ChatGPT 即將出世滿(mǎn)周年。在這一年內(nèi)，面對(duì)全新的市場(chǎng)，諸多公司涌入大模型賽道，形成 ' 百模大戰(zhàn) ' 的盛況。' 狂飆 ' 的大模型，并不囿于通用領(lǐng)域，也正以飛快的速度向各個(gè)場(chǎng)景滲透。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，已有十余家 A 股上市公司計(jì)劃涉足金融大模型。二級(jí)市場(chǎng)，多模態(tài) AI、MR 是最近較為強(qiáng)勢(shì)的概念，AIGC 板塊有何投資邏輯？今天《Helen ’ s 財(cái)經(jīng)晚餐》邀請(qǐng)到灼識(shí)咨詢(xún) CIC 總監(jiān)陳一心來(lái)做深度分享。

附上本期直播時(shí)間軸，幫你快速跳轉(zhuǎn)感興趣的部分

01:39 大模型演變經(jīng)歷的一些階段

06:00   目前大模型已經(jīng)開(kāi)始滲透到金融、醫(yī)療、汽車(chē)制造、零售等行業(yè)，具體應(yīng)用能否舉例？

09:10   大模型在哪些領(lǐng)域可能超過(guò)人類(lèi)？大模型迭代的重點(diǎn)又在哪里？

17:42 作為一種先進(jìn)的生產(chǎn)力變革，AIGC 的興起讓世界進(jìn)入了智能創(chuàng)作時(shí)代。它對(duì)企業(yè)和個(gè)人分別有哪些價(jià)值？

20:46   AIGC 產(chǎn)業(yè)鏈涉及哪些？

24:26 大模型企業(yè)的算力投入

30:30 AIGC 板塊投資邏輯

34:02 GPGPU 產(chǎn)業(yè)鏈的上游、中游、下游，以及涉及的代表性公司

Helen：最近你們發(fā)布了《大模型與 AIGC 藍(lán)皮書(shū)》，對(duì)行業(yè)做了深度分析，我們今天的分享從產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀延伸到投資邏輯。首先請(qǐng)介紹大模型演變經(jīng)歷了哪些階段？

陳一心：大模型是基于海量多源數(shù)據(jù)打造的模型，是實(shí)現(xiàn)通用人工智能 ( AGI ) 的重要路徑。大模型可以整合多種不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)和信息，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)處理和分析，從而更全面地理解和解決復(fù)雜問(wèn)題，其具備通用性、涌現(xiàn)性等諸多特點(diǎn)。

大模型從其形態(tài)來(lái)看，有幾類(lèi)，第一類(lèi)我們姑且叫做 ' 基礎(chǔ)大模型 '。基礎(chǔ)大模型通常是面向通用領(lǐng)域進(jìn)行開(kāi)發(fā)的，知識(shí)儲(chǔ)備量較大，能實(shí)現(xiàn)語(yǔ)言理解和生成，質(zhì)量也還不錯(cuò)。但因?yàn)榛A(chǔ)大模型通常更標(biāo)準(zhǔn)化，適用場(chǎng)景更普適、寬泛一些，所以更多是 C 端用戶(hù)使用在一些壓力不算大、或者比較簡(jiǎn)單的場(chǎng)景。想要 B 端應(yīng)用的話(huà)還是有些吃力的，因?yàn)椴粔蚓?，也暫時(shí)無(wú)法貼合 B 端企業(yè)更加專(zhuān)業(yè)和個(gè)性化要求，直接生成結(jié)果的質(zhì)量對(duì)商用場(chǎng)景而言可能是不夠的。

第二類(lèi)我們叫精調(diào)大模型。精調(diào)大模型一般是基于基礎(chǔ)大模型，進(jìn)行更有針對(duì)性和細(xì)致的優(yōu)化。不論是在某一領(lǐng)域?qū)Ｓ眯陨系?，還是在模型易用性上的，都是為了能讓用戶(hù)根據(jù)自己的實(shí)際場(chǎng)景需求，很容易地來(lái)使用大模型，并且達(dá)到高度可用的水平。我們認(rèn)為精調(diào)大模型更重要的價(jià)值在于可以更好地滿(mǎn)足 B 端客戶(hù)的需求，達(dá)到能夠商用的水準(zhǔn)、并且為企業(yè)的實(shí)際運(yùn)營(yíng)和決策賦能。這個(gè)也可以理解為是 ' 行業(yè)大模型 '

剛剛也提到大模型在不斷演進(jìn)和完善，這里也想分享一個(gè)概念，叫能力涌現(xiàn)。用簡(jiǎn)單的話(huà)來(lái)解釋 ' 涌現(xiàn) ' 的意思，就是由量變達(dá)到質(zhì)變的那個(gè)階段。對(duì)于 AI 模型來(lái)說(shuō)，能力涌現(xiàn)就是模型的規(guī)模達(dá)到某個(gè)臨界點(diǎn)后，模型的表現(xiàn)會(huì)有一個(gè)質(zhì)的提升。能力涌現(xiàn)的大模型其實(shí)并不算是大模型的一種形態(tài)，而是揭示了一個(gè)規(guī)律，就跟當(dāng)年的摩爾定律有些類(lèi)似，就是模型的參數(shù)越多，它越有可能在各類(lèi)任務(wù)上有更好的表現(xiàn)?？梢哉f(shuō)明過(guò)去幾年模型的參數(shù)規(guī)模越來(lái)越大所帶來(lái)的一個(gè)好處。

不過(guò)，我們也看到目前可能也有個(gè)趨勢(shì)，就是開(kāi)始把大模型做小。不要誤會(huì)，即使把大模型的參數(shù)規(guī)模做小，它也還是個(gè)很大的模型，參數(shù)量至少在百億級(jí)別。我們看到有些研究去驗(yàn)證，小模型是否也能實(shí)現(xiàn)能力涌現(xiàn)。根據(jù)目前的研究發(fā)現(xiàn)，小模型在某一些任務(wù)上似乎也是具備涌現(xiàn)能力的，但不確定是否能泛化到其他任務(wù)中。這給大模型行業(yè)的一個(gè)啟示就是，未來(lái)是有可能通過(guò)各種優(yōu)化手段把大模型的規(guī)模盡量減小，但依然保持其輸出質(zhì)量。

Helen：目前大模型已經(jīng)開(kāi)始滲透到金融、醫(yī)療、汽車(chē)制造、零售等行業(yè)，具體應(yīng)用能否舉例？

陳一心：大模型已經(jīng)廣泛應(yīng)用于金融、醫(yī)療、汽車(chē)制造等領(lǐng)域，如風(fēng)險(xiǎn)控制評(píng)估、交易環(huán)節(jié)等。大模型的優(yōu)勢(shì)在于性能和交互性的提高，使其更適合處理復(fù)雜任務(wù)和與人類(lèi)的溝通方式。此外，大模型還在各領(lǐng)域不斷演進(jìn)，例如在零售領(lǐng)域的個(gè)性化推薦、定價(jià)優(yōu)化等方面也有所應(yīng)用。

在金融領(lǐng)域，大模型主要應(yīng)用包括風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、量化交易、柜臺(tái)業(yè)務(wù)辦理等。以風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估為例，大模型可用于預(yù)測(cè)信用風(fēng)險(xiǎn)、 欺詐檢測(cè)和市場(chǎng)趨勢(shì)分析。在醫(yī)療領(lǐng)域，大模型可應(yīng)用于疾病診斷、 藥物發(fā)現(xiàn)等場(chǎng)景。以疾病診斷為例，大模型可用于醫(yī)學(xué)圖像識(shí)別，如 X 射線(xiàn)、MRI 和 CT 掃描，以幫助醫(yī)生診斷疾病。在汽車(chē)領(lǐng)域，大模型可應(yīng)用于自動(dòng)駕駛、 虛擬設(shè)計(jì)和仿真、質(zhì)量控制、供應(yīng)鏈管理、銷(xiāo)售和營(yíng)銷(xiāo)、定制設(shè)計(jì)、新能源汽車(chē)性能優(yōu)化等。在制造業(yè)領(lǐng)域，大模型主要應(yīng)用場(chǎng)景包括工業(yè)自動(dòng)化、供應(yīng)鏈優(yōu)化等。以工業(yè)自動(dòng)化為例，大模型可用于監(jiān)控生產(chǎn)過(guò)程，預(yù)測(cè)設(shè)備故障，提高生產(chǎn)效率。在零售行業(yè)，大模型可應(yīng)用于個(gè)性化推薦、 價(jià)格優(yōu)化等場(chǎng)景。

Helen：大模型未來(lái)可能在哪些領(lǐng)域超過(guò)人類(lèi)？

陳一心：至少有一點(diǎn)特征是比較明顯的，不論大模型輸出內(nèi)容的質(zhì)量如何，它的輸出速度 / 效率大概率是高于一般人的。輸出文字可能是大家目前自己用得最多的，相信感受會(huì)比較深刻；除此之外，代碼、圖畫(huà)、視頻、3D 建模等，這種本身工程量就很大、非?；〞r(shí)間的領(lǐng)域，這種體感可能就更明顯。而且這些是我們作為普通 C 端用戶(hù)就可以切實(shí)感受到的。

回到具體大模型在各領(lǐng)域的表現(xiàn)，我覺(jué)得分成 3 個(gè)層次，分別是已經(jīng)做到且能與人類(lèi)媲美，已經(jīng)做到但還不及人類(lèi)，還做不到。首先，現(xiàn)在大模型已經(jīng)可以和人類(lèi)媲美的方面有：視覺(jué) / 聽(tīng)覺(jué)識(shí)別，學(xué)習(xí)能力，自然語(yǔ)言理解等，這其實(shí)是在大模型出現(xiàn)之前，其他 AI 模型就已經(jīng)在嘗試攻克的領(lǐng)域，而大模型直接加速了這個(gè)進(jìn)程并且讓所有人都能體會(huì)到。其次，大模型已經(jīng)具備但需要改進(jìn)的有：創(chuàng)造性思維、抽象思維、藝術(shù)表現(xiàn)等，這些領(lǐng)域一定程度上依賴(lài)于人類(lèi)的審美、創(chuàng)造或邏輯能力，大模型需要繼續(xù)精進(jìn)才能趕上。最后，大模型還不具備的是對(duì)倫理是非的判斷、直覺(jué)等，這些其實(shí)接近了 ' 人性 ' 的范疇，大模型目前只能?chē)L試去總結(jié)、模仿，但無(wú)法達(dá)到人類(lèi)的水平。

Helen：大模型產(chǎn)品未來(lái)有怎樣的發(fā)展趨勢(shì)？

陳一心：多模態(tài)模型是一種能更好地理解、生成語(yǔ)言的技術(shù)，其核心優(yōu)勢(shì)在于對(duì)大規(guī)模語(yǔ)言數(shù)據(jù)集的學(xué)習(xí)能力和理解能力。通過(guò)多模態(tài)技術(shù)，我們可以更好地捕捉用戶(hù)的情感、意圖等信息，從而提高交流體驗(yàn)。此外，多模態(tài)模型還能幫助我們生成更高質(zhì)量的文章和對(duì)話(huà)，這對(duì)于企業(yè)和個(gè)人的工作和生活都非常有益。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，未來(lái)多模態(tài)模型將極大地推動(dòng)各行各業(yè)的發(fā)展，為人類(lèi)帶來(lái)更多的便利和創(chuàng)新。

其次是對(duì)于大模型性能的進(jìn)一步提升，讓內(nèi)容輸出質(zhì)量更好、速度更快、處理更加復(fù)雜的任務(wù)，對(duì)于比較雜亂的內(nèi)容也能夠進(jìn)行梳理，有更好的邏輯推理能力。此外，比較重要的趨勢(shì)是建立更包容的開(kāi)放生態(tài)，比如最近 GPT4-Turbo 的發(fā)布，也同步發(fā)布了類(lèi)似 App Store 的平臺(tái)，用戶(hù)可以上傳專(zhuān)屬的 GPT 模型，由此建立起開(kāi)發(fā)者、創(chuàng)作者生態(tài)，源源不斷地為開(kāi)發(fā)者社區(qū)注入活力。

Helen：AIGC 有望掀起新一輪產(chǎn)業(yè)革命，它對(duì)企業(yè)和個(gè)人分別有哪些價(jià)值？如何提升其工作效率？

陳一心：AIGC 的終極目標(biāo)是結(jié)合 PGC 和 UGC 的優(yōu)點(diǎn)。PGC 的優(yōu)點(diǎn)是內(nèi)容可控，質(zhì)量上乘；UGC 的優(yōu)點(diǎn)則是內(nèi)容生產(chǎn)效率高、性?xún)r(jià)比高。AIGC 要做到的就是在高效產(chǎn)出的同時(shí)，保證內(nèi)容質(zhì)量。這樣對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)，就是降低了高質(zhì)量?jī)?nèi)容的創(chuàng)作邊際成本。對(duì)個(gè)人用戶(hù)來(lái)說(shuō)，有了 AIGC 的幫助，大幅降低了內(nèi)容創(chuàng)作的門(mén)檻。未來(lái)繼續(xù)發(fā)展的話(huà)，我們剛說(shuō)到多模態(tài)是大模型發(fā)展的一大趨勢(shì)，未來(lái)的 AIGC 一定也會(huì)受益于大模型大發(fā)展，因此可以預(yù)見(jiàn)的是，AIGC 在未來(lái)也會(huì)具備更成熟的多模態(tài)內(nèi)容創(chuàng)造能力，增加內(nèi)容創(chuàng)作的多樣性。

Helen：AIGC 產(chǎn)業(yè)鏈涉及哪些？

陳一心：AIGC 產(chǎn)業(yè)仍處于早期發(fā)展階段，在數(shù)據(jù)、算法和算力的基礎(chǔ)之上，核心模型以關(guān)鍵企業(yè)研究成果為主導(dǎo)，AIGC 以 AI 生成文本、圖像、視頻和音頻為主流形式。上游是基礎(chǔ)層，包括數(shù)據(jù)、算法及模型、算力。數(shù)據(jù)包括業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)連通、素材數(shù)據(jù)搜集等；算法及模型包含神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理技術(shù)、擴(kuò)散模型、 云渲染等開(kāi)源算法，以及基于算法通過(guò)數(shù)據(jù)訓(xùn)練生成的機(jī)器學(xué)習(xí)模型、深度學(xué)習(xí)模型及大模型等。算力包括服務(wù)器、GPU、 HPC、云等提供基本計(jì)算能力的基礎(chǔ)設(shè)施。中層也就是應(yīng)用層，包括文本生成、圖像與視頻生成、音頻生成。應(yīng)用層的產(chǎn)品使用上游的算法模型框架，進(jìn)行針對(duì)性的優(yōu)化，價(jià)值是在于充分發(fā)揮某一類(lèi)大模型算法或者框架的特長(zhǎng)，給用戶(hù)帶來(lái)更加良好的使用體驗(yàn)。下游就是終端用戶(hù)層，包含各類(lèi)內(nèi)容創(chuàng)作及分發(fā)平臺(tái)、內(nèi)容終端生產(chǎn)廠(chǎng)商、第三方內(nèi)容服務(wù)機(jī)構(gòu)，等等。

Helen：算力提升是 AIGC 發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力之一，愈大的算力規(guī)?？梢灾胃笠?guī)模的模型運(yùn)轉(zhuǎn)。算力芯片、AI 服務(wù)器有望持續(xù)放量，數(shù)據(jù)中心建設(shè)提速。各國(guó)紛紛提速數(shù)據(jù)中心建設(shè)，我國(guó) ' 東數(shù)西算 ' 工程投資規(guī)劃逐步清晰。在 A 股市場(chǎng)上，已有很多家企業(yè)拋出了定增募資計(jì)劃擬進(jìn)軍該行業(yè)。您對(duì)這些企業(yè)有何建議？

陳一心：我們現(xiàn)在能看到大模型在 B 端商用中實(shí)際落地的方式，主要是把大模型濃縮成一個(gè)相對(duì)輕量的行業(yè)小模型，專(zhuān)攻一個(gè)相對(duì)垂直的領(lǐng)域。一方面可以顯著縮小模型的參數(shù)量，這樣在訓(xùn)練和推理過(guò)程中所需要消耗的算力也會(huì)隨之變??；另一方面，分別以合理的成本攻克一個(gè)個(gè)專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域，似乎是目前更平衡的一種方式。所謂的金融大模型，其實(shí)我們也可以認(rèn)為是一個(gè)相對(duì)輕量的行業(yè)小模型，專(zhuān)攻金融領(lǐng)域的一個(gè)應(yīng)用，比如風(fēng)控、營(yíng)銷(xiāo)等。這對(duì)企業(yè)的實(shí)際應(yīng)用才更具有價(jià)值。

另一個(gè)最近比較火的大模型應(yīng)用，是手機(jī)大模型。從研發(fā)側(cè)來(lái)看，手機(jī)廠(chǎng)商在人工智能大模型的投入確實(shí)需要大量的資源和資金。與國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的大模型廠(chǎng)商相比，手機(jī)廠(chǎng)商在算力基礎(chǔ)設(shè)施上的儲(chǔ)備往往不夠充足，這使得他們?cè)谘邪l(fā)過(guò)程中經(jīng)常遇到算力受限的情況。對(duì)于手機(jī)廠(chǎng)商來(lái)說(shuō)，這一投入不僅需要大量的資金，還會(huì)面臨技術(shù)上的挑戰(zhàn)。

從應(yīng)用側(cè)來(lái)看，輕量化本地部署是手機(jī)大模型的一個(gè)重要趨勢(shì)。由于用戶(hù)隱私、響應(yīng)及時(shí)程度和云端使用成本等因素的考慮，手機(jī)大模型需要以端側(cè)部署為主。這意味著大模型將直接部署到手機(jī)內(nèi)，并由手機(jī)芯片承擔(dān)模型推理的工作。為了實(shí)現(xiàn)輕量化本地部署，手機(jī)廠(chǎng)商需要開(kāi)發(fā)出適合在手機(jī)中運(yùn)行的大模型，這需要使用更少的數(shù)據(jù)量和計(jì)算資源。同時(shí)，還需要優(yōu)化模型的推理速度和精度，以確保模型能夠在手機(jī)上高效運(yùn)行。

Helen：AIGC 板塊投資邏輯是怎樣的？

陳一心：投資者應(yīng)關(guān)注公司是否具備過(guò)硬的技術(shù)基礎(chǔ)，如大規(guī)模計(jì)算、深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等先進(jìn)技術(shù)，評(píng)判大模型技術(shù)，要綜合各種信息去看?？赡芤?yàn)槭褂昧瞬煌牧鞒毯蜆?biāo)準(zhǔn)，各家評(píng)測(cè)機(jī)構(gòu)的結(jié)果差異巨大；其次是要看公司在特定細(xì)分市場(chǎng)的落地場(chǎng)景，例如金融領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)分析能力，或零售業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型等。是否真正落地以及怎樣落地，對(duì)于 B 端企業(yè)價(jià)值更高。

大模型產(chǎn)業(yè)在過(guò)去一年得到了廣泛關(guān)注，但投資者仍需關(guān)注其技術(shù)能力和落地場(chǎng)景。此外，還提到了 GPG PU（通用圖形處理器）的高并發(fā)計(jì)算資源在大模型訓(xùn)練和推理方面的作用。GPG PU 產(chǎn)業(yè)鏈涉及多個(gè)環(huán)節(jié)，如半導(dǎo)體 IP 服務(wù)提供商、晶圓設(shè)計(jì)商等，為企業(yè)提供核心技術(shù)支持。同時(shí)，各行業(yè)的企業(yè)也在努力開(kāi)發(fā)相關(guān)技術(shù)和產(chǎn)品以滿(mǎn)足市場(chǎng)需求。

以上是本期 Helen's 財(cái)經(jīng)晚餐的部分內(nèi)容，想看完整內(nèi)容，可觀(guān)看 Helen's 財(cái)經(jīng)晚餐第 50 期《大模型應(yīng)用落地，AIGC 板塊投資邏輯分析》直播回放。

Helen's 財(cái)經(jīng)晚餐每雙周二 17 點(diǎn)開(kāi)播，直播將在鈦媒體 APP、鈦媒體 PC、鈦媒體微博、鈦媒體視頻號(hào)、鈦媒體百家號(hào)同步直播。（主理人：Helen；策劃：Helen ；導(dǎo)播：羽赫；文章：Helen）

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