中國版ChatGPT養活了誰？

ChatGPT闆塊的起飛，養活了哪些企業和細分賽道。

文 / 巴九靈（微信公衆号：吳曉波頻道）

中國版的生成式AI大亂鬥，正式鳴鑼開打。

4月11日，阿裡雲釋出ChatGPT同類産品“通義千問”。到現在為止，除了文心一言的百度和釋出了通義千問的阿裡，還有騰訊、位元組、360、昆侖萬維、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。釋出消息之後，昆侖萬維的股價自3月以來漲幅超過8成。甚至因為股價漲得太快，還收獲了深交所的“關心”。百度在釋出文心一言之後，接近300家生态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——除了将語言大模型接入自己的産品并使用這項技術之外，祖傳的供應鍊思維也可以分析這個新行業，看看ChatGPT闆塊的起飛，養活了哪些企業和細分賽道。

是以我們吳曉波頻道曉報告團隊也順着這個思路，梳理了ChatGPT和它背後的産業投資邏輯，并找到了ChatGPT闆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闆塊走出了“霸王步”

挖掘這些機會前，我們先來簡單梳理下這一輪ChatGPT闆塊的走勢。

2023年春節後的交易日，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。

資料來源：Wind，雪球@諾依曼Feng 注：資料統計時間截至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—資料—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産品——抛出一系列問題。誰能夠回答這些問題，誰就能在周期内獲得資本市場的“獎勵”。

ChatGPT闆塊2023年1月30日至4月10日走勢

ChatGPT在A股市場經曆的第一個階段，主題是“它到底能幹什麼”，内容類公司是這個階段内，最受市場關注的标的之一。

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

在這個時期，大部分投資者對于ChatGPT的認知是“一個可以對話的AI”，好奇這款産品能夠完成哪些任務。漢王科技站了出來，告訴市場“經過大量資料訓練的生成式AI，能夠幫助生産圖文内容”的同時，又告訴大家“本公司已經在用這項技術了”。

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

ChatGPT在A股市場經曆的第二個階段，主題是“為什麼它這麼強”。晶片、算力等概念在這個階段内走強。

這個時間段内，投資者發現，ChatGPT的強大來自龐大的訓練樣本。相關應用使用者快速增長下，對運算基礎的算力要求越來越高，也對相關的晶片提出了需求。是以，市場對于A100這款旗艦型圖形處理晶片需求量大漲的同時，這款晶片的制造商英偉達（NVIDIA）也代表算力概念股，站到了市場的中心。

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

半導體闆塊，成為了市場焦點。在第二階段，市場認識到了晶片、算力等基礎對于ChatGPT以及人工智能領域的影響力。是以在第三階段，市場開始關注更上遊的半導體産業。

作為晶片生産的基礎，半導體材料的性質和制造技術決定了晶片的性能和功能。是以當市場意識到算力的天量缺口時，半導體産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産業鍊

又有幾條新賽道浮出水面

除了厘清市場對于一個行業的投資邏輯，投資者也需要一份更明确的投資梳理。

從産業的上下遊，我們可以把ChatGPT的相關産業拆分成算法、算力、資料和應用四大次元。在四大次元下，又可以分拆出晶片、資料分析、智慧交通等細分産業。

安信證券在《數字中國全景投資手冊》中提到，龐大且複雜的産業體系下，在ChatGPT的上遊和中遊環節中，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，它能夠使計算機了解、生成和處理人類語言，支援使用者使用自然語言文本或語音向機器詢問資料。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，就能讓電腦了解自己的需求。

由于ChatGPT主要基于自然語言處理，在NLP領域沉澱較多的企業有望率先實作功能的部分複現。

2. 資料标注

在ChatGPT産生過程中，資料标注比NLP更基礎一些。資料标注就是給未經加工的圖像、文字打标簽，比如拿出一張圖檔讓AI了解什麼是車、什麼是人、什麼是紅綠燈。

在ChatGPT的訓練過程中，加大了人工标注的力度和精度。未來在人工智能領域，優質的資料源和強大的标注能力将成為行業的基礎設施，利好人工智能資料标注企業。

3. 算力設施

各版本的GPT産品之間最大的不同，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類産品疊代的過程，就是各大廠商砸錢購買天量算力的過程。未來資料中心和相關的配套産業，有望實作更快的增長。

看得懂圖檔的AI

讓制造業發展得更順利

從一款産品的誕生邏輯來看，以上三大投資方向都處于ChatGPT類産品誕生的前期，是金字塔的底部。再往上走一層，這類産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，機器可以識别圖像獲得資訊，這個功能類似于人腦對于視覺信号的處理。成熟的算法可以讓機器視覺剔除網際網路上的假消息，獲得更精準的結果，進而達到減少人工操作、應對複雜多樣的使用場景等目的。

圖像是資訊量最豐富的資料種類，資料采集占比超過八成。是以現在電子、汽車、電池、半導體、包裝、食品、藥品等行業，都在通過圖像資料采集，疊代機器視覺。

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

軟體和資訊産業規模從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%。

從國内市場分析，機器視覺行業的需求主要來源于兩方面：

1）産業更新。中國制造業全面轉型需要精密化、高端化。機器視覺帶來的精确、客觀，有望在中國制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類産品在内的人工智能，對于制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。

盡管在4月4日—4月10日這一周時間裡，ChatGPT闆塊又遭遇了一輪回調，跌幅超過10%。但短期内的波動和慘烈的競争，并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、産業、企業等多個次元上，展現産品本身帶來的價值。同時，投資人也應該從一個行業、一款産品的生命周期裡，看到投資的方向。

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

本篇作者 | 陸泓 | 當值編輯 | 麻醬

主編 | 何夢飛 | 圖源 | VCG