嘉賓介紹:姚晨曦,復旦大學金融學專業(yè)碩士。曾任上海申銀萬國證券研究所二級分析師。2009年5月進入中?;鸸芾碛邢薰竟ぷ?,歷任分析師、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,科技巨頭爭相布局業(yè)務,大量資本跟進投入,受歡迎程度和應用前景潛力深受認可。A股市場上,“ChatGPT概念股”也是風生水起,股價飆漲下出盡了風頭。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?,ChatGPT有兩大突破,首先是通用性,可以實現(xiàn)非常復雜的功能;其次是通過大量數(shù)據(jù)進行無監(jiān)督的學習模式,具備快速迭代的能力。ChatGPT在三個維度具備顛覆性,第一,人機交互方式改變;第二,AI成為通用型助手;第三,實現(xiàn)人力無法完成的內(nèi)容生產(chǎn)模式。
(相關(guān)資料圖)
以下為文字精華:
1、中海基金姚晨曦:ChatGPT現(xiàn)兩大突破 人工智能發(fā)生質(zhì)變
姚晨曦:ChatGPT的使用效果確實非常驚人,如果這種效果能夠落地真正實現(xiàn)商業(yè)化,會給很多領(lǐng)域帶來顛覆性的變化。
第一個,人機交互方式會發(fā)生很大的改變,因為ChatGPT首先是一個語言模型,它可以完成語言的自然理解,這樣我們跟機器的交互方式就會改變。以前的人機交互,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)還是手機的操作系統(tǒng),都是以圖形界面為主,以后可能就會變成完全自然語言的無障礙交流,這個可能比最初從DOS系統(tǒng)到Windows圖形用戶界面的切換會產(chǎn)生更大的影響。
以后不僅是操作系統(tǒng)可能會發(fā)生變化,智能終端的形式也可能發(fā)生改變。現(xiàn)在PC需要借助鼠標和鍵盤,手機需要有觸摸屏,如果是直接的自然語言交互,像現(xiàn)在的一些手表、智能音箱包括智能耳機,這些可穿戴設備就能發(fā)揮更大的作用。
其次,現(xiàn)在人機交互的底層是通過程序代碼的方式來實現(xiàn)的,現(xiàn)在已經(jīng)出現(xiàn)只要輸入語言,然后AIGC可以自動產(chǎn)生程序代碼,自己去完成運行,程序軟件的開發(fā)領(lǐng)域也會發(fā)生巨大的變化。
一方面可能一些基礎的代碼不需要自己去寫了,另外一方面,軟件層面可能會發(fā)生很大的變化,以前每個軟件是完成一個特定的功能,編寫好了程序以后,如果大模型能夠完成的話,我們就不需要這么多軟件了,所以整個行業(yè)都會發(fā)生很大的變化。
第二個,AI可以幫助人類完成很多相對比較簡單的任務,一個模型如果它是多模態(tài)的話,其實可以做很多的任務,會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,不再需要一個個網(wǎng)頁打開去看搜索的結(jié)果,再重新把信息整合,現(xiàn)在只要問一個問題,AI直接會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)合機器人,機器人可以直接接受語音指令,去完成一對來說比較復雜的任務,可以幫人從抽屜里面拿東西,可以去干各種各樣的事情,所以以后很多簡單的工種真的有可能會被人工智能取代。
第三個,內(nèi)容生成方面,AIGC通過人工智能去生成內(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法實現(xiàn)的內(nèi)容生產(chǎn)模式。
比如說前幾年一直講的VR和元宇宙,之前很難實現(xiàn),原因是一個虛擬世界里面其實涉及大量的3D場景的制作,而且是天量的,如果單純做一個三A級的游戲,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,靠人力這里面的場景創(chuàng)造幾乎是不可能實現(xiàn)的。
但是人工智能發(fā)展起來的話,它可以代替人類去實現(xiàn)場景的搭建,VR和元宇宙就可能成真。如果樂觀預期的話,我們的生活可能會因為人工智能的發(fā)展發(fā)生天翻地覆的變化,包括很多電影中我的幻想場景可能會成真。孕育的投資機會是非常大的,可能比上一輪的“互聯(lián)網(wǎng)+”影響更大,這也是市場為什么會這么關(guān)注,會有這么高的期待,包括股市里這么大反應的原因。
當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領(lǐng)域應用落地的情況,包括國內(nèi)模型的跟進發(fā)展情況,可能需要一個逐步的過程。
2、中海基金姚晨曦:ChatGPT不斷演變發(fā)展 三維度具顛覆性
姚晨曦:ChatGPT的使用效果確實非常驚人,如果這種效果能夠落地真正實現(xiàn)商業(yè)化,會給很多領(lǐng)域帶來顛覆性的變化。
第一個,人機交互方式會發(fā)生很大的改變,因為ChatGPT首先是一個語言模型,它可以完成語言的自然理解,這樣我們跟機器的交互方式就會改變。以前的人機交互,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)還是手機的操作系統(tǒng),都是以圖形界面為主,以后可能就會變成完全自然語言的無障礙交流,這個可能比最初從DOS系統(tǒng)到Windows圖形用戶界面的切換會產(chǎn)生更大的影響。
以后不僅是操作系統(tǒng)可能會發(fā)生變化,智能終端的形式也可能發(fā)生改變?,F(xiàn)在PC需要借助鼠標和鍵盤,手機需要有觸摸屏,如果是直接的自然語言交互,像現(xiàn)在的一些手表、智能音箱包括智能耳機,這些可穿戴設備就能發(fā)揮更大的作用。
其次,現(xiàn)在人機交互的底層是通過程序代碼的方式來實現(xiàn)的,現(xiàn)在已經(jīng)出現(xiàn)只要輸入語言,然后AIGC可以自動產(chǎn)生程序代碼,自己去完成運行,程序軟件的開發(fā)領(lǐng)域也會發(fā)生巨大的變化。
一方面可能一些基礎的代碼不需要自己去寫了,另外一方面,軟件層面可能會發(fā)生很大的變化,以前每個軟件是完成一個特定的功能,編寫好了程序以后,如果大模型能夠完成的話,我們就不需要這么多軟件了,所以整個行業(yè)都會發(fā)生很大的變化。
第二個,AI可以幫助人類完成很多相對比較簡單的任務,一個模型如果它是多模態(tài)的話,其實可以做很多的任務,會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,不再需要一個個網(wǎng)頁打開去看搜索的結(jié)果,再重新把信息整合,現(xiàn)在只要問一個問題,AI直接會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)合機器人,機器人可以直接接受語音指令,去完成一對來說比較復雜的任務,可以幫人從抽屜里面拿東西,可以去干各種各樣的事情,所以以后很多簡單的工種真的有可能會被人工智能取代。
第三個,內(nèi)容生成方面,AIGC通過人工智能去生成內(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法實現(xiàn)的內(nèi)容生產(chǎn)模式。
比如說前幾年一直講的VR和元宇宙,之前很難實現(xiàn),原因是一個虛擬世界里面其實涉及大量的3D場景的制作,而且是天量的,如果單純做一個三A級的游戲,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,靠人力這里面的場景創(chuàng)造幾乎是不可能實現(xiàn)的。
但是人工智能發(fā)展起來的話,它可以代替人類去實現(xiàn)場景的搭建,VR和元宇宙就可能成真。如果樂觀預期的話,我們的生活可能會因為人工智能的發(fā)展發(fā)生天翻地覆的變化,包括很多電影中我的幻想場景可能會成真。孕育的投資機會是非常大的,可能比上一輪的“互聯(lián)網(wǎng)+”影響更大,這也是市場為什么會這么關(guān)注,會有這么高的期待,包括股市里這么大反應的原因。
當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領(lǐng)域應用落地的情況,包括國內(nèi)模型的跟進發(fā)展情況,可能需要一個逐步的過程。
3、中海基金姚晨曦:算力與數(shù)據(jù)并重 大模型門檻高企
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,數(shù)據(jù)和算力都比較重要。
數(shù)據(jù)主要是影響模型訓練階段的效果,當然目前更多還是通過一些通用的數(shù)據(jù)去做訓練,這些數(shù)據(jù)相對來說是公開可得的。比如說像一些知識類的數(shù)據(jù),大家基本上都會問大英百科全書的數(shù)據(jù),但是數(shù)據(jù)質(zhì)量可能會有一些高低,比如說大家覺得英語類的數(shù)據(jù)質(zhì)量會更高一些,像一些搜索引擎公司,它的數(shù)據(jù)背后還有用戶搜索點擊訪問的跟蹤。所以它可以從中篩選出來更高質(zhì)量的一些數(shù)據(jù),去給模型做訓練,提高模型訓練的效率,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)域去做應用的話,其實你還需要用這些行業(yè)的一些數(shù)據(jù)去做二次訓練,這里面很多數(shù)據(jù)可能相對來說就不是那么好,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)學這些比較專業(yè)的領(lǐng)域,就會有數(shù)據(jù)的門檻。
算力對大模型來說是非常重要的,目前大模型更多還是靠提高參數(shù),大力出擊的方式來實現(xiàn)人工智能的質(zhì)變,對于算力的要求是非常高的。這里面分成兩個階段,第一個是模型的訓練階段,這個時候就需要有足夠的算力去做保證。
目前來看,可能至少要小幾百臺AI服務器的數(shù)據(jù)中心才能實現(xiàn)訓練,現(xiàn)在大模型的訓練主要基于海外開源的算法,這些算法更多還是基于英偉達的GPU去做調(diào)試和優(yōu)化,需要使用英偉達的AI服務器,成本就很高??赡墁F(xiàn)在單臺的AI服務器就要約20多萬美元,如果搭建小幾百臺的話,基本上投資規(guī)模接近10億人民幣,這是基礎門檻,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,這個跟用戶的訪問使用量直接相關(guān),訪問使用量越大,算力需求就更大,需求量其實是沒有上限的。即便是像OpenAI和微軟,基于微軟的運營算力,目前算力也是有限的,所以在用戶的訪問上面,也需要設置訪問量的限制,最近我們可以看到,GPT的訪問經(jīng)常出現(xiàn)宕機的情況,也是因為算力遭遇了階段性的不足。
更重要的是,算力本身的成本是非常重要的,當整個大模型真正進入商業(yè)化的運營和落地階段,這個時候就必須要考慮商業(yè)成本的問題,它的單次訪問成本和使用成本,能不能通過你的商業(yè)模式去覆蓋。所以這個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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