“破圈”成長之路相關(guān)研究：1、《內(nèi)需提振+創(chuàng)新驅(qū)動，半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)性復(fù)蘇在望》2023.01.30行業(yè)評級：增持近十二近十二個月行業(yè)表現(xiàn)%4.56-7.8-9.07.40.9-19.3分析師：王文瑞證書編號：S0500523010001Tel：(8621)50293694Email：wangwr2@地址：上海市浦東新區(qū)銀城路88號中國人壽金融中心10樓湘財證券研oChatGPT基于其性能優(yōu)勢，11月面世至今吸睛無數(shù)ChatGPT是由OpenAI開發(fā)的一款高性能的語言生成模型，在語義理解的精準(zhǔn)度、信息輸出的準(zhǔn)確率、邏輯性及語言流暢自然度方面優(yōu)于競品；可應(yīng)用于聊天機(jī)器人、部分標(biāo)準(zhǔn)化的自動文本生成、社交媒體中文本分類和情感分析等場景。2022年11月底產(chǎn)品面世就吸睛無數(shù)，用戶數(shù)量隨即進(jìn)入快速增長期，發(fā)布僅2個月注冊用戶已超1億。oChatGPT在應(yīng)用領(lǐng)域仍具有較為明顯的局限性，“破圈”成長以多領(lǐng)域的技術(shù)支持為基礎(chǔ)基于ChatGPT的底層技術(shù)架構(gòu)、模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)來源，及使用體驗，我們認(rèn)為ChatGPT現(xiàn)階段在提高搜索及文本撰寫效率方面具有較為明顯的價值；但仍具有“輸出文本的時效性方面或存在不足；輸出文本的專業(yè)度，準(zhǔn)確度受多種因素影響；不具備推理、創(chuàng)作能力”等局限性。ChatGPT的破圈成長則以模型的優(yōu)化，算力資源的擴(kuò)充，CPU&GPU處理速度、存儲器及接口芯片等半導(dǎo)體硬件性能的提升等多因素為基礎(chǔ)。o投資建議2023年數(shù)字化建設(shè)在多領(lǐng)域穩(wěn)步推進(jìn)，為產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展帶來新動能，預(yù)期提振多種半導(dǎo)體硬件的市場需求，帶動大數(shù)據(jù)中心的建設(shè)加速。建議關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展為傳感器、CPU、GPU等領(lǐng)域帶來的需求增量。汽車智能化滲透率提升及出口增長驅(qū)動板塊需求穩(wěn)步增長，建議關(guān)注車規(guī)級MOSFET及SIC功率器件的國產(chǎn)化進(jìn)程。中長期，人工智能技術(shù)的落地商用將持續(xù)增多，人工智能技術(shù)的發(fā)展以算力資源的擴(kuò)充、CPU&GPU處理速度、存儲器及接口芯片等半導(dǎo)體硬件性能的提升為基礎(chǔ)，建議關(guān)注Chiplet及先進(jìn)封裝，新型存儲等先進(jìn)技術(shù)的發(fā)展。建議持續(xù)關(guān)注半導(dǎo)體行業(yè)，維持行業(yè)增持評級。o風(fēng)險提示新產(chǎn)品商用化進(jìn)程不及預(yù)期；市場需求不振；技術(shù)研發(fā)不及預(yù)期；宏觀政策變化不及預(yù)期。1ChatGPT相較于其他語言生成模型具有什么優(yōu)ChatGPT自2022年11月底面世就吸睛無數(shù)，用戶數(shù)量就進(jìn)入了快速增長期，集微網(wǎng)數(shù)據(jù)顯示ChatGPT僅用5天就獲取了超100萬注冊用戶，兩個月后用戶數(shù)量已超過1億。ChatGPT是由OpenAI開發(fā)的一款高性能的語言生成模型，在語義理解的精準(zhǔn)度、信息輸出的準(zhǔn)確率、邏輯性及語言流暢自然度方面優(yōu)于競品。基于產(chǎn)品特性，ChatGPT的應(yīng)用領(lǐng)域涉及：（1）自然語言處理（NLP）應(yīng)用領(lǐng)域，具體場景如聊天機(jī)器人。（2）自動文本生成，具體場景如標(biāo)準(zhǔn)化程度較高的新聞報道、文章、評論等。（3）文本分類和情感分析，具體場景如社交媒體中文本的監(jiān)測和分析。ChatGPT的開發(fā)邏輯為，基于Transformer架構(gòu)的語言模型，通過學(xué)習(xí)大量預(yù)先過濾過的文本數(shù)據(jù)（包括網(wǎng)絡(luò)新聞、書籍、學(xué)術(shù)文獻(xiàn)等），生成與人類語言相似的文本。通過數(shù)據(jù)中心、計算機(jī)硬件設(shè)備等進(jìn)行模型的運行、文本數(shù)據(jù)的計算處理，以服務(wù)器、存儲器、網(wǎng)絡(luò)接口輸入輸出設(shè)備等硬件為基礎(chǔ)。Transformer架構(gòu)于2017年問世，現(xiàn)已成為自然語言處理（NLP）領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)模型之一，廣泛應(yīng)用于各種NLP任務(wù)，如語言翻譯、文本生成、情感分析等。目前基于Transformer架構(gòu)的語言模型/深度學(xué)習(xí)框架有：海外：OpenAI的GPT系列模型（GPT、GPT-2、GPT-3、ChatGPTGoogle研發(fā)的BERT、RoBERTa、ALBERT模型等。國內(nèi)主要為開源的深度學(xué)習(xí)框架，如：百度paddlepaddle、騰訊AI、阿里云PAI。目前，ChatGPT的信息輸出表現(xiàn)優(yōu)于其他Transformer架構(gòu)的語言模型主要受益于：（1）模型設(shè)計：ChatGPT的模型在處理復(fù)雜的語言問題上更具備競爭（2）數(shù)據(jù)模型規(guī)模巨大：OpenAI使用了大規(guī)模的數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型訓(xùn)（3）技術(shù)進(jìn)步：OpenAI通過使用新的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，持續(xù)不斷地優(yōu)化模型；同時通過收集和分析大量數(shù)據(jù)，提高模型的準(zhǔn)確性和效率。（4）高性能計算資源：OpenAI使用了大量高端GPU計算加速芯片進(jìn)敬請閱讀末頁之重要聲明行模型的訓(xùn)練和運行。據(jù)集微網(wǎng)數(shù)據(jù)顯示，ChatGPT的總算力消耗約為3640PF-days。隨著用戶數(shù)量的增長，ChatGPT的算力消耗將持續(xù)增加。2ChatGPT是否存在局限性？破圈成長需要哪些支基于ChatGPT的底層技術(shù)架構(gòu)、模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)來源，及使用體驗，我們認(rèn)為ChatGPT現(xiàn)階段更適合作為搜索引擎、文字撰寫工作的輔助軟件，在提高搜索及文本撰寫效率方面具有較為明顯的價值；在專業(yè)性較強(qiáng)的文本撰寫、或“獨立作業(yè)”等方面仍具有較為明顯的局限性。ChatGPT的破圈成長則以模型的優(yōu)化，算力資源的擴(kuò)充，CPU&GPU處理速度、存儲器及接口芯片等半導(dǎo)體硬件性能的提升等多因素為基礎(chǔ)。局限性一：輸出文本的時效性方面或存在不足。ChatGPT的時效性受OpenAI的模型數(shù)據(jù)庫更新頻率、數(shù)據(jù)來源影響。OpenAI的模型數(shù)據(jù)庫為定期更新，存在信息時效性不足的風(fēng)險。數(shù)據(jù)庫更新頻率的提升可以解決時效性不足的問題。ChatGPT的數(shù)據(jù)庫更新頻率主要受數(shù)據(jù)源更新頻率，數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)、硬件資源、算力資源等因素影響。其中硬件資源影響因素包括CPU處理速度，存儲設(shè)備的數(shù)據(jù)傳輸速度、容量及可用性，網(wǎng)絡(luò)帶寬和延時，內(nèi)存的容量及可用性。局限性二：輸出文本的專業(yè)度，準(zhǔn)確度受多種因素影響。ChatGPT的輸出信息的專業(yè)度影響因素如下：（1）語言模型的底層原理。ChatGPT語言模型是通過學(xué)習(xí)大量的文本數(shù)據(jù)來預(yù)測下一個單詞的概率分布。則提供的上下文更詳細(xì)，模型就能更好地理解詢問的內(nèi)容，輸出專業(yè)度更高的答案。這就意味著輸出文本的專業(yè)程度受ChatGPT使用者的問題分析、拆解能力影響。（2）模型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)廣度及質(zhì)量等因素影響。ChatGPT只能基于已經(jīng)學(xué)到的數(shù)據(jù)和模式輸出文本信息，若ChatGPT的數(shù)中不包含特定領(lǐng)域的專業(yè)信息，則生成的回答專業(yè)度將存在不足；如ChatGPT未獲取IDC、Gartner等機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)使用授權(quán)，則關(guān)于半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的市場分析中很少涉及量化的數(shù)據(jù)信息。此外，模型的公開使用可能導(dǎo)致模型的準(zhǔn)確性下降：OpenAI在訓(xùn)練ChatGPT模型時，通常使用大量經(jīng)過人工或自動的過濾來排除不合適的內(nèi)容的過濾數(shù)據(jù)。然而，隨著模型的公開使用，有可能會出現(xiàn)某些不合適的數(shù)據(jù)被用于生成結(jié)果的情況，這可能會導(dǎo)致模型的準(zhǔn)確性下降。從數(shù)據(jù)庫的來源這一影響因素來看，輸出文本的專業(yè)度、準(zhǔn)確度可以通過擴(kuò)充數(shù)據(jù)庫、敬請閱讀末頁之重要聲明優(yōu)化過濾算法，并實施相應(yīng)的審核措施來提升。但數(shù)據(jù)庫的擴(kuò)充或受到算力、成本、法律等因素的限制。局限性三：ChatGPT不具備推理、創(chuàng)作能力，生成的文本只能基于已經(jīng)學(xué)到的數(shù)據(jù)和模式。ChatGPT作為一個語言生成模型，是通過學(xué)習(xí)大量文本數(shù)據(jù)，根據(jù)已有的數(shù)據(jù)信息生成與人類語言相近的文本，其并不具備對文本的理解能力，同樣也無法對文本進(jìn)行推理及創(chuàng)作。且由于語言生成模型與聯(lián)想推理模型、強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型等具備推理能力的人工智能模型具有不同的技術(shù)原理，從而ChatGPT模型的獨立優(yōu)化無法使其具備推理能力。語言生成模型和聯(lián)想推理模型的融合或有望提升人工智能的推理能力，但僅從人工智能聊天機(jī)器人的研發(fā)歷史即可窺見，這一技術(shù)的落地需要研究者們翻越科技領(lǐng)域的崇山峻嶺。2023年數(shù)字化建設(shè)在多領(lǐng)域穩(wěn)步推進(jìn)，為產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展帶來新動能，預(yù)期提振多種半導(dǎo)體硬件的市場需求，帶動大數(shù)據(jù)中心的建設(shè)加速。建議關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展為傳感器、CPU、GPU等領(lǐng)域帶來的需求增量。汽車智能化滲透率提升及出口增長驅(qū)動板塊需求穩(wěn)步增長，建議關(guān)注車規(guī)級MOSFET及SIC功率器件的國產(chǎn)化進(jìn)程。中長期，人工智能技術(shù)的落地商用將持續(xù)增多，人工智能技術(shù)的發(fā)展以算力資源的擴(kuò)充、CPU&GPU處理速度、存儲器及接口芯片等半導(dǎo)體硬件性能的提升為基礎(chǔ)，建議關(guān)注Chiplet及先進(jìn)封裝，新型存儲等先進(jìn)技術(shù)的發(fā)展。建議持續(xù)關(guān)注半導(dǎo)體行業(yè)，維持行業(yè)增持評級。新產(chǎn)品商用化進(jìn)程不及預(yù)期；市場需求不振；技術(shù)研發(fā)不及預(yù)期；宏觀政策變化不及預(yù)期。敬請閱讀末頁之重要聲明