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人工智能行业从CHAT~GPT到生成式AI(Generative AI):人工智能新范式重新定义生产力-230129(100页).pdf

上传人: 海*** 编号:113478 2023-01-31 100页 9.78MB

1、从从CHATCHAT-GPTGPT到生成式到生成式AIAI(Generative AIGenerative AI):):人工智能新范式,重新定义生产力人工智能新范式,重新定义生产力证券研究报告证券研究报告 行业深度报告行业深度报告发布日期:2023年1月29日本报告由中信建投证券股份有限公司在中华人民共和国(仅为本报告目的,不包括香港、澳门、台湾)提供,由中信建投(国际)证券有限公司在香港提供。同时请参阅最后一页的重要声明。分析师:武超则分析师:武超则SAC编号:S1440513090003SFC编号:BEM208分析师:杨艾莉分析师:杨艾莉SAC编号:S1440519060002SFC编号:

2、BQI330研究助理:杨晓玮研究助理:杨晓玮 1 1核心观点核心观点 近期人工智能研究公司近期人工智能研究公司OpenAI推出的聊天机器人模型推出的聊天机器人模型CHAT-GPT不断不断出圈出圈,据据 Semafor援引知情人士报道援引知情人士报道,微软正商谈以微软正商谈以 290 亿美元估值亿美元估值,向向 OpenAI 投资投资 100 亿美元亿美元,一切一切均指向人工智能模型的新范式均指向人工智能模型的新范式“生成式生成式AI模型模型(Generative Model)”。此前的决策式此前的决策式AI模型模型(Discriminant Model)是根据已有数据进行分析是根据已有数据进行

3、分析、判断判断、预测预测,典典型应用为内容的智能推荐型应用为内容的智能推荐(短视频短视频)、自动驾驶等;而生成式自动驾驶等;而生成式AI更强调学习归纳后进行演更强调学习归纳后进行演绎创造绎创造,生成全新的内容生成全新的内容,本质是对生产力的大幅度提升和创造本质是对生产力的大幅度提升和创造,已催生了营销已催生了营销、设计设计、建筑和内容领域的创造性工作建筑和内容领域的创造性工作,并开始在生命科学并开始在生命科学、医疗医疗、制造制造、材料科学材料科学、媒体媒体、娱乐娱乐、汽车汽车、航空航天进行初步应用航空航天进行初步应用,为各个领域带来巨大的生产力提升为各个领域带来巨大的生产力提升。2 2前言:微

4、软,百亿美金级别的选择(前言:微软,百亿美金级别的选择(1)资料来源:微软,Semafor,The information,中信建投 继继2019年向年向OpenAI注资注资10亿美元之后亿美元之后,微软与微软与OpenAI的合作进入第三阶段的合作进入第三阶段。此前据 Semafor 援引知情人士报道,微软正商谈以 290 亿美元估值,向 OpenAI 投资 100亿美元。2019年,微软即开始与OpenAI进行合作。到了2021年,微软向OpenAI投资10亿美金。根据微软对外的声明根据微软对外的声明,在与在与OpenAI新的合作阶段中新的合作阶段中,微软将有以下计划微软将有以下计划 Sup

5、ercomputing at scale:微软将增加对专业超算系统开发和部署的投资,以加速OpenAI突破性的独立AI研究。微软还将继续构建Azure的AI基础结构,以帮助客户在全球范围内构建和部署各自的AI应用程序。New AI-powered experiences:微软将在其消费者和企业产品中部署OpenAI模型,并引入基于OpenAI技术的新型数字体验。包括微软的Azure OpenAI服务,该服务使开发人员能够通过直接访问OpenAI模型来构建尖端的AI应用程序。Exclusive cloud provider:作为OpenAI的独家云供应商,Azure将为OpenAI 在研究、产品

6、和API服务中的所有工作负载提供支持。此外据媒体报道此外据媒体报道,微软还计划将微软还计划将ChatGPT整合进旗下搜索引擎必应整合进旗下搜索引擎必应(Bing),提高必应提高必应在搜索引擎市场的市占率;同时在搜索引擎市场的市占率;同时Chat-GPT功能引入功能引入Office,用于部分文本的生成和问答用于部分文本的生成和问答。3 3前言:微软,百亿美金级别的选择(前言:微软,百亿美金级别的选择(2)资料来源:微软,OpenAI,中信建投 OpenAI表示表示,来自微软的投资将使来自微软的投资将使其其能独立研究开发出更安全能独立研究开发出更安全、有用和强大的有用和强大的 AI。根据微软对外的

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本文主要内容概括如下: 1. 生成式AI(Generative AI)是人工智能的新范式,与传统的决策式AI(Discriminant AI)相比,生成式AI更强调学习归纳后进行演绎创造,生成全新的内容,本质是对生产力的大幅度提升和创造。 2. 生成式AI在内容领域的应用能够满足用户不断提升的创作需求,但仅是其应用的冰山一角。生成式AI在广大垂直领域的应用带来的是AI用途的结构性改变以及生产力的进一步提高,未来可能创造巨大的市场价值。 3. 2022年是生成式AI技术的拐点,前期架构、模型、数据、算力的积累与提升,使得生成式AI技术能力质变。目前,生成式AI在文本生成、音频生成、图像生成、视频生成、跨模态生成及游戏领域均有广泛应用。 4. 游戏是娱乐及媒体行业中对实时交互要求最高的形式,生成式AI对游戏制作的影响是所有娱乐媒体内容领域最大的。生成式AI能够根据已有文本进行续写、根据文本生成语音、根据主题生成音乐、根据文本生成图像、根据二维图像生成三维模型、根据文本生成代码等,对游戏的策划、音频、美术、程序等环节的工作均带来极大的生产力提升,大幅降低游戏制作成本,打破不可能三角。 5. 预计未来全球新游戏发行数量将持续增加,生成式AI有望带来游戏数量和玩法品类的增加,增加玩家的选择空间,带来更好的游戏体验,长期看可能出现玩家根据自身经历、情绪状态制作的个人专属游戏,深度满足情绪需求。
生成式AI如何改变游戏制作? 游戏制作中的不可能三角是什么? 生成式AI如何助力游戏创新?
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