【华安互联网传媒团队】
金荣13764715812 / 葛树名13940278070 / 戚宏彬17694872039 / 石月昊13610852578
主要观点
生成式AI对搜索引擎是否存在威胁？
类似ChatGPT的生成式AI在搜索领域实现替代仍然面临诸多挑战，生成式AI技术需要先达到一定程度的 “规模优势(包括预训练数据集规模,用户反馈量)”之后才有机会威胁到搜索引擎的生存地位。这种“规模优势”既意味着模型可以解决问题的领域在数量上足够庞大，又意味着同一个领域中模型可交付出的解决路径数量最够庞大。
这种“规模效应”的达成有2个制约因素：1）用户习惯的颠覆。基于当前技术迭代路径的“搜索引擎（包括Google，Baidu，和Bing等）”已经教育了市场将近25年以上的时间，颠覆用户习惯需要极大的动能，这种动能一定是基于“替代方案”的效率要比“现存方案”优越数倍以上；2）生成式AI的模型进化的本质是依赖于对庞大的数据集的训练和微调，其背后的算力支撑是重要的技术驱动因素，而算力支撑取决于芯片技术(材料、设计、生产工艺)及“异构计算技术”的发展进程(包括计算开销的下降和计算交付结果精确程度的提高)。
生成式AI的算力需求
根据Next Platform对前期训练（不含微调）的估算，GPT-3 175B的模型的每次训练成本在875万 – 1093.75万美元之间，对应花费时间在110.5天-27.6天，每1百万参数的训练价格是50美元-62.5美元之间。根据Cerebras AI model studio的GPT-3模型训练服务（基于 4-node CS-2 cluster）的报价信息，GPT 70B （700亿参数，14000亿Tokens，85天训练时间）的训练价格在250万美元每次。
生成式AI的商业化潜力
类似ChatGPT的生成式AI，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，并有较大可能以“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)”。
微软和谷歌共同和分别面临的挑战
无论对于微软还是谷歌而言，由于“生成式AI”所带来的行业变革处于爆发的早期，行业的天花板较高，并且AI技术的上游硬件厂商也会微软等模型层和技术层厂商产生溢价，所以“赢者通吃”或“强者恒强”的局面并不会出现。
其共同面临的挑战包括：1）面临细分领域(电商,社交,游戏)的威胁或直接竞争，威胁包括细分领域数据集获得难度增大，竞争包括细分领域巨头直接下场竞争并更易于满足细分领域用户需求。2）算力开销驱动营业成本增加，生成式AI在发展早期的商业化绩效目标需要被理性的界定清楚。早期的发展，需要有持续的现金牛业务支撑AI明星业务的研发及运维开支，同时也要避免业务间存在内部不配合和摩擦。3）如全球通胀及供应链扰动持续，生成式AI模型层和应用层等下游环节厂商所创造的价值不断转移到上游的硬件或者能源厂商。比如，高端GPU/FPGA的厂商较为集中，而可替代品有限，上游厂商有较强溢价权。
微软面临的挑战包括：1）因为是引领GPT技术发展的领先企业，所以在面临政府或公益组织对其生成式AI生产内容的法律及道德问题时也是首当其冲；2）在智能手机操作系统、娱乐、文化、快消、电商等领域的数据积累有限，在这些领域进行模型训练的学习曲线依然很陡峭；3）如果微软同时掌握了用户接入操作系统，办公软件，和生成式AI搜索引擎的入口，则将需要面临更多“反垄断”相关的问题。
谷歌面临的挑战包括：1）对话式AI的搜索方式如果走向普及，将威胁现有的点击付费的广告商业模式；2）对现有的搜索引擎技术有一定路径依赖，模型过于庞大和复杂，将生成式AI技术整合入搜索引擎需要更长时间的试错；3）缺少先发优势，Open AI和微软合作更早更深远，而谷歌一直缺少对生成式AI技术落地的验证(Bard并未达到预期)。
投资建议
在模型层面和应用层面，建议关注在AI技术领域有较强人才优势，同时有成熟的商业化产品支撑其创新的科技型企业，包括：百度集团-SW，阿里巴巴-SW，网易-S，Microsoft，Google等。
风险提示
全球通胀和宏观经济下行，供应链扰动和贸易摩擦，导致AI计算领域上游硬件供需错配；生成式AI产品的商业化表现不及预期；生成式AI产品带来更多法律及道德风险
目录
关于ChatGPT要知道些什么？
1.1 ChatGPT的基本概念及原理
AI应用分成分析型AI应用和生成式AI应用。其中，分析型AI应用已经被广泛使用，包括短视频推送、人脸识别、搜索分类、语音助手和等；生成式AI还并未被广泛应用，生成式AI的应用包括书写文字段落，生成图片，和生成代码等。
ChatGPT是一种生成式AI。ChatGPT的工作原理可以简单的类比为，机器通过阅读人类说出前半句话是什么，然后预测人类想要得到的后半句话应该是什么，可以类比为诗词填空，出题人(即，人类)给出诗词的前半句，然后让答题者(即，机器)填写后半句。达成这个目标，需要用人类已经存在的语料信息、图片信息或代码信息等作为数据集，对模型进行训练，所以模型的认知边界将不断的趋近但无法超越人类自身的认知边界。
简要的来说，GPT模型的实现有2个关键环节：第一，需要先用大量的数据对AI模型进行预训练，得到预训练模型；第二，在这个基础上进行一些人为的标注，进行微调，提高其预测的准确度和可靠性。比如，要生成一个可以正确地帮助人类规划旅行路线的模型，模型的开发人员会使用规模极大的数据集（包含酒店信息、旅行路线请求信息、地图信息、天气信息等）去进行模型的预训练，得到一个通用的预训练模型；然后在这个通用模型的基础上，使用外包的人工标注团队，开展人工标注，对一些细节进行标注，比如将已经停业的酒店标注出来，确保最终ChatGPT在规划旅行计划时不包括这些已经停业的酒店。
从技术的起源来看，ChatGPT(全称：Chat Generative Pre-Trained transformer)，采用了生成式的预训练的“Transformer”模型，而Transformer模型于2017年由谷歌的研究人员在论文《Attention is all you need》中发布，这个模型促成了自然语言学习(NLP)领域中GPT和BERT这2大模型的发展。这些年，在自然语言学习(NLP)领域，Transformer模型逐步替代RNN(循环神经网络)和CNN(卷积神经网络)；比如，相比于RNN模型，Transformer模型引入了自我注意力(Self-attention)机制，结合算法优化，可以实现并行运算，大量节约训练时间。
ChatGPT的回答包括不限于以下几个方面：1）直接回答问题；2）做文字的摘要；3）写代码和查代码错误；4）语言翻译；5）撰写演讲稿和故事等。比如，一个经典的使用案例就是用户可以在和ChatGPT模型的对话框中，复制一段程序代码并向ChatGPT提问如何修改以下这段代码以确保这段代码可以正常工作，然后ChatGPT会进行回应，将指出代码的出现的问题所在。
根据Next Platform发布的信息，Cerebras AI model studio的GPT-3模型训练服务（基于 4-node CS-2 cluster）的报价信息如下。已知的GPT 70B （700亿参数，14000亿Tokens，85天训练时间）的训练价格在250万美元。而GPT-3模型最多有175 B参数(即，1750亿参数)，根据Next Platform对前期训练（不含微调）的估算，GPT-3 175B的模型的训练成本在875万 – 1093.75万美元之间，对应花费时间在110.5天-27.6天，每1百万参数的训练价格是50美元-62.5美元之间。其中，GPT-3 175 B如果是基于4-node CS-2 cluster设备配置则成本是875万美元，如果是基于16-node CS-2 cluster设备配置则成本是1093.75万美元。
1.3 “生成式AI“面向B端和C端的潜在场景
“生成式AI”商业化潜力初探
在赋能“生产力工具链”的过程中，生成式AI未来有希望通过“插件”的形式，作为工具链的一部分，结合使用者的请求生成工程图纸、代码、图形等，提高工具的易用度，降低人的工具执行成本。这些工具涉及到的领域包括但不限于，工程设计（包括Solidworks, CATIA,和AUTOCAD等），代码设计/运算(Matlab，TensorFlow等)，音视频制作（Adobe Photoshop等），游戏/图形设计(Unity, UE4 等)，操作系统（IOS，Linux，智能车操作系统），和元宇宙仿真（Omniverse）。
我们判断，从现在起至未来几年，作为“生成式AI”重要应用的“对话AI(Conversational AI)”的商业化模式中较为清晰且可行的，是在各个领域对于人工客服的替代。基于以下两点考虑：1、全球主要发达经济体人口增长乏力，劳动力数量减少，用工成本攀升，有强烈的使用AI对话机器人替代人工客服的需求；2、“智能对话机器人”相比“人工客服”创造更多价值，即，机器人可以完成更多人工客服无法胜任的任务，并且工作效率高，解决问题出错率较低。3、“智能对话机器人”研发成本的显著下降，部署该机器人的实践经验的可复制性不断提高。由于电商、医疗健康、BFSI、和电信网络服务的客服中产生的问题及解答，较为结构化并依赖劳动力密集产出（其中，医疗健康领域不包括医生看诊环节，仅包括挂号预约、初步咨询、取药、和护理服务沟通等专业性较低环节），所以这4个应用领域有望成为“可对话AI”可以进行“人力资源替代”的主要领域。我们从这4个主要领域入手，基于对未来驱动因素的假设，进行了市场空间测算。根据Grand View Research，2021年这4个主要领域市场空间约为42.5亿美元左右；基于此，根据我们的测算，2033年这4个主要领域的市场空间可以达到478亿美元。
2.2 “生成式AI”在搜索引擎领域的潜在应用
2.3 “生成式AI”作为生产力工具插件的潜在应用
从“生成式AI”看微软和谷歌面临的挑战
3.1 微软和谷歌共同和分别面临的挑战
3.2 微软AI产品赋能回顾
根据微软官方的解释，新Bing可以扮演类似研究助理(research assistant)，个人计划员(personal planner)，和创意合作伙伴(creative partner)的角色。和常规的搜索引擎相比，新Bing的搜索结果将不再是简单的提供给用户一个链接列表，而是给用户一个概括的答案，解决用户的具体问题，并且提供可靠的信息来源。用户可以按照思考和沟通的方式与新Bing对话。同时，新Bing也可以作为创意工具，帮助用户写诗，写故事或者写分享关于项目的想法。根据The Verge发布的新Bing测试使用体验，用户可以直接向Bing提问如何帮助自己规划一个在纽约市3日的旅行，同时确保自己可以待在纽约时代广场附近；而新Bing的回复可以做到将酒店的选择按照一定优先级为用户规划出来。总之，基于ChatGPT技术的新Bing，有如下拟人化的对话特点：
可以解决具体问题并给出凝练的回答
可以接受用户的追问，得到定制化的回应
可以承认自身的错误并进行一定程度的调整
3.3 谷歌AI产品赋能回顾
风险提示
全球通胀和宏观经济下行，供应链扰动和贸易摩擦，导致AI计算领域上游硬件供需错配；生成式AI产品的商业化表现不及预期；生成式AI产品带来更多法律及道德风险。
重要提示
本文内容节选自华安证券研究所已发布报告：《从ChatGPT等生成式AI的算力开销及商业化潜力，看微软和谷歌面临的挑战（发布时间：20230221）》，具体分析内容请详见报告。若因对报告的摘编等产生歧义，应以报告发布当日的完整内容为准。
分析师：金荣（S0010521080002）
重要声明
分析师声明
本报告署名分析师具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格，以勤勉的执业态度、专业审慎的研究方法，使用合法合规的信息，独立、客观地出具本报告，本报告所采用的数据和信息均来自市场公开信息，本人对这些信息的准确性或完整性不做任何保证，也不保证所包含的信息和建议不会发生任何变更。报告中的信息和意见仅供参考。本人过去不曾与、现在不与、未来也将不会因本报告中的具体推荐意见或观点而直接或间接收任何形式的补偿，分析结论不受任何第三方的授意或影响，特此声明。
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投资评级说明
以本报告发布之日起6个月内，证券（或行业指数）相对于同期相关证券市场代表性指数的涨跌幅作为基准，A股以沪深300指数为基准；新三板市场以三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标的）为基准；香港市场以恒生指数为基准；美国市场以纳斯达克指数或标普500指数为基准。定义如下：
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华安互联网传媒团队
分析师：金荣，香港中文大学经济学硕士，天津大学数学与应用数学学士，曾就职于申万宏源证券研究所及头部互联网公司，金融及产业复合背景，善于结合产业及投资视角进行卖方研究。2015年水晶球第三名及2017年新财富第四名核心成员。执业证书编号：S0010521080002。
联系人：葛树名，本科毕业于美国威斯康星大学，研究生毕业于墨尔本大学，工程学硕士；曾先后就职于网易游戏，某私募基金，覆盖游戏/Web 3.0/元宇宙，熟悉互联网互动娱乐领域及相关科技领域产业规律。执业证书编号：S0010122080067。
联系人：戚宏彬，北京航空航天大学金融工程硕士，具有字节跳动经历，重点覆盖电商、产业互联网等领域，2022年6月加入华安证券研究所。执业证书编号：S0010122090008。
联系人：石月昊，对外经济贸易大学国际商务硕士，哈尔滨工业大学国际经济与贸易学士。历经腾讯IEG Global及百度MEG，熟悉泛文娱赛道，主要覆盖广告、视频等领域，2022年加入华安证券研究所。执业证书编号：S0010122080027。