什么是ChatGPT？ChatGPT是由OpenAI公司开发的一个人工智能聊天机器人程序，于2022年11月推出，ChatGPT使用基于GPT-3.5架构的大型语言模型，一经推出短时间就达到了百万以上用户，而且ChatGPT在很多方面的能力超出了许多业内研究人员预期。近期一系列事件再次引发了业界和市场对于ChatGPT的强烈关注,包括美国数字媒体公司 BuzzFeed 宣布将依靠 ChatGPT的创建者OpenAI来加强内容创作后，股价连续两个交易日内涨幅达300%，同时OpenAI公司的估值目前也已涨至290亿美元。

如何使用ChatGPT？在OpenAI平台上，ChatGPT主要以文字方式互动，除了可以通过人与人自然对话的方式进行交互外，ChatGPT还可以处理相对复杂的语言，可以完成包括自动文本生成、自动问答等在内的多种任务。比如在自动文本生成方面，ChatGPT可以根据输入的文本自动生成类似的文本，在自动问答方面，ChatGPT可以根据输入的问题自动生成答案。此外，ChatGPT还具有编写和调试计算机程序的能力，并且能够使用后端API接口的方式来调用ChatGPT。

ChatGPT的主要应用场景有哪些？ChatGPT目前的应用主要包括：1）聊天机器人，可以使用ChatGPT来开发聊天机器人，使机器人能够向用户做出自然的回应；2）编写和调试计算机程序；3）文学、媒体相关领域的创作，包括创作音乐、电视剧、童话故事、诗歌和歌词等；4）教育、考试、回答测试问题，且在某些测试情境下，水平高于普通人类测试者。可预见到，ChatGPT的未来商业化场景非常广泛，且未来ChatGPT 能够集成到其他应用程序中，比如Office产品套件中（目前微软对ChatGPT进行了数十亿美元的投资），并且ChatGPT也有可能集成到Bing搜索中，使其成为Google的强力竞争对手。

ChatGPT是如何实现的，和之前的技术有何不同之处？ChatGPT是基于GPT-3.5架构的大型语言模型并通过强化学习进行训练，而GPT-3.5是OpenAI创建的GPT-n 系列中的第三代语言预测模型GPT-3的迭代版本。GPT-3于2020年5月推出，聚焦于更通用的NLP（自然语言处理，Natural Language Processing）模型，这个模型包含的参数达1750亿个，比GPT-2多了两个数量级，能力比GPT-2有了极大的提升。GPT-3.5则是在 GPT-3 之上，基于RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，人类反馈信号优化语言模型）算法，通过大量代码训练和模型微调，在响应人类指令、复杂推理、代码生成和代码理解等方面的能力上得到了显著增强。2022年3月15日，OpenAI在 API中提供了新版本的GPT-3，并于2022年11月 30 日，开始将其命名为GPT-3.5系列，而ChatGPT是基于GPT-3.5系列中的一个模型进行微调而实现的。ChatGPT的训练数据包括各种文档以及关于互联网、编程语言等各类知识，随着数以百万计的用户在每天使用ChatGPT系统，更多的数据会被收集来不断迭代系统和算法，随着使用次数越来越多，ChatGPT的护城河也会越来越宽。

ChatGPT和AIGC是什么关系？AIGC(AI Generated Content)即人工智能自动生成内容,被认为是继专业生产内容（PGC）、用户生产内容（UGC）之后的新型内容创作方式，目前主要用在文字、图像、视频、音频、游戏以及虚拟人物等，而 ChatGPT 则属于 AIGC的一个典型应用。目前AIGC已经从早期的辅助人类实现内容创造发展到了现在的独立完成内容创作的新阶段，包括更具商业前景2D/3D非结构化内容生成也正在不断成熟，如前段时间AI绘画就成为AIGC第一个破圈的落地应用。

ChatGPT对于我国AI产业发展的影响？ChatGPT的推出对于我国AI技术和产业发展起到了很强的示范效应，预示着目前国际前沿AI技术的快速发展，并且AI的商业化图景也越来越清晰。目前我国在自然语言理解及相关AI技术领域处于全球领先水平，国内AI大厂百度、腾讯优图、阿里巴巴、快手、字节跳动、网易、商汤、美图、科大讯飞等都在加大AIGC领域的投入。随着AI技术的快速发展，人工智能技术提供商，特别是NLP头部厂商将率先受益，其中既包括了科大讯飞等独立技术提供商，也包括百度、腾讯、阿里、快手、字节等互联网厂商；其次在文字、图片、视频、音乐各领域的内容提供商，也将得益于AI技术驱动下数字内容的快速发展；此外AI芯片供应商也将一定程度受益。目前从受益顺序来看依次为技术提供商、内容供应商、AI芯片供应商。

相关标的：1）NLP厂商：科大讯飞、拓尔思、海天瑞声、云从科技、商汤科技等；2）内容生产商：视觉中国、中文在线等；3）AI芯片：寒武纪等。

风险提示：商业化落地不及预期；技术迭代不及预期；行业竞争加剧风险；法律及道德风险。

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