国盛证券刘高畅：AI是中性化、中心化的，可以给予产业一些耐心_新浪财经

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　　8月11日，AI大模型资本产业论坛暨第九届新浪财经上市公司年会在北京举行。吴晓求、田轩、周鸿祎、冯俊兰、武超则、余兴喜、胡锡进、赵伟、盛丰衍、于海宁等专家学者、企业掌舵者、金牌分析师、明星基金经理齐聚。深入探究人工智能赋能与发展、活跃资本市场、后市投资机会等热门议题。

　　生成式AI的诞生到底意味着什么？对于普通投资者的我们，如何投资AI超级时代？后续产业进展的关键逻辑又是什么？国盛证券计算机首席分析师刘高畅发表看法。他表示，OpenAI、ChatGPT是万物互联的入口，这个入口未来通过它的智能化像一个人一样，能处理所有的事情。帮你点菜、买菜、旅游行程的安排，我们认为这个东西是中性化的。

　　我们可以看到未来的只能是解耦式的，中心化的大模型，靠近用户端的大模型会是个性化或者积累用户的数据，进行指令上的判断。未来价值链怎么分布，还是在不断演绎的过程当中，但是总体的方向上来看，它更多的确实能够极大的提升社会效率，也会改变整个社会的形态。

　　为什么我们从头到尾很重视多模态这个事情？因为我认为它是机器人的前提。是不是有个设计模型再有GPT，组合起来就可以像机器人一样。

　　今天很多人讲AI没有爆款的应用，但是我们看到机器人的准确率已经达到了60%的水平。全球的科技大佬，不管是埃隆马斯克还是萨姆奥特曼、比尔盖茨都投身于这个产业，微软可能会在400亿美金的水平，这样巨量的投资下产品还在不断进步，所以我们觉得可以给予产业一些耐心。

　　以下是发言全文：

　　刘高畅：各位领导好，因为今天整个资本市场这一段时间，像AI这种板块有一定的回调，大家相对来讲比较丧一些。今天不严格按照PPT的内容给大家分享，讲一下从年初到现在，包括整个产业里面认知上的变化，大家会感受到整个世界的发展，产业的发展都是比较有生机，柳暗花明又一村的，给大家稍微打打气，有一点相应的信心。

　　从产业上看，最早GPT的历史上看，我们也知道大模型领域有GPT和BERT两个路线，最早大家不太看好GPT这个路线，我们可以看到在2018年GPT出来，到2019年GPT2，被认为是没有前途的路线。在自然语言处理关键的八个指标中，远远落实于当时谷歌主宰的BERT路线。到了GPT3的时候大家感触也不深，它是通过后面的一些Codex、InstructGPT，做深了之后，平滑的，随着数据规模和参数规模上升的曲线，陡然竖了起来，就是大家讲的涌现的问题。所以从技术本身来讲也不是线性的，随着大家不停的努力，做工作，有可能会产品一些好的结果。

　　落到产业的发展，我们看到了之前有些专家讲大模型出来，整个价值量会向大模型靠拢，大模型会吃超过60%的市场份额。但是我们发现每个产业细节演绎的去看，大家的认知也在发生很多变化。

　　最早出来的时候，3月份的时候推了PLUGINS出来，这是OpenAI的插件，就像APP商城一样，最早推出了很多插件，演示的效果是在GPT里输入相应的指令，中间的插件自动化的完成相应的工作，会做得比较细致，比如说帮你订餐厅、买菜、做饭等等的工作。我们当时的感觉是OpenAI、ChatGPT是万物互联的入口，这个入口未来通过它的智能化像一个人一样，能处理所有的事情。帮你点菜、买菜、旅游行程的安排，我们认为这个东西是中性化的。

　　产业发展之后GPT又做了很有意思的事情，7月20日官宣了自定义的指令，6月底OpenAI推出了大家认为很Low、很传统的东西，AI商店。GPT4产品的水平并不能成为万物智能的中心，我们看到的智能还是解耦式的智能，比如说一方面想很好的调用携程，调用微软Office的应用，需要在应用端形成自己的智能。比如说携程能够更好的有自我的推荐，积累客户的信息，了解客户的习惯，给出客户推荐。比如说大家刷过携程，刷过饿了么都会知道，里面有很多推荐参数，直接推荐给你的话会有一些法律的问题，但是你身边有个助理的话，我们会看到这样的助理会了解你的习惯，记住你喜欢吃的菜，你简单跟它聊几句就知道你的习惯。

　　像微软这种Office的这种也是一步步的，比如说要做个PPT，会4很你交流你想写的东西，你的提纲，根据你的提纲生成相应的文档，再把这个文档进行总结，总结完之后成为每一页想讲的内容。这里只是单纯的关键词的提纲，需要跟输入的图、生成的表格结合，这样才是整个PPT，有大模型也有不是大模型的中心能力，并不是按照传统的思路去演义的，所以我们可以看到未来的只能是解耦式的，中心化的大模型，靠近用户端的大模型会是个性化或者积累用户的数据，进行指令上的判断，未来价值链怎么分布，还是在不断演绎的过程当中，但是总体的方向上来看，它更多的确实能够极大的提升社会效率，也会改变整个社会的形态。

　　再一个比较有意思的是在多模态的事情中，为什么我们从头到尾很重视多模态这个事情？因为我认为它是机器人的前提。当时谷歌是以小图像，比如说VIT相应的模型，再加上大的语言模型，5400亿的模型组合起来形成机器人的应用。是不是有个设计模型再有GPT，组合起来就可以像机器人一样给我们很大的提升机器人的水平，我们当时看到这个模型的时候也非常激动，因为它完成了很有意思的任务，这个机器人在你的房间里，你给它讲任何一句话，比如说给我把抽屉里的米饼拿过来，它会打开抽屉，看里面的东西是不是米饼，确认了之后回头要保证自己不要被撞到墙角，送回给它的主人。我们当时觉得机器人这件事情马上就成形了，但是后面会发现，最早的认知一直到谷歌发布了VLA模型RT—2，机器人上的应用，光V和L结合是不够的，眼睛和脑袋的结合还不够，还要组合你的动作的部分。第一次是没有讲一次任务的完成率、成功率的，当时在年初的时候是30%的成功率，但是我们发现经过半年的努力，这样一个成功率，一次的成功率达到了60%，这一点你喊一个普通的人去陌生的环境，让他拿一个东西，一次的成功率可能也就在80%多的水平，所以你会发现技术的演绎和发展还是在非常快速的轨道下。

　　今天很多人讲AI没有爆款的应用，但是我们看到机器人的准确率已经达到了60%的水平。大家听到3月16日微软的Copilot预热发布，到今天为止大家也看到了定价，反而有一些疲惫。但是事实上我们发现这样做了一年左右的应用，如果微软的Copilot不断努力之下能够达到我们预期的水平，成为过亿的应用，我们也测算过它对算力的拉动，对英伟达芯片的拉动相当于英伟达2023年全年产量的一半以上，有两三个话，对整个算力的拉动又是海量的数据，所以现在这样一些应用还在深度做，全球的科技大佬，不管是埃隆马斯克还是萨姆奥特曼、比尔盖茨都投身于这个产业，微软可能会在400亿美金的水平，这样巨量的投资下产品还在不断进步，所以我们觉得可以给予产业一些耐心，而不像股市一样，二三月份非常激情，近期又非常沮丧，因为产业还在不断演绎。现在我们可以看到很多星星之火还在不断发展当中。

　　我们再回顾一下互联网的起点，所有的事情都不是一帆风顺的。1999年的牛市，纳斯达克、微软都有很强的涨幅，最多的时候微软回调了60%，它也是核心企业，也在不断进展，只是产品节奏进度不如某些人的预期，11.25元的回调可以说是微不足道。现在AI我们判断仍然处在巨大的科技时代当中，所有的产业还是大家非常热烈、激情，不断进展当中，会认识到技术的边界也会意识到技术的可能性和创新出来，这样的阶段我们希望大家相信这个世界是在不断演绎和变化的，有更多的信心，今天我的分享就到这里，后续再尽量给大家贡献一些更好的研究，谢谢大家。

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