传媒行业AGI（通用人工智能）专题之二：“文心一言”发布，国内厂商距离复现ChatGPT有多远？-20230317-华西证券-20页.pdf-百度云盘下载
言”发布，国内厂商距离复现 ChatGPT 有多远?
AGI(通用人工智能)专题之二
评级及分析师信息
“文心一言”表现一如预期，不必过度悲观
行业评级:推荐
3月16日“文心一言”发布，从官方 demo来看，文心一言
具备文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、
行业走势图
多模态生成能力，存在超预期亮点，但事前录屏降低了其演
示的真实性，也并未对外直接开放，多因素导致公众反馈不
10%
佳。我们认为尽管上下文理解、语义逻辑、多轮对话方面尚
有欠缺，“文心一言”展现了足够的文案创作能力。为B端降
-2%
本增效的起始逻辑已经明晰，尽管尚未对公众大范围开放。
-7%
企业用户已经能够由请内测邀请码，若邀请范围持续扩大。
13%
飞轮效应将推进“文心一言”表现改善，且优化空间极大。
-199
复现 ChatGPT 的难点在哪里?AI 三要件略逊一筹
2022/03
2022/06
2022/09
2022/12
2023/03
但差距并非不可逾越
传媒-沪深300
1)算法上，去开源化极大增加了国内科技企业的复现难度，
但学术界已有相对成功复现先例，随着人才流动、时间推移
分析师:赵琳
和研究进步，大模型性能很可能逐渐趋同。2)数据上，数据
邮箱:zhaolin@hx168.com.cn
集质量、标注细节处理、用户真实交互是关键，尽管优质的
SAC NO:S1120520040003
中文标注数据集贵乏，使用英文数据进行预训练并不影响中
文输出，科技企业能够参考 GPT3的路径，利用海量用户交互
提升数据质量。3)算力上，国内头部科技企业多已完成数据
中心建设，能够实现算力资源部分自给，此外算力更接近于
自由流通的商品，战略押注意愿明确、现金流充沛的国内厂
商有希望弥合算力上的差距。
工程化和应用分发能力是隐形壁垒。头部厂商优
势明显
国产ChatGPT 的落地在技术准备之外还需要两项核心要素:
工程化与分发能力。1)工程化能力，即能够利用更低的成本
和更高效的选代做出先进的大模型应用，制作更高效、廉
价、贴合市场的产品，能够同时容纳亿级用户在线。2)充沛
的C端用户及B端应用场景，即更低的分发触达成本、更快
速的产品应用选代。国内厂商完全具各大DAU场景下AI工程
化处理的潜力，且应用分发是国内企业的长项，头部厂商本
身已经建起规模及心智壁垒，且商业模式无需再探索，如要
落地 AGI 相关应用，获客成本远低于新进入者。
》若“文心一言”对外开放，增量成本仍可控
短期我们关注“文心一言”等产品对科技企业财务状况的影
响，将增量成本拆分为训练成本、推理成本及数据标注成本
(暂不考虑人力支出及维护用)，测算大模型落地搜索页
面后年均增量成本约为 16 亿元。但考虑到国产模型参数量及
数据集 token 数量均是未知，且Azure云计算价格与实际成
本存在偏差，此外实际落地后各项成本均存在优化可能、具
体会计处理方式还存在探讨空间。我们判断 10-20亿元为其
增量成本的合理范围(暂不考虑人力支出及维护费用)，参考
百度 2022年经营现金流净额 2617 亿元，对公司正常经营
影响可控。
投资建议
GPT4、Office365(Copilot)对公众的震撼只是前期技术突
破后的余韵。而非 AGI领域想象力的终点，产品的成功会驱
动更多学术资源与产业投资的倾斜，人工智能必然成为产业
发展长期主线，国产替代具有需求上的紧迫性。依然重点推
荐百度(BIDU.US)，判断“文心一言”表现符合预期，公司
目前仍处于低估区间，尽管技术差距依然存在，期内研发
投入可能上行，我们看好人工智能领境投入对公司业精及估
值的长线提振。同时关注已在视频、营销、阅读等相关细分
领域抢跑的重点标的，推荐当虹科技、捷成股份、蓝色光
标、风语筑、浙文互联。
风险提示
“文心一言”落地效果不及预期风险:ToB服务推进节奏不及
预期风险:成本大幅增长风险:AI产品道德及监管风险。
正文目录
1.“文心一言”答卷未知，但国产替代并不遥远…..
1.1.细究算法、数据、算力三要件，略逊一筹但仍有追平可能....…...5
1.2.工程化处理与分发能力是更高的壁垒.10
1.3.商业化路径已经明晰，搜索场景鲜明契合.....12
2.若“文心一言”成功对公众开放，年化增量成本可控....15
2.1.训练:前期固定投入较大，莱特定律驱动下成本必然下行15
2.2.推理:与用户数量成正比，成本优化路径明确16
2.3.数据标注:取决于人力价格，成本量级较低17
3.投资建议.....
.....18
4.风险提示.....
18
图表目录
图1“文心一言”生成图片..
-..4
图2“文心一言”生成视频.....
图32005年起中国AI论文总数超美国..5
图4海外AI机构预测中国高引论文占比将超过美国......
图5类ChatGPT产品的技术发展示意图..
5
图6ChatGPT的技术突破点在于引入了RLHF(基于人类反馈的强化学习)..
图7主流大模型数据集来源可分为六类..
…8
8各类据来源大小
图9全球前十大科技企业数据中心容量排名..
图10百度昆仑一、二代芯片与英伟达A100参数对比...
图11 2013年起公司资本开支 及经营理企流情况10
图122013年起公司现金及现金等价物充沛(亿元)10
图13AGI产业链及底层支撑示意图..1
图 14 未接入 GPT4 的Bing 仅对搜索结果进行简单整合..12
图15 NewBing的Chat入口可以对搜索结果进行人性化整合.……12
图16 NewBing能够帮助用户编写代码..…13
图 17 NewBing 能够帮助用户进行文件阅读........13
图18NewBing 发布次日 Bing下载量猛增 75813
图 19 百度知识用谱的首要应用场景即为搜索13
图20 用户输入“宝可梦朱紫”后出现游戏购买链接 ......14
围21 用户输入健美运动员姓名后出现健身补剂广告……14
表1Github 社区中主流 AI框架情况(20221
表2类ChatGPT模型年均训练成本测算..15
表3类ChatGPT应用中期年均推理成本测算....16
表4类ChatCPT应用中期年均成本测算17
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