Chatgpt开启AIGC产业生态新时代 2023 -前瞻.pdf

1、新风口新生态新变革新机遇行业报告资源群行业报告资源群微信扫码 长期有效微信扫码 长期有效微信扫码 行研无忧微信扫码 行研无忧免责申明：本内容非原报告内容;报告来源互联网公开数据；如侵权请联系客服微信，第一时间清理；报告仅限社群个人学习，如需它用请联系版权方；如有其他疑问请联系微信。1.进群福利：进群即领万份行业研究、管理方案及其他学习资源，直接打包下载2.每日分享：6+份行研精选、3个行业主题3.报告查找：群里直接咨询，免费协助查找4.严禁广告：仅限行业报告交流，禁止一切无关信息知识星球 行业与管理资源知识星球 行业与管理资源专业知识社群：每月分享8000+份行业研究报告、商业计划、市场研究、

2、企业运营及咨询管理方案等，涵盖科技、金融、教育、互联网、房地产、生物制药、医疗健康等；已成为投资、产业研究、企业运营、价值传播等工作助手。目录新风口：ChatGPT引爆AIGC产业01新生态：AIGC产业生态逐渐完善02新变革：AIGC助力行业转型升级03新机遇：AIGC时代的机遇与挑战0401新风口：ChatGPT引爆AIGC产业1.1OpenAI发展历程1.2ChatGPT技术演进1.3ChatGPT是AIGC浪潮的一部分1.4ChatGPT市场影响力巨大1.5国内外科技企业加码布局AIGC产业OpenAI是由美国一群科技领袖，包括山姆阿尔特曼（SamAltman）、彼得泰尔（PeterT

3、hiel）、里德霍夫曼（ReidHoffman）及埃隆马斯克（ElonMusk）等人在2015年12月联合创立的人工智能研究机构。成立次年OpenAI即发布第一个开源AI平台，2020年6月推出OpenAlAPI，正式开启商业化运营。公司在AI领域进程迅猛，于2022年11月发布了ChatGPT产品，作为一款生成式AI，能够协助高效处理文本工作、写代码、编剧等，引发全球对AIGC的积极关注。1.1OpenAI发展历程资料来源：OpenAI官网OpenAI发展里程碑2019年7月2020年6月微软向OpenAI投资了10亿美金，并获得了OpenAl技术的商业化授权。从此，OpenAI的一些技术开

4、始出现在微软的产品和业务上OpenAI发布了第一个开源的AI平台2015年12月OpenAI团队成立OpenAI发布了OpenAlAPI，这是OpenAI推出的一种云端人工智能服务，作为OpenAI第一个商业化产品开启了商业化运作的时代。2022年11月在GPT-3.5的基础上发布ChatGPT，这是一款人工智能聊天机器人OpenAI公司发展里程碑事件梳理2016年3月2018年6月OpenAI发布了GPT模型ChatGPT（ChatGenerativePre-trainedTransformer）是一款人工智能聊天机器人，其背后的GPT模型是一种自然语言处理（NLP）模型，使用多层变换器（T

5、ransformer）来预测下一个单词的概率分布，通过训练在大型文本语料库上学习到的语言模式来生成自然语言文本。1.2.1GPT模型技术演进进程资料来源：CSDNGPT-1有一定的泛化能力，能够用于和监督任务无关的NLP任务中GPT-1（1.17亿参数）GPT-3作为一个自监督模型，可以完成自然语言处理的绝大部分任务：将网页描述转换为相应代码、模仿人类叙事、创作定制诗歌、生成游戏剧本，甚至模仿已故的哲学家预测生命的真谛GPT-3（1750亿参数）ChatGPT是InstructGPT的衍生产品，它将人类的反馈纳入训练过程，更好地使模型输出与用户意图保持致ChatGPT除了理解能力外，GPT-2

6、在生成方面表现出了强大的天赋：阅读摘要、聊天、续写、编故事，甚至可以生成假新闻、钓鱼邮件或在线进行角色扮演GPT-2（15亿参数）InstructGPT是一个经过微调的新版GPT-3，可以将有害的、不真实的和有偏差的输出最小化InstructGPT201820192020-062022-012022-11ChatGPT核心技术主要是基于人工反馈的强化学习（RLHF），具体实现上，人类标注人员扮演用户和代理进行对话，产生对话样本并对回复进行排名打分，将更好的结果反馈给模型，让模型从两种反馈模式人类评价奖励和环境奖励中学习策略，对模型进行持续迭代式微调。1.2.2ChatGPT核心技术RLHF资料

7、来源：OpenAI官网哈尔滨工业大学自然语言处理研究所向一个6岁智力的模型解释强化学习对行为给出奖励与惩罚向一个6岁智力的模型解释强化学习回答A、B、C、DDCAB示例：写一则关于的故事DCAB示例：很久以前rk第一步：收集描述性数据，并训练一个监督学习模型第二步：收集比较性数据，并训练一个奖励模型第三步：用PPO强化学习算法对奖励模型最优化从prompt数据库中取样由人类训练师撰写期望的输出值收集的数据用来以监督学习的方式微调GPT-3.5模型从prompt数据库中取样，并得到数个模型的回答由人类训练师对回答进行排序收集的数据用来训练我们的奖励模型从prompt数据库中另外取样由监督学习初始

8、化PPO模型模型给出回答奖励模型对回答进行打分获得的分数通过PPO算法优化模型ChatGPT采用监督学习+奖励模型进行语言模型训练一、训练监督策略模型首先，ChatGPT会从问题数据集中随机抽取若干问题并向模型解释强化学习机制，其次标记者通过给予特定奖励或惩罚引导Al行为，最后通过监督学习将这一条数据用于微调GPT3.5模型。二、训练奖励模型训练奖励模型的过程同样可以分为三步：1、抽样出一个问题及其对应的几个模型输出结果；2、标记员将这几个结果按质量排序；3、将排序后的这套数据结果用于训练奖励模型。三、近端策略优化（PPO）核心在于将在线学习转化为离线学习。具体来说，也就是先通过监督学习策略生

9、成PPO模型，经过奖励机制反馈最优结果后，再将结果用于优化和迭代原有的PPO模型参数。往复多次第二阶段和第三阶段，从而得到参数质量越来越高的ChatGPT模型。ChatGPT模型原理AIGC历程可以划分为三个阶段，从19世纪50年代的早期萌芽开始，该阶段AIGC仅限于小范围实验；20世纪90年代开始向实用性转变；21世纪10年代进入快速发展阶段，人工智能生成内容百花齐放，ChatGPT是AIGC最新浪潮的代表性产品。1.3ChatGPT是AIGC浪潮的一部分资料来源：中国信息通信研究院典型事件1950年，艾伦图灵提出著名的“图灵测试”，给出判断机器是否具有“智能”的方法1966年，世界第一款可

10、人机对话机器人“Eliza”问世80年代中期，IBM创造语音控制打字机Tangora早期萌芽阶段（1950s-1990s）沉淀积累阶段（1990s-2010s）快速发展阶段（2010s-至今）受限于技术水平，AIGC仅限于小范围实验AIGC从实验性向实用性转变，受限于算法瓶颈，无法直接进行内容生成深度学习算法不断迭代，人工智能生成内容百花齐放，效果逐渐逼真2007年，世界上第一部完全由人工智能创作的小说1TheRoad问世2012年，微软展示语全自动同声传译系统，可将英文语音自动翻译成中文语音2014年，IanJ.Goodfellow提出生成式对抗网络GAN2018年，英伟达发布StyleGA

11、N模型用于自动生成高质量图片2019年，DeepMind发布DVD-GAN模型用于生成连续性视频2022年，OpenAI发布ChatGPT用于生成自然语言文本全球AIGC产业发展历程发展特点ChatGPT具备划时代的强大功能，一经发布短短5天便获得100万用户，此前全球顶流社交软件ins触及100万用户花费了2.5个月时间。此外，ChatGPT也引发全球资本市场对AIGC的投资热潮，Deelroom数据显示，2023年1月全球生成式AI总估值达到480亿美元，相比2020年底增长了6倍。其中OpenAI估值达到290亿美元，相比2021年增长超1倍。1.4ChatGPT发布后市场影响力巨大资料

12、来源：Statista投资界ChatGPTInstagramSpotifyFacebookFoursquareTwitterAirbnbNetflixChatGPT到达100万用户耗时及热门产品对比3.5years2.5years2years13months10months5months2.5months5days14029020212023.012021-2023年OpenAI估值水平对比（单位：亿美元）国内外互联网头部企业持续关注AIGC产业，自ChatGPT发布后，纷纷加码布局，如谷歌为应对来自ChatGPT的威胁，投资Anthropic布局智能聊天机器人；Meta宣布将在2023年底推

13、出AIGC商业化落地产品；国内百度推出文心一言对标ChatGPT产品。根据IT桔子投融资数据，2023年前3个月全球AIGC赛道投资金额达54.93亿元，同比增长了5倍。1.5国内外科技企业加码布局AIGC产业资料来源：IT桔子公司官网2022-2023年全球AIGC投资热度对比（单位：件、亿元）国内外科技企业加码布局AIGC产业6149.154.932022.01-032023.01-03事件数量金额 国内百度发布文心一言，其成为国内第一款类ChatGPT产品 谷歌正式开放Bard的访问，其也是一款AI聊天机器人 英伟达在GTC大会发布带有双GPUNVLink的H100NVL新显卡，专为算力

14、需求巨大的ChatGPT而设计2023.03 谷歌注资3亿美元投资Anthropic旗下开发智能聊天机器人Claude 微软宣布将ChatGPT整合进office全家桶、bing搜索引擎等 Meta宣布将成立专注AIGC的顶级产品团队2023.02 Meta首次对外宣称，将在2023年底推出AIGC的商业化落地产品 阿里云正式对外发布大模型产品“通义千问”360官方宣布基于360GPT大模型的“360智脑”率先落地搜索场景，开放内测 商汤科技推出“日日新SenseNova”大模型体系2023.0402新生态：AIGC产业生态逐渐完善2.1AIGC产业链全景图谱2.2AIGC产业基础层需求提升2

15、.3AIGC产业垂直赛道加速发展2.4AIGC产业链市场规模将突破万亿在科技巨头持续加码布局的推动下，AIGC产业链涌现了一批新型初创企业和创新企业，产业链生态不断丰富，AIGC产业链队伍不断壮大。AIGC产业链上游主要由数据、算法、芯片、平台等提供基础支撑；中游为AIGC产品开发，可初步分为垂直类及综合大型平台企业；下游应用多元，典型场景如搜索、对话、智能推荐等。2.1AIGC产业链全景资料来源：前瞻产业研究院整理数据供给（业务数据联通、素材数据搜集、版权图库等）上游（数据源/算法/芯片等）数据分拆及标注创作者生态底层配合工具相关算法/模型智能芯片/服务器硬件嵌入/结合能力的业务平台垂直赛道

16、初创公司文字图像视频音频综合大型平台企业生态服务内容设计视觉设计、文案设计、结构设计等内容制作工具音视频制作工具、新闻采编运营增效智能客服、简单决策等个性化市场营销广告植入、虚拟形象打造、营销内容生产等其他搜索对话推荐医疗遥感基础科学元宇宙城市运营其他中游（产品开发）下游（产品应用）AI的发展主要依赖两个领域的创新，一是模仿人脑建立的数学模型和算法，二是AI芯片等算力发展，均属于产业链上游环节（基础层）。在AI领域，数据、算法、算力被称为三大要素，如今各类大模型动辄数亿的参数量，也对算力要素提出更高的要求。2.2.1AIGC产业发展关键在上游基础层资料来源：腾讯研究院IDC公司预训练模型应用参数量领域谷歌BERT语言理解与生成4810亿NLPLaMDA对话系统5400亿NLPPaLM语言理解与生成、推理、代码生成/NLPImagen语言理解与图像生成110亿多模态Parti语言理解与图像生成200亿多模态微软Florence视觉识别6.4亿CVTuring-NLG语言理解、生成170亿NLPFacebookOPT-175B语言模型1750亿NLPM2M-100100种语言互译150亿N