ChatGPT开启AI新纪元，AIGC投资框架梳理

来源：银河证券 计算机：ChatGPT开启AI新纪元，AIGC投资框架梳理

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V100GPU芯片进行一次GPT-313B模型的训练，大约需要2144天；进行一次GPT-3175B模型的训练，大约需要29120天。我们测算GPT-313B训练总成本约为：$3.06/H*24H/D*365D/Y*26Y=$0.7Million；同理，GPT-3175B训练总成本约为$9.5Million。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。

风险提示：投资人应当认真阅读《基金合同》、《招募说明书》等基金法律文件，了解基金的风险收益特征，并根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等判断基金是否和投资人的风险承受能力相适应。基金的过往业绩并不预示其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证。基金有风险，投资需谨慎。

免责声明：转载内容来自机构研报摘要、公开权威媒体报道，仅供读者参考，版权归原作者所有，内容为作者个人观点，版权归原作者（机构研究员、媒体记者）所有，内容仅代表作者个人观点，与建信基金管理有限公司无关；不作为对上述所涉行业及相关股票、基金的推荐，也不构成投资建议。对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本公司不作任何保证或承诺，请读者仅作参考。如需购买相关基金产品，请关注投资者适当性管理相关规定，做好风险评测，选择与之相匹配风险等级的产品。本文只提供参考并不构成任何投资及应用建议。如您认为本文对您的知识产权造成了侵害，请立即告知，我们将在第一时间处理。

#ChatGPT“大火”烧向游戏股##【悬赏】ChatGPT相关概念，谁是王者？#$建信中小盘先锋股票A(OTCFUND|000729)$$建信中证1000指数增强A(OTCFUND|006165)$