华泰计算机：谢春生/郭雅丽/范昳蕊/彭钢/袁泽世/林海亮/岳铂雄
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(资料图片)
生成式AI+文本实现突破，多领域实现应用
Transformer架构+RLHF推动了ChatGPT为代表的自然语言处理（NLP）领域的突破。从效果看，ChatGPT实现了在逻辑性、表述自然性等多方面的突破。从应用层面看，基于NLP领域的突破，在生成式AI+文本相关领域首先得到应用。目前相关技术主要应用于服务性工作（搜索引擎、客服等）、生产性工作（代码、文书、文案、艺术作品创作等）领域。我们认为ChatGPT的应用有望沿着独立工具、嵌入生产工具、融合服务应用、垂直领域赋能四大主线持续推进。
巨头持续发力布局，关注生产性应用突破
2023年2月2日，微软宣布其旗下所有产品将与ChatGPT全面整合，包括Bing搜索引擎、Office套件、Azure云服务及Teams通讯工具。相比过往的AI应用，我们认为ChatGPT的应用呈现出两大新特点：1）生产性应用+生成型AI的突破。ChatGPT为代表的AI产品则实现了生成型AI在生产应用领域的突破，展现出在代码、文书、报告撰写等创意生产领域的应用潜力；2）服务型AI应用升级：除去生产性应用，在服务性应用领域，如搜索引擎、客服等领域，ChatGPT则不局限于在现有信息中进行搜索展示，而是进一步的组织内容，使服务型AI应用逐步向生产型AI应用转变。
基于信息处理能力，有望沿四大应用主线推广
据OpenAI官网，从ChatGPT的功能看，当前已经基于文本生成能力，衍生出了一定的信息处理能力，包括代码撰写、文书撰写、翻译、文艺创作、非结构化数据解析等。我们认为以ChatGPT为代表的AI技术应用有望沿四条主线展开，分别是：1）独立工具型应用，实现特定功能；2）深度嵌入生产力工具，实现生产效率进一步提升；3）与服务型应用结合，发挥场景优势；4）结合垂直领域know-how，实现垂直领域赋能。
多环节共同参与，AI产业或迎景气周期
在AI应用实际落地的过程中，需要算力、算法、数据、场景、应用的共同配合，我们认为ChatGPT的出现本质是算法环节的突破，有望进一步带动AI产业景气周期来临。目前国内在模型层面具备产业基础的相关企业包括：百度、商汤等；在应用层持续推出新应用的相关企业包括：科大讯飞、金山办公、同花顺等；在底层基础设施和工具有布局的相关企业包括：景嘉微、寒武纪、海光信息等。
风险提示：宏观经济波动；商业化落地不及预期。
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ChatGPT实现生成式AI+文本突破，多领域应用
Transformer架构+RLHF助ChatGPT实现突破。 自然语言处理（NLP）是人工智能重要的研究领域，其研究方法经历了从一般机器模型到深度学习算法，再到两阶段预训练模型的演变，其中具有代表性的预训练模型均采用Transformer架构，分别为GPT及BERT，BERT模型的核心优势在于自然语言理解，GPT模型的核心优势在于自然语言生成。随着GPT模型不断迭代，训练参数量不断增大，在这一过程中，人工反馈增强学习(RLHF)方法加入使GPT3.5通过更少的参数实现了更好的效果。基于GPT3.5，ChatGPT在自然语言生成方面实现了在逻辑性、表述自然性等多方面的突破。
生成式AI+文本领域在创意、服务、生产领域得到应用。 AI技术研究领域包括自然语言处理（NLP），计算机视觉（CV）、语音处理等。由于不同领域处理任务的特点不同，如时间顺序是否重要，是否具有固定模式，因此不同领域所侧重采用的模型结构有所差异。从应用层面看，基于NLP领域的突破，在生成式AI+文本相关领域首先得到应用。目前相关技术主要应用于服务性工作（搜索引擎、客服等）、生产性工作（代码、文书、文案、艺术作品创作等）领域。
巨头布局，关注生产性应用的突破
国内外巨头持续发力布局AIGC，关注生产性应用突破。 相比过往的AI应用，我们认为ChatGPT的应用呈现出两大新特点： 1）生产性应用+生成型AI的突破。 AI可分为分析型AI及生成型AI，其中分析型AI基于现有信息，进行分析，辅助决策，在智能营销、智慧工业等领域得到了一定的应用。而ChatGPT为代表的AI产品则实现了生成型AI在生产应用领域的突破，展现出在代码、文书、报告撰写等创意生产领域的应用潜力； 2）服务型AI应用升级： 除去生产性应用，在服务性应用领域，如搜索引擎、客服等领域，ChatGPT为代表的产品则不局限于在现有信息中进行搜索展示，而是进一步的组织内容，使服务型AI应用逐步向生产型AI应用转变。
微软全线产品将整合OpenAI能力，生产性应用或持续突破
微软有望实现和OpenAI的深度融合。 2023年2月2日，微软宣布其旗下所有产品将实现与ChatGPT的全面整合，包括Bing搜索引擎、Office套件（包含Word、PPT、Excel）、Azure云服务以及Teams通讯工具。并且，微软还将向其云计算客户推广包括ChatGPT在内的OpenAI的技术。微软在生产力产品方面有涵盖从通用办公到业务软件，从基础云服务到顶层应用的丰富产品矩阵，本节通过对微软AI+应用的梳理，进一步分析AIGC的生产性应用潜力。
AI+搜索
新版必应和Edge浏览器开启用户全新体验。 2023年2月8日，微软以有限预览的形式发布了全新版本的必应搜索引擎和Edge浏览器，这两款产品均融合了OpenAI技术。微软把基于搜索数据的聊天直接整合到搜索中，为用户开启了全新的网络交互体验。新版必应提供了一个更大的搜索框，支持输入最多1000个字符以帮助用户进行更加精准的搜索。不同于传统的搜索引擎提供相关链接列表供用户选择，必应直接提供给用户一个明确的、经过概括总结的答案；根据必应提供的答案，用户可以提出后续问题并获得个性化回复。同时，根据用户的想法和提示，必应能够帮助用户撰写诗、邮件、故事、推文等创造性内容。
更强大的Prometheus模型支持必应全新的搜索业务。 微软在必应搜索引擎中使用了Prometheus模型，这一模型针对搜索业务进行了定制，能够更好的发挥OpenAI模型的效果，实现以更快的速度提供更全面、更准确的答案，并为这些答案的来源提供了说明，使用户可以查看到答案的来源链接。不同于仅受到2021年前的数据训练的ChatGPT机器人，通过必应搜索引擎，用户可以获得最新的实时信息。此外，Prometheus模型也进一步保障了用户在使用过程中的数据安全。
AI+会议
Teams结合OpenAI，升级智能会议。 2023年2月微软推出了基于OpenAI GPT-3.5模型的Teams Premium，提供 “智能回顾”功能，帮助员工减少用于会议记录的时间从而集中精力到更重要的事项。Teams Premium可以根据会议内容自动生成任务列表，帮助参会人员随时了解后续事项；此外，它可以自动生成章节，并为参会人员提供个性化的摘要（无论是否实际出席，如果会议中提到了参会者的名字，那么这位参会者将会获得个性化的时间轴标记，帮助其快速查看相关内容）；用户还可以自定义设置建议发言人，从而方便在自动生成的会议纪要中快速找到关键信息。并且，Teams Premium支持40种不同语言的实时人工智能翻译。该服务的定价为每月10美元；截至2023年6月30日，用户可以以7美元/月的价格享受30%的折扣订阅该服务。
AI+销售
OpenAI融入Viva Sales，促进销售人员效率的提高。 2023年2月2日，微软宣布旗下的Viva Sales（一个旨在改善销售人员体验的软件）将整合OpenAI技术，通过AI帮助销售人员提高销售效率。Viva Sales能够根据不同场景生成推荐的电子邮件内容，包括回复询问、创建提案，以及提供与收件人相关的数据，从而减少销售人员编写电子邮件和搜索销售数据的时间。Viva Sales还可以提醒销售人员跟进潜在客户或客户，自动生成预设格式的电子邮件回复，提高回复效率。新功能强化了Outlook的对话智能功能，可以自动生成通话摘要、检测问题，计算关键绩效指标，提取操作项等。通过添加自动建议电子邮件内容，销售人员可以节省时间，专注于更重要的事项。
AI+办公软件
或将推动办公软件效率的进一步提升。 微软拥有众多生产力工具产品，其中以Office为典型代表。当前人工智能技术在Office中已经得到了一定的应用，主要应用于辅助或协作创作。而随着ChatGPT在生成性任务领域的突破，我们认为有望向独立创作阶段推进。具体包括自动化写作、自动生成图表图形，通过创建有效提示，自动生成 Excel 公式和宏，或将推动生产力工具产品使用效率的进一步提升。
AI+云服务
Azure OpenAI的正式发布。 2021年11月微软推出了 Azure OpenAI 预览版，使客户可以利用大规模生成 AI 模型。包括Moveworks和毕马威在内的各种规模组织正在将 Azure OpenAI 应用于多种场景，如客户支持、定制服务，从数据中获取洞察。此外，Azure OpenAI 也为微软的产品和服务提供支持，例如：GitHub Copilot（帮助程序员编写代码的 AI 助手）、Power BI（利用 GPT-3 自动生成公式）、Microsoft Designer（帮助创作者构建内容）。2023年1月，Azure OpenAI 正式发布在微软全球 Azure 平台上。随着 Azure OpenAI 正式发布，更多企业可以使用先进的人工智能模型，如 GPT-3.5、Codex 和 DALL-E2，创建创新应用。未来，用户可以通过 Azure OpenAI 快速访问 ChatGPT。
应用推演：有望沿四条主线展开
以ChatGPT为代表的AI技术应用有望沿四条主线展开。 据OpenAI官网，从ChatGPT的功能看，当前已经基于文本生成能力，衍生出了一定的信息处理能力，包括代码撰写、文书撰写、翻译、文艺创作、非结构化数据解析等。展望ChatGPT的应用前景，我们认为有望沿着四条主线展开，分别是：1）独立工具型应用，实现特定功能；2）深度嵌入生产力工具，实现生产效率进一步提升；3）与服务型应用结合，发挥场景优势；4）结合垂直领域know-how，实现垂直领域赋能。
应用主线一：独立工具型，实现特定功能。 ChatGPT作为生成式AI（Generative AI）的一种，可以通过学习已有数据和信息生成多种形式的新的内容，在创造性工作的领域进行应用，目前生成式AI的应用主要包括生成文本、图像、对话、音视频、代码、3D等。我们认为其应用的第一条主线为向独立工具型产品演化，针对垂直领域实现特定功能。在该主线下，或将基于当前的功能进一步产品化，从而实现细分功能的商业化落地。
应用主线二：深度嵌入生产力工具，实现生产效率进一步提升。 ChatGPT展现了在生成内容方面较强的潜力，而生产力工具产品是生成内容的重要工具。如以Office为代表的办公软件产品，以Adobe为代表的创意类生产产品等，均属于生产力工具的范畴。我们认为随着微软将旗下所有产品与ChatGPT的全面整合，人工智能技术与生产力产品的结合有望进一步深入，或将实现生产效率的进一步提升。
应用主线三：与服务型应用结合，发挥场景优势。 在ChatGPT之前，AI技术在以智能客服为代表的服务型应用中已经得到较为广泛的应用，通过分析所接收到的信息，检索答案库回答客户的问题，而ChatGPT为代表的应用表明AI技术不仅能够理解字面信息，还对字面背后的含义具备一定的理解力。我们认为ChatGPT为代表的AI技术有望与服务型应用进一步结合，或在金融、零售、教育、物流等服务场景内实现落地，而在相关服务场景内拥有良好布局的厂商有望发挥场景优势，首先推动相关技术的落地。
应用主线四：结合垂直领域Know-how，实现垂直领域赋能。 在涉及专业知识的领域，ChatGPT为代表的大语言模型通过与搜索引擎结合能对专业信息进行汇总，检索，并附上来源，但模型本身在专业领域尚无法提供精准的回答，也无法运用专业知识解决综合性的专业问题。我们认为未来随着更多的专业Know-how注入，以ChatGPT为代表的AI技术有望在需要较强专业知识的垂直领域得到进一步的应用。
应用实际落地需要多环节玩家共同参与。 在AI应用实际落地的过程中，需要算力、算法、数据、场景、应用的共同配合，我们认为ChatGPT的出现本质是算法环节的突破，在商业化落地的过程中，数据（含专业知识Know-how）的累积，算力的支持，场景的迭代，应用的丰富同样是重要的影响因素。随着各个环节的逐步完善，相关技术落地有望逐步加速。
风险提示
宏观经济波动风险。 宏观经济波动可能影响下游需求释放节奏，若宏观经济波动较大，可能对相关企业收入增速产生负面影响。
商业化落地不及预期。 AI商业化落地受算力、算法、数据、场景、用户等多因素共同影响，若商业化落地不及预期，可能导致相关公司收入增长不及预期。
