1、 敬请参阅末页重要声明及评级说明 证券研究报告 ChatGPT 引发的大模型时代变革 Table_IndNameRptType 计算机计算机 行业研究/深度报告 行业评级：增持行业评级：增持 报告日期：2023-02-25 Table_Chart 行业指数与沪深行业指数与沪深 300 走势比较走势比较 Table_Author 分析师：尹沿技分析师：尹沿技 执业证书号：S0010520020001 电话：021-60958389 邮箱： 分析师：王奇珏分析师：王奇珏 执业证书号：S0010522060002 邮箱： 分析师：胡杨分析师：胡杨 执业证书号：S0010521090001 邮箱： 分

2、析师：张天分析师：张天 执业证书号：S0010520110002 邮箱： 分析师：金荣分析师：金荣 执业证书号：S0010521080002 邮箱： Table_Report 相关报告相关报告 1.华安证券_公司研究_计算机行业_行业深度_华安证券 2023 年计算机推演：数字经济+_2022-12-12 2.华安证券_公司研究_计算机行业_行业深度_华安证券数字经济系列报告（一）：科技赋能、新基建，数字经济大有可为_2022-03-09 主要观点：主要观点：Table_Summary ChatGPT 带来带来大模型时代变革大模型时代变革，数据要素重要性提升，数据要素重要性提升 ChatGPT

3、 是由 OpenAI 研发的一种语言 AI 模型，其特点在于使用海量语料库来生成与人类相似的反应。初代 GPT 模型参数 1.17 亿，GPT2模型、GPT3 模型参数分别达到 15 亿、1750 亿。不断提升的参数量级，使得 ChatGPT3 当前已经能够应用在商业、研究和开发活动中在商业、研究和开发活动中。当前此类参数体量庞大的模型，成为各大科技厂商研发重点当前此类参数体量庞大的模型，成为各大科技厂商研发重点。大模型的。大模型的基础为高质量大数据。基础为高质量大数据。ChatGPT 的前身 GPT-3 就使用了 3,000 亿单词、超过 40T 的数据。此类大数据基础的前提为三部分 1）有

4、效场景下的采集数据；2）大数据的存储、清洗和标注；3）数据质量检验。大模型发展之下，算力与网络设施大模型发展之下，算力与网络设施建设建设成为成为刚需刚需 算力：算力：ChatGPT 类人工智能需要更充足的算力支持其处理数据，带来更多高性能的算力芯片需求。英伟达表示，GPT-3 需要 512 颗 V100 显卡训练 7 个月，或者 1024 颗 A100 芯片训练一个月。2012 年以来，AI 训练任务中的算力增长（所需算力每 3.5 月翻一倍）已经超越摩尔定律（晶体管数量每 18 月翻一倍）。网络设施：网络设施：以微软 Azure 为例，其 AI 基础设施由互联的英伟达 Ampere A100

5、 Tensor Core GPU 组成，并由 Quantum infiniBand 交换机提供横向扩展能力。服务器节点多、跨服务器通信需求巨大，网络带宽性能成为服务器节点多、跨服务器通信需求巨大，网络带宽性能成为GPU 集群系统的瓶颈，解决方式包括增加单节点通信带宽与降低网络收集群系统的瓶颈，解决方式包括增加单节点通信带宽与降低网络收敛比敛比，带来光模块、交换机等需求。带来光模块、交换机等需求。下游下游应用场景丰富，多行业落地可期应用场景丰富，多行业落地可期 1）“生成式 AI(generative AI)”在互联网及元宇宙领域市场化空间较为广阔。基于现行的 NLP 算法发展程度及数据集规模。

6、在不久的将来，生成式 AI 有较大可能在“智能客服”和“搜索引擎”进行增值，并有希望以“插件”的形式赋能现有的“生产力工具链(工程软件/音视频制作工具等)”。2）AI在制造业的应用可分为三方面：在制造业的应用可分为三方面：a）智能装备：）智能装备：指具有感知、分析、推理、决策、控制功能的制造装备，典型代表有工业机器人、协作机器人、数控机床等；b）智能工厂：）智能工厂：重点在于实现工厂的办公、管理及生产自动化，典型的代表场景有协作机器人、智能仓储物流系统等；c）智能）智能服务：服务：指个性化定制、远程运维及预测性维护等。3）人工智能在智能汽车领域的应用包括：a）智能驾驶依托 AI，将从驾驶辅助发