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    中國版ChatGPT養活了誰?
    來源:互聯網   發布日期:2023-04-13 09:06:17   瀏覽:6304次  

    導讀:ChatGPT板塊的起飛,養活了哪些企業和細分賽道。 文 / 巴九靈(微信公眾號:吳曉波頻道) 中國版的生成式AI大亂斗,正式鳴鑼開打。 4月11日,阿里云發布ChatGPT同類產品通義千問。到現在為止,除了文心一言的百度和發布了通義千問的阿里,還有騰訊、字節、36...

    ChatGPT板塊的起飛,養活了哪些企業和細分賽道。

    文 / 巴九靈(微信公眾號:吳曉波頻道)

    中國版的生成式AI大亂斗,正式鳴鑼開打。

    4月11日,阿里云發布ChatGPT同類產品“通義千問”。到現在為止,除了文心一言的百度和發布了通義千問的阿里,還有騰訊、字節、360、昆侖萬維、商湯和百川智能等公司,都拿著大喇叭宣布:“是的,我們有一個ChatGPT同款的自有大語言模型。”

    告訴市場“我們有個大語言模型”的魔力實在太大了。發布消息之后,昆侖萬維的股價自3月以來漲幅超過8成。甚至因為股價漲得太快,還收獲了深交所的“關心”。百度在發布文心一言之后,接近300家生態圈企業獲得了陽光普照式的利好。

    這也給投資者們提供了一個新思路除了將語言大模型接入自己的產品并使用這項技術之外,祖傳的供應鏈思維也可以分析這個新行業,看看ChatGPT板塊的起飛,養活了哪些企業和細分賽道。

    所以我們吳曉波頻道曉報告團隊也順著這個思路,梳理了ChatGPT和它背后的產業投資邏輯,并找到了ChatGPT板塊下的三大投資方向和一個值得重點關注的細分領域。

    2個月猛漲6成

    ChatGPT板塊走出了“霸王步”

    挖掘這些機會前,我們先來簡單梳理下這一輪ChatGPT板塊的走勢。

    2023年春節后的交易日,ChatGPT正式開始了股票市場的冒險,資本市場也開始由表及里地了解這項新技術。

    數據來源:Wind,雪球@諾依曼Feng 注:數據統計時間截至2023年3月29日

    從整體來看,資本市場不斷意識到ChatGPT重要性的過程,大概可以分為“應用數據算力”3個循序漸進的階段。在不同的階段,市場也會向ChatGPT或者說生成式AI產品拋出一系列問題。誰能夠回答這些問題,誰就能在周期內獲得資本市場的“獎勵”。

    ChatGPT板塊2023年1月30日至4月10日走勢

    ChatGPT在A股市場經歷的第一個階段,主題是“它到底能干什么”,內容類公司是這個階段內,最受市場關注的標的之一。

    從2023年1月底到2月中,A股市場ChatGPT板塊的指數從1579點上漲到2169點,出現了37.4%的上漲。

    在這個時期,大部分投資者對于ChatGPT的認知是“一個可以對話的AI”,好奇這款產品能夠完成哪些任務。漢王科技站了出來,告訴市場“經過大量數據訓練的生成式AI,能夠幫助生產圖文內容”的同時,又告訴大家“本公司已經在用這項技術了”。

    于是,搭上便車的漢王科技在2月初連續收獲5個漲停板,成為了ChatGPT板塊馳騁A股初期的一個縮影。

    ChatGPT在A股市場經歷的第二個階段,主題是“為什么它這么強”。芯片、算力等概念在這個階段內走強。

    這個時間段內,投資者發現,ChatGPT的強大來自龐大的訓練樣本。相關應用用戶快速增長下,對運算基礎的算力要求越來越高,也對相關的芯片提出了需求。所以,市場對于A100這款旗艦型圖形處理芯片需求量大漲的同時,這款芯片的制造商英偉達(NVIDIA)也代表算力概念股,站到了市場的中心。

    ChatGPT在A股市場經歷的第三個階段,主題更深一步,變成了“如何變得更強”。

    半導體板塊,成為了市場焦點。在第二階段,市場認識到了芯片、算力等基礎對于ChatGPT以及人工智能領域的影響力。所以在第三階段,市場開始關注更上游的半導體產業。

    作為芯片生產的基礎,半導體材料的性質和制造工藝決定了芯片的性能和功能。所以當市場意識到算力的天量缺口時,半導體產業被推到了市場的中心。從3月16日到4月10日,A股半導體指數從5522.05點最高上漲至6326.23點。不到一個月的時間里,漲幅達到14.6%。

    剖開ChatGPT產業鏈

    又有幾條新賽道浮出水面

    除了厘清市場對于一個行業的投資邏輯,投資者也需要一份更明確的投資梳理。

    從產業的上下游,我們可以把ChatGPT的相關產業拆分成算法、算力、數據和應用四大維度。在四大維度下,又可以分拆出芯片、數據分析、智慧交通等細分產業。

    安信證券在《數字中國全景投資手冊》中提到,龐大且復雜的產業體系下,在ChatGPT的上游和中游環節中,有三個方向是值得關注的:

    1. NLP技術

    自然語言處理(NLP)是人工智能的一個分支,它能夠使計算機理解、生成和處理人類語言,支持用戶使用自然語言文本或語音向機器詢問數據。直白地說,就是人類不再需要學習代碼與電腦溝通,聊天一樣地打字或說話,就能讓電腦理解自己的需求。

    由于ChatGPT主要基于自然語言處理,在NLP領域沉淀較多的企業有望率先實現功能的部分復現。

    2. 數據標注

    在ChatGPT產生過程中,數據標注比NLP更基礎一些。數據標注就是給未經加工的圖像、文字打標簽,比如拿出一張圖片讓AI理解什么是車、什么是人、什么是紅綠燈。

    在ChatGPT的訓練過程中,加大了人工標注的力度和精度。未來在人工智能領域,優質的數據源和強大的標注能力將成為行業的基礎設施,利好人工智能數據標注企業。

    3. 算力設施

    各版本的GPT產品之間最大的不同,是模型體量的究極提升。比如ChatGPT3.5的參數是1750億個,到了GPT4.0,參數就超過了100萬億個。ChatGPT類產品迭代的過程,就是各大廠商砸錢購買天量算力的過程。未來數據中心和相關的配套產業,有望實現更快的增長。

    看得懂圖片的AI

    讓制造業發展得更順利

    從一款產品的誕生邏輯來看,以上三大投資方向都處于ChatGPT類產品誕生的前期,是金字塔的底部。再往上走一層,這類產品就會在實際應用層面上發揮作用。比如視覺應用領域。

    通過學習,機器可以識別圖像獲得信息,這個功能類似于人腦對于視覺信號的處理。成熟的算法可以讓機器視覺剔除互聯網上的假消息,獲得更精準的結果,從而達到減少人工操作、應對復雜多樣的使用場景等目的。

    圖像是信息量最豐富的數據種類,數據采集占比超過八成。所以現在電子、汽車、電池、半導體、包裝、食品、藥品等行業,都在通過圖像數據采集,迭代機器視覺。

    各大行業中,3C電子是第一大應用市場,市場占比達25%;其次是平板顯示市場,占比12.15%;汽車、電池、機器人、半導體等場景應用的市場占比均在5%以上。

    軟件和信息產業規模從2010年的1萬億提高到2020年的8萬億,一直保持高速增長,對經濟的貢獻率也從2010年的3%提高到了2021年的10%。

    從國內市場分析,機器視覺行業的需求主要來源于兩方面:

    1)產業升級。中國制造業全面轉型需要精密化、高端化。機器視覺帶來的精確、客觀,有望在中國制造業發展的路上起到“推一把”的作用。

    2)降本增效。更直白地講,包括ChatGPT類產品在內的人工智能,對于制造業來說最實際的作用,就是節約成本。尤其在人口紅利向人才紅利的時代轉型期。

    盡管在4月4日4月10日這一周時間里,ChatGPT板塊又遭遇了一輪回調,跌幅超過10%。但短期內的波動和慘烈的競爭,并不妨礙各個大廠擠破頭加入這條戰線的肉搏。

    這也證明了一款能夠和人類無障礙溝通的AI,能夠在時間、產業、企業等多個維度上,展現產品本身帶來的價值。同時,投資人也應該從一個行業、一款產品的生命周期里,看到投資的方向。

    這個過程中,曉報告團隊能做的,就是將這些行業機會,通過觀點提娶數據總結等方式意一一呈現給你。

    本篇作者 | 陸泓 | 當值編輯 | 麻醬

    主編 | 何夢飛| 圖源 | VCG

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