戏说GPT十六

戏说GPT十六

安  文

当前，由ChatGPT引发的大语言模型（LLM）热潮已全面渗透国内产业界与投资界，主流人群对该技术的发展前景赞不绝口，相关概念股股价更是一飞冲天，一旦某家上市公司主营业务与AIGC（生成式人工智能）搭上边，股票便会得到投资者强烈追捧。但几乎没人能说清楚大语言模型到底是下一个安卓，还是会诞生下一个微信。而目前A股市场ChatGPT概念指数（BK1126）入选后股价涨幅超20%的有34支，涨幅超50%有17，超1倍有7支。即便这一热度不及2000年纳斯达克千股起涨的滚烫，但也卷起了一股小浪潮，其中A股ChatGPT概念指数过去三个月涨幅超过72%。像昆仑万维、万兴科技、神州泰岳、汤姆猫等公司市值直接实现翻倍。

正如当初的互联网革命一样，我们并不担心GPT技术无用武之地，担心的是这样跟风式投资，是否会放大投资者的风险敞口。要回答这个问题，我们最好从GPT能做什么？哪些公司会真正收益以及当前机构投资者与散户投资者不同的投资逻辑出发。

当前，对大语言模型商业化应用，主流说法有两种：其一，以大模型为主建立类似于安卓操作系统的通用大模型；其二，基于大模型技术培育垂直领域的AIGC应用，如提供专业写作的Notion、AI绘画工具Midjourney、AI编程工具Copilot等。

通用大模型方面，OpenAI今年3月中旬推出的多模态ChatGPT4.0功能最领先，其相对于ChatGPT3.5在处理复杂长文本、实现图片与文本的转换、以及在回答准确率、智能涌现方面有显著提升。国内像BAT大厂以及字节跳动、华为、科大讯飞、昆仑万维等均推出了自己的大模型。不过据智谱AI首席执行官张鹏分析，国内大模型水平大概在GPT-3甚至比GPT-3还差一些，而ChatGPT是GPT-3.5要比GPT-3领先一个代差，最新ChatGPT4.0要比GPT-3领先两个代差。也就是说，国内大模型较ChatGPT4落后至少两个代差。

类似于操作系统，大模型的功能比较泛化，当前功能最先进的ChatGPT4既可处理文本数据，还对图片有一定的理解能力。例如GPT4大约能处理长达25000字的文本，这使其具备完成一部剧本或写一篇短篇小说的能力。此外，OpenAI官方视频显示，GPT4还可通过识别网站草图，“顺手”生成了建成这个网页的全部代码。GPT-4发布之后，微软在第一时间将其应用到自家新版必应搜索上，不过其仅仅开放AI文本能力。微软CEO纳德拉表示，自微软率先接入GPT后，他们的搜索已经优于谷歌了。

不过，大模型的泛化能力并不能解决一切问题。当你询问GPT4微软股价是否会涨时，它只是给出一些“大而全”的基础性知识，这些知识对于专业投资者而言基本是没价值的。各行各业都有自己的Know-How。最有价值的信息很可能不在互联网上，而是在企业私有数据库里，甚至在一部分专家的脑子里。

要解决特定领域的高价值、关键任务就需要垂直模型。例如彭博推出的BloombergGPT，是一个专门为金融领域设计的大型语言模型，可以帮助金融专业人士更好地理解和分析金融数据。程浩认为垂直模型价值将非常大，会产生非常多的创业机会，因为行业太多了。而且垂直模型企业的开发成本也较低，因为其会找一个还不错的pre-train（预训练）过的大模型，在它基础上做instruction tuning（指令微调）。

遗憾的是，国内的ChatGPT概念股多数执着于通用大模型的开发，这在程浩看来机会并不大。毕竟OpenAI能开发出GPT4，是因为其背后站着微软这个金主。据国盛证券测算，以ChatGPT在1月的独立访客平均数1300万计算，其对应芯片需求为3万多片英伟达A100 GPU，初始投入成本约为8亿美元，每日电费在5万美元左右。所以对多数GPT概念股而言，其利用AIGC的关键是开发基于自身业务的垂直模型。