前瞻研究全球人工智能AI行业系列报告5：GPT会是AI算法模型的终极答案吗？-230407（23页）.pdf

1、 证券研究报告证券研究报告 请务必阅读正文之后第请务必阅读正文之后第 22 页页起起的免责条款和声明的免责条款和声明 GPT 会是会是 AI 算法模型算法模型的终极答案吗？的终极答案吗？前瞻研究全球人工智能 AI 行业系列报告 52023.4.7 中信证券研究部中信证券研究部 核心观点核心观点 陈俊云陈俊云 前瞻研究首席 分析师 S1010517080001 许英博许英博 科技产业首席 分析师 S1010510120041 贾凯方贾凯方 前瞻研究分析师 S1010522080001 刘锐刘锐 前瞻研究分析师 S1010522110001 ChatGPT 在全球在全球 AI 产业、技术领域带来的

2、良好示范效应，有望推动产业、技术领域带来的良好示范效应，有望推动 AI 算法模算法模型结束当前的技术路线分叉，并不断向以型结束当前的技术路线分叉，并不断向以 GPT 为主导的大语言模型（为主导的大语言模型（LLM）靠）靠拢，加速全球拢，加速全球 AI 产业产业“工业化工业化”时代到来。中期维度，大语言模型领域时代到来。中期维度，大语言模型领域“暴力美暴力美学学”预计仍将是我们不断逼近通用人工智能的最可能路线，基于此基准假设，模预计仍将是我们不断逼近通用人工智能的最可能路线，基于此基准假设，模型算法架构将遵从渐进的学术研究步伐，高质量数据集、工程实践能力、核心型算法架构将遵从渐进的学术研究步伐，

3、高质量数据集、工程实践能力、核心人才、资本将成为大模型研发领域的核心竞争壁垒。而面对当前人才、资本将成为大模型研发领域的核心竞争壁垒。而面对当前 GPT 等大语言等大语言模型在问答可靠性、推理能力等层面缺陷，复杂问题分解、链接外部知识模型在问答可靠性、推理能力等层面缺陷，复杂问题分解、链接外部知识&工具工具等增强语言模型（等增强语言模型（ALM）方式）方式料料将是可行的方式，比如将是可行的方式，比如 ChatGPT 插件等。作为插件等。作为中期最具确定性的产业方向之一，我们持续看好全球中期最具确定性的产业方向之一，我们持续看好全球 AI 领域的投资机会，并建领域的投资机会，并建议持续聚焦芯片、

4、算力设施、模型架构议持续聚焦芯片、算力设施、模型架构&工程实践、应用场景等核心环节。在美工程实践、应用场景等核心环节。在美股市场，我们建议持续关股市场，我们建议持续关注：英伟达、台积电、微软、谷歌、注：英伟达、台积电、微软、谷歌、AMD、Arista、博通、博通、Marvell、百度、百度、Adobe、Snowflake 等等。报告缘起报告缘起：ChatGPT 在全球市场的成功，以及由此引致的全球主要科技企业在AI 领域的军备竞赛，正在加速全球 AI 产业的发展速度。AI 算法模型作为产业的核心环节，其本身的技术路线，将直接决定 AI 产业链最终形态，以及各产业环节的分工协作方式、价值分配结构

5、等，对 AI 算法模型技术路线的系统分析、前瞻性判断，是构建 AI 产业中期投资逻辑的核心基础。在本篇专题中，我们主要回答：AI 算法模型是否会朝 GPT 方向进行收敛，算法模型核心竞争壁垒、算力是否会成为 AI 产业潜在约束因素，以及如何引入新的知识&工具，以克服当前大语言模型的潜在缺陷等。技术路线技术路线：大语言模型（大语言模型（LLM）有望实现主导，并不断向）有望实现主导，并不断向 GPT 方案靠拢方案靠拢。在过去近 10 年里，人工智能模型经历了从小模型到以 Transformer 为代表的大模型的转变，我们根据行业发展的历史总结为以下四个阶段。1）2017 年前，以深度学习为核心的小

6、模型占据主流：这类模型以 LSTM 及 CNN 模型作为典型的特征抽取器，根据特定领域标注数据训练，在一些任务上可以达到接近人类的水准。但是硬件算力不够导致针对其他领域重新训练成本过高，让其通用型任务的完成情况很差。2）2017 年到 2020 年，以谷歌 Bert 为代表的双向预训练+Fine Tuning（微调）的 Transformer 模型横空出世成为了人工智能的主流方向。谷歌研究团队发布的Attention is all you need论文开创了 Transformer 模型，重新统一了自然语言模型(NLP)的研究范式。这类模型以预训练的方式学习语言学特征，大幅简化了过去 NLP