>> 華安證券-互聯(lián)網(wǎng)傳媒深度報(bào)告：從ChatGPT等生成式AI的算力開銷及商業(yè)化潛力，看微軟和谷歌面臨的挑戰(zhàn)-230221
| 上傳日期： |
2023/2/22 |
大小： |
2527KB |
| 格式： |
pdf 共26頁(yè) |
來源： |
華安證券 |
| 評(píng)級(jí)： |
增持 |
作者： |
金榮 |
| 行業(yè)名稱： |
傳媒 |
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主要觀點(diǎn)：
生成式AI對(duì)搜索引擎是否存在威脅？
類似ChatGPT的生成式AI在搜索領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)替代仍然面臨諸多挑戰(zhàn)，生成式AI技術(shù)需要先達(dá)到一定程度的“規(guī)模優(yōu)勢(shì)(包括預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集規(guī)模,用戶反饋量)”之后才有機(jī)會(huì)威脅到搜索引擎的生存地位。這種“規(guī)模優(yōu)勢(shì)”既意味著模型可以解決問題的領(lǐng)域在數(shù)量上足夠龐大，又意味著同一個(gè)領(lǐng)域中模型可交付出的解決路徑數(shù)量最夠龐大。
這種“規(guī)模效應(yīng)”的達(dá)成有2個(gè)制約因素：1）用戶習(xí)慣的顛覆?；诋?dāng)前技術(shù)迭代路徑的“搜索引擎（包括Google，Baidu，和Bing等）”已經(jīng)教育了市場(chǎng)將近25年以上的時(shí)間，顛覆用戶習(xí)慣需要極大的動(dòng)能，這種動(dòng)能一定是基于“替代方案”的效率要比“現(xiàn)存方案”優(yōu)越數(shù)倍以上；2）生成式AI的模型進(jìn)化的本質(zhì)是依賴于對(duì)龐大的數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練和微調(diào)，其背后的算力支撐是重要的技術(shù)驅(qū)動(dòng)因素，而算力支撐取決于芯片技術(shù)(材料、設(shè)計(jì)、生產(chǎn)工藝)及“異構(gòu)計(jì)算技術(shù)”的發(fā)展進(jìn)程(包括計(jì)算開銷的下降和計(jì)算交付結(jié)果精確程度的提高)。
生成式AI的算力需求
根據(jù)Next Platform對(duì)前期訓(xùn)練（不含微調(diào)）的估算，GPT-3175B的模型的每次訓(xùn)練成本在875萬(wàn)– 1093.75萬(wàn)美元之間，對(duì)應(yīng)花費(fèi)時(shí)間在110.5天-27.6天，每1百萬(wàn)參數(shù)的訓(xùn)練價(jià)格是50美元-62.5美元之間。根據(jù)Cerebras AI model studio的GPT-3模型訓(xùn)練服務(wù)（基于4-node CS-2 cluster）的報(bào)價(jià)信息，GPT 70B （700億參數(shù)，14000億Tokens，85天訓(xùn)練時(shí)間）的訓(xùn)練價(jià)格在250萬(wàn)美元每次。
生成式AI的商業(yè)化潛力
類似ChatGPT的生成式AI，在不久的將來，生成式AI有較大可能在“智能客服”和“搜索引擎”進(jìn)行增值，并有較大可能以“插件”的形式賦能現(xiàn)有的“生產(chǎn)力工具鏈(工程軟件/音視頻制作工具等)”。
微軟和谷歌共同和分別面臨的挑戰(zhàn)
無(wú)論對(duì)于微軟還是谷歌而言，由于“生成式AI”所帶來的行業(yè)變革處于爆發(fā)的早期，行業(yè)的天花板較高，并且AI技術(shù)的上游硬件廠商也會(huì)微軟等模型層和技術(shù)層廠商產(chǎn)生溢價(jià)，所以“贏者通吃”或“強(qiáng)者恒強(qiáng)”的局面并不會(huì)出現(xiàn)。
其共同面臨的挑戰(zhàn)包括：1）面臨細(xì)分領(lǐng)域(電商,社交,游戲)的威脅或直接競(jìng)爭(zhēng)，威脅包括細(xì)分領(lǐng)域數(shù)據(jù)集獲得難度增大，競(jìng)爭(zhēng)包括細(xì)分領(lǐng)域巨頭直接下場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)并更易于滿足細(xì)分領(lǐng)域用戶需求。2）算力開銷驅(qū)動(dòng)營(yíng)業(yè)成本增加，生成式AI在發(fā)展早期的商業(yè)化績(jī)效目標(biāo)需要被理性的界定清楚。早期的發(fā)展，需要有持續(xù)的現(xiàn)金牛業(yè)務(wù)支撐AI明星業(yè)務(wù)的研發(fā)及運(yùn)維開支，同時(shí)也要避免業(yè)務(wù)間存在內(nèi)部不配合和摩擦。3）如全球通脹及供應(yīng)鏈擾動(dòng)持續(xù)，生成式AI模型層和應(yīng)用層等下游環(huán)節(jié)廠商所創(chuàng)造的價(jià)值不斷轉(zhuǎn)移到上游的硬件或者能源廠商。比如，高端GPU/FPGA的廠商較為集中，而可替代品有限，上游廠商有較強(qiáng)溢價(jià)權(quán)。
微軟面臨的挑戰(zhàn)包括：1）因?yàn)槭且I(lǐng)GPT技術(shù)發(fā)展的領(lǐng)先企業(yè)，所以在面臨政府或公益組織對(duì)其生成式AI生產(chǎn)內(nèi)容的法律及道德問題時(shí)也是首當(dāng)其沖；2）在智能手機(jī)操作系統(tǒng)、娛樂、文化、快消、電商等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)積累有限，在這些領(lǐng)域進(jìn)行模型訓(xùn)練的學(xué)習(xí)曲線依然很陡峭；3）如果微軟同時(shí)掌握了用戶接入操作系統(tǒng)，辦公軟件，和生成式AI搜索引擎的入口，則將需要面臨更多“反壟斷”相關(guān)的問題。
谷歌面臨的挑戰(zhàn)包括：1）對(duì)話式AI的搜索方式如果走向普及，將威脅現(xiàn)有的點(diǎn)擊付費(fèi)的廣告商業(yè)模式；2）對(duì)現(xiàn)有的搜索引擎技術(shù)有一定路徑依賴，模型過于龐大和復(fù)雜，將生成式AI技術(shù)整合入搜索引擎需要更長(zhǎng)時(shí)間的試錯(cuò)；3）缺少先發(fā)優(yōu)勢(shì)，Open AI和微軟合作更早更深遠(yuǎn)，而谷歌一直缺少對(duì)生成式AI技術(shù)落地的驗(yàn)證(Bard并未達(dá)到預(yù)期)。
投資建議
在模型層面和應(yīng)用層面，建議關(guān)注在AI技術(shù)領(lǐng)域有較強(qiáng)人才優(yōu)勢(shì)，同時(shí)有成熟的商業(yè)化產(chǎn)品支撐其創(chuàng)新的科技型企業(yè)，包括：百度集團(tuán)-SW，阿里巴巴-SW，網(wǎng)易-S，Microsoft，Google等
風(fēng)險(xiǎn)提示
全球通脹和宏觀經(jīng)濟(jì)下行，供應(yīng)鏈擾動(dòng)和貿(mào)易摩擦，導(dǎo)致AI計(jì)算領(lǐng)域上游硬件供需錯(cuò)配；生成式AI產(chǎn)品的商業(yè)化表現(xiàn)不及預(yù)期；生成式AI產(chǎn)品帶來更多法律及道德風(fēng)險(xiǎn)
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