证券研究报告请务必阅读正文之后第18页起的免责条款和声明从Chat-GPT看生成式人工智能AIGC产业机遇与落地场景全球人工智能AI行业系列报告2｜2023.1.19中信证券研究部核心观点陈俊云前瞻研究首席分析师S1010517080001许英博科技产业首席分析师S1010510120041刘锐前瞻研究分析师S1010522110001贾凯方前瞻研究分析师S1010522080001Chat-GPT的出现以及中短期内的产业化落地将会为从用户创作（UGC）到AI创作（AIGC）的转型提供关键的辅助支持。结合Chat-GPT的底层技术逻辑，我们认为Chat-GPT中短期内产业化的方向可能包括：1）Chat-GPT对于文字模态的AIGC应用具有重要意义，在归纳性的文字类工作中展现出了极其优异的表现。2）代码开发相关的工作更加规整非常适合AI辅助生成。3）图像生成领域：GPT模型在图像生成领域目前效果略逊于扩散模型，但扩散模型可以利用Chat-GPT生成较佳的Prompt，提供强大的文字形态的动力。4）智能客服类的工作。Chat-GPT的成功证明了Transformer模型并非陷入困境，不断的AI技术方法上的新突破正驱动全球AI产业进入加速发展阶段，叠加AI产业集群效应的不断凸显，AI产业有望成为全球科技领域中期最具投资价值的产业赛道之一。AI产业有望继续保持“芯片+算力基础设施+AI框架&算法库+应用场景”的稳定产业价值链结构，拥有完整数据闭环结构、良好数据自处理能力的企业有望持续成为受益者。持续推荐：特斯拉、英伟达、AMD、高通等。▍报告缘起：Chat-GPT引来新一轮AI大热，探索产业化可能性。OpenAI团队最新公布的语言模型Chat-GPT于2022年11月30日向社区发布测试，并立即收到了良好的反馈。从测试反馈的结果看，相比于前一代的GPT-3，Chat-GPT以对话为载体，可以回答多种多样的日常问题，对于多轮对话历史的记忆能力和篇幅增强。与GPT-3等大模型相比，Chat-GPT回答更全面，可以多角度全方位进行回答和阐述，相较以往的大模型，知识被挖掘得更充分。Chat-GPT的强势“出圈”引来了对其未来可能的产业化方向的一系列测试，从测试结果来看，在归纳性文字、创作性文字、代码修改、科研辅助以及其它领域Chat-GPT均表现出了前代所没有的优点。对话式AI开始能在大范围、细粒度问题上给出普遍稳妥的答案，并根据上下文形成有一定的逻辑性的创造性回答。本篇报告将关注Chat-GPT背后的技术逻辑以及对AI产业链的整体影响以及产业化落地可能性。▍技术逻辑：GPT-3.5基础上基于人类反馈学习进行额外训练，给出了Transformer模型未来的发展方向...
