；3、跨模态，模型可应用在 AI 作图、地理-语言、视觉-语言、语音-语言应用；4、其他任务，例如对话、生成文本、自然语言变成理 解、化合物分子、蛋白分子的预训练模型、医药研发建模等多应用场景。
国产 ChatGPT 生态逐渐繁荣: 目前已有诸多厂商开展合作，我们认为其商业模式 同样为 API 接口收费，属于 SAAS 商业模式，合作厂商分别覆盖科技、教育、工业、证券研究报告发送给东方财富信息股份有限公司。版权归华西证券所有，请勿转发。 p13
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媒体、金融等诸多产业，代表公司有宇信科技、汉得信息、金蝶、航天宏图、致远 互联、东软集团等。证券研究报告|行业动态报告
图表 19 部分国产 ChatGPT 文心一言合作公司
资料来源：公开资料整理，华西证券研究所
2.投资建议：梳理 AIGC 相关受益厂商
我们认为 AIGC 的出世会产生革命性的影响，同时有望赋能千行百业。我们梳 理了三条路径图，积极的推荐以下三条投资主线:- 具备算力基础的厂商，受益标的为寒武纪、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；
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2)具备 AI 算法商业落地的厂商，重点推荐科大讯飞、拓尔思，其他受益标的 为:汉王科技、海天瑞声、云从科技；
3) AIGC 相关技术储备的应用厂商，受益标的为: 百度、同花顺、三六零、金 山办公。
3.风险提示
1、核心技术水平升级不及预期的风险；
2、AI 伦理风险；
3、政策推进不及预期的风险；
4、中美贸易摩擦升级的风险。
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分析师与研究助理简介
刘泽晶（首席分析师）： 2014-2015年新财富计算机行业团队第三、第五名，水晶球第三名， 10年证券从业经验。
分析师承诺
作者具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格或相当的专业胜任能力，保证报告所采 用的数据均来自合规渠道，分析逻辑基于作者的职业理解，通过合理判断并得出结论，力求客观、公正，结论不受任何第三方的授意、影响，特此声明。
评级说明
| 公司评级标准 | 投资 评级 说明 |
买入 分析师预测在此期间股价相对强于上证指数达到或超过 15%
| 以报告发布日后的 6 个 | 增持 分析师预测在此期间股价相对强于上证指数在 5%—15%之间 |
| 月内公司股价相对上证 | 中性 分析师预测在此期间股价相对上证指数在-5%—5%之间 |
| 指数的涨跌幅为基准。 | 减持 分析师预测在此期间股价相对弱于上证指数 5%—15%之间 |
卖出 分析师预测在此期间股价相对弱于上证指数达到或超过 15% 行业评级标准
| 以报告发布日后的 6 个 | 推荐 分析师预测在此期间行业指数相对强于上证指数达到或超过 10% |
| 月内行业指数的涨跌幅 | 中性 分析师预测在此期间行业指数相对上证指数在-10%—10%之间 |
| 为基准。 | 回避 分析师预测在此期间行业指数相对弱于上证指数达到或超过 10% |
华西证券研究所：
地址：北京市西城区太平桥大街丰汇园 11 号丰汇时代大厦南座 5 层 网址：http://www.hx168.com.cn/hxzq/hxindex.html
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