每一段路都是一种领悟
AI面试、AI聊天、AI绘画……
ChatGPT让人类敲开了人工智能的一扇门,也以越来越高频的速度出现在众人眼前。
但关于其应用价值的讨论上,却并不如其热度一样那么统一。
ChatGPT是什么?如何尽可能接近正确的认识ChatGPT?
犀牛之星研究院从ChatGPT的应用领域(商业角度)和实现所需产业链条(技术角度)两个方面出发,谈现实以及解锁chatgpt破圈背后的底层逻辑。
ChatGPT是由OpenAI开发的一款高性能的语言生成模型,2022年11月底面世时并没有引起太大范围的讨论,发布仅2个月注册用户就破1亿,超高速的用户增长将其带入众人眼帘,也引起相关产业巨头的关注。
相比于其他聊天机器人,ChatGPT能更好地理解对话语境,并在生成文本时考虑到先前的对话内容,输出更符合语言逻辑与人类价值观的高质量文本,同时还增加了代码理解和生成能力,极大地提高了实用性,拓宽了应用场景,将在教育、医疗、汽车、智能场馆、智能家居等领域产生新的行业发展变革。
根据犀牛之星研究院的不完全统计,目前国内外的互联网巨头大部分都已宣布入局和积极研发筹备中
大厂入局其中的消息,就像接连丢进水中的石子,不断在科技领域激起浪花。
而从上述布局的企业类型来看,ChatGPT的可应用场景和实用性正在受到市场的重视,相关可行场景如电商、教育行业已有企业入局。
破圈背后的主要争议?
在于ChatGPT其展现给人们的想象空间和现阶段该项事物存在局限之间的落差,大家都卡在“其是否能如预期般实现升级”的不确定性里。
现阶段的问题是很明显的,比如在从不少用户的测评中,存在的明显缺陷如
1、从开放的搜索、阅读和写作功能中,内容输出上的时效性方面或存在不足;输出文本的专业度,准确度受多种因素影响;不具备推理、创作能力”等局限性。
2、ChatGPT不能凭空生成息,它的知识来自于它被喂养的语料,想获得更广泛的数据或将面临隐私安全、经济、技术等一系列难题。如今互联网上存在大量真假难辨的息,如何能够客观地判断内容质量的优劣?
3、ChatGPT的技术路线与人脑学习原理有差别,存在因算力资源有限和算法限制造成的瓶颈。
如何提高内容的创造力和正确率?如何保持ChatGPT的知识水准?如何ChatGPT内容再升级的过程进行自我创新?
这都是现阶段尚待ChatGPT无法回答,尚待升级的问题。
另外在拓宽的应用场景中,以电商行业为例,根据犀牛之星研究院的实地调研,目前已经出现了智能客服并投入使用的情况,但就实际使用情况来看并不乐观。
最直接的是目前的对话处理水平,智能客服只能够应对少量售前笼统简单的稳定,而情况和目的更为复杂的售后无法识别应对的
另外更大的问题,是抛开对话场景以外,智能客服无法实现交易环节中,识别后分需求和下一个环节再对接的问题
作为数字经济的重要组成部分,人工智能的发展前景毋庸置疑。
但场景内的复杂情形、场景外的环节的链接,现阶段ChatGPT和概念中的预期还是存在不小的差距。
产业链背后的机会,北交所也有
表面看,ChatGPT是一个具备聊天、咨询、撰写诗词作文等能力的对话式机器人。
但本质上,它是基于AI大模型而产生的应用,如果没有大模型的能力支撑,引爆全球的ChatGPT或将不会诞生。
因此,伴随ChatGPT出圈的还有和ChatGPT一体两面的大模型。
技术原理看ChatGPT是基于GPT3.5架构开发的对话AI模型,随着模型不断迭代,层数也越来越多,对算力的需求也就越来越大。
运行条件看,ChatGPT完美运行的三个条件训练数据+模型算法+算力。其中,训练数据市场广阔,技术壁垒较低,投足人力物力及财力后即可;基础模型及模型调优对算力的需求较低,但获得ChatGPT功能需要在基础模型上进行大规模预训练,存储知识的能力来源于1750亿参数,需要大量算力。
无论是从技术原理角度还是运行条件角度,ChatGPT都需要强大算力作为支撑。此外,面对指数级增长的算力和数据传输需求,ChatGPT对于高端芯片的需求增加也会拉动芯片均价,量价齐升导致芯片需求暴涨;因此可以提供的GPU或CPU+FPGA芯片厂商、光模块厂商大概率将迎来蓝海市场。
国内GPU、CPU、FPGA、AI芯片及光模块产业链玩家闻风而动,已经开始强势上涨。
如GPU的海光息、CPU的龙芯中科、FPGA的复旦微电、AI芯片的寒武纪、光模块的德科立,在近期都涨幅不小。
寻常人少走的路时有好风景,北交所可能收益的个股不多,根据犀牛之星研究院的初步研究,大概有3家可能收益的个股,以下是3家公司的基础概况供大家参考
目前来看,关键的相关算力公司曙光数创(872808)受益最大,公司专注于数据中心基础设施服务器液冷设备的研发生产及销售,在人工智能时代,AI的深度学习对服务器算力提出了越来越高的要求,2月7日晚间ChatGPT就曾因访问量激增而宕机,未来AIGC相关企业对服务器算力、运行速度等将提出更高的要求,作为数据中心基础设施的曙光数创有望持续受益。
另外两家主要的相关业务占比稍低,但就价格来看,云创数据价格和市盈率最低,试错成本最低,集成cpu的ic分销业务占主营业务比在10%左右,相关收益程度较低。
结语
Web2.0狂潮,元宇宙、千团大战,O2O大竞赛,共享经济爆发......数不清的当红概念在市场爆发,有的长出了新芽,有的只在日出后蒸发。
而从历史的进程来看,人工智能是否会如预期般成长?
有着太多不确定的疑问和期待。事情最后会像历史上无数次重复过的样,一匹黑马横空出世,亦或是大家只是用了很多的时间,去吹一个注定破灭的泡泡。
而对于“AI是否会取代人类创作者”这个令无数人或狂热或恐慌的问题。
运用ChatGPT的回答是我创作的作品,虽然具有高效、快速的特点,但人类的创作思想和情感依然是无法替代的。
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每一段路都是一种领悟
引爆市场的ChatGPT,北交所也有?
AI面试、AI聊天、AI绘画……
ChatGPT让人类敲开了人工智能的一扇门,也以越来越高频的速度出现在众人眼前。
但关于其应用价值的讨论上,却并不如其热度一样那么统一。
ChatGPT是什么?如何尽可能接近正确的认识ChatGPT?
犀牛之星研究院从ChatGPT的应用领域(商业角度)和实现所需产业链条(技术角度)两个方面出发,谈现实以及解锁chatgpt破圈背后的底层逻辑。
ChatGPT是由OpenAI开发的一款高性能的语言生成模型,2022年11月底面世时并没有引起太大范围的讨论,发布仅2个月注册用户就破1亿,超高速的用户增长将其带入众人眼帘,也引起相关产业巨头的关注。
相比于其他聊天机器人,ChatGPT能更好地理解对话语境,并在生成文本时考虑到先前的对话内容,输出更符合语言逻辑与人类价值观的高质量文本,同时还增加了代码理解和生成能力,极大地提高了实用性,拓宽了应用场景,将在教育、医疗、汽车、智能场馆、智能家居等领域产生新的行业发展变革。
根据犀牛之星研究院的不完全统计,目前国内外的互联网巨头大部分都已宣布入局和积极研发筹备中
大厂入局其中的消息,就像接连丢进水中的石子,不断在科技领域激起浪花。
而从上述布局的企业类型来看,ChatGPT的可应用场景和实用性正在受到市场的重视,相关可行场景如电商、教育行业已有企业入局。
破圈背后的主要争议?
在于ChatGPT其展现给人们的想象空间和现阶段该项事物存在局限之间的落差,大家都卡在“其是否能如预期般实现升级”的不确定性里。
现阶段的问题是很明显的,比如在从不少用户的测评中,存在的明显缺陷如
1、从开放的搜索、阅读和写作功能中,内容输出上的时效性方面或存在不足;输出文本的专业度,准确度受多种因素影响;不具备推理、创作能力”等局限性。
2、ChatGPT不能凭空生成息,它的知识来自于它被喂养的语料,想获得更广泛的数据或将面临隐私安全、经济、技术等一系列难题。如今互联网上存在大量真假难辨的息,如何能够客观地判断内容质量的优劣?
3、ChatGPT的技术路线与人脑学习原理有差别,存在因算力资源有限和算法限制造成的瓶颈。
如何提高内容的创造力和正确率?如何保持ChatGPT的知识水准?如何ChatGPT内容再升级的过程进行自我创新?
这都是现阶段尚待ChatGPT无法回答,尚待升级的问题。
另外在拓宽的应用场景中,以电商行业为例,根据犀牛之星研究院的实地调研,目前已经出现了智能客服并投入使用的情况,但就实际使用情况来看并不乐观。
最直接的是目前的对话处理水平,智能客服只能够应对少量售前笼统简单的稳定,而情况和目的更为复杂的售后无法识别应对的
另外更大的问题,是抛开对话场景以外,智能客服无法实现交易环节中,识别后分需求和下一个环节再对接的问题
作为数字经济的重要组成部分,人工智能的发展前景毋庸置疑。
但场景内的复杂情形、场景外的环节的链接,现阶段ChatGPT和概念中的预期还是存在不小的差距。
产业链背后的机会,北交所也有
表面看,ChatGPT是一个具备聊天、咨询、撰写诗词作文等能力的对话式机器人。
但本质上,它是基于AI大模型而产生的应用,如果没有大模型的能力支撑,引爆全球的ChatGPT或将不会诞生。
因此,伴随ChatGPT出圈的还有和ChatGPT一体两面的大模型。
技术原理看ChatGPT是基于GPT3.5架构开发的对话AI模型,随着模型不断迭代,层数也越来越多,对算力的需求也就越来越大。
运行条件看,ChatGPT完美运行的三个条件训练数据+模型算法+算力。其中,训练数据市场广阔,技术壁垒较低,投足人力物力及财力后即可;基础模型及模型调优对算力的需求较低,但获得ChatGPT功能需要在基础模型上进行大规模预训练,存储知识的能力来源于1750亿参数,需要大量算力。
无论是从技术原理角度还是运行条件角度,ChatGPT都需要强大算力作为支撑。此外,面对指数级增长的算力和数据传输需求,ChatGPT对于高端芯片的需求增加也会拉动芯片均价,量价齐升导致芯片需求暴涨;因此可以提供的GPU或CPU+FPGA芯片厂商、光模块厂商大概率将迎来蓝海市场。
国内GPU、CPU、FPGA、AI芯片及光模块产业链玩家闻风而动,已经开始强势上涨。
如GPU的海光息、CPU的龙芯中科、FPGA的复旦微电、AI芯片的寒武纪、光模块的德科立,在近期都涨幅不小。
寻常人少走的路时有好风景,北交所可能收益的个股不多,根据犀牛之星研究院的初步研究,大概有3家可能收益的个股,以下是3家公司的基础概况供大家参考
目前来看,关键的相关算力公司曙光数创(872808)受益最大,公司专注于数据中心基础设施服务器液冷设备的研发生产及销售,在人工智能时代,AI的深度学习对服务器算力提出了越来越高的要求,2月7日晚间ChatGPT就曾因访问量激增而宕机,未来AIGC相关企业对服务器算力、运行速度等将提出更高的要求,作为数据中心基础设施的曙光数创有望持续受益。
另外两家主要的相关业务占比稍低,但就价格来看,云创数据价格和市盈率最低,试错成本最低,集成cpu的ic分销业务占主营业务比在10%左右,相关收益程度较低。
结语
Web2.0狂潮,元宇宙、千团大战,O2O大竞赛,共享经济爆发......数不清的当红概念在市场爆发,有的长出了新芽,有的只在日出后蒸发。
而从历史的进程来看,人工智能是否会如预期般成长?
有着太多不确定的疑问和期待。事情最后会像历史上无数次重复过的样,一匹黑马横空出世,亦或是大家只是用了很多的时间,去吹一个注定破灭的泡泡。
而对于“AI是否会取代人类创作者”这个令无数人或狂热或恐慌的问题。
运用ChatGPT的回答是我创作的作品,虽然具有高效、快速的特点,但人类的创作思想和情感依然是无法替代的。
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