>> 中泰證券-計算機行業(yè)：OpenAI召開首屆開發(fā)者大會，GPTs有望重塑生態(tài)格局-231108
| 上傳日期： |
2023/11/8 |
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| 470KB |
| 格式： |
pdf 共4頁 |
來源： |
中泰證券 |
| 評級： |
增持 |
作者： |
聞學臣 |
| 行業(yè)名稱： |
計算機 |
| 下載權限： |
此報告為加密報告，僅限高級會員查看 |
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投資事件：2023年11月7日2:00，OpenAI召開了開發(fā)者大會。會上Sam Altman發(fā)布了一系列產品，包括全新的GPT-4 Turbo模型、Assistants API、GPTs和GPTStore等。
新版本GPT-4 Turbo發(fā)布，大幅降價的同時能夠支持128k上下文。GPT-4 Turbo比GPT-4更強大，支持128k上下文窗口，可以在單個prompt中處理超過300頁的文本。除此之外，GPT-4 Turbo能夠了解更豐富的世界知識，外部文檔和數據庫的截止日期更新到了2023年4月（GPT-4為2021年9月）。對比GPT-4，GPT-4 Turbo的輸入價格降至之前的1/3，為$0.01/ 1000 tokens；輸出價格降至之前的1/2，為$0.03/ 1000tokens。我們認為，GPT-4 Turbo價格的大幅降低再一次證明，隨著技術發(fā)展成本會呈現非線性的下降，總有一天AI技術能夠惠及每一個人。
發(fā)布Assistants API，將支持用戶創(chuàng)建自己的Agent AI。Assistants API能夠幫助開發(fā)人員在自己的應用中構建類似AIAgent的體驗，通過特定的指令，利用額外的知識，并能調用模型和工具來執(zhí)行任務。Assistants API提供了代碼解釋器、檢索以及函數調用等新功能，允許用戶繞過上下文窗口限制創(chuàng)建無限長的線程。我們認為，Assistants API將進一步降低開發(fā)者的工作量，并將協助IT企業(yè)進一步降本增效。
發(fā)布GPTs和GPTStore，降低開發(fā)門檻并打造強大的社區(qū)。用戶無需掌握代碼，只要結合指令、外部知識和能力，就能夠創(chuàng)建自定義版本的ChatGPT。用戶還可以通過向GPT提供一個或多個API來定義定制化action。我們認為，在傳統(tǒng)的軟件開發(fā)過程中，產品化指需要提供標準化和規(guī)范化的技術與服務，而定制化是基于不同個性化需求的開發(fā)。由于產品經理和開發(fā)者的總數有限，且企業(yè)需要對成本進行考量，完全的定制化是不可能實現的。OpenAI提出了一種新的解決方法，讓LLM擔任起開發(fā)者和產品經理的角色，在產品化上進行了幾乎無成本的定制化，這將有望成為一種擁有壟斷性的平臺生態(tài)。
投資建議：本次OpenAI開發(fā)者大會更新的內容非常豐富，在一級市場中備受關注的AIAgent、用戶個性化微調模型等概念也被納入了GPT的生態(tài)當中。最值得關注的是，OpenAI試圖培養(yǎng)一個超大型的社群，將現有的中小開發(fā)者與潛在的開發(fā)者（即技術愛好者和普通用戶）納入其中，用戶能夠創(chuàng)建自己的GPTs并上傳到GPTStore中，在提高使用效率的同時獲得收益。OpenAI創(chuàng)造了一種擁有全新開發(fā)模式的平臺，在開發(fā)過程中個性化開發(fā)的門檻被大幅降低。LLM實質上承擔了開發(fā)者和產品經理的大部分工作，高度的定制化與產品化可能不再是一道單項選擇題。隨著GPT的易用性越來越強，用戶黏性也將構筑成OpenAI最大的壁壘。
算力：服務器建議關注浪潮信息、神州數碼、中科曙光、紫光股份等，芯片建議關注英偉達、寒武紀、海光信息、龍芯中科等；
模型：國內建議關注科大訊飛、百度、商湯、三六零、格靈深瞳、云從科技、云天勵飛等；海外建議關注微軟、Meta、谷歌、特斯拉等；
生態(tài)鏈：數據建議關注星環(huán)科技、海天瑞聲等，安全建議關注深信服、啟明星辰、安恒信息、天融信、綠盟科技、迪普科技、安博通、奇安信、永信至誠、美亞柏科等；應用：生產力工具建議關注金山辦公、萬興科技、廣聯達、中望軟件、彩訊股份、福昕軟件等；ERP等辦公場景建議關注金蝶國際、明源云、鼎捷軟件、用友網絡、致遠互聯等；金融場景建議關注恒生電子、同花順、中科軟、宇信科技等；汽車場景建議關注中科創(chuàng)達、德賽西威、經緯恒潤、萬集科技等；醫(yī)療場景建議關注衛(wèi)寧健康、創(chuàng)業(yè)慧康、嘉和美康、醫(yī)渡科技、鷹瞳科技等；其他建議關注焦點科技、中科星圖、航天宏圖、拓爾思、佳發(fā)教育、神思電子等。
風險提示：AI技術落地速度不及預期，競爭加劇等
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