【行业研究报告】信息技术-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?

类型: 行业深度研究

机构: 华西证券

发表时间: 2023-03-17 00:00:00

更新时间: 2023-03-19 18:11:33

“文心一言”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
►“文心一言”表现一如预期,不必过度悲观
►“文心一言”表现一如预期,不必过度悲观
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、
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
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
本增效的起始逻辑已经明晰,尽管尚未对公众大范围开放,
企业用户已经能够申请内测邀请码,若邀请范围持续扩大,
飞轮效应将推进“文心一言”表现改善,且优化空间极大。
►复现ChatGPT的难点在哪里?AI三要件略逊一筹,
但差距并非不可逾越
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
和研究进步,大模型性能很可能逐渐趋同。2)数据上,数据
集质量、标注细节处理、用户真实交互是关键,尽管优质的
中文标注数据集匮乏,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
和更高效的迭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
速的产品应用迭代。国内厂商完全具备大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费用),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
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