摘要
本研究报告成文于7月中。研究报告中所提及的具体公司不构成投资建议。文中部分文献综述与数据整理系使用ChatGPT等AI应用辅助生成。
产品端：ChatGPT正式开启AI产业新纪元。ChatGPT是一款由OpenAI公司研发的“聊天机器人”程序，不仅可以用来聊天、搜索、翻译，完成写故事、写代码、写邮件等多种任务，而且能根据用户的需求和背景生成各种类型和风格的文本、提供有用的信息和建议，被誉为目前最接近“六边形”战士的聊天机器人。ChatGPT面世以来就受到了全球各界用户的热烈欢迎与好评，形成了“爆款效应”。随着下载量和使用量不断创造新高，ChatGPT已经成为了许多人日常生活和工作中不可或缺的伙伴。
需求端：ChatGPT有望应用于哪些场景？LLMs在短期内可能将大规模应用于诸多行业与场景。一是“AI+客户服务”——ICS，ICS解决方案应用往往以AI为主导，采用语音识别、自然语言处理、知识图谱等技术，将服务对象的需求自动识别，并针对性地反馈答案，从而达到高效、快捷、准确的服务目的。二是“AI+搜索引擎”——BingAI，搜索引擎的核心在于解决信息获取效率问题，为用户提供从“问题”到“答案”的最短路径，天然具有AI基因。三是“AI+内容创作”——AIGC，随着互联网技术的发展和智能设备的普及，自媒体在中国已经成为了一大不可小觑的行业，AIGC在此机遇下有望实现蓬勃发展。
供给端：ChatGPT中国产业链构想。中国式“ChatGPT”产业链方兴未艾，想象空间无限。如果仅根据当前产业分布对未来语言类人工智能产品产业链进行构想，可以将“泛ChatGPT”中国产业链分为：上游基础层、中游技术层、以及下游产品层。上游——基础层：数据、算力、传力、存力，以ChatGPT为代表的大语言模型的核心在于使用了上亿参数的大模型和海量语料库来生成语句，因此大数据是ChatGPT的核心驱动力，它需要高效的数据采集、数据标注和数据质检等技术来保证数据的质量和可用性。同时由于ChatGPT涉及算力、传力、存力等多项功能，因此需要强大的计算资源和网络带宽来支撑模型的运行和优化。中游——技术层：大语言模型（LLMs），大语言模型（LLMs）已经在各个领域展现出了强大的能力和潜力，引发了学术界和工业界的广泛