中國版ChatGPT養活了誰？

作者：巴九靈

來源：吳曉波頻道

ChatGPT板塊的起飛，養活了哪些企業和細分賽道。

中國版的生成式AI大亂斗，正式鳴鑼開打。

4月11日，阿里雲發布ChatGPT同類產品“通義千問”。到現在為止，除了文心一言的百度和發布了通義千問的阿里，還有騰訊、字節、360、崑崙萬維、商湯和百川智能等公司，都拿着大喇叭宣布：“是的，我們有一個ChatGPT同款的自有大語言模型。”

告訴市場“我們有個大語言模型”的魔力實在太大了。發布消息之後，崑崙萬維的股價自3月以來漲幅超過8成。甚至因為股價漲得太快，還收穫了深交所的“關心”。百度在發布文心一言之後，接近300家生態圈企業獲得了陽光普照式的利好。

這也給投資者們提供了一個新思路——除了將語言大模型接入自己的產品並使用這項技術之外，祖傳的供應鏈思維也可以分析這個新行業，看看ChatGPT板塊的起飛，養活了哪些企業和細分賽道。

所以我們吳曉波頻道曉報告團隊也順着這個思路，梳理了ChatGPT和它背後的產業投資邏輯，並找到了ChatGPT板塊下的三大投資方向和一個值得重點關注的細分領域。

2個月猛漲6成，ChatGPT板塊走出了“霸王步”

挖掘這些機會前，我們先來簡單梳理下這一輪ChatGPT板塊的走勢。

2023年春節后的交易日，ChatGPT正式開始了股票市場的冒險，資本市場也開始由表及裡地了解這項新技術。

數據來源：Wind，雪球@諾依曼Feng

註：數據統計時間截至2023年3月29日

從整體來看，資本市場不斷意識到ChatGPT重要性的過程，大概可以分為“應用—數據—算力”3個循序漸進的階段。在不同的階段，市場也會向ChatGPT——或者說生成式AI產品——拋出一系列問題。誰能夠回答這些問題，誰就能在周期內獲得資本市場的“獎勵”。

ChatGPT板塊2023年1月30日至4月10日走勢

ChatGPT在A股市場經歷的第一個階段，主題是“它到底能幹什麼”，內容類公司是這個階段內，最受市場關注的標的之一。

從2023年1月底到2月中，A股市場ChatGPT板塊的指數從1579點上漲到2169點，出現了37.4%的上漲。

在這個時期，大部分投資者對於ChatGPT的認知是“一個可以對話的AI”，好奇這款產品能夠完成哪些任務。漢王科技站了出來，告訴市場“經過大量數據訓練的生成式AI，能夠幫助生產圖文內容”的同時，又告訴大家“本公司已經在用這項技術了”。

於是，搭上便車的漢王科技在2月初連續收穫5個漲停板，成為了ChatGPT板塊馳騁A股初期的一個縮影。

ChatGPT在A股市場經歷的第二個階段，主題是“為什麼它這麼強”。芯片、算力等概念在這個階段內走強。

這個時間段內，投資者發現，ChatGPT的強大來自龐大的訓練樣本。相關應用用戶快速增長下，對運算基礎的算力要求越來越高，也對相關的芯片提出了需求。所以，市場對於A100這款旗艦型圖形處理芯片需求量大漲的同時，這款芯片的製造商英偉達（NVIDIA）也代表算力概念股，站到了市場的中心。

ChatGPT在A股市場經歷的第三個階段，主題更深一步，變成了“如何變得更強”。

半導體板塊，成為了市場焦點。在第二階段，市場認識到了芯片、算力等基礎對於ChatGPT以及人工智能領域的影響力。所以在第三階段，市場開始關注更上游的半導體產業。

作為芯片生產的基礎，半導體材料的性質和製造工藝決定了芯片的性能和功能。所以當市場意識到算力的天量缺口時，半導體產業被推到了市場的中心。從3月16日到4月10日，A股半導體指數從5522.05點最高上漲至6326.23點。不到一個月的時間裡，漲幅達到14.6%。

剖開ChatGPT產業鏈，又有幾條新賽道浮出水面

除了釐清市場對於一個行業的投資邏輯，投資者也需要一份更明確的投資梳理。

從產業的上下游，我們可以把ChatGPT的相關產業拆分成算法、算力、數據和應用四大維度。在四大維度下，又可以分拆出芯片、數據分析、智慧交通等細分產業。

安信證券在《數字中國全景投資手冊》中提到，龐大且複雜的產業體系下，在ChatGPT的上游和中游環節中，有三個方向是值得關注的：

1. NLP技術 

自然語言處理（NLP）是人工智能的一個分支，它能夠使計算機理解、生成和處理人類語言，支持用戶使用自然語言文本或語音向機器詢問數據。直白地說，就是人類不再需要學習代碼與電腦溝通，聊天一樣地打字或說話，就能讓電腦理解自己的需求。

由於ChatGPT主要基於自然語言處理，在NLP領域沉澱較多的企業有望率先實現功能的部分復現。

2. 數據標註 

在ChatGPT產生過程中，數據標註比NLP更基礎一些。數據標註就是給未經加工的圖像、文字打標籤，比如拿出一張圖片讓AI理解什麼是車、什麼是人、什麼是紅綠燈。

在ChatGPT的訓練過程中，加大了人工標註的力度和精度。未來在人工智能領域，優質的數據源和強大的標註能力將成為行業的基礎設施，利好人工智能數據標註企業。

3. 算力設施 

各版本的GPT產品之間最大的不同，是模型體量的究極提升。比如ChatGPT3.5的參數是1750億個，到了GPT4.0，參數就超過了100萬億個。ChatGPT類產品迭代的過程，就是各大廠商砸錢購買天量算力的過程。未來數據中心和相關的配套產業，有望實現更快的增長。

看得懂圖片的AI，讓製造業發展得更順利

從一款產品的誕生邏輯來看，以上三大投資方向都處於ChatGPT類產品誕生的前期，是金字塔的底部。再往上走一層，這類產品就會在實際應用層面上發揮作用。比如視覺應用領域。

通過學習，機器可以識別圖像獲得信息，這個功能類似於人腦對於視覺信號的處理。成熟的算法可以讓機器視覺剔除互聯網上的假消息，獲得更精準的結果，從而達到減少人工操作、應對複雜多樣的使用場景等目的。

圖像是信息量最豐富的數據種類，數據採集佔比超過八成。所以現在電子、汽車、電池、半導體、包裝、食品、藥品等行業，都在通過圖像數據採集，迭代機器視覺。

各大行業中，3C電子是第一大應用市場，市場佔比達25%；其次是平板顯示市場，佔比12.15%；汽車、電池、機器人、半導體等場景應用的市場佔比均在5%以上。

軟件和信息產業規模從2010年的1萬億提高到2020年的8萬億，一直保持高速增長，對經濟的貢獻率也從2010年的3%提高到了2021年的10%。

從國內市場分析，機器視覺行業的需求主要來源於兩方面：

1）產業升級。中國製造業全面轉型需要精密化、高端化。機器視覺帶來的精確、客觀，有望在中國製造業發展的路上起到“推一把”的作用。

2）降本增效。更直白地講，包括ChatGPT類產品在內的人工智能，對於製造業來說最實際的作用，就是節約成本。尤其在人口紅利向人才紅利的時代轉型期。

儘管在4月4日—4月10日這一周時間裡，ChatGPT板塊又遭遇了一輪迴調，跌幅超過10%。但短期內的波動和慘烈的競爭，並不妨礙各個大廠擠破頭加入這條戰線的肉搏。

這也證明了一款能夠和人類無障礙溝通的AI，能夠在時間、產業、企業等多個維度上，展現產品本身帶來的價值。同時，投資人也應該從一個行業、一款產品的生命周期里，看到投資的方向。

這個過程中，曉報告團隊能做的，就是將這些行業機會，通過觀點提取、數據總結等方式意一一呈現給你。