核心分析框架:每一轮人机交互的变革都会带来产业级投资机会
核心分析框架: 期待算力、数据、算法的突破,迈向强人工智能AGI阶段
核心分析框架: AIGC与PGC、UGC内容创作模式对比
核心分析框架:机器学习分为训练和推理,数据决定上限,算法逼近上限
核心分析框架:数据是机器学习的核心,也是机器学习的瓶颈
核心分析框架:随着模型参数量的提升,算力需求显著增加
核心分析框架: AIGC——生产力的革命
核心分析框架: ChatGPT史上用户数增长最快
核心分析框架:当模型规模达到某个阈值时,模型出现涌现能力
核心分析框架: ChatGPT采用RLHF学习机制,效果优于GPT-3的无监督学习
核心分析框架: AIGC何时突破工业红线?关注数据、算法和商业模式破局
核心分析框架:互联网大厂全面布局,中小厂商主要发力中下游环节
核心分析框架:产业链各环节发展趋势
核心分析框架:大模型商业化初启,小模型在部分领域已实现商业价值闭环
核心分析框架:总成本持续提升,但同级别参数消耗量将显著下降
每一轮人机交互的变革都会带来产业级投资机会
AI发展历程:期待算力、数据、算法的突破,迈向强人工智能AGI阶段
AIGC发展历程:文本、代码生成技术较成熟,图片、视频生成值得期待
内容创作模式进化:去中心化↑连接数量↑创作速度↑创作规模↑
内容创作模式进化:从供给转变为需求导向,从单次转变为多次生产
内容创作模式对比:AIGC实现内容创作呈高质量、大数量、低成本趋势
AIGC演进趋势:辅助生产自动化独立创作
机器学习:分为训练和推理,数据决定上限,算法逼近上限
数据:机器学习的核心,也是机器学习的瓶颈
算力:随着模型参数量的提升,算力需求显著增加
AIGC:生产力的革命
AIGC模型:参数量持续提升、开源模型逐渐丰富
NLP算法:迎来突破,但算力、数据需求过高等问题待解决
NLP算法:Transformer开辟NLP新路径,架构优化促成衍生模型
ChatGPT:史上用户数增长最快,源于算法的突破、高质量的数据库
ChatGPT-算法:当模型规模达到某个阈值时,模型出现涌现能力
ChatGPT-算法:采用RLHF学习机制,效果优于GPT-3的无监督学习
ChatGPT-反思:站在巨人的肩膀之上,开源开放期待更多可能和变革
AIGC何时突破工业红线:重点关注数据、算法的突破和商业模式的发展
AIGC应用:已在影视、传媒领域规模应用
AIGC应用:已在电商、C端娱乐规模应用
AIGC应用:已在游戏领域逐步应用
AIGC应用:在金融、计算机、教育、工业、医疗等专业领域还在持续拓展
AIGC应用:在法律、农业、设计等专业领域还在持续拓展
厂商布局:互联网大厂全面布局,中小厂商主要发力中下游环节
产业链各环节发展趋势
AIGC相关标的——上游企业
AIGC相关标的——中游企业
AIGC相关标的——下游企业
商业模式:大模型商业化初启,小模型在部分领域已实现商业价值闭环
商业模式:开始商业化尝试,会员制+按次收费为主
成本测算-训练成本:总成本持续提升,但同级别参数消耗量将显著下降
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