计算机行业专题报告
/ / 2023.01.30
ChatGPT：开启 AI 新纪元
证券研究报告
投资评级:看好(维持)核心观点
最近 12 月市场表现 ChatGPT 开启 AI 新纪元，加速应用场景落地，带动 AI 产业上游需
求： 2022 年 12 月 1 日，OpenAI 发布了自然语言生成式模型 ChatGPT，可以
计算机沪深300 上证指数通过人工智能模型来与用户对话，并自动理解用户的问题，提供更精确、更有
7% 价值的信息。ChatGPT 建立在 GPT-3 的后续改进版本 GPT-3.5 基础上，通过
-1% 引入强化学习模型，大幅提高了 AI 在人机对话时的准确度和可控性，实用性
-8% 得到广大用户的积极反馈。ChatGPT 下游应用场景包括代码机器人、小说衍生
-15% 器、对话类搜索引擎、语音工作助手、对话虚拟人等，具备代替人工的创造力；
-23% ChatGPT 也将带动上游算力、数据标注、自然语言处理需求，可谓开启AI 新
-30% 纪元。
算法模型引入人类反馈，技术发展迎来拐点：ChatGPT 受到广泛认可的重
分析师杨烨要原因是引入新技术 RLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback），
SAC 证书编号：S0160522050001
yangye01@ctsec即基于人类反馈的强化学习。RLHF解决了生成模型的一个核心问题——
alignment（对齐），即如何让人工智能模型的产出和人类的常识、认知、需求、
价值观保持一致。该技术突破使得ChatGPT 对话更加贴近人类，语段间逻辑
相关报告 关联度显著提升。
1. 《关于智能驾驶行业的三点思考》
2023-01-15
ChatGPT 平台型技术将带动全行业 AI 发展提速： ChatGPT 是 AIGC 技
术进展的里程碑，该模型使得利用人工智能进行内容创作的技术成熟度大幅
提升，有望成为新的全行业生产力工具，提升内容生产效率与丰富度。部分行
业如搜索引擎、文稿创作、艺术设计等可能出现行业格局与商业模式的骤变，
全行业“AI+”浪潮已至。数据、算力、算法作为AI 三要素，相互耦合，共
同促进，将带动 AI 行业整体协同发展。
投资建议：建议关注数据领域的海天瑞声等；算力领域的海光信息、龙芯中
科、宝信软件等；算法领域的海康威视、大华股份、科大讯飞、奥普特以及 AIGC
领域的万兴科技等。
风险提示：AI 技术迭代不及预期的风险；商业化落地不及预期的风险；政策
监管风险
表 1：重点公司投资评级:
总市值 收盘价 EPS（元）PE
代码 公司 投资评级
（亿元）（01.20） 2021A2022E2023E2021A2022E2023E
688686奥普特 188.72 154.613.673.334.3776.8446.4335.38增持
600845 宝信软件 994.0250.301.221.051.4350.0247.9035.17增持
数据来源：wind数据，财通证券研究所
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内容目录
1 ChatGPT：颠覆性的生产力工具 ............... 3
2 技术拐点：基于人类反馈的强化学习 ............... 4
3 变革前夕：“AI创造”产业化在即 .............. 6
3.1 平台化产品赋能全行业，“AI+”势不可挡 ........... 6
3.2 行业加速迭代，格局迎来骤变 ................ 7
3.3 人工智能浪潮已至，数据、算法、算力耦合共振 ............ 9
4 投资建议 ................... 10
5 风险提示 ................... 10
图表目录
图 1. ChatGPT 根据用户需求生成信件 ............. 3
图 2. OpenAI 新产品推出进展 ..................... 4
图 3. ChatGPT 的模型训练方法 .................. 5
图 4. ChatGPT 的局限性 ................ 6
图 5. AIGC 应用领域 ...................... 7
图 6. 搜索引擎竞争格局（2020.01-2022.11） ................. 8
图 7. 谷歌营业收入结构（2021 年） ................. 9
图 8. AI 三要素及 AI 模型训练/推断原理 ............... 10
谨请参阅尾页重要声明及财通证券股票和行业评级标准 2
行业专题报告/证券研究报告
1 ChatGPT：颠覆性的生产力工具
ChatGPT 让人工智能真正融入人类创造，成为颠覆性的生产力工具。2022 年 12
月 1 日，OpenAI 发布了自然语言生成式模型 ChatGPT，这是一种基于 GPT-3
（Gererate Pre-Training，生成式预训练模型）技术的聊天机器人，它可以通过人工
智能模型来与用户对话，并自动理解用户的问题，提供更精确、更有价值的信息。
相比 GPT-3，该模型回答问题方式更加贴近人类，具备记忆能力，可实现连续对
话，同时还具备修改代码、撰写论文、诗歌创作等能力，开放测试 5 天内注册人
数即超过百万人。OpenAI 的联合创始人马斯克也在感叹：“我们离强大到危险的
人工智能不远了。”
图1.ChatGPT 根据用户需求生成信件
数据来源：OpenAI 官网，财通证券研究所
ChatGPT 是基于 OpenAI 此前发布的GPT-3 的进一步创新，是站在巨人肩膀上
的明星技术。OpenAI是一家通用人工智能研究公司，于 2015 年成立。OpenAI 开
谨请参阅尾页重要声明及财通证券股票和行业评级标准 3
行业专题报告/证券研究报告
发、维护和训练了一批可用于写作、阅读、编程和图像处理的 AI 模型，包括 Muse
Net、GPT-3、ChatGPT 等，ChatGPT 是 OpenAI 原创性自动问答系统 InstructGPT
的延续，建立在GPT-3 的后续改进版本 GPT-3.5 基础上，通过引入强化学习模型，
大幅提高了AI 在人机对话时的准确度和可控性。ChatGPT 下游应用场景包括代
码机器人、小说衍生器、对话类搜索引擎、语音工作助手、对话虚拟人（客服、
外呼、营销）等。从上游需求的增加来看，算力、数据标注、自然语言处理等可
能受益。
图2.OpenAI 新产品推出进展
数据来源：OpenAI 官网，财通证券研究所
2 技术拐点：基于人类反馈的强化学习
ChatGPT 受 到 广 泛 认 可 的 重 要 原 因 是 引 入 新 技 术RLHF（ Reinforcement
Learning with Human Feedback），即基于人类反馈的强化学习。RLHF 解决了生
成模型的一个核心问题——alignment（对齐），即 如何让人工智能模型的产出和人
类的常识、认知、需求、价值观保持一致。为实现 ChatGPT 模型训练，需要以下
三个步骤：
根据采集的数据集对 GPT-3 进行有监督的微调（SFT）：由人工智能训练师
提供对话，在对话中他们扮演用户和人工智能助手。训练师根据模型编写的
建议，编写自己的回答。将这个新的对话数据集与 Instruct-GPT 数据集混合，
并将其转换为对话格式；
收集人工标注的对比数据，训练奖励模型（Reword Model，RM）：收集人工
智能训练师与聊天机器人的对话，并让训练师对模型的不同回复进行排名。
利用奖励模型，可以使用近端策略优化对模型进行微调。最后对以上过程进
行多次迭代计算；
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