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（CWW）最近【【微信】】光速走红，很多用户都争相尝试它智能的交互效果。但骗子也紧随科技热点，与【【微信】】相关的骗局最近呈现高发趋势，支付宝安全中心发布了相关提醒。

一些不法分子借此机会，在网上发布代注册 【【微信】】 账号服务和山寨版 【【微信】】 应用，并收取费用，牟取非法利益。很多网友并不清楚 【【微信】】 的访问方法，从而误入了山寨版 【【微信】】 应用。

山寨版 【【微信】】 收费套路多，还过度索取注册信息，网友的个人隐私得不到保障。高价代注册 【【微信】】 账号或贩卖 【【微信】】 账号算是黄牛基本套路，一些黄牛还会借机索取网友的身份证、银行卡等身份信息转手贩卖给黑灰产。各种山寨版 【【微信】】 更是层出不穷，以免费试用为噱头，吸引用户注册使用后，再推出收费服务。这主要有两种模式：一种是声称取得 【【微信】】 官方接口，以“中间人”角色搬运问题和回复，通俗来说就是“二道贩子”；另一种则是纯粹的“山寨”应用，服务质量堪忧。

在收费方面，有的按对话次数充值收费，如 9.99 元 / 20 次、99.99 元 / 1300 次、199.99 元 / 3000 次等；有的收取会员费，如 199 元月度会员、399 元季度会员、999 元年度会员等。但这些山寨应用，热度过了就卷款跑路，网友们的付费权益得不到保障。一些页面甚至还有“加入代理赚钱”的选项，助其推广，涉嫌刷单。有的则需要观看 30 秒、60 秒广告方可提问一次，想跳过广告则需另付费。

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全球人工智能AI行业专题研究系列：从ChatGPT看AI技术变革&产业化-20230301-中信证券-22页

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1、陈 俊 云中 信 证 券 研 究 部 前瞻研究首 席 分 析 师2023年3 月1 日从ChatGPT 看AI技术变革&产业化全 球 人 工 智 能AI 行 业专题 研究 系列请务必阅读页末免责条款和声明资料来 源：界面新闻，清新汽车auto1数据来源：雅虎财经，中信证券研究部全 球 部分应 用从上 线到用 户数突 破1 亿花 费时 间（月）ChatGPT在全球市场快速流行787061554130920 10 20 30 40 50 60 70 80 90谷歌翻译【【微信】】interestInstagramTiktokChatgptrQtQoOpOwPyQrOqQ

2、sRnNoPaQ9RbRmOpPtRsReR【【微信】】ZsRpQ2数 据 来 源：OpenAIChatgpt 模 型调优 过程ChatGPT创新：工程实践，高数据质量+RLHF3ChatGPT 推理 任务成本 测算 表ChatGPT局限性：数据实时性、问答准确性、计算成本等假 设：模型Layers 96 假 设：模型Hidden Size 12288 假 设：Batch Size 18XA100 80GB 算力PetaFLOPS 5 FLOPs Utilization 30%生成1 个token 需要 内存（Bytes）2.61E+118XA100 80GB

3、 带宽TB/s 4.8 带 宽损耗 15%带 宽 限 制 生 成一个Token 的时 间（s）0.064加 载 参 数 权 重需 要 的时 间（s）0.015 加载权重时Input 长度 367 算力计算一个Token 的 时间（s）1.7*10-4算 力密度 临界值 320 每 次 回 答 需 要生成Token 200 单 次 请 求 生 成时间（s）12.228xA100 服 务 器 成 本（美 元/小时）8 单次 生成 理论最 高 成本（美分）2.7资料来源：OpenAI，中信证券研究 部测算4数 据 来 源：Gartner，中信证券研究部人工 智能 技术 成 熟 度曲 线生成式AI 技

4、术成熟度5数据来源：各公司官网，中信证券研究部科技巨头技术储备公司 模型 模型参数（个）OpenAI GPT3 1750 亿谷歌 LaMDA 1370 亿Meta LLaMA 6500 亿华为 盘古 2000 亿微软&英伟达 【【微信】】 亿阿里巴巴 M6 10 万亿百度 文心 2600 亿腾讯 混元 1000 亿Deepmind Sparrow 700 亿部 分 科技 企 业大 语 言模 型（LLM）列表AI 算法模型 演进历程数据来源：中信证券研究部绘制（含预测）6数据来源：各公司官网、季度财务报告，中信证券研究部ChatGPT影响：科技巨头军备竞赛部 分 科技企 业近

5、期 在AI 领 域 动态公司 时间 事件百度 2023.1.10 将于3 月在中国推出“生成 式搜索”人工 智能机 器人谷歌2023.1.28 发布生成式AI 音乐模型MusicLM2023.1.30 向人工智能初创公司Anthropic AI 投资约3 亿美元2023.2.3“未来几周或几个月”推 出类似ChatGPT 的 基于人 工智能 的大型 语言模 型微软2023.1.23 开启对OpenAI 的第三 轮投资2023.2.2 宣布将OpenAI 相关产 品导入 旗下云 计算、Office、Bing、【【微信】】 等产品中数据来源：谷歌官网7数据来源：红杉资本AIGC 能 力 进

6、化预测ChatGPT影响：AI 生成内容时代到来8数 据 来 源：Andreessen Horowitz，中 信 证 券研究部ChatGPT影响：AI 产业化进程加速【【微信】】er facing applications with proprietary models Examples:Midjourney,RunwayAppsEnd-user facing B2B and B2C applications without proprietary models Examples:Jasper,Github CopilotClosed-Source Foundat

7、ion ModelsLarge-scale,pre-trained models exposed 【【微信】】:GPT-3(OpenAl)Model HubsPlatforms to share and host models Examples:Hugging Face,ReplicateOpen-Source Foundation Models Models released as trained weightsExamples:Stable Diffusion(Stability)Cloud PlatformsCompute hardware exposed to de

8、【【微信】】oyment modelExamples:AWS,GCP,Azure,Corewea【【微信】】elerator chips optimized for model training and inference workloadsExamples:GPUs(Nvidia),TPUs(【【微信】】)9芯片：技术进步持续落后于需求增长资料来源：Rishi Bommasani，Drew A.Hudson，李飞飞等.On the Opportunities and Risk of Foundation Models AI 模

9、型和硬件的发 展曲线，和算 力的需 求和供 给情况10芯片：和算法相互影响、相互促进资料来源：英伟达 官网英伟达Hopper架构 融入Transformer 算法11芯片：中长期市场展望资料来源：英伟达官网，中信证券研究 部测算商用搜索 需求拉 动 量化测算类别 数据全球商用 搜索每 天调用 次 数（亿）100.0语言 模型 渗透 率 10%单次生成 成本（美分）0.8用户调用成本/天（百万美 元）8.0需要的HGX 服务器数量(万台)6.0对应的A100 显卡数量（万张）47.6单张A100 卡价格（万美元）1.5对应 资本 开支（亿美元）71.4大模 型训 练环节 需求 拉动测算构建&维护

10、大模型 企业&机构数 10 20 50 100单个企业&机构维护大模型数 量 2 2 2 2对应 大模 型数 量 20 40 100 200单个模型对应HGX 数量 256 256 256 256单个模型对应A100 卡数量 2048 2048 2048 2048对应A100 卡需求数量（万张）4.096 8.192 20.48 40.96单张A100 卡价格（万美元）1.5 1.5 1.5 1.5对应资本 开支（亿美元）6.1 12.3 30.7 61.412芯片：国内企业快速崛起资料 来源：各公司官网，中信证券研究部全球AI 芯 片 市场部 分厂商 列表 国内GPU 相 关部 分企业 梳理

11、企 业名称 成 立时 间 代 表性产 品 应 用场景摩 尔线程 2020 苏堤 图形渲染、AI 计算芯 动科技 2007 风 华二号 图形渲染、AI 计算 及 科学 计 算龙 芯中科 2001 7A2000 图 形渲染芯 瞳 2019 Genbu01 图 形渲染海 光信息 2014 深 算一号 AI 训 练、推 理 及科学 计算壁 仞科技 2019 BR100 云 端推理、训练 及科学 计算寒 武纪 2016 思元370/220 云、边的 推理和 训练登 临科技 2017 Goldwasser 云、边的 推理和 训练鲲 云科技 2016 CAISA芯片 云、边数 量流推 理瀚 博 2018 S

12、V100 云、端AI 推理天 数智芯 2015 BI 云 端训练燧 原科技 2018 云燧i20 云 端推理阿里 巴巴 2018 含光800 云 端推理墨芯 2021 ANTOUM 云 端推理沐 曦科技 2020 MXN 云 端推理华 为海思 2004 N腾910 边缘计算AI昆 仑芯 2011 2代加速芯片 AI计算华 夏芯 2014 可编程AI加速卡 AI计算13算力平台：云厂商是理想的承载者资料来源：阿里云开发者社区部 分 云计 算 巨头AI 平台 框架公司 技 术 平台/框架【【微信】】 TensorFlow 系统、Cloud Machine Learning EngineAmazon

13、 AWS 分布式 机器学 习平台Microsoft DMTK、Bot 框架腾讯 腾讯云平台、Angel、NCNN百度 Paddle-Paddle阿里 PAI 2.0阿里 云人 工智 能 平 台资料来源：各公司官网，中信证券研究部14数 据 来 源：Stanford AI Index 2020，中 信证券研究部深 度 学习模 型体积 不断扩大（20152022）算法模型：体积scale，理论创新+工程实践15算法模型：Foundation Model基础模型资料来源：Rishi Bommasani，Drew A.Hudson，李飞飞等.On the Opportunities and Risk

14、of Foundation Models 基础 模型五 个关键 特性:表 现 能力（expressivity）、可扩展 性（scalability);、多模态（multimodality）;记忆能力（memory storage)、组 合性(compositionality)16应用场景：AIGCAI+内 容 生 成资料来源：ARK17应用场景：企业软件企 业 应用 中 平均 嵌 入的AI 能 力数 量资料来源：麦肯锡（含预测），中信证券研究部00.511.522.533.544.52018 2019 2020 2021 202201002003004005006002019 2020 202

15、1 2022 2023E具有AI 能 力 的全 球 企业 应 用软 件 收入（十亿 美 元）18应用场景：自动驾驶AI+汽车资料来源：理想汽车官网（上图），Twitterelonmusk（下图），中信证券研究部感 谢 您 的 信 任 与 支 持！THANK YOU陈俊云（前瞻研究首席分析师）执业证书编号：S【【QQ微信】】1免责声明20分 析师声 明主 要负责 撰写本 研究报 告全部 或部分 内容的 分析师 在此声 明：（i）本 研究报 告所表 述的任 何观点 均精准 地反映 了上述 每位分 析师个人 对标 的证券和 发行人 的看法；（ii）该 分析师所 得报酬 的任何组成 部分无 论

16、是在 过去、现在 及将来均 不会直 接或间 接地与 研究 报告所表 述的具 体建议 或观点 相联 系。一 般性声 明本 研 究 报 告 由 中 信 证 券 股 份 有 限 公 司 或 其 附 属 机 构 制 作。中 信 证 券 股 份 有 限 公 司 及 其 全 球 的 附 属 机 构、分 支 机 构 及 联 营 机 构（仅 就 本 研 究 报 告 免 责 条 款 而 言，不含CLSA group ofcompanies），统称为“中信 证券”。本研究报告对 于收件人而言属高度机密，只有收件人才能使用。本研究报告并非意图发送、发布 给在当地法律或监管规则下不允许 向其发送、发布该研究报告的人员

17、。本研究报告仅为参考之用，在任何地区均不应被视为买卖 任何证券、金融工具的要约或要约 邀请。中信证券并不因收件人收到 本报告而视其为中信证券的客户。本报告所包含的观点及建议并未考 虑个别客户的特殊状况、目标或需 要，不 应被视 为对特 定客 户关于特 定证券 或金融 工具的 建议 或策略。对于本 报告中 提及的 任何 证券或金 融工具，本报 告的收 件人 须保持自 身的独 立判断 并自行 承担 投资风险。本报告所载资料的来 源被认为是可靠的，但中信证券不保证其 准确性或完整性。中信证券并不对 使用本报告或其所包含的内容产生 的任何直接或间接损失或与此有关 的其他损失承担任何责任。本报告提及的任

18、何证券或金融工具 均可能含有重大的风险，可能不易 变卖以及不适合所有投资者。本报 告所提及的证券或金融工具的价格、价值及收益可跌可升。过往的业 绩并不能代表未来的表现。本报告所载的 资料、观点及预测均反映了中信证券在最初发布 该报告日期当日分析师的判断，可 以在不发出通知的情况下做出更改，亦可因使用不同假设和标准、采 用不同观点和分析方法而与中信证券其它业务部门、单位或 附属机构在制作类似的其他材料时 所给出的意见不同或者相反。中信 证券并不承担提示本报告的收件人 注意该等材料的责任。中信证券通 过信息隔离墙控制中信证券内部一个或多个领域的信息向 中信证券其他领域、单位、集团及 其他附属机构的

19、流动。负责撰写本 报告的分析师的薪酬由研究部门管 理层和中信证券高级管理层全权决 定。分析师的薪酬不是基于中信 证券投 资银行 收入而 定，但是，分 析师的 薪酬可 能与投 行整 体收入有 关，其 中包括 投资银 行、销售与交 易业务。若中信证券以 外的金融机构发送本报告，则由该金融机构为此 发送行为承担全部责任。该机构的 客户应联系该机构以交易本报告中 提及的证券或要求获悉更详细信息。本报告不构成中信证券向发送本报告金融机构之客户提供 的投资建议，中信证券以及中信证 券的各个高级职员、董事和员工亦 不为（前述金融机构之客户）因使 用本报告或报告载明的内容产生的 直接或间接损失承担任何责任。评

20、 级说明投 资建议 的评级 标准 评级 说明报 告中 投 资 建 议所 涉 及 的评 级 分 为 股票 评级 和 行 业评 级（另有 说 明 的除 外）。评级 标准为报告发布日后6 到12 个 月 内 的 相 对 市 场 表 现，也 即：以 报 告 发 布 日 后 的6 到12 个月 内的 公 司 股价（或 行业 指 数）相 对 同 期相 关 证 券市 场 代 表性 指 数 的涨 跌 幅 作 为基 准。其中：A 股 市 场 以 沪 深300 指数为基准，新三板市场以三板成指（针 对 协 议 转 让 标 的）或 三板 做 市 指 数（针 对 做市 转 让 标 的）为基 准；香港 市 场 以摩 根

21、 士 丹利 中 国 指 数为 基准；美 国 市 场 以 纳 斯 达 克 综 合 指 数 或 标 普500 指 数 为 基 准；韩 国 市 场 以 科 斯 达 克 指 数或韩国综 合股价 指数为 基准。股票评级买入 相对同期相关证券市场代表性指数涨 幅20%以上增持 相对同期相关证券市场代表性指数涨 幅介于5%20%之间持有 相对同期相关证券市场代表性指数涨 幅介于-10%5%之间卖出 相对同期相关证券市场代表性指数跌 幅10%以上行业评级强于大市 相对同期相关证券市场代表性指数涨 幅10%以上中性 相对同期相关证券市场代表性指数涨 幅介于-10%之间弱于大市 相对同期相关证券市场代表性指

22、数跌 幅10%以上证 券 研 究报 告 2023 年3 月1 日免责声明21特 别声明在法律许可的 情况下，中信证券可能（1）与本研究 报告所提到的公司建立或保持 顾问、投资银行或证券服务关系，（2）参与或投资本报告所提到的公司的金融交 易，及/或持有其证券或其衍生品或进行证券或其衍生品交易，因此，投 资 者 应 考 虑 到 中 信 证 券 可 能 存 在 与 本 研 究 报 告 有 潜 在 利 益 冲 突 的 风 险。本研究报告涉及具体公司的披露信息，请访问https:/律主体 声明本 研究报 告在 中华人 民共和 国（香港、澳门、台 湾除外）由中 信证券股 份有限 公司（受中国 证券监 督

23、管理 委员会 监管，经营证 券业务 许可证 编号：Z【【QQ微信】】）分发。本 研究 报告由 下列机 构代表中信证 券在相应 地区分发：在 中国香港由CLSA Limited（于中国 香港注册成 立的有 限公司）分发；在中国* 由CL Securities Taiwan Co.,Ltd.分发；在澳大利 亚由CLSA Australia Pty Ltd.（商业编 号：53 139 992 331/金 融服务牌 照编号：【【QQ微信】】）分发；在美国 由CLSA（CLSA Americas,LLC 除外）分发；在新加 坡由【【微信】】.（公司注册 编号：1987037

24、50W）分发；在欧 洲经济 区由CLSA Europe BV 分发；在英国 由CLSA（UK）分发；在 印度由CLSA India Pri【【微信】】 分发（地址：8/F,Dalamal House,Nariman Point,Mumbai 400021；电话：+91-22-【【手机】】；传真：+91-22-22840271；公司识别 号：【【微信】】8）；在印度 尼西 亚由PT CLSA Sekuritas Indonesia 分发；在日 本由CLSA Securities Japan Co.,Ltd.分发；在韩国由CLSA Securities

25、Korea Ltd.分发；在 马来西 亚由CLSA Securities Malaysia Sdn Bhd 分 发；在菲 律宾由CLSA Philippines Inc.（菲 律宾证券 交易所 及证券 投资者 保护 基金会员）分发；在泰 国由CLSA Securities(Thailand)Limited分发。针 对不同 司法管 辖区的 声明中国大陆：根据 中国证 券监督 管理 委员会核 发的经 营证券 业务许 可，中信证券 股份有 限公司 的经营 范围 包括证券 投资咨 询业务。中国香港：本研 究报告 由CLSA Limited 分发。本研究报告 在香港 仅 分发给专 业投资 者（证券及 期

26、货 条例（香港法 例第571 章）及其 下颁布的 任何规 则界定 的），不得 分发给零 售投资 者。就分析 或 报告引 起的或 与分析 或报告 有关的 任何事 宜，CLSA 客户应联 系CLSA Limited 的 罗鼎，电话：+852 2600 7233。美国：本 研究报 告由中 信证券 制作。本研究 报告在 美国由CLSA（CLSA Americas,LLC 除外）仅向符 合美国 1934 年证券交易法 下15a-6 规 则界定且CLSA Americas,LLC 提供服务的“主 要美国机构投资者”分发。对身 在 美国 的 任何 人士 发送 本 研究 报告 将不 被视 为对 本报 告中 所

27、 评论 的证 券进 行交 易的 建议 或对 本 报告 中所 述任 何观 点的 背书。任何 从中 信证 券与CLSA 获得 本研 究报 告的 接收者 如 果希望 在美国 交易本 报告中 提及的 任何证 券应当 联系CLSAAmericas,LLC（在 美国证券交 易委员 会注册 的经纪 交易商），以及 CLSA 的 附 属公 司。新加坡：本 研究 报告在 新加坡 由【【微信】】.，仅向（新加坡 财务顾 问规例 界定 的）“机构投 资者、认可投 资者及 专业 投资者”分发。就分析 或报告 引起 的或与分 析或报 告有关 的任何事宜，新加 坡的报 告收件 人应 联系C

28、LSA Singapore Pte Ltd，地址：80 Raffles Place,#18-01,UOB Plaza 1,Singapore 048624，电话：+65 6416 7888。因您作为 机构投资 者、认 可投资 者或专业投 资者的 身份，就【【微信】】.可能向您提供的 任 何财务顾 问服务，【【微信】】 豁 免遵守 财务顾 问法（第110 章）、财务顾 问规例 以及其下 的相关 通知和 指引（CLSA 业务条 款的新 加坡附 件中证 券交易 服务C 部分所披 露）的 某些要 求。MCI（P）085/11/2021。加

29、拿大：本 研究 报告由 中信证 券制 作。对身 在加拿 大的任 何人士 发送 本研究报 告将不 被视为 对本报 告中 所评论的 证券进 行交易 的建议 或对 本报告中 所载任 何观点 的背书。英国：本研究报告归属于 营销文件，其不是按照旨在提升研究报告独 立性的法律要件而撰写，亦不受任 何禁止在投资研究报告发布前进行 交易的限制。本研究报告在英国由CLSA（UK）分发，且针对由相 应本地 监管规 定所界 定的 在投资方 面具有 专业经 验的人 士。涉及到的 任何投 资活动 仅针对 此类 人士。若 您不具 备投资 的专业 经验，请勿依 赖本研 究报告。欧 洲 经济区：本研 究报告 由荷兰 金融市

30、 场管理 局授权 并管理 的CLSA Europe BV 分发。澳大利亚：CLSA Australia Pty Ltd(“CAPL”)(商业编 号：53 139 992 331/金融服务牌照编 号：【【QQ微信】】)受澳大利亚 证券与 投资委 员会监 管，且为 澳大利 亚证券 交易所 及CHI-X 的 市场参与 主体。本研究报 告在澳大利亚由CAPL 仅向“批发 客户”发布及分发。本研究报告未 考虑收件人的具体 投资目标、财务状况 或特定需求。未经CAPL 事 先书面同意，本研究报告 的收件人不得将 其分发给任何第三方。本段所称 的“批发客户”适用于公司法（2001）第761G 条 的规定。CAP

31、L 研究覆盖范围包括研究部门管 理层不时认为 与 投资者相关的ASX All Ordinaries 指数成分股、离岸 市场上市证券、未 上市发 行人及 投资产 品。CAPL 寻求覆盖 各个行 业中与 其国内 及国际 投资者 相关的 公司。印度：CLSA India Pri【【微信】】，成立于 1994 年 11 月，为全 球 机构投资 者、养 老基金 和企业 提供 股票经纪 服务（印度证 券交易 委员 会注册编 号：【【微信】】）、研究服务（印度 证券交 易委员会注 册编号：【【微信】】）和商人 银行服 务（印 度证券 交易 委员会注 册编号：【【微信】】）。CLSA 及其关联方 可能持 有标 的公司的 债务。此外，CLSA 及其 关联方在 过去 12 个月内可能 已 从标的 公司收 取了非 投资银 行服务 和/或非证券 相关服 务的报 酬。如 需 了解CLSA India“关联方”的更多 详情，请联系 Compliance-I。未经 中信 证券 事 先书 面 授权，任何 人不 得以 任何 目 的复 制、发送 或销 售本 报告。中 信 证券2023 版 权所有，保留 一切权 利。