嘉賓介紹：姚晨曦，復(fù)旦大學(xué)金融學(xué)專業(yè)碩士。曾任上海申銀萬(wàn)國(guó)證券研究所二級(jí)分析師。2009年5月進(jìn)入中?；鸸芾碛邢薰竟ぷ鳎瑲v任分析師、分析師兼基金經(jīng)理助理，現(xiàn)任權(quán)益投資部權(quán)益投資副總監(jiān)、基金經(jīng)理。

ChatGPT爆火，科技巨頭爭(zhēng)相布局業(yè)務(wù)，大量資本跟進(jìn)投入，受歡迎程度和應(yīng)用前景潛力深受認(rèn)可。A股市場(chǎng)上，“ChatGPT概念股”也是風(fēng)生水起，股價(jià)飆漲下出盡了風(fēng)頭。那么ChatGPT到底有何出彩之處，其顛覆性體現(xiàn)在哪里，該如何去看待？

中?；鹨Τ筷乇硎荆珻hatGPT有兩大突破，首先是通用性，可以實(shí)現(xiàn)非常復(fù)雜的功能；其次是通過(guò)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí)模式，具備快速迭代的能力。ChatGPT在三個(gè)維度具備顛覆性，第一，人機(jī)交互方式改變；第二，AI成為通用型助手；第三，實(shí)現(xiàn)人力無(wú)法完成的內(nèi)容生產(chǎn)模式。

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以下為文字精華：

1、中?；鹨Τ筷兀篊hatGPT現(xiàn)兩大突破 人工智能發(fā)生質(zhì)變

姚晨曦：ChatGPT的使用效果確實(shí)非常驚人，如果這種效果能夠落地真正實(shí)現(xiàn)商業(yè)化，會(huì)給很多領(lǐng)域帶來(lái)顛覆性的變化。

第一個(gè)，人機(jī)交互方式會(huì)發(fā)生很大的改變，因?yàn)镃hatGPT首先是一個(gè)語(yǔ)言模型，它可以完成語(yǔ)言的自然理解，這樣我們跟機(jī)器的交互方式就會(huì)改變。以前的人機(jī)交互，首先底層可能是程序代碼的方式，上面一層是圖形界面，不管是電腦的PC操作系統(tǒng)還是手機(jī)的操作系統(tǒng)，都是以圖形界面為主，以后可能就會(huì)變成完全自然語(yǔ)言的無(wú)障礙交流，這個(gè)可能比最初從DOS系統(tǒng)到Windows圖形用戶界面的切換會(huì)產(chǎn)生更大的影響。

以后不僅是操作系統(tǒng)可能會(huì)發(fā)生變化，智能終端的形式也可能發(fā)生改變?，F(xiàn)在PC需要借助鼠標(biāo)和鍵盤(pán)，手機(jī)需要有觸摸屏，如果是直接的自然語(yǔ)言交互，像現(xiàn)在的一些手表、智能音箱包括智能耳機(jī)，這些可穿戴設(shè)備就能發(fā)揮更大的作用。

其次，現(xiàn)在人機(jī)交互的底層是通過(guò)程序代碼的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)的，現(xiàn)在已經(jīng)出現(xiàn)只要輸入語(yǔ)言，然后AIGC可以自動(dòng)產(chǎn)生程序代碼，自己去完成運(yùn)行，程序軟件的開(kāi)發(fā)領(lǐng)域也會(huì)發(fā)生巨大的變化。

一方面可能一些基礎(chǔ)的代碼不需要自己去寫(xiě)了，另外一方面，軟件層面可能會(huì)發(fā)生很大的變化，以前每個(gè)軟件是完成一個(gè)特定的功能，編寫(xiě)好了程序以后，如果大模型能夠完成的話，我們就不需要這么多軟件了，所以整個(gè)行業(yè)都會(huì)發(fā)生很大的變化。

第二個(gè)，AI可以幫助人類完成很多相對(duì)比較簡(jiǎn)單的任務(wù)，一個(gè)模型如果它是多模態(tài)的話，其實(shí)可以做很多的任務(wù)，會(huì)成為人類非常重要的通用型助手。

現(xiàn)在大家看到微軟發(fā)布的Copilot了，可以幫助做文檔的歸納整理，也可以協(xié)助寫(xiě)作，包括創(chuàng)建PPT，創(chuàng)建Excel里的一些可塑可視化的圖表，包括Bing搜索整合GPT以后，不再需要一個(gè)個(gè)網(wǎng)頁(yè)打開(kāi)去看搜索的結(jié)果，再重新把信息整合，現(xiàn)在只要問(wèn)一個(gè)問(wèn)題，AI直接會(huì)反饋好整理歸納以后的文字和結(jié)果。

再例如谷歌展示的多模態(tài)模型結(jié)合機(jī)器人，機(jī)器人可以直接接受語(yǔ)音指令，去完成一對(duì)來(lái)說(shuō)比較復(fù)雜的任務(wù)，可以幫人從抽屜里面拿東西，可以去干各種各樣的事情，所以以后很多簡(jiǎn)單的工種真的有可能會(huì)被人工智能取代。

第三個(gè)，內(nèi)容生成方面，AIGC通過(guò)人工智能去生成內(nèi)容，可以幫助一些內(nèi)容創(chuàng)造產(chǎn)業(yè)降低成本，例如文字的創(chuàng)作，一些圖片和視頻的制作?，F(xiàn)在AI制圖的效果就已經(jīng)非常驚人了，更重要的是它可以創(chuàng)造一些單純靠人力無(wú)法實(shí)現(xiàn)的內(nèi)容生產(chǎn)模式。

比如說(shuō)前幾年一直講的VR和元宇宙，之前很難實(shí)現(xiàn)，原因是一個(gè)虛擬世界里面其實(shí)涉及大量的3D場(chǎng)景的制作，而且是天量的，如果單純做一個(gè)三A級(jí)的游戲，這里面的成本就很高了，需要大量的人力堆積，如果是元宇宙和虛擬世界的話，靠人力這里面的場(chǎng)景創(chuàng)造幾乎是不可能實(shí)現(xiàn)的。

但是人工智能發(fā)展起來(lái)的話，它可以代替人類去實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景的搭建，VR和元宇宙就可能成真。如果樂(lè)觀預(yù)期的話，我們的生活可能會(huì)因?yàn)槿斯ぶ悄艿陌l(fā)展發(fā)生天翻地覆的變化，包括很多電影中我的幻想場(chǎng)景可能會(huì)成真。孕育的投資機(jī)會(huì)是非常大的，可能比上一輪的“互聯(lián)網(wǎng)+”影響更大，這也是市場(chǎng)為什么會(huì)這么關(guān)注，會(huì)有這么高的期待，包括股市里這么大反應(yīng)的原因。

當(dāng)然路還是要一步步走，飯要一口口吃，我們可能還是要跟蹤行業(yè)的發(fā)展，看看海外的模型迭代以及各個(gè)領(lǐng)域應(yīng)用落地的情況，包括國(guó)內(nèi)模型的跟進(jìn)發(fā)展情況，可能需要一個(gè)逐步的過(guò)程。

2、中?；鹨Τ筷兀篊hatGPT不斷演變發(fā)展 三維度具顛覆性

姚晨曦：ChatGPT的使用效果確實(shí)非常驚人，如果這種效果能夠落地真正實(shí)現(xiàn)商業(yè)化，會(huì)給很多領(lǐng)域帶來(lái)顛覆性的變化。

第一個(gè)，人機(jī)交互方式會(huì)發(fā)生很大的改變，因?yàn)镃hatGPT首先是一個(gè)語(yǔ)言模型，它可以完成語(yǔ)言的自然理解，這樣我們跟機(jī)器的交互方式就會(huì)改變。以前的人機(jī)交互，首先底層可能是程序代碼的方式，上面一層是圖形界面，不管是電腦的PC操作系統(tǒng)還是手機(jī)的操作系統(tǒng)，都是以圖形界面為主，以后可能就會(huì)變成完全自然語(yǔ)言的無(wú)障礙交流，這個(gè)可能比最初從DOS系統(tǒng)到Windows圖形用戶界面的切換會(huì)產(chǎn)生更大的影響。

以后不僅是操作系統(tǒng)可能會(huì)發(fā)生變化，智能終端的形式也可能發(fā)生改變?，F(xiàn)在PC需要借助鼠標(biāo)和鍵盤(pán)，手機(jī)需要有觸摸屏，如果是直接的自然語(yǔ)言交互，像現(xiàn)在的一些手表、智能音箱包括智能耳機(jī)，這些可穿戴設(shè)備就能發(fā)揮更大的作用。

其次，現(xiàn)在人機(jī)交互的底層是通過(guò)程序代碼的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)的，現(xiàn)在已經(jīng)出現(xiàn)只要輸入語(yǔ)言，然后AIGC可以自動(dòng)產(chǎn)生程序代碼，自己去完成運(yùn)行，程序軟件的開(kāi)發(fā)領(lǐng)域也會(huì)發(fā)生巨大的變化。

一方面可能一些基礎(chǔ)的代碼不需要自己去寫(xiě)了，另外一方面，軟件層面可能會(huì)發(fā)生很大的變化，以前每個(gè)軟件是完成一個(gè)特定的功能，編寫(xiě)好了程序以后，如果大模型能夠完成的話，我們就不需要這么多軟件了，所以整個(gè)行業(yè)都會(huì)發(fā)生很大的變化。

第二個(gè)，AI可以幫助人類完成很多相對(duì)比較簡(jiǎn)單的任務(wù)，一個(gè)模型如果它是多模態(tài)的話，其實(shí)可以做很多的任務(wù)，會(huì)成為人類非常重要的通用型助手。

現(xiàn)在大家看到微軟發(fā)布的Copilot了，可以幫助做文檔的歸納整理，也可以協(xié)助寫(xiě)作，包括創(chuàng)建PPT，創(chuàng)建Excel里的一些可塑可視化的圖表，包括Bing搜索整合GPT以后，不再需要一個(gè)個(gè)網(wǎng)頁(yè)打開(kāi)去看搜索的結(jié)果，再重新把信息整合，現(xiàn)在只要問(wèn)一個(gè)問(wèn)題，AI直接會(huì)反饋好整理歸納以后的文字和結(jié)果。

再例如谷歌展示的多模態(tài)模型結(jié)合機(jī)器人，機(jī)器人可以直接接受語(yǔ)音指令，去完成一對(duì)來(lái)說(shuō)比較復(fù)雜的任務(wù)，可以幫人從抽屜里面拿東西，可以去干各種各樣的事情，所以以后很多簡(jiǎn)單的工種真的有可能會(huì)被人工智能取代。

第三個(gè)，內(nèi)容生成方面，AIGC通過(guò)人工智能去生成內(nèi)容，可以幫助一些內(nèi)容創(chuàng)造產(chǎn)業(yè)降低成本，例如文字的創(chuàng)作，一些圖片和視頻的制作。現(xiàn)在AI制圖的效果就已經(jīng)非常驚人了，更重要的是它可以創(chuàng)造一些單純靠人力無(wú)法實(shí)現(xiàn)的內(nèi)容生產(chǎn)模式。

比如說(shuō)前幾年一直講的VR和元宇宙，之前很難實(shí)現(xiàn)，原因是一個(gè)虛擬世界里面其實(shí)涉及大量的3D場(chǎng)景的制作，而且是天量的，如果單純做一個(gè)三A級(jí)的游戲，這里面的成本就很高了，需要大量的人力堆積，如果是元宇宙和虛擬世界的話，靠人力這里面的場(chǎng)景創(chuàng)造幾乎是不可能實(shí)現(xiàn)的。

但是人工智能發(fā)展起來(lái)的話，它可以代替人類去實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景的搭建，VR和元宇宙就可能成真。如果樂(lè)觀預(yù)期的話，我們的生活可能會(huì)因?yàn)槿斯ぶ悄艿陌l(fā)展發(fā)生天翻地覆的變化，包括很多電影中我的幻想場(chǎng)景可能會(huì)成真。孕育的投資機(jī)會(huì)是非常大的，可能比上一輪的“互聯(lián)網(wǎng)+”影響更大，這也是市場(chǎng)為什么會(huì)這么關(guān)注，會(huì)有這么高的期待，包括股市里這么大反應(yīng)的原因。

當(dāng)然路還是要一步步走，飯要一口口吃，我們可能還是要跟蹤行業(yè)的發(fā)展，看看海外的模型迭代以及各個(gè)領(lǐng)域應(yīng)用落地的情況，包括國(guó)內(nèi)模型的跟進(jìn)發(fā)展情況，可能需要一個(gè)逐步的過(guò)程。

3、中?；鹨Τ筷兀核懔εc數(shù)據(jù)并重 大模型門(mén)檻高企

姚晨曦：ChatGPT發(fā)展的背后有大量的數(shù)據(jù)還有算力的推動(dòng)，數(shù)據(jù)和算力都比較重要。

數(shù)據(jù)主要是影響模型訓(xùn)練階段的效果，當(dāng)然目前更多還是通過(guò)一些通用的數(shù)據(jù)去做訓(xùn)練，這些數(shù)據(jù)相對(duì)來(lái)說(shuō)是公開(kāi)可得的。比如說(shuō)像一些知識(shí)類的數(shù)據(jù)，大家基本上都會(huì)問(wèn)大英百科全書(shū)的數(shù)據(jù)，但是數(shù)據(jù)質(zhì)量可能會(huì)有一些高低，比如說(shuō)大家覺(jué)得英語(yǔ)類的數(shù)據(jù)質(zhì)量會(huì)更高一些，像一些搜索引擎公司，它的數(shù)據(jù)背后還有用戶搜索點(diǎn)擊訪問(wèn)的跟蹤。所以它可以從中篩選出來(lái)更高質(zhì)量的一些數(shù)據(jù)，去給模型做訓(xùn)練，提高模型訓(xùn)練的效率，節(jié)省前期的一些算力的成本。

如果模型需要在一些專業(yè)化的垂直領(lǐng)域去做應(yīng)用的話，其實(shí)你還需要用這些行業(yè)的一些數(shù)據(jù)去做二次訓(xùn)練，這里面很多數(shù)據(jù)可能相對(duì)來(lái)說(shuō)就不是那么好，可能只有行業(yè)垂直領(lǐng)域的一些公司才擁有，像法律醫(yī)學(xué)這些比較專業(yè)的領(lǐng)域，就會(huì)有數(shù)據(jù)的門(mén)檻。

算力對(duì)大模型來(lái)說(shuō)是非常重要的，目前大模型更多還是靠提高參數(shù)，大力出擊的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)人工智能的質(zhì)變，對(duì)于算力的要求是非常高的。這里面分成兩個(gè)階段，第一個(gè)是模型的訓(xùn)練階段，這個(gè)時(shí)候就需要有足夠的算力去做保證。

目前來(lái)看，可能至少要小幾百臺(tái)AI服務(wù)器的數(shù)據(jù)中心才能實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練，現(xiàn)在大模型的訓(xùn)練主要基于海外開(kāi)源的算法，這些算法更多還是基于英偉達(dá)的GPU去做調(diào)試和優(yōu)化，需要使用英偉達(dá)的AI服務(wù)器，成本就很高?？赡墁F(xiàn)在單臺(tái)的AI服務(wù)器就要約20多萬(wàn)美元，如果搭建小幾百臺(tái)的話，基本上投資規(guī)模接近10億人民幣，這是基礎(chǔ)門(mén)檻，可能也不是很多公司能夠承受的。

在后期的推理階段，還需要大量的算力，這個(gè)跟用戶的訪問(wèn)使用量直接相關(guān)，訪問(wèn)使用量越大，算力需求就更大，需求量其實(shí)是沒(méi)有上限的。即便是像OpenAI和微軟，基于微軟的運(yùn)營(yíng)算力，目前算力也是有限的，所以在用戶的訪問(wèn)上面，也需要設(shè)置訪問(wèn)量的限制，最近我們可以看到，GPT的訪問(wèn)經(jīng)常出現(xiàn)宕機(jī)的情況，也是因?yàn)樗懔υ庥隽穗A段性的不足。

更重要的是，算力本身的成本是非常重要的，當(dāng)整個(gè)大模型真正進(jìn)入商業(yè)化的運(yùn)營(yíng)和落地階段，這個(gè)時(shí)候就必須要考慮商業(yè)成本的問(wèn)題，它的單次訪問(wèn)成本和使用成本，能不能通過(guò)你的商業(yè)模式去覆蓋。所以這個(gè)方面我們可能還得指望摩爾定律發(fā)揮作用，讓算力成本可以不斷下降。

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