僅在兩個月內,ChatGPT 就獲得了1億注冊用戶,這一增長率意味著, ChatGPT 超過了TikTok 和 Instagram,成為歷史上增長最快的工具和應用程序。 通過《ChatGPT: 解鎖大語言模型的潛 力》報告,與我們的分析師一同,了解生成式人工智能(AI)的進展,可能即將出現的 AI 使用案 例,對 AI 硬件供應鏈的影響以及相關的監管風險。研究亮點匯總據《時代》雜志報道,人工智能(AI) 聊天機器人 ChatGPT 僅在幾周內便成為全網大熱,發展 速度遠快于社交媒體平臺。自 2022 年 11 月 30 日發布起, ChatGPT 僅用五天就吸引了100萬用戶,到 12 月用戶數量升至 5,700 萬,到2023 年 1 月已達 1 億,增長速度創歷史紀錄,可謂大獲成功。瑞信多支全球行業研究團隊緊跟市場趨勢,攜手推出了一篇主題研究報告,深入分析了ChatGPT 及其在各行業潛在的 AI 應用場景、推動其大規模落地的 AI 硬件供應鏈, 以及 AI 模型 快速部署的背景下最有可能受益的公司。我們的報告旨在讓投資者充分了解 ChatGPT 及其賴以運行的大語言模型、對信息技術(IT)和 其他行業的影響,以及相關應用面臨的監管問題和風險。我們認為生成式 AI 有望帶來變革,并在改進后納入監管范疇我們認為 ChatGPT 的技術創新、生成式/對話式 AI 的發展(ChatGPT 是生成式 AI 產品)、必應 AI(報告對其進行了詳細討論)有望帶來廣泛的變革。對于多數行業而言,該工具的主要作用并非創造收入,而是提高生產力、降低成本、改善效率。當然 IT 行業是一個例外,ChatGPT能夠編寫和檢查多種編程語言的代碼,有望大幅加快軟件程序的創新速度。此外,除了能夠在創意或內容創作等提升生產力的應用場景中發揮作用(例如,在收到擬制報告標題的請求之后,ChatGPT 提供了十個備選標題,最終我們選擇了“Unlocking the Potential of Large Language Models(釋放大語言模型的潛力)”),ChatGPT 應用于其他需要專業人員搜索/查證事實性信息或進行問詢的行業,也能獲得立竿見影的效果。假以時日,若 ChatGPT 的大語言模型得到進一步改進,GPT-4 的大語言模型參數量可能會遠超 GPT-3 的 1,750 億,成為下一個里程碑式的應用。雖然 ChatGPT 及其他最新的生成式 AI 創新技術已經被世界各地的企業和組織機構采用,但 ChatGPT 帶來的風險不容忽視,GPT 大語言模型的局限性也已經開始顯現?？紤]到此類技術可能對社會造成的影響,我們認為出臺有關 AI 發展及針對 ChatGPT 的法規很有必要。盡管目前并無針對 ChatGPT 的法規落地,但是各方已經就此展開討論,內容涉及如何確保近期技術發展的影響可控可溯源。分析 ChatGPT 在各行業的應用場景,IT 行業成為最大受益者并不意外ChatGPT 有哪些行業應用場景?還有哪些 AI 技術應用值得期待? 我們的報告匯總了瑞信全球 40 多支行業研究團隊的洞見,涵蓋科技、工業、商業服務、材料、房地產、教育、 政務等行業。報告著重探討了以下問題:如果 ChatGPT 立刻投入使用, 可能會產生哪些影響不同行業/板塊 的 AI 應用?具體有哪些公司有望從 AI 技術的滲透中獲益?值得一提的是,ChatGPT 、Copilot 等 AI 工具協助生成了科技行業內全部新代碼的約 30%。我們認為這充分凸顯了該技術的價值,證明其可以切實提升生產力。AI 硬件和半導體供應鏈總體有望受益我們在報告中指出,AI 模型的訓練過程具有計算密集型的特點,而用戶要求 AI 進行推理時(如在 ChatGPT 的對話框內輸入問題),也要進行高度密集的計算并消耗計算資源。我們認為未來五年可能會進行大規模的算力建設,從而滿足 AI 的運算要求,并為達成 AI 的發 展目標提供資源。我們在報告中討論了投資者可能不會注意到的幾個 AI 硬件和半導體供應鏈子行業。在全球 AI 行業快速發展的背景下,亞洲/歐洲的 AI/ChatGPT 供應鏈有望發揮關鍵推動作用瑞信全球科技行業研究團隊分析了 ChatGPT 的快速滲透對供應鏈的影響,指出了哪些公司有 望從中受益,并就該工具進一步加快 AI 生態系統滲透的潛力進行了探討。數據中心是增長最快的科技子行業之一, 盡管增速受宏觀環境影響有所緩,但表現依然好于后 疫情時代的眾多消費子板塊。我們認為,盡管 ChatGPT 帶來的新算力需求尚不足以抵消宏觀 環境的負面影響,為供應鏈訂單打開上行空間, 但通過集中投資加快 AI 發展或有助于該板塊 在行業下行周期實現高于行業整體水平的增長。中期來看,AI 服務滲透率提升,疊加其在各行業創造收入以及改善成本效益/資本支出效率的 應用場景增加,可能推動硬件和半導體子行業進入新周期,從而為 AI 技術的創新和發展提供支撐。半導體行業 AI 計算和存儲板塊有望獲益AI 訓練和推理是計算密集型任務,應會持續帶動半導體技術在數據計算、存儲和傳輸領域的進 步。我們預計,2019-2024 年數據中心計算芯片的潛在市場規模(含加速服務器) 的年均復合 增速為 14%,遠快于服務器 CPU 的年均復合增速(2%);2022 年 AI 加速服務器的滲透率為8%,若滲透率每年上升 1-2 個百分點,則到2027 年其營收的年均復合增速有望達到30%- 35%?？v觀半導體行業其他領域,AI 有望改善存儲產品龍頭企業服務器存儲產品的前景?，F在,這些 廠商正在將其業務版圖從手機芯片(占行業存儲需求的 40%)和電源管理芯片拓展至人工智能電路板、網絡交換機集成電路、專用集成電路、集成電路設計服務。硬件供應鏈有望受益于云計算增長和規格升級IDC預測 2021-2026年AI服務器行業營收的年均復合增速為21%,同期服務器市場的整體年 均復合增速為 8%,這意味著 AI 服務器占服務器行業營收的比重有望從2022年的18%增至 2026年的27%。我們認為,AI服務器產品結構的多元化、規格向高價值量升級以及面臨的熱設計挑戰增加, 應 有助于日本高端基板廠商、供電產品廠商和硬件供應鏈企業提升附加值。我們注意到,品牌廠 商、ODM 廠商以及連接器、檢測、高速接口產品廠商也有望從中獲益。供應鏈的其他機遇我們認為,受益于計算密集型技術進步的供應鏈企業有望推動先進半導體行業的發展。目前先 進半導體行業正在取代手機芯片行業,成為推動先進制造和高端封裝整合領域創新的關鍵動力。我們認為先進的前道工序和封裝工序半導體生產設備廠商有望從中獲益。我們還要強調的是, 在當前供應鏈地域布局發生變化的背景下,數據中心建設有望為東盟科技企業帶來機遇。