一、基础概述：ChatGPT原理与机制

1. ⼤语⾔模型：基于Transformer和预训练的GPT\Bert\XLNet

1.1. Transformer注意⼒机制的引⼊，基于成百上千亿海量数据的训练

2. 脱颖⽽出的ChatGPT：专家⽹络与⽤户反馈机制

2.1. 专家⽹络保障内容的可靠性，加⼊⽤户反馈机制RLHF实现内容的拟⼈化与多样化

3. 算⼒要求与成本：基础模型训练，数据采集、技术研发与迭代、服务部署与⾼并发访问

3.1. 基础模型训练：⽂本384块A100，400万美元的基础算⼒投⼊；加⼊多模态能⼒，成倍增加

3.2. 数据采集、技术研发与迭代：数以千亿计的数据采集、反爬⾍策略破解、数以千计的科学家/研发⼈员与专家，数千万⾄上亿美元的年投⼊

3.3. 服务部署与⾼并发访问：百或千万级并发、服务器集群、分布式部署、负载均衡、指纹识别、⽹络安全与策略，⾄少1,000万美元/年

4. NeXT进化的⽅向：即将推出的GPT4

4.1. 增强Expert：确保内容的真实与可靠

4.2. 多模态能⼒：⽀持⽂本、⾳频、图像与视频等多种输⼊

4.3. 增加参数：⽤较少样本执⾏更多任务

二、⽃⼒与⻆逐：那些争夺王座的玩家

1. 基础算法：OpenAI（GPT）、BigScience（BLOOM）…

1.1. Transfomer、预训练、DL、CNN相关技术开源、涉及论⽂公开    可查，不存在⽆法逾越的技术瓶颈，基础训练投⼊不⼤，且有开源框架

2. 搜索引擎：⾕歌（Bard）、微软（Bing）、百度（⽂⼼）、搜狗、360...

2.1. 作为信息搜索⼊⼝，拥有⼤量的⽤户基础，具有先天优势

3. 智能终端：Apple（Siri）、⼩⽶（⼩爱同学）、特斯拉（Autopilot）…

3.1. PC没落，⽤户⽇常使⽤的智能终端，相较基于硬件的软件应⽤，通过增强仿⼈交互能⼒，重定义⼈与设备的关系和互动⽅式，更⽅便和直接

4. 资讯平台：字节跳动（今⽇头条）…

4.1. 基于个性化推荐算法向⽤户提供资讯，在阅读的间隙，即可辅助查找信息和帮助

5. 企业服务：海康威视（⾦融）、开普云（政务）…

5.1. 掌握⾏业落地的关键数据、渠道和客户，⼀般公司难以介⼊，主动吸纳提⾼服务附加值

6. ⼈⼯智能：阿⾥云（M6）、腾讯云、京东数科、商汤、⼩冰、讯⻜、拓尔思、思必驰...

6.1. 作为⼈⼯智能的基础设施，拥有庞⼤的B端⽤户群体，通过赋能⽣态建⽴优势

三、信息的真实与可靠：极易被忽视的陷阱

1. ⽤户的辨识能⼒：绝⼤部分⽤户缺乏⾜够的理性和辨识能⼒，先天的懒惰不去做甄别

1.1. 当前使⽤ChatGPT的⽤户，依旧是以科技、投资、⾦融等领域的精英⼈⼠为主，⾜够理性、甄别能⼒强；但全⾯开放后，绝⼤部分⽤户不具备

2. 内容真实与可靠⽆法保障：部分内容失真、缺乏可靠性，AI可被⽤户“诱导”

2.1. ⽆法保障真实与可靠性的内容，会对⽤户造成舞蹈；且怀有“恶意”的⽤户能“诱导”AI作出有违公众认知的答复

3. AIGC埋下的陷阱：从信息聚合到信息加⼯导致的责任主体悄然转移

3.1. 从聚合、罗列第三⽅信息，到对这些信息进⾏加⼯（AIGC），以“唯⼀答案”的⽅式提供给⽤户——那么谁提供信息与服务，谁就要承担责任

4. 规避⻛险的建议：内容的⽣产和再组织

4.1. AIGC许可的范围：不是所有的信息或内容都适合AIGC

4.2. 交互的⽅式：不要试图通过“唯⼀答案”的形式提供给有需求的⽤户

4.3. 公众认可的信息源：增加可靠信息源的权重

4.4. ⼈类反馈机制：需要适度优化，不是所有的内容都适合AI学习和模仿

四、仿⼈逻辑与交互：商业化落地的难题

1. ⾯对的⽤户与偏好：⽼龄化、科技边缘化，从键⿏触控到语⾳

1.1. ⽼龄化、科技边缘化的⼈群，不会使⽤智能设备或者⽂本输⼊；键⿏触控为代表的图形界⾯操作系统已经不适⽤当前的需求

2. 语⾳识别（ASR）：语⾳转⽂本的准确性，零答⾮所问与对答如流的关键

2.1. ⾯对⾯聊天是⼈类千百年来最为习惯且⾃然的互动⽅式；智能语⾳识别ASR 90%的识别准确率⽆法满⾜落地场景下零答⾮所问且对答如流的要求

3. 多模态交互：构建完善的听说看触能⼒，回归⾃然的⾯对⾯聊天

3.1. 需要与硬件/传感器等物联⽹终端深度结合，使AI具备听说看触的能⼒，能够以⾯对⾯聊天的⽅式，⾃然地与⼈对话、沟通与互动

4. 仿⼈习惯与逻辑（STEP）：⼀步到位，还是逐步递进

4.1. ⼤部分时候，很多⽤户并不知道⾃⼰要什么，⼀步到位给出答案不符合⼈们⽇常交流的逻辑和习惯；逐步递进的过程同样重要

5. 智能流程⾃动化（iRPA）：从交流到办事，挖掘深度应⽤的价值

5.1. 需要深度结合智能流程⾃动化，让A不仅会说话还能办事，在交流的过程中，⾼度智能化地辅助⽤户完成⽇常⽣活和⼯作中的事宜

五、技术与壁垒：决定胜负的关键与弯道超⻋的可能性

1. ChatGPT算法模型：GPT/Bert/XLNet都是预训练，技术不存在⽆法逾越的瓶颈

1.1. 单纯模型训练依赖的算⼒，模型使⽤的算法原理、论⽂及数据都可以公开获取

2. 与⾏业深度结合应⽤：创造的价值决定可以获得多少客户、是否忠诚 ✔

2.1. 与⾏业深度结合，交流与办事⼀体，降本增效的同时，为⽤户创造更多的价值

3. ⽤户、渠道与伙伴：构建⽣态，能否快速占领市场 ✔

3.1. 完善的⽣态体系，决定了能否快速占领市场，以及渗透的程度

4. 技术产品化：商业模式，批量复制，边际成本与收益决定想象空间 ✔

4.1. 需要既懂技术、⽤户，⼜深刻理解业务的PM，将相关的技术产品化，通过可批量复制来实现期望的商业价值

5. 弯道超⻋的可能性：ChatGPT像英特尔，将之发扬光⼤的是Microsoft和Apple

5.1. 沟通是⼈类基本的诉求，在沟通、交流的基础上，能够⾼效辅助⽤户达成期望更重要

六、应⽤与衍⽣：值得关注的投资机会、赛道与商业模式

1. 基础算法：ChatGPT、百度⽂⼼、阿⾥云⼩蜜、⼩冰、BigScience的BLOOM

1.1. ⾯向企业与开发者的API/SDK；⾯向个⼈⽤户的订阅服务（需要进⼀步加强⼯具化）

2. 算⼒与服务：NVIDIA/寒武纪/壁仞，百度智能云/阿⾥云/华为云，平⾏云（渲染）

2.1. 提供基础算⼒的芯⽚/显卡；⽀持模型与应⽤部署和访问的云服务；AIGC的深度需求

3. 技术应⽤：搜索引擎、操作系统、个⼈助⼿与企业服务

3.1. 提⾼信息获取的效率、增强沉浸式交互能⼒、陪伴和解放个⼈⽤户、⾏业深度应⽤

4. 交互载体：智能设备与终端（AIoT，物联⽹终端）与软件应⽤（APP）

4.1. 以类ChatGPT为⼤脑，增强听说看触的多模态能⼒，与⽤户直接交互的各种软硬件载体

5. ⽣成式AI：⽂本、⾳频、图像到视频，TTS语⾳、AI绘画、虚拟数字⼈…

5.1. 提⾼各种内容⽣产的效率、提⾼互动的⽤户体验

七、实践与案例：⽆处不在的智能化

1. ⾦融科技：如何破解资产⼈⼒密集型的银⾏与⽇渐萎缩的柜台业务（⼯⾏、交⾏）

1.1. 拟态⽣命软件；未来智能银⾏；⽆⼈数字⾦融舱

2. 数字政务：从政策到服务，“以⼈为本，执政为⺠”理念的贯彻（番禺、江⻄）

2.1. 元宇宙政府⼤厅；智能社区/党建；镜像城市；数字沙盘

3. 智能汽⻋：三位⼀体，⽆接触智能汽⻋新零售⽣态的构建（⻓城汽⻋）

3.1. 智能驾驶系统；⽆⼈智能化4S⻔店；APP/⼩程序业务前置化

4. ⼯业制造：场景与数据模拟，研发的加速器（宝⻢数字⼯⼚）

4.1. 数字孪⽣；道路⾏驶与碰撞试验；协同设计

5. 上市公司调研：数字场景、沉浸式交互、可视化数据（财报与经营披露）