ChatGPT算法突破 泛AI有望加速

今天我們打開(kāi)科技的想象力，判斷一下整個(gè)AI的大發(fā)展。第一點(diǎn)ChatGPT自身的流量擴(kuò)張非?？?，到目前每日用戶(hù)數(shù)已經(jīng)超了2500萬(wàn)；第二點(diǎn)它和應(yīng)用結(jié)合的速度非常快。微軟宣布進(jìn)一步投資ChatGPT之后，我們看到公司已經(jīng)推出新Bing界面，增速非?？欤@得15%的日流量的增長(zhǎng)。所以，谷歌壓力非常大，很快推了Bard的產(chǎn)品，結(jié)果在發(fā)布會(huì)上回答問(wèn)題答非所問(wèn)，下跌的幅度非常大。

大家應(yīng)該有印象，我印象中國(guó)內(nèi)一些對(duì)接ChatGPT的小程序一周前開(kāi)始“崩掉”，引發(fā)了大家對(duì)算力的思考。我們做了一個(gè)非常精細(xì)的算力測(cè)算，主要考慮的不是GPU的投入，是一個(gè)綜合的算力成本。前期訓(xùn)練目前來(lái)看訓(xùn)練成本一次可能就在140萬(wàn)美金。對(duì)于一些更大模型訓(xùn)練，包括參數(shù)變多、數(shù)據(jù)變多，價(jià)格也是進(jìn)一步提升。ChatGPT的歷代模型1、2、3，我們可以看到隨著時(shí)間的推移，ChatGPT的參數(shù)從1.17億、15億到1750億；預(yù)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量從5GB到40G再到45TB的體量。但是，這里需要注意并不是模型的參數(shù)越多，它的效果就越好。最近我們國(guó)家有些創(chuàng)業(yè)公司開(kāi)始宣傳自己的參數(shù)量有多大，其實(shí)毫無(wú)意義。因?yàn)橛袝r(shí)候參數(shù)多了，反而一方面增大訓(xùn)練的負(fù)擔(dān)，另一方面對(duì)訓(xùn)練速率、效果其實(shí)是一個(gè)干擾，所以核心的處理方式還是要以效果為先。

圖片來(lái)源：國(guó)盛證券研究所

算力的測(cè)算我們覺(jué)得更多是在訪(fǎng)問(wèn)算力上，我們做了一個(gè)比較清晰的假設(shè)和測(cè)算，大概每天在2500萬(wàn)日訪(fǎng)客數(shù)量，每人每天問(wèn)10次，每個(gè)問(wèn)題平均30個(gè)字的情況下，需要的初始投入大概是7億多美金。但是我們要考慮一點(diǎn)，未來(lái)ChatGPT的應(yīng)用不一定是單純的聊天軟件，比如第一步作為微軟的搜索，它訪(fǎng)問(wèn)的特點(diǎn)，包括在應(yīng)用端需要調(diào)用的搜索推薦需要的算力是不一樣的；第二步和微軟office結(jié)合，跟它提要做一個(gè)PPT的要求，然后它給出一個(gè)做PPT的結(jié)果，可能它對(duì)算力的要求又會(huì)進(jìn)一步提升。我們看到隨著應(yīng)用不停的演繹，整個(gè)算力的需求也會(huì)持續(xù)擴(kuò)張。

為什么ChatGPT會(huì)有如此多的應(yīng)用場(chǎng)景？我們認(rèn)為ChatGPT是第一個(gè)真正意義上可以定義為通用智能的應(yīng)用。ChatGPT表面上看起來(lái)是一個(gè)問(wèn)答模型，提問(wèn)然后回答。但其實(shí)對(duì)我們?nèi)祟?lèi)而言，這樣的過(guò)程它其實(shí)有三個(gè)階段，第一提問(wèn)，第二人進(jìn)行思考，第三再進(jìn)行表達(dá)。機(jī)器其實(shí)也類(lèi)似，只是它運(yùn)算的速度比較快，可能看不到思考的過(guò)程。思考的過(guò)程可能就是模型去把相應(yīng)的參數(shù)去跑一遍然后給出一個(gè)結(jié)果。這樣一個(gè)通用的問(wèn)答模型，如果能夠很好在各個(gè)場(chǎng)景進(jìn)行訓(xùn)練，其實(shí)是用通用的方式訓(xùn)練專(zhuān)用，然后把上、中、下三個(gè)層次的問(wèn)題解決之后，它其實(shí)代表機(jī)器給我們萬(wàn)事萬(wàn)物的通用智能。所以今天我們看到越來(lái)越多應(yīng)用開(kāi)始擁抱ChatGPT。

ChatGPT未來(lái)會(huì)在各個(gè)行業(yè)結(jié)合私域的數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化。一旦優(yōu)化之后，可以看到在各行各業(yè)它的準(zhǔn)確率應(yīng)該會(huì)高非常多。同時(shí)優(yōu)化之后，它又可以慢慢轉(zhuǎn)化成對(duì)事件非語(yǔ)言指令的理解，非語(yǔ)言回答的執(zhí)行。所以，它會(huì)陸續(xù)在未來(lái)10年、20年之內(nèi)，一部分是優(yōu)化自己模型包括通用性以及專(zhuān)業(yè)性，另一部分是在各行各業(yè)的應(yīng)用，和私域數(shù)據(jù)的緊密結(jié)合。這是ChatGPT帶給我們這個(gè)時(shí)代的機(jī)會(huì)，機(jī)器可以真正的達(dá)到一個(gè)合理的反饋。

各個(gè)場(chǎng)景端的公司來(lái)看會(huì)有兩類(lèi)情況，一類(lèi)是技術(shù)型的公司加大投入。國(guó)內(nèi)我們認(rèn)為阿里、百度、華為、騰訊、頭條這些公司可能領(lǐng)先度會(huì)高一些。第二類(lèi)是場(chǎng)景型的公司會(huì)引入ChatGPT，國(guó)內(nèi)大部分公司會(huì)引入比如一些國(guó)內(nèi)的巨頭提供的產(chǎn)品，優(yōu)化自身業(yè)務(wù)，進(jìn)行產(chǎn)品的升級(jí)。

ChatGPT寫(xiě)代碼是一個(gè)相對(duì)比較直觀(guān)的應(yīng)用。最近我也聊了很多上市公司，特別是軟件中臺(tái)、軟件外包公司，他們內(nèi)部其實(shí)已經(jīng)開(kāi)始在測(cè)試相應(yīng)的方案。在軟件行業(yè)用ChatGPT寫(xiě)代碼，把一個(gè)大的問(wèn)題拆分成相對(duì)一系列比較小的問(wèn)題，然后用ChatGPT的方式去把小的問(wèn)題解決。這樣的情況下，基本上需要三個(gè)人做的工作一天之內(nèi)可以由一個(gè)人來(lái)完成。所以對(duì)軟件相關(guān)的公司降本增效，包括一些游戲的公司節(jié)約成本都是比較好的一些場(chǎng)景。

總結(jié)一下，第一，ChatGPT海外的進(jìn)展陸續(xù)不斷，和應(yīng)用的結(jié)合也非常緊密，所以它是一個(gè)超級(jí)大的產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)。國(guó)內(nèi)無(wú)論是技術(shù)型公司和應(yīng)用型公司也會(huì)跟隨。第二，國(guó)內(nèi)的技術(shù)型公司短期之內(nèi)可能還是有一定的差距，需要趕緊去彌補(bǔ)，可能來(lái)自于人才上、來(lái)自于算力的不足、來(lái)自于中文有效的語(yǔ)義庫(kù)的缺失。但這一塊，我們相信國(guó)內(nèi)的頂尖的科技巨頭都會(huì)抓緊趕上。

第三，應(yīng)用場(chǎng)景可結(jié)合的點(diǎn)非常多，可能會(huì)有非常多的公司和ChatGPT緊密結(jié)合。目前我們看到第一類(lèi)和微軟同類(lèi)型的一些辦公軟件的公司；第二類(lèi)互聯(lián)網(wǎng)幾個(gè)大的技術(shù)平臺(tái)能夠緊密結(jié)合找到一些公司；第三類(lèi)是場(chǎng)景特別適合ChatGPT應(yīng)用，比如直接做一個(gè)客服助手，同時(shí)軟件流程能夠優(yōu)化的一些公司；第四類(lèi)結(jié)合ChatGPT做一些相關(guān)的周邊的事情，比如微軟AI代銷(xiāo)，比如做基于ChatGPT代碼的獨(dú)特的開(kāi)源社區(qū)，這是我們目前看到的。再往遠(yuǎn)一點(diǎn)展望，一些軟件或者游戲公司，通過(guò)降本增效提升寫(xiě)代碼的效率。

第六類(lèi)是人形機(jī)器人廠(chǎng)商。因?yàn)橹爸v人形機(jī)器人時(shí)候很大的一個(gè)問(wèn)題是缺乏智力上的通用性。目前來(lái)看可能5年之內(nèi)比較難，但是5年之后， ChatGPT和TESLA BOT人形機(jī)器的結(jié)合也是一個(gè)非常有意思的探索點(diǎn)。其實(shí)最近我們也看到各行各業(yè)都在探討、擁抱ChatGPT，所以后續(xù)應(yīng)該是一個(gè)超級(jí)大的產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)，也是超級(jí)大的主題性的機(jī)會(huì)。

ChatGPT與TESLA BOT共振 或在AI爆發(fā)奇點(diǎn)上