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(资料图片仅供参考)
报告导读
美东时间3 月14 日，OpenAI 宣布正式推出GPT-4。GPT-4 是一个大型多模态模型（支持图像+文本输入，文本形式输出），模型智能化水平提高，可处理复杂指令并向广向深发展，并在工程层面拥有多个创新亮点。GPT-4 性能全面优于现有大型语言模型，打开技术可用性上限，多模态大大拓展应用领域，对打Google最新推出的Palm-e，GPT-4 的优越表现有望推动行业景气度持续向上。
投资要点
下游突破：GPT-4 能力跃迁打开技术可用性上限GPT-4 突破了仅适配浅层任务处理的定位，将深度参与人类工作流。这基于GPT-4 相比GPT-3.5 的能力全面提升：1）更可靠，更有创造力，可以理解并处理指令的微妙之处；2）具备更高智能，在学术和专业考试中表现接近人类最好水平；3）接受图文类模特输入，可将应用范围拓展至机器人、智能驾驶等领域；4）利用模型调试、工程补丁、众包测评等方式减少谬误性显示，解决体验痛点。
上游需求：模型复杂度加大，大幅提升算力需求我们认为，GPT-4 的模型规模或将创新高，在训练和运行时极可能造成较大的算力压力。目前，OpenAI 未披露具体模型规模参数，但更长的输入量即更多的token，意味着指数级跃升的关联性计算需求；而多模态指向更复杂的模型设计和训练数据集。OpenAI 在工程上进行优化缓解算力压力，但多模态大模型因其特质，计算量激增，我们判断，行业对算力的需求仍将维持高速增长态势。
大模型商业化：OpenAI 已跑通多条商业化路径商业化主要分为自有产品部分直接变现和ToB 集成，倚靠行业领先的技术地位，OpenAI 在较短时间内进行了较充分地变现尝试。对于自有产品部分，GPT-4不再进行免费开放，意向用户都需要直接或者间接参与商业转化。集成进第三方产品思路上，OpenAI 已涉及多个行业领域，并具备服务千万级月活流量的能力。
大模型国产化：珠玉在前，国内厂商追赶在即国外的快速进展对国内大模型参与者造成一定压力。工程量爆发性增长，项目闭源导致国产化难度高企。在此追赶期间，参考办公软件领域发展历程，国内玩家可选本土化思路，即创建合规的基本可用的版本。对于开发垂直小模型进行差异化竞争，因大模型泛化能力不断增强，小模型市场空间有限。
风险提示
监管风险；技术发展不及预期风险；版权风险。
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