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Table_yemei1 观点聚焦 Investment Focus Table_yejiao1 本研究报告由海通国际分销，海通国际是由海通国际研究有限公司，海通证券印度私人有限公司，海通国际株式会社和海通国际证券集团其他各成员单位的证券研究团队所组成的全球品牌，海通国际证券集团各成员分别在其许可的司法管辖区内从事证券活动。关于海通国际的分析师证明，重要披露声明和免责声明，请参阅附录。(Please see appendix for English translation of the disclaimer)研究报告 Research Report 28 Feb 2023 中国互联网中国互联网 China Internet ChatGPT：细探商业模式与供给端决定因素 ChatGPT:Examining the Business Model and Determining Factors on Supply Side Table_Info 股票名称 评级 股票名称 评级 腾讯控股 Outperform 华住 Outperform 阿里巴巴 Outperform 心动公司 Outperform 拼多多 Outperform 虎牙 Neutral 美团 Outperform 知乎 Outperform 京东 Outperform 雅乐科技 Neutral 网易公司 Outperform 祖龙娱乐 Neutral 百度 Outperform IGG Neutral Sea Outperform 斗鱼 Neutral 携程集团 Outperform 同程旅行 Neutral Boss 直聘 Outperform 快手-W Outperform 哔哩哔哩 Outperform 商汤-W Outperform 唯品会 Outperform 爱奇艺 Neutral 微博 Outperform 阅文集团 Neutral 欢聚时代 Outperform 资料来源：Factset,HTI Related Reports TEMU 物流研究及美国尾程配送现状一览（How TEMU fulfill its orders and a glance of US last mile delivery）(16 Dec 2022)阿里巴巴 2022 云栖大会亮点小结（Takeaway from Alibaba 2022 APSARA Conference）(7 Nov 2022)广深跨境电商调研小结（Takeaway from E-commerce Field Trips in Guangzhou and Shenzhen）(31 Oct 2022)本篇报告我们回顾梳理了海内外巨头在 ChatGPT 上的布局，并分析了未来供给端的决定因素。ChatGPT 作为爆款应用出圈，背后有技术和管理上的必然性：作为爆款应用出圈，背后有技术和管理上的必然性：ChatGPT 在上线 5 日内突破 100 万注册用户，两个月内突破 1 亿用户，成为全球最快用户破亿的互联网软件。技术上，ChatGPT 基于Transformer 架构，历经多轮训练迭代，叠加算力上微软的大力支持，参数量从最初 1.17 亿进化到了 1750 亿，这带来了技术上的先发优势和杀手级的用户体验。管理上，OpenAI 作为非盈利机构，没有上市和业绩压力，因此拥有更多试错空间和更从容的研发氛围。因此，我们认为ChatGPT可维持其现有优势，将会是AI时代的赢家之一。而且，参考 ChatGPT 演变过程，我们认为前期的巨额投我们认为前期的巨额投入和从容的研发氛围，也是成为国内该领域最后赢家的必要条入和从容的研发氛围，也是成为国内该领域最后赢家的必要条件。由此，国内目前各大厂的现状，仍存在改良空间。件。由此，国内目前各大厂的现状，仍存在改良空间。商业模式处于探索阶段，落地场景上广告或率先起量，长期会以商业模式处于探索阶段，落地场景上广告或率先起量，长期会以用户付费为主导、促成再一次工业革命类的生产力提升：用户付费为主导、促成再一次工业革命类的生产力提升：目前ChatGPT 的商业化探索仍在早期阶段，具体措施包括在 C 端推出订阅服务，在 B 端整合进入微软云服务生态圈等。长期来看，训练与硬件成本的下降将为生成式 AI 技术在 B、C 端大规模应用提供基础和支撑，应用场景可包括线上客服、教育、电商、软件开发、传媒、艺术、游戏等。但短期而言，较为明确的路径为革新搜索市场，争夺广告份额：微软 Bing 的先例可做管中窥豹。不过另一方面，随着微软搜索广告在低基数下的高速增长，谷歌股价或暂时承压；同理或可解释百度在同理或可解释百度在 OpenAI 上的急迫感。上的急迫感。国内应用端玩家虽面临算力掣肘，但短期竞争的决定因素或在于国内应用端玩家虽面临算力掣肘，但短期竞争的决定因素或在于应用场景和转型决心：应用场景和转型决心：参考海外产业链，目前中国产业链在基础设施层，主要是高性能芯片方面和海外存在巨大差距。但在芯片被卡脖子的现实下，也预示着国产替代玩家的发展空间（如寒武纪、璧仞科技等），他们可能首先在财务上享受到 AI 浪潮红利。而对于应用端的互联网大厂而言，高性能GPU芯片卡脖子是他们面临的共同问题，但由于技术敏感性，国内市场此后应为国内玩家主导，所以国内玩家主要还是内部竞争；且目前而言，各家 A100 囤货已能满足现阶段需求，且 A800 即将出货，以及训练效率快速提升，卡脖子问题或到2025年方会呈现。从目前技术储备上看，ChatGPT的出现已经指明了技术迭代的方向，各家纠偏只是时间问题。因此，我们认为国内竞争的关键点在于落地场景：巨头需考虑这些落地场景是侵蚀主营业务的地盘，还是带来增量为主，并在这个基础上考量自身的转型决心。此外，研发氛围、新业务投入周期、及人才管理等软实力亦尤为重要-而我们认为，腾讯和字节在这些方面具有而我们认为，腾讯和字节在这些方面具有优势、但团队并不紧迫；百度硬性优势明显，急迫感突出，但执优势、但团队并不紧迫；百度硬性优势明显，急迫感突出，但执行力存疑。后续需紧密关注各家团队流失率指标。行力存疑。后续需紧密关注各家团队流失率指标。Table_Author Natalie Wu,CFA Barney Yao Yulin Zhong,CFA Jasmine Bai 557085100115Feb-22May-22Aug-22Nov-22Feb-23HAI China InternetMSCI China 28 Feb 2023 2 Table_header1 中国互联网中国互联网 目录：目录：1.ChatGPT：以：以GPT-3.5架构革新架构革新AI对话模型，商业化前景仍需探索对话模型，商业化前景仍需探索 _ 3 1.1 历经多轮迭代，参数量指数性上升，商业模式已见雏形历经多轮迭代，参数量指数性上升，商业模式已见雏形 _ 3 1.2 得益于技术提升，得益于技术提升，应用层面正突飞猛进应用层面正突飞猛进 _ 5 2.细探细探ChatGPT出圈原因：爆款应用背后，长期技术拐点已现出圈原因：爆款应用背后，长期技术拐点已现 _ 8 2.1 技术上，多轮迭代训练后已具备先发优势技术上，多轮迭代训练后已具备先发优势 _ 9 2.2 管理上，管理上，OpenAI 管理结构更为灵活，为大胆创新奠定了基础管理结构更为灵活，为大胆创新奠定了基础 _ 10 2.3 科技巨头躬身入局，发布重视信号科技巨头躬身入局，发布重视信号 _ 11 2.4 生成性生成性 AI 技术逐渐成熟，头部公司展开算力、算法与数据布局技术逐渐成熟，头部公司展开算力、算法与数据布局 _ 12 3.微软作为破坏性创新者，在算力微软作为破坏性创新者，在算力 算法算法 应用生态上已呈现完整布局应用生态上已呈现完整布局_ 14 3.1 强大的算力为微软在强大的算力为微软在 AI 领域奠定了良好基础领域奠定了良好基础 _ 14 3.2 AIGC 算法层面，微软在自研与合作上同时进行：算法层面，微软在自研与合作上同时进行：_ 15 3.3 应用上，商业化落地已见雏形；搜索市场份额有望提升应用上，商业化落地已见雏形；搜索市场份额有望提升 _ 17 4.Google等玩家作为防守者，短期面临更大的竞争压力等玩家作为防守者，短期面临更大的竞争压力 _ 19 4.1 防守策略之一：直面竞争防守策略之一：直面竞争 _ 20 4.2 防守策略之二：展开合作防守策略之二：展开合作 _ 23 5.国内发展如何？基础设施服务商应率先获得红利；未来应用端价值国内发展如何？基础设施服务商应率先获得红利；未来应用端价值有望被进一步挖掘有望被进一步挖掘 _ 23 6.国内应用端玩家现状一览：百度、阿里、腾讯积累深厚；其他玩家国内应用端玩家现状一览：百度、阿里、腾讯积累深厚；其他玩家亦在积极入局亦在积极入局 _ 28 6.1 百度：国内百度：国内 AI 先行者，类先行者，类 ChatGPT 产品产品“文心一言文心一言”将于将于 3 月上线月上线 _ 29 6.2 阿里巴巴：领先的云计算将为其提供云算力保障，类阿里巴巴：领先的云计算将为其提供云算力保障，类 ChatGPT 产品处于产品处于内测中内测中 _ 30 6.3 腾讯：跨模态腾讯：跨模态 AI 模型领先玩家，公司正在进行类模型领先玩家，公司正在进行类 ChatGPT 产品专项研究产品专项研究 _ 31 6.4 京东、华为、字节、网易、快手亦有布局京东、华为、字节、网易、快手亦有布局 _ 32 7.未未来展望：供给端的决定因素在于模型、数据、算力和软实力来展望：供给端的决定因素在于模型、数据、算力和软实力 _ 34 7.1 算力：训练和部署成本仍然昂贵，降本仍是商业化的首要难题算力：训练和部署成本仍然昂贵，降本仍是商业化的首要难题 _ 35 7.2 大厂的切入路径：竞争关键因素为技术、应用场景和团队管理大厂的切入路径：竞争关键因素为技术、应用场景和团队管理 _ 37 28 Feb 2023 3 Table_header1 中国互联网中国互联网 1.ChatGPT：以：以 GPT-3.5 架构革新架构革新 AI 对话模型，商业化前景仍需探索对话模型，商业化前景仍需探索 ChatGPT 是美国 OpenAI 公司研发的对话 AI 模型，是由人工智能技术支持的自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）工具，于 2022 年 11 月 30 日正式发布。它能够学习、理解人类语言，并结合对话上下文，与人类聊天互动，也可撰写稿件、翻译文字、编程、编写视频脚本等。与现存的其他同类产品相比，ChatGPT 的独特优势在于：的独特优势在于：1）基于 GPT-3.5 架构，运用海量语料库训练模型，包括真实生活中的对话，使 ChatGPT 能做到接近与人类聊天；2）应用新技术 RLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback，基于人类反馈的强化学习），从而能更准确地理解并遵循人类的思维、价值观与需求；3）可在同一阶段内完成模型训练；4）具有强大算力、自我学习能力和适应性，且预训练通用性较高；5）可进行连续多轮对话，提升用户体验；6）更具独立批判性思维，能质疑用户问题的合理性，也能承认自身知识的局限性，听取用户意见并改进答案。OpenAI 鼓励用户多与鼓励用户多与 ChatGPT 对话，以扩充语料库、训练模型优化对话，以扩充语料库、训练模型优化 Source:OpenAI Website;HTI 1.1 历经多轮迭代，参数量指数性上升，商业模式已见雏形历经多轮迭代，参数量指数性上升，商业模式已见雏形 2015 年，特斯拉 CEO 埃隆 马斯克、Y Combinator（美国著名创业孵化器）总裁 Sam Altman、PayPal 联合创始人 Peter Thiel 等投资 10 亿美元，在旧金山创立了非营利性组织 OpenAI，致力于开发 AI 技术。2017 年谷歌大脑推出生成式预训练模型Transformer，经大量数据集训练后成为当时最高水平的 LLM（大型语言模型）。Transformer 模型内部创造性地采用了自注意力结构（Self-Attention），相比 NLP 中的两大主流结构 RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络）、CNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络），每层具有更佳的计算复杂度，能更好地学习语法、语义等，提高训练和计算效率；由于未采用循环结构，Transformer 处理长序列时也能避免梯度消失或爆炸。具体而言：1）相比不能并行计算的 RNN，Transformer 允许并行处理输入序列中的所有位置，可直接计算点乘结果；2）相比 CNN，Transformer 可使任意两个单词间距离为 1，计算两个位置间关联的操作次数不因距离而增多，从而解决了 NLP 中长时依赖的难点问题。28 Feb 2023 4 Table_header1 中国互联网中国互联网 Transformer 模型架模型架构构 信息来源：Google 论文Attention is All You Need,HTI 2018 年 OpenAI 公司基于 Transformer 结构推出 GPT-1（Generative Pre-training Transformers,创造型预训练变换模型），参数量为 1.17 亿个，GPT-1 超越 Transformer成为业内第一。2019 年至 2020 年，OpenAI 陆续发布 GPT-2、GPT-3，其参数量分别达到 15 亿、1750 亿，其中，GPT-3 训练过程中直接以人类自然语言作为指令，显著提升了 LLM 在多种语言场景中的性能。2019 年，OpenAI 转型为封顶盈利机构，成立 OpenAi LP 公司，同年 7 月获得微软的 10亿美元投资，9 月授予微软 GPT-3 模型的独家使用权（不影响付费用户使用）。2020年 6 月，公司发布第一款商业化产品 OpenAI API。2022 年 1 月，OpenAI 在 GPT-3 基础上进行微调，并在训练中加入人类反馈数据，推出 InstructGPT。2022 年 11 月 30 日，OpenAI 推出人工智能对话聊天机器人 ChatGPT（InstructGPT 的兄弟模型），其训练数据集为开源数据集，且参数量达到 GPT-3 的 10 倍以上，辅以人工标注数据与强化学习的运用，实现了突破性进展ChatGPT 能够围绕大量话题进行对话，拥有更接近人类的逻辑思维，可借助对话反馈强化学习，且能模仿人类的情绪。例如：1）ChatGPT 不仅通晓古今历史，能识别出问题中的事实性错误，还拥有想象力和价值判断能力，能够想象古人在现代的生活并从现代价值观视角进行评判，且语言不乏文学性；2）当用户重复同一提问时，ChatGPT 会分析提问者的反馈，推测其想法、态度，据此调整回答，并结合普世价值观，给出合理且迎合提问者心理的答案。同年 12 月 5 日，注册用户数超过 100 万；截至截至 2023 年年 1 月底，月底，ChatGPT 月活用月活用户已高达户已高达 1 亿，成为史上活跃用户规模增长最快的应用。亿，成为史上活跃用户规模增长最快的应用。28 Feb 2023 5 Table_header1 中国互联网中国互联网 2023 年 2 月 2 日，OpenAI 推出 ChatGPT 的付费订阅版 ChatGPT Plus，提供比免费版更为快速的服务以及新功能优先试用权，月费为 20 美元。同日微软宣布旗下的全线产品将与 ChatGPT 整合，包括云计算平台 Azure 以及此前已宣布的搜索引擎 Bing（必应）、Office 等。2023 年 2 月 7 日，微软推出由 ChatGPT 支持的最新版 AI 搜索引擎Bing 和 Edge 浏览器，次日凌晨宣布已将 GPT-4 整合到 Bing 和 Edge 浏览器中。1.2 得益于技术提升，得益于技术提升，应用层面正突飞猛进应用层面正突飞猛进 ChatGPT 的问世得益于近年来 AIGC（AI-Generated Content）技术的持续发展，也对其他 AIGC 模型具有重要意义，尤其是依托文字、语音模态的类型。未来 OpenAI 可将ChatGPT与其他AIGC模型集成，拓展更丰富的功能和应用场景，进而助推AIGC浪潮、赋能整个 AI 产业链。Gartner 预计，到 2025 年 AIGC 将占据所有生成数据的 10%。据Frost&Sullivan 和头豹研究院测算，2021 年中国对话式 AI 市场规模为 82.7 亿元，到2026 年有望增长至 265.8 亿元，CAGR 达 26.3%。目前 ChatGPT 已被应用于多种工作职能中，基于其技术逻辑和特点，中短期内拥有多样化应用方向与场景，兼顾 To B 和 To C，具体主要包括：1）应用于内容创作）应用于内容创作，提升内容生产效率和丰富度：完成翻译、收集素材、选题策划、写作稿件等任务（例如美国新媒体巨头公司 Buzzfeed 宣布将用 ChatGPT 辅助内容创作，美联社使用的 Wordsmith 每秒可完成 2000 篇报道），在文艺、影视等领域，协助编写剧本和视频脚本，比如国内海马轻帆旗下的“小说转剧本”工具，已深度参与了 3 万多集电视剧和 8000 多部电影的剧本创作过程；与视频类 AIGC 集成，基于文字合成、剪辑视频以及生成虚拟场景等；2）在商务场景中，协助培训员工）在商务场景中，协助培训员工，运用其多轮对话能力担任智能客服协助营销、把握消费者需求，从而降低公司用人成本，例如亚马逊运用 ChatGPT 生成员工培训文档；3）在办公场景中发挥办公助手、语音转换文字、代码生成等功能）在办公场景中发挥办公助手、语音转换文字、代码生成等功能，比如微软计划将Office软件与ChatGPT，推出Microsoft Teams高级版（付费），可自动生成会议笔记；4）在工业场景中，与图片类 AIGC 整合、基于对话中的关键词辅助制作设计图，减少工程设计用时，比如 Jasper 旗下的 Stable Diffusion，可基于文本生成图像，采用了目前全球最大的开放图像-文本对数据集 LAION-5B，且生成效率提高 30 倍，Jasper 的付费用户目前有 IBM、Autodesk 等；5）此外，）此外，ChatGPT 在教育、工业、医疗等行业中也有较大应用空间在教育、工业、医疗等行业中也有较大应用空间，比如在教育场景中为学生批改作业、答疑、查漏补缺，在医疗场景中为患者预诊、录入电子病历等。海外主要玩家现状：海外主要玩家现状：现阶段海外 AIGC 赛道玩家数量较多，市场格局尚未定型。其中，领先的生成式 AI 公司除 ChatGPT 之外主要有 Stability AI、Jaspers AI 和 Midjourney 等，在文字、图片、音频生成等领域拥有独特优势，且已积累一定的用户规模。28 Feb 2023 6 Table_header1 中国互联网中国互联网 海外主要海外主要 AIGC 玩家一览玩家一览 公司公司 主要产品主要产品 主营业务主营业务 财务财务&估值估值 Open AI ChatGPT,DALL E 2 对话、文本、图像生成 公司预计 2023 年收入达 2亿美元；估值 200 亿美元 Hugging Face Hugging Face 对话 估值 20 亿美元 Cohere Cohere 对话、文本生成 估值或超 60 亿美元 Anthropic Claude 对话、语言助手 估值 50 亿美元 A121labs Jurassic 对话 估值 6.64 亿美元 Jasper AI Jasper,Jasper Art 文本、图像生成 2021 年收入达 4500 万美元；估值 15 亿美元 Stability AI Stable Diffusion,Dream Studio 文字、图像、音频生成 估值 10 亿美元 Midjourney Midjourney 图像生成 每月收入 200 多万美元 Podcast.ai Podcast.ai 音频生成 DeepMusic DeepMusic 音频生成、歌词生成、作曲 SoundHound AI SoundHound AI,语音 AI 估值 10 亿美元以上 Meta Make-A-Video 基于文字生成视频 Google Imagen Video,Phenaki 基于文本、图片生成视频 信息来源：公司官网，海通国际 海外海外 AI 独角兽公司估值排名（截至独角兽公司估值排名（截至 2023 年年 1 月月 25 日）日）信息来源:CB Insights,HTI Stability.AI 公司致力于开发 AI 开源工具，于 2022 年 8 月推出了图像生成模型 Stable Diffusion，可根据关键词产生图片，图像文本对数量超过 5000 亿，在消费级显卡上生成的图像与 DALL E 2 品质相当，成为其主要竞争对手。Stable Diffusion 的程序代码免费、开源，允许所有用户使用、调整，也可根据自身需求开发应用，已有超 20 万用户运用其源码开发了图像、语言、音乐等领域的 AI 工具，目前各渠道的日活用户规模累计达 1000 万以上。此外，Stability.AI 还发布了 DreamStudio，使用门槛较低，没有编程背景的用户也能输入提示词精准生成高质量图像，最快仅需几秒，DreamStudio用户已超过 150 万，生成图像数量超 1.7 亿。目前 Stability.AI 公司估值约 10 亿美元。28 Feb 2023 7 Table_header1 中国互联网中国互联网 DreamStudio 操作界面简洁清晰，参数面板易于操作操作界面简洁清晰，参数面板易于操作 信息来源：DreamStudio，HTI Jaspers AI 成立于 2021 年 1 月，主要针对商业营销用途，为商家和个人用户提供 AI 文字生成和图片生成功能。其中，文字生成工具 Jasper 可帮助用户生成营销文案、社交媒体文章、新闻稿、TikTok 视频脚本、邮件等文本，支持 29 种语言；附加功能图片生成系统 Jasper Art 可根据用户输入的文字生成图像，并能调整画法、风格，且拥有无版权图片库。据公司数据，使用 Jasper 生成文案初稿可节省 80%的时间，ROI 达400%。Jasper和Jasper Art均采用付费订阅制，其中，Jasper订阅服务分为Starter/Boss Mode/Business Mode 三档，收费标准分别为$29/$59/$499 每月。相比同业竞对公司，Jasper AI 的主要优势在于：1）集成大量机器学习模型，包括业界最新的语言生成模型 GPT-3.5（由 OpenAI 开发）和 BLOOM（由 Hugging Face 开发），文字出品质量较高；2）针对目标用户群体的需求特点对模型进行微调，提供大量实用模板、创作工具（例如翻译器、抄袭检验等），通过优化关键词生成更契合 Google SEO 规则的内容，且速度提升 5 倍，帮助用户增大流量曝光、改善营销效果；3）同时支持图文生成功能，为用户创作营销材料、文艺作品等带来便利，在电商、社媒、视频制作等多个新兴行业领域具有较高的商业潜力。Jasper 同时支持文本和图像生成功能同时支持文本和图像生成功能 信息来源：Jasper;HTI 28 Feb 2023 8 Table_header1 中国互联网中国互联网 2022 年 10 月，Jasper AI 宣布估值超过 15 亿美元，已获得 1.25 亿美元 A 轮融资，将用于打造核心产品、与更多应用整合以及收购Outrite（一款用于检查语法和风格的AI软件，全球用户数已超过 100万），计划于 2023 年整合两家公司的产品。据公司创始人透露，截至 2022 年 10 月，Jasper 用户数已超过 10 万；2021 年收入达 4500 万美元，预计 2022 年实现收入 7500 万美元以上，同比增长约 66%。Midjourney 是 AI 绘画赛道近期最受欢迎的应用，能根据输入的关键词生成高质量图像，现已嵌入 Discord 平台，用户基于该平台的 bot 机制提交 Prompt（即提示词）即可生成图片，目前已拥有 381 万用户。Midjourney 允许付费用户创作的图像用于商业用途，但若收益超过每月 2 万美元则需支付 20%作为分成，也可与公司官方协定分成比例。Midjourney 擅长人像生成，图像接近照片级品质，制作的 3D 艺术品也十分逼真、精细，在建筑设计、艺术创作等对图像质量、审美要求较高的领域拥有显著优势，应用前景广阔。据称，目前 Midjourney 每月收入约 200 万美元以上。Midjourney 各级套餐费用及功能权限各级套餐费用及功能权限 Free Trial Basic Plan Standard Plan Pro Plan Fast GPU Time 0.4 hr/lifetime 3.3 hr/month 15 hr/month 30 hr/month Relax GPU Time/mon-Unlimited Unlimited Purchase Extra GPU Time-$4/hr$4/hr$4/hr Work Solo In Your Direct Messages-Stealth Mode-Maximum Queue 3 concurrent Jobs 3 concurrent Jobs 3 concurrent Jobs 12 concurrent Fast Jobs 10 Jobs waiting in queue 10 Jobs waiting in queue 10 Jobs waiting in queue 3 concurrent Relaxed Jobs 10 Jobs waiting in queue Rate Images to Earn Free GPU Time-信息来源：Midjourney,HTI 2.细探细探 ChatGPT 出圈原因：爆款应用背后，长期技术拐点已现出圈原因：爆款应用背后，长期技术拐点已现 ChatGPT 在上线上线 5 日内突破日内突破 100 万注册用户万注册用户，超越 Facebook 和 Twitter（分别用时 10个月和 2 年），两个月内突破两个月内突破 1 亿用户，成为全球最快用户破亿的互联网软件亿用户，成为全球最快用户破亿的互联网软件，对比之下，TikTok 和 Instagram 分别用时 9 个月和 2 年半才实现亿级用户量。用户活跃度方面，据 SimilarWeb 报告显示，ChatGPT 在 1 月的日均访问量达到 1300 万人次。我们分析，ChatGPT 能够如此迅速火遍全球，主要得益于：1）ChatGPT 长期积累的技术优势；2）公司大胆尝试得到市场认可；3）科技巨头纷纷躬身入局，释放重视信号；4）大趋势上，AIGC 行业逐渐成熟。28 Feb 2023 9 Table_header1 中国互联网中国互联网 平台突破平台突破 1 亿用户所用时间亿用户所用时间 平台突破百万用户所用时间平台突破百万用户所用时间 Source:UBS,HTI Source:Financial Review,HTI 2.1 技术上，多轮迭代训练后已具备先发优势技术上，多轮迭代训练后已具备先发优势 由 OpenAI 公司推出的 ChatGPT 在正式面世之前，GPT 家族已有三个基于 Transformer技术的自然语言处理模型，分别为 GPT-1/2/3，模型每迭代一次，参数量都在几何式增长，从最初的 1.17 亿增加到第三代的 1750 亿，GPT-3 已成为全球最大的语言模型之一。ChatGPT 使用的 GPT-3.5 模型是在 GPT-3 的基础上加入 Reinforcement Learning from Human Feedback（RLHF，人类反馈强化学习）技术和近段策略优化算法，其目的是从真实性、无害性和有用性三个方面优化输出结果，降低预训练模型生成种族歧视、性别歧视等有害内容的风险。ChatGPT 训练的过程主要有三个阶段。第一步是训练监督策略，人类标注员对随机抽取的提示提供预期结果，用监督学习的形式微调 GPT-3.5，生成 Supervised Fine-Tuning（SFT）模型，使 GPT-3.5 初步理解指令，这一步与先前的 GPT-3 模型训练方式相同，类似于老师为学生提供标答的过程。第二步是奖励模型，在 SFT 模型中随机抽取提示并生成数个结果，由人类标注员对结果的匹配程度进行排序，再将问题与结果配对成数据对输入奖励模型进行打分训练，这个步骤类似于学生模拟标答写出自己的答案，老师再对每个答案进行评分。第三步是 Proximal Policy Optimization（PPO，近段策略优化），也是 ChatGPT 最突出的升级。模型通过第二步的打分机制，对 SFT 模型内数据进行训练，自动优化迭代，提高 ChatGPT 输出结果的质量，即是学生根据老师反馈的评分，对自己的作答进行修改，使答案更接近高分标准。简而言之，我们分析，简而言之，我们分析，ChatGPT 的优势在于的优势在于，1）使用 1750 万亿参数的 GPT-3 为底层模型进行预训练，为全球最大的语言模型之一；2）算力上得到微软支持，使用上万片 NVIDIA A100 GPU 进行训练，模型的运行速度得到保障；3）算法上使用奖励模型和近端优化策略进行迭代优化，将输出结果与人类预期答案对齐，减少有害性、歧视性答案，使 ChatGPT 更拟人化，让用户感觉沟通的过程更流畅。2930415561707801020304050607080ChatGPTTikTokInstagramPinterestSpotifyTelegramUberGoogleTranslate月0.2 2.510244101020304050ChatGPTInstagramFacebookTwitterNetflix月 28 Feb 2023 10 Table_header1 中国互联网中国互联网 GPT-3.5 训练过程训练过程 Source:OpenAI,HTI 2.2 管理上，管理上，OpenAI 管理结构更为灵活，为大胆创新奠定了基础管理结构更为灵活，为大胆创新奠定了基础 在 ChatGPT 上线之前，许多科技公司也在培育 AI 语言模型。如 Google 一直训练的LaMDA 模型，在 2020 年开始训练，初代于 2021 年 5 月公布，但由于模型与谷歌的广告业务发展方向无法匹配，迟迟未推出。该模型使用1370亿参数，1.56万亿单词量，是 ChatGPT 的 5 倍。去年夏季曾传出新闻，Google 工程师因为认为 LaMDA 具有独立思想而被开除；CEO 桑达 皮查伊明确表示，公司将秉持对 AI 的原则（产品有益于社会发展、安全可靠、对人负责等）以及对信息完整度的最高标准来研发和开放 AI 产品，Google不同于其他初创公司，不能承担 AI犯下的错误对公司的信誉和其他倍受信赖的产品造成的影响，Google 对于 AI 产品的研发和开放持有十分谨慎的态度。既没有上市，也没有盈利目标的 OpenAI 则显得更为进取。ChatGPT 的前身 GPT-3 模型于2020年发布，在此模型基础上，公司加入 RLHF训练和PPO，培育出GPT-3.5 模型，该模型对应的 InstructGPT 在 2021 年 1 月开始内测，于 2022 年初对外公布，兄弟版ChatGPT 在 2022 年 11 月末正式推出，即 GPT-3.5 模型从灰测到对外公布仅用时不到 2年。公司能够快速且大胆推出 ChatGPT，除了基于 ChatGPT 本身的优越性能，也是为GPT-4 收集更多公开对话数据，继续扩大可用参数规模。尽管 ChatGPT 仍有明显缺陷，在推出后屡现“胡说八道”的情况，且面对复杂的数理化问题无法提供正确答案，但瑕不掩瑜，用户对于这位先行者的错误结果展现出更多包容，相比之下，Google 于2 月 6 日推出的 AI 对话机器人 Bard 由于答案出错，公司当日股价一泻千里。占据先发优势的占据先发优势的 ChatGPT 在面世后迅速风靡各行各业。在面世后迅速风靡各行各业。据 S 对超过 1 千名大学生调查显示，已有 89%的学生使用 ChatGPT 辅助完成作业，48%的学生在做居家测验时使用 ChatGPT，53%的学生将其用于写论文，22%的学生用于写论文框架；除了教育行业，广告从业人员、网文写手、探店博主等都在尝试使用 ChatGPT 辅助撰写软文和稿件。企业方面，微软已宣布将 ChatGPT 嵌入必应搜索引擎，未来会陆续整合进Windows 系列产品、Teams 和云服务；奢侈品电商寺库和美国著名媒体公司 BuzzFeed于近期宣布与 ChatGPT 开展业务合作；亚马逊员工也在 Slack 表示已经将 ChatGPT 应用在多种工作职能中，但目前律师警告员工勿将公司机密信息告诉 ChatGPT。28 Feb 2023 11 Table_header1 中国互联网中国互联网 大学生使用大学生使用 ChatGPT 情况调查情况调查 Source:S,HTI ChatGPT 公开合作公司公开合作公司 Source:Microsoft,新浪财经，WSJ，海通国际 2.3 科技巨头躬身入局，发布重视信号科技巨头躬身入局，发布重视信号 在 ChatGPT 对外公布并成为全球热点之前，微软公司早在 2019 年已经投资 10 亿美元成为 OpenAI 的金主之一，并在 2020 年 GPT-3 发布时获得独家授权访问底层代码，将API整合到微软的产品和服务中。此次 ChatGPT走红，微软继续加码100亿美元投资。作为 AI 和搜索引擎两个领域的领军企业，Google 在 12 月 21 日发出红色警告，表示类ChatGPT 聊天机器人将会颠覆搜索引擎行业，对 Google 的广告业务带来重创，随后于2 月初，Google 宣布投资 4 亿美元在 OpenAI 的竞对公司 Anthropic，并推出 AI 聊天机器人 Bard，紧跟热潮。国内同样可见科技巨头如百度、阿里和京东等纷纷宣布打造类ChatGPT 产品，加速布局 AIGC 产业。科技公司入局时间梳理科技公司入局时间梳理 Source:界面新闻，TMT,OpenAI,Google,Techcrunch,CNET,Fortune,TechWeb，海通国际 89HS%0 0Pp0%完成作业居家测验写论文构建论文框架合作企业合作企业合作方式合作方式微软将ChatGPT嵌入Bing搜索将ChatGPT与Teams、Azure云、Windows系列产品整合BuzzFeed运用ChatGPT协助创作个性化内容寺库电商对AIGC和ChatGPT进行研究，实现与真人类似的互动对话，丰富相关内容时间时间事件事件2019/07/22 微软向OpenAI注资10亿美元2022/09/22 微软获得GPT-3底层代码的独家授权访问权限2022/11/30 ChatGPT面世2022/12/21 Google发出红色警告，宣布将围绕ChatGPT全面调整Google未来一年在AI领域的工作2023/02/04 Google宣布投资4亿美元在OpenAI的竞对公司Anthropic2023/02/06 Google CEO发表文章介绍类ChatGPT的AI聊天机器人Apprentice Bard2023/02/07 百度官宣类ChatGPT项目文心一言，预计3月对外开放2023/02/08 阿里宣布达摩院正在研发类ChatGPT的对话机器人，目前已经开放给员工内测2023/02/10 京东公布产业版ChatGPT:“ChatJD 28 Feb 2023 12 Table_header1 中国互联网中国互联网 谷歌搜索指数变化（谷歌搜索指数变化（2022/12/01-2023/02/09）Source:Google Trend,HTI 百度搜索指数变化（百度搜索指数变化（2022/11/30-2023/02/12）Source:百度指数，HTI 2.4 生成性生成性 AI 技术逐渐成熟，头部公司展开算力、算法与数据布局技术逐渐成熟，头部公司展开算力、算法与数据布局 头部公司数据、算法、算力布局头部公司数据、算法、算力布局 Source:Microsoft,Meta AI,Amazon,OpenAI,ai business,analyticsindiamag，HeptaAI，海通国际 10096010203040506070809010012/0112/0612/1112/1612/2112/2612/3101/0501/1001/1501/2001/2501/3002/0402/09849565338509-100,000 200,000 300,000 400,000 500,000 600,000 700,000 800,000 900,00030/1105/1210/1215/1220/1225/1230/1204/0109/0114/0119/0124/0129/0103/0208/02名称名称模型模型应用应用数据数据算力算力算法算法OpenAIGPT-3.5ChatGPT1750亿参数，3000亿单词语料库（60%来自2016-2019年的C4语料库，22%来自WebText2数据集，16%来自书本，3%来自维基百科）使用NVIDA V100 GPU训练，使用NVIDA A100 GPU运行预训练 微调（奖励模型和近端策略优化）GoogleLaMDA，PaLMApprentice BardLaMDA模型使用1370亿参数，PaLM模型使用5400亿参数，Bard使用1.56万亿单词语料库，2.1T个令牌自研芯片TPU v4，主要与集群相连应用，每一个集群中包含4096枚芯片，运行速度可以达到百亿亿次每秒预训练 微调（评估回答，检索外部信息）MetaOPT-175BBlenderBot 31750亿参数，180B的令牌数据集（来自RoBERTa的训练数据集、CC100的英文数据集、Pushshift.io Reddit和The Pile数据集）使用128张40gb的NVIDIA A100 GPU训练预训练 微调（根据用户反馈持续学习）Amazon Alexa TMAlexa200亿参数Inferentia2高性能机器学习推理芯片，运算速度达到2.3千万亿次/秒，搭载了Inf2的实例比使用GPU的实例的吞吐量提高2.3倍，成本降低70%使用Seq2Seq的解码器-编码器架构 28 Feb 2023 13 Table_header1 中国互联网中国互联网 OpenAI:ChatGPT 使用的 GPT-3.5 模型，是由基于 1750 亿参数的 GPT-3 迭代而来。据悉，GPT-3模型中的世界知识来自 3000 亿单词的训练语料库，其中 60%来自于 2016 至 2019 年的 C4 语料库，22%来自于 WebText2（WebText 是由 OpenAI 收集 Reddit 网站内 3 分以上的回答整理而来的数据集，截止至 2017 年 12 月共汇总 8,013,769 份文件，规模达到40GB，而 WebText2 是在 WebText 的基础上继续更新数据至 2020 年 4 月，且包含所有语言的回答），16%来自于书本以及 3%来自于维基百科。GPT-3.5 是在 GPT-3 这个预训练大型语言模型的基础上进行代码训练和指引微调迭代的模型，由于 GPT-3.5 目前没有接入互联网，模型内的数据更新截止至 2021 年。资料显示，ChatGPT 在运算时使用了 1 万张 NVIDIA 的 A100 GPU(目前被禁止出口中国和俄罗斯市场售卖)，单个显卡的运算速度达到 19.5 万亿次/秒。在 ChatGPT 模型内单张 A100 GPU 可以在 350 毫秒生成 1 个词语，而 ChatGPT 每一个回答包括约 30 个词语，以每秒生成 15-20 个词语的速度计算，大约需要 5 张芯片来运行模型和处理文本，需要至少 8 张芯片来运行服务器。GPT-3.5 现已经在微软 Azure AI 基础设施上进行训练，而微软对于使用 A100 GPU 的收费是每小时 3 美元，按照这个价格推算，每生成一个 30 词的回答需要 1 美分（与 OpenAI CEO 对于成本的回应相符）。Google：Google紧跟OpenAI推出的Bard AI对话机器人，使用了LaMDA模型。该模型使用1370亿参数，主要训练分为两个阶段。在预训练阶段使用的数据集由 1.56 万亿单词组成，后续将这些单词整理成 2.81T 个令牌的数据库进行训练，数据主要来源是公开的网络文件。训练的第二阶段是微调，也是 LaMDA 作为开源模型比 GPT-3.5 更有优势的一点。LaMDA 的微调包括两个方面，1）对生成文本进行性能安全和质量评估，主要观察 SSI 三个方面，分别是合理性（Sensible）、针对性（Specific）以及趣味性（Interesting）；2）对生成文本进行外部信息检索，通过学习外部知识，使回答更尽可能不违背事实。第二项微调对比 ChatGPT（数据更新截止至 2021 年），LaMDA获取的数据量更大，为用户提供最新的信息回复。在算力上，LaMDA 主要使用 Google 自研 TPU v3 芯片集群。除了LaMDA之外，Google于2022年4月推出另一大型语言模型PaLM，规模达到5400亿参数，使用的芯片是自研 TPU 最新版 v4。TPU v4 芯片主要与集群相连应用，每一个集群中包含 4096 枚芯片，运行速度可以达到百亿亿次每秒，在测试训练语言模型BERT 时，同样数量的 TPU v4 对比 NVIDIA A100，TPU v4 的速度提升了 1.15 倍。在训练 PaLM 时，Google 使用了两个 TPU v4 集群。由于 Google 的 LaMDA 和 PaLM 模型目前暂未全面开放，公司没有公布模型训练和使用的成本。Meta：Meta 的开源 AI 对话机器人 Blenderbot 初代于 2020 年公布，参数规模为 94 亿，是当时市面上最大系统的 3.6 倍，经过两代更迭，Meta 在 2022 年 8 月推出 Blenderbot3，共 3 个参数版本，最大规模达到 1750 亿，预训练数据集包括 180B 个令牌，数据主要来自于 RoBERTa 的训练数据集、CC100 的英文数据集、Pushshift.io Reddit 和 The Pile 数据集。除了对数据集进行预训练，Blenderbot3 的主要改进是持续学习计划。在微调的过程中，模型会同时开展对外搜索和对内索取长期记忆，将信息整合输出回答。在答复发出之后，用户可以点赞或点反对，Blenderbot3 会继续跟进用户反馈生成新的对话，继而收集资料对模型进行微调优化。据资料显示，Blenderbot3 在训练时使用了128 张 40gb 的 NVIDIA A100 芯片，推出后仅在美国上线，且只有 30 亿和 300 亿参数规模的两个小模型对外开放，1750 亿参数的模型需要额外提交申请方可使用。28 Feb 2023 14 Table_header1 中国互联网中国互联网 Amazon：Amazon 推出的大规模多语言模型 Alexa TM 主要用于提升语音助手 Alexa 的服务，该模型的参数规模只有 200 亿，采用 seq2seq（串行到串行）的编码器-解码器架构，主要用于多语言翻译和生成文本摘要。经测试，包括了编码器架构的 Alexa TM 在文本摘要和语言翻译的效果明显优于只有解码器架构的 GPT-3 和 PaLM。作为世界头部云厂商，Amazon 更多发力在自研芯片和处理器，在 2022 年举行的云科技 re：Invent 全球大会上，Amazon 公布了 3款新芯片及对应的弹性云计算应用实例。其中 Inferentia2 高性能机器学习推理芯片是为运行 1750 亿参数规模的大型语言模型而生，相比前一代Inf1 提高 3 倍计算性能，运算速度达到 2.3 千万亿次/秒，对比基于 GPU 的同类应用实例，搭载了 Inf2 的实例吞吐量提高 2.3 倍，成本降低 70%。3.微软作为破坏性创新者，在算力微软作为破坏性创新者，在算力 算法算法 应用生态上已呈现完整布局应用生态上已呈现完整布局 作为 OpenAI 的主要投资人，微软在 AIGC 算法领域布局较早，其 2019 年 3 月就对OpenAI 进行了 10 亿美金注资。今年 1 月 24 日，微软公司在官方博客宣布已与 OpenAI 公司扩大合作伙伴关系，两家公司合作伙伴关系进入第三阶段，微软将向 OpenAI 进行一项为期多年、价值数十亿美元的投资，以加速其在人工智能领域的技术突破。我我们认为，微软在们认为，微软在 AIGC 领域的完整生态，可助力其在未来发展中保持优势。领域的完整生态，可助力其在未来发展中保持优势。具体而言：3.1 强大的算力为微软在强大的算力为微软在 AI 领域奠定了良好基础领域奠定了良好基础 自 2019 年注资 OpenAI 开始，微软便成为了微软便成为了 OpenAI 的独家云计算服务商。的独家云计算服务商。微软的云服务一直为 OpenAI 的产品、API 服务和研究中所有的工作负载提供支持，同时双方在Azure 上合作研发人工智能超级计算技术。此后，微软于微软于 20 年便推出了用于在年便推出了用于在 Azure上训练超大规模人工智能模型的超级计算机上训练超大规模人工智能模型的超级计算机，其拥有超过 28.5 万个 CPU 核心和 1 万个 GPU，其中每 GPU 拥有 400Gbps 网络带宽。根据微软 20 年 Build 开发者大会介绍，此超算平台性能位居全球前五此超算平台性能位居全球前五，并且得益于在 Azure 上托管，这台超级计算机拥有现代云计算基础设施的各种优点，包括快速部署、可持续发展的数据中心并可以访问所有 Azure 服务。强大的算力是强大的算力是 ChatGPT 不断迭代进化的基础：不断迭代进化的基础：从数据需求看，GPT 3.0 使用了 1750 亿个参数进行训练，根据 Linux 中国报告，GPT-4 预计将使用数万亿参数。这预示着更多的算力需求以及高集中度的云服务。从专注于感知型（图像、声音和视频等感官数据的解读）人工智能进化到生成型人工智能（新内容的创建），这将需要成倍增长的计算能力。我们认为，微软的强大的算力叠加生态服务，为公司在AIGC 领域奠定了良好基础，且这一优势已在过去云基础服务市场所验证：在全球云基础设施服务市场，根据 Synergy Research Group 数据显示，微软 Azure 在 2Q22 市场份额已达到 21%，仅次于亚马逊 AWS，并呈节节上升之势。28 Feb 2023 15 Table_header1 中国互联网中国互联网 全球云基础设施服全球云基础设施服务份额务份额(IaaS,PaaS 和私有云托管和私有云托管)Source:Synergy Research Group;HTI 3.2 AIGC 算法层面，微软在自研与合作上同时进行：算法层面，微软在自研与合作上同时进行：1）与）与 OpenAI 紧密合作紧密合作，后者已在为微软定向研发下一代大型语言模型（LLM）-根据 2 月 8 日微软发布会介绍，这一模型专为搜索服务定制，其吸取了 ChatGPT 和 GPT-3.5 的重要经验，而且速度更快、更准确，这一模型将搭载在全新的 Bing 服务上。此外，微软与 Open AI 合作研发的“Prometheus Model”也将应用在新的 Bing 搜索服务上,其可提高搜索结果相关性，同时更加安全；2）此外，微软联手英伟达推出了威震天-图灵自然语言生成模型（Megatron Turing-NLG），其包含 5300 亿参数，几乎三倍于 ChatGPT 3 的参数数量，为目前全球规模最为目前全球规模最大，同时也是性能最强的大，同时也是性能最强的 NLP 模型。模型。3）同时在去年）同时在去年 4Q，微软推出了新的视觉基础模型，微软推出了新的视觉基础模型 Florence，其具有 6.4 亿参数量，该模型将表征从粗粒度（场景）扩展到细粒度（对象），从静态（图像）扩展到动态（视频），从 RGB 扩展到多模态。通过结合来自 Web 规模图像-文本数据的通用视觉语言表征，Florence 模型可以轻松地适应各种计算机视觉任务，包括分类、检索、目标检测、视觉问答（VQA）、图像描述、视频检索和动作识别；28 Feb 2023 16 Table_header1 中国互联网中国互联网 全球主要厂商全球主要厂商 AIGC 模型及参数介绍模型及参数介绍 Source:腾讯研究院;HTI 微软微软 Florence CV 模型技术架构模型技术架构 Source:微软;HTI 28 Feb 2023 17 Table_header1 中国互联网中国互联网 NLP 模型参数量正呈指数增长模型参数量正呈指数增长 Source:Public Information;HTI 3.3 应用上，商业化落地已见雏形；搜索市场份额有望提升应用上，商业化落地已见雏形；搜索市场份额有望提升 首先，21 年微软与 OpenAI 共同推出 AI 编程工具 GitHub Copilot。在 2022 年 6 月 22日，Copilot 已正式上线，定价每月 10 美元（约 66.9 元人民币）或每年 100 美元（约 669 元人民币），对学生用户和流行开源项目的维护者免费提供。根据微软 CEO 纳德拉，最近在 GitHub Copilot 上突破了 1 亿开发者，且有用户使用 GitHub Copilot 构建了80%的代码。其次，微软也在将其次，微软也在将 ChatGPT 整合进入自身的云生态之中。整合进入自身的云生态之中。据微软披露，ChatGPT 版 Teams 工具可以辅助用户完成更多的办公功能，比如起草工作邮件，记笔记、做会议纪要等事务性工作，并且能够自动提供在办公平台上举行的会议的回顾，根据会议讨论情况生成任务清单，并提供会议记录和总结。另外，微软旗下的 Dynamics 365 ERP 产品宣布在 Viva Sales 客户关系管理软件中集成 ChatGPT，可以生成对企业客户的电子邮件回复，进一步代替人工完成重复的文字工作。此外，近期关注度更高的是其即将推出的搭载了此外，近期关注度更高的是其即将推出的搭载了 AI 功能的功能的 Bing 搜索引擎。搜索引擎。根据微软CEO 纳德拉在 2 月 8 日的发布会上所言，传统搜索引擎痛点主要在于结果不准确，而传统搜索引擎痛点主要在于结果不准确，而新的新的 Bing 搜索引擎将有效解决这一痛点搜索引擎将有效解决这一痛点：“目前的搜索引擎，人们 40%的时间都是点击搜索链接并立即返回，这表明搜索结果并不可信，我们希望在搜索领域再次进行创新-微软称其为您的网络副驾驶，这个副驾驶的核心是一个全新的 Bing 搜索引擎和Edge 网络浏览器，其中 Bing 将直接回答您的问题，并提示您发挥更多创意”。28 Feb 2023 18 Table_header1 中国互联网中国互联网 具体来讲，全新具体来讲，全新 Bing 在技术上将有四重突破：在技术上将有四重突破：1）模型上：Bing 将在 Open AI 的下一代 LLM（大型语言模型）上运行，其专为搜索定制，带来全新的交互体验；2）搜索算法上，微软与 Open AI 合作的“Prometheus Model”可提高搜索结果相关性，同时更加安全；3）将人工智能应用于核心搜索算法。微软将 AI 模型应用于其核心必应搜索排名引擎，从而实现了二十年来相关性的最大跃升。有了这个 AI 模型，即使是基本的搜索查询也更加准确和相关；4）用户体验设计上，新的 Bing 将带来集答案、聊天和浏览一体的搜索体验。更好的体验具体体现在：更好的体验具体体现在：1）更相关的答案）更相关的答案：新版必应将会改进用户搜索体验，在一些简单的事情如体育比分、股票价格和天气等，新必应会提供更相关结果，如果用户需要，它还会提供一个新的侧栏，显示更全面的答案。2)完整的答案：完整的答案：必应会审查从网络上搜索到的结果，从而找到并总结用户想要的答案。例如这一问题如何用鸡蛋代替蛋糕中的另一种成分，新版必应能够给出详细说明，而无需滚动浏览多个结果。3）全新的聊天体验：）全新的聊天体验：对于更复杂的搜索，比如计划详细的旅行行程或研究要买什么电视，新版必应提供了新的交互式聊天功能。聊天体验使用户能够通过询问更多细节、清晰度和想法来优化搜索，直到获得用户正在寻找的完整答案，并提供可用链接，以便用户可以根据搜索结果采取行动。4）内容生成：）内容生成：有时用户需要的不仅仅是答案，还需要灵感。必应可以通过生成内容来帮助达到此目的。例如它可以帮助编写电子邮件、创建规划假期行程、预订旅行和住宿的链接、准备工作面试等。必应还引用了信息所有来源，用户可以看到它引用网络内容的链接。5）浏览器）浏览器 AI 助手：助手：Edge 浏览器进行了更新，包括 AI 功能和外观，并添加了两个新功能。聊天和撰写。借助 Edge 侧边栏，用户可以得到一份冗长的财务报告摘要，从而获得报告关键要点，然后用户也可以使用聊天功能来获得与竞争公司财务状况的比较，并自动将结果放入表格中。新一代新一代 Bing 搜索功能介绍搜索功能介绍 Source:Public Information;HTI 28 Feb 2023 19 Table_header1 中国互联网中国互联网 公司对搭载了全新公司对搭载了全新 AI 功能的功能的 Bing 搜索商业化前景充满信心。搜索商业化前景充满信心。事实上，公司本身的广告业务已连续两年快于市场增长（微软 22 年搜索与新闻广告收入约 180 亿美金，两年 CAGR 为 24%，快于全球数字广告市场 19%增速）。根据 eMarketer 数据，全球数字广告市场 22 年规模为 5700 亿美金，其中 40%为搜索广告，据此计算可得知微软仅占搜索市场 6%份额，而谷歌份额高达 70%。未来来看，公司认为不断优化的公司认为不断优化的 Bing 搜索搜索体验将助力其获得市场份额体验将助力其获得市场份额，尤其是国际市场份额（考虑到公司在大型语言模型上的优势将助力渗透海外当地市场）。根据公司测算，每一个百分点的市场份额提升，将为其带来 20 亿美金的广告收入增量，约占 22 年公司搜索与新闻广告收入 11%。全球数字广告市场收入（十亿美金）全球数字广告市场收入（十亿美金）Source:emarketer;微软；HTI 微软搜索与新闻广告增速微软搜索与新闻广告增速 Source:微软;HTI 4.Google 等玩家作为防守者，短期面临更大的竞争压力等玩家作为防守者，短期面临更大的竞争压力 我们发现，受到 ChatGPT 直接负面影响的玩家（如搜索引擎），更多是通过加速推出自研的聊天机器人来进行对抗：Google 这样可以提供算力和资金的巨头同时采用联合和投资 ChatGPT 的竞对的手段来建立自己的护城河。而 AI 实力较弱的下游公司，更多是采用合作的态度对待 ChatGPT。非直接对抗，有自己 AI 研发能力的公司，比如Amazon 会采用谨慎合作的态度，在使用 ChatGPT 功能时，同时防止自身信息泄露。28 Feb 2023 20 Table_header1 中国互联网中国互联网 4.1 防守策略之一：直面竞争防守策略之一：直面竞争 ChatGPT 的问答模式，长期来说，很可能在目前 Google 垄断的搜索引擎市场撕开裂缝，特别是跟 Microsoft 结合之后。Google 的搜索广告业务在变现端也会承压，因为其广告业务建立在从关键词到链接到页面的基础上，页面给到广告以展示空间，而用户的浏览记录也是公司的数据资源，帮助提高广告投放的效率。鉴于 ChatGPT 的迅猛的发展势头以及未来很大可能的对 Google AI 地位和搜索业务的挑战，在 ChatGPT 推出后，Google 对其是对抗态度，主要举措包括对对其是对抗态度，主要举措包括对 ChatGPT 的竞对进的竞对进行投资和合作，以及，紧急发布自研聊天机行投资和合作，以及，紧急发布自研聊天机器人。器人。（1）谷歌 CEO Sundar Pichai 在公司内部发布了“红色警报”(Code Red)，并称将围绕ChatGPT，全面调整 2023 年谷歌在 AI 领域的工作。据纽约时报，谷歌内部包括研发、安全和信任等多个部门的团队被重新分配工作，辅助开发新的 AI 技术原型和产品。（2）2023 年 2 月 4 日，Google 向 Anthropic 投资近 4 亿美元，获得 10%股份，同时Google Cloud 为 Anthropic 首选云供应商，为其提供 AI 算力。Anthropic，由 OpenAI 前研究副总裁达里奥 阿莫迪（Dario Amodei）、GPT-3 论文一作 Tom Brown 等人于 2021年成立，推出了聊天机器人 Claude,在此之公司发布了论文，描述了一个基于无监督方式训练、520 亿参数的模型 AnthropicLM v4-s3，直接对标 OpenAI 的 GPT-3 模型。目前，Claude 尚未向公众发布，计划在未来几个月内扩大个人对 Claude 的访问。Anthropic 强调其旨在构建“可靠、可解释和可操纵的人工智能系统”。这个目标让Anthropic 比 OpenAI 更加谨慎和可靠，但也限制了 Anthropic 的模型开发速度。据拿到内部试用权的网友，Claude 在逻辑性和信息正误判断上，优于 ChatGPT。Google 这一举动表现出，其可以基于 Google 云计算平台来跟生成式 AI 公司绑定关系，从而搭建AI 护城河的意图。除了 Anthropic,Google 云也和 Cohere 和 C3.ai 合作，未来会发布更多细节。（3）另外，2023 年 2 月 8 日，Google 开发布会展示 Bard,并表示未来几周将提供更广泛的服务，比如整合了聊天机器人的新搜索页面（该搜索页面，可能会使用问答形式，主搜索页面提供五个不同的潜在问题提示，搜索栏还会添加聊天标志）。Google强调，Bard 会把世界上的信息知识和 Google 的语言模型结合，基于实时网络。Bard目前向有限开发者推出，而不像 ChatGPT 一样，一开始便全开放。28 Feb 2023 21 Table_header1 中国互联网中国互联网 Google 问答展示问答展示 Source:Google,HTI BARD 模型模型 Source:Google,HTI 其他的搜索引擎玩家也采取了相应的措施，推出结合自己优势的聊天机器人产品，比如 Neeva，意图推出能够同时展示综合答案和相关网页来源的问答产品，使用户能够确定结果的真实性和可信度。对比 ChatGPT 和 Bard,我们认为两者都都可以将复杂的信息和多个视角提炼成易于理解的文字输出格式。不同的点有 1）因为两者基于的模型不同，从而实现的高效的场景是不同的，Bard 基于 LaMDA 的模型，在大量的对话数据上训练，能够生成有对话 28 Feb 2023 22 Table_header1 中国互联网中国互联网 性和语义意义的文本；ChatGPT 基于 GPT 模型，是用于生成语言的，有助于任何需要生成文本的工作，如文章写作，故事写作等；2）目前开放的范围，ChatGPT 大于BARD,前者面向公众开放，已经有 1 亿月活用户（2023 年 1 月）；后者目前只是面对有限的开发者开放测试。ChatGPT 和和 BARD 对比对比 Source:ProjectPro,HTI LaMDA&ChatGPT Source:Google,HTI 虽然，虽然，ChatGPT 的开放比的开放比 Google 更早，但我们认为更早，但我们认为 Google 仍有优势进行追赶：仍有优势进行追赶：1）全球搜索主导地位，无论从用户量、用户搜索行为数据还是搜索资源上，Google 有优于OpenAI 和微软；2）Google 储备了许多大型 AI 语言模型，包括 BERT,MUM 和 LaMDA等，所有这些都被用于改进谷歌的搜索引擎和 AI 相关输出，Google 后续还有 PaLM（可达 5400 亿参数）；3）更强的资金实力，Google 在利润规模，研发费用规模上明显高于 Microsoft.长期来说，我们还是看好 Google 在 AI 方面的技术、资金和数据优势，不过短期来说，Google 势必要投入更多的时间和资源在 AI 研发上来应对 OpenAI带来的威胁。因此，我们认为 Google 短期利润承压。ChatGPTChatGPTBARDBARD股东股东 所属公司所属公司 微软OpenAIGoogle语言模语言模型GPT-3.5LaMDA模型目的模型目的GPT是用于生成语言的，有助于任何需要文本生成的工作，如文章写作，故事写作等LaMDA是用来实现对话，在大量的对话数据上训练，能够生成有对话性和语义意义的文本模型架构模型架构TransformerTransformer开源范开源范围围公众有限，较GPT使用范围少信息来源信息来源目前ChatGPT的信息则来源于2021年之前，整合微软Bing之后，理论上也可以获得实时的信息互联网实时信息以及Google生态的维基百科文章、书籍和网页等比较优势比较优势更适用于文本生成和回答问题等理解上下文和词语关系更优 28 Feb 2023 23 Table_header1 中国互联网中国互联网 Google,Microsoft,OpenAI 财务对比财务对比 Source:公司数据，HTI 4.2 防守策略之二：展开合作防守策略之二：展开合作 一些非搜索引擎类公司对 ChatGPT 采取的是合作态度，特别是内容创作，分发等公司，比如 Buzzfeed 宣布计划采用 ChatGPT 协助内容创作。亚马逊对 ChatGPT 是采取谨慎合作的态度，据 Slack,亚马逊的员工已经使用 ChatGPT 运用在各种工作职能,包括回答面试问题、编写软件代码和创建培训文档等.但是律师警告员工信息保密政策，即不要向 ChatGPT 提供“任何亚马逊机密信息。亚马逊 Amazon Web Services（AWS）云部门已经成立了一个小型工作组，以更好地了解人工智能对其业务的影响。亚马逊为员工使用 ChatGPT 设置了许多内部防护措施。例如，当员工使用工作设备访问 ChatGPT网站时，会弹出防火墙警告消息。5.国内发展如何？基础设施服务商应率先获得红利；未来应用端价值有国内发展如何？基础设施服务商应率先获得红利；未来应用端价值有望被进一步挖掘望被进一步挖掘 ChatGPT 目前并没有正式进入中国，根据其目前在海外的产业结构，可以分为上游基础设施层，中游模型层、和下游应用层：基础设施层：基础设施层：主要包括硬件制造商，云厂商以及数据服务商，用以承载AI模型的训练和推理。根据 ChatGPT 的回答，它的基础设施构建在云上，由大量的高端CPU和GPU组成的高性能计算机集群，以及网络环境和存储系统组成。OpenAI采用的是微软 Azure 云服务，其他海外 AI 云厂商还包括亚马逊 AWS 和谷歌 GCP 这样的头部云厂商，以及 CoreWeave 这样的专门 GPU 云厂商等。亿美元亿美元,20222022年年GoogleMSFTOPENAI收入 2,828 2,04110(2024年)自由现金流 600 596研发费用 395 266研发费用占比14%Non-GAAP净利润 793 761 28 Feb 2023 24 Table_header1 中国互联网中国互联网 ChatGPT 对自身基础设施情况的回答对自身基础设施情况的回答 Source:ChatGPT,HTI 根据微软在 20 年披露，为 OpenAI 打造的超级系统拥有超过 28.5 万个 CPU 核心和超过一万个 GPU，根据腾讯研究院报告，大模型的训练成本高达根据腾讯研究院报告，大模型的训练成本高达 2760 万美元（约万美元（约 2 亿人亿人民币），而民币），而 ChatGPT 22 年收入约为年收入约为 1000 万美元，目前该产业链的最大价值获得者仍万美元，目前该产业链的最大价值获得者仍在基础设施端。在基础设施端。业内普遍认为该系统主要使用的是英伟达 GPU，根据 JPR 统计，英伟达 3Q22 在高端GPU的出货量市占率高达90%，是AI芯片的绝对龙头，其他海外玩家主要包括 AMD，英特尔等芯片厂商，以及类似谷歌和苹果这些为自家产品推出自研 AI 芯片的科技厂商。我们把 ChatGPT 用于训练模型的数据源也考虑进基础设施层，根据 ChatGPT 的回答推断，ChatGPT 既使用外部数据合作方也使用自身的数据集进行训练。一般提供 AI 云服务的云厂商也会提供机器学习和 AI 训练所需的数据集，其他海外数据方还包括一些专门的数据商，例如 Kaggle（拥有超过 5 万组公共数据集和超过 40 万组非公共数据集）。28 Feb 2023 25 Table_header1 中国互联网中国互联网 ChatGPT 对自身数据来源的回答对自身数据来源的回答 1 ChatGPT 对自身数据来源的回答对自身数据来源的回答 2 Source:ChatGPT,HTI Source:ChatGPT,HTI 模型层模型层，即 ChatGPT 所在的环节，是整个产业链的核心，模型层的技术突破才使整个产业链得以实现。除了 ChatGPT 外，海外其他头部玩家还包括和谷歌研发的和 ChatGPT 一样同为 Transformer-based 语言训练模型的 BRET，Stability.AI 的开源图片生产 AI 项目 Stable Diffusion 等。应用层应用层，即基于模型层的训练模型，开发终端应用或插件的公司，可以大致分为三类：1）以 API 接口的形式在自家 App 或插件上接入其他厂商模型来面向终端用户，例如接入 ChatGPT 接口的文案自动生成平台 Jasper，使用 OpenAI Codex 提供实时的代码编写或辅助服务的 GitHub Copilot 等。2）采用自研模型的生成式 AI产品，例如 ChatGPT 本身和谷歌 AlphaGo 等；3）将 AI 模型本身作为产品出售的公司，例如 Runway 等。类比海外产业链，中国产业链尚在形成过程中，我们认为：中国产业链在基础设施类比海外产业链，中国产业链尚在形成过程中，我们认为：中国产业链在基础设施层，主要是芯片方面和海外存在巨大差距，但这在芯片被卡脖子的现实下，也预示着层，主要是芯片方面和海外存在巨大差距，但这在芯片被卡脖子的现实下，也预示着发展空间。其次国内模型层的研发存在落后发展空间。其次国内模型层的研发存在落后 1-2 年，但我国产业链在云基础设施市场年，但我国产业链在云基础设施市场增速较高，增速较高，且在下游应用端存在竞争优势。具体而言：在下游应用端存在竞争优势。具体而言：28 Feb 2023 26 Table_header1 中国互联网中国互联网 中国中国 ChatGPT 产业链产业链 Source:a16z,量子位,HTI 中国中国 AI云基础设施市场增速可观，但在芯片方面差距巨大：云基础设施市场增速可观，但在芯片方面差距巨大：根据 IDC，2022 年中国 AI 公有云服务市场规模将达 74.6 亿元，同比增长 69%，而根据 Technavio 预测推算，2022 年全球 AI 云服务市场规模约为 545 亿元，中国公有云市场规模占比全球市场约为 8%。同时 Technavio 预测全球 AI 云服务市场在 2022-26 年 CAGR 约为 21%，远低于中国市场增速；并且在过去三年间，中国 AI 公有云服务市场的增速均高于中国整体 AI 软件市场的增速，说明中国中国 AI 公有云市场正在蓬勃发展，公有云市场正在蓬勃发展，并有望提升在全球市场的份额。并有望提升在全球市场的份额。其中主要玩家包括百度云，阿里云，华为云和腾讯云等，根据 IDC 和我们的估计，1H22 这四家头部玩家依次占据 28%/28%/21%/17%的市场份额。对比 2020 年到 1H22的市场份额变化，可以发现，百度智能云四年居第一，但其市场份额在逐步缩小，百度智能云四年居第一，但其市场份额在逐步缩小，从33%收缩到了 28%，腾讯云的市场份额从 19%收缩到了 17%，而华为云的份额从 12%扩张到了 21%，华为云在逐步扩张势力。华为云在逐步扩张势力。中国中国 AI 公有云市场规模（亿元）公有云市场规模（亿元）中国中国 1H22AI 公有云市场份额公有云市场份额 Source:IDC,HTI Source:IDC,HTI 在芯片层面，在芯片层面，根据 IDC，目前中国仍以 GPU 为主实现数据中心计算加速，市场占有率近 90%；和国际情况类似，国内 GPU 的主要供应商同样是英伟达。但在 22 年 8 月美国政府禁止英伟达向中国出口其广泛用于 AI 产业的高端 A100 和 H100 芯片以及搭载这两款芯片的系统或设备，以及未来性能更高的芯片。随之，英伟达选择推出性能较低的替代产品 A800 来绕过监管，但其芯片间传输性能较 A100 下降了 50，对于多芯ChatGPT使用使用其他海外主要玩家其他海外主要玩家中国主要玩家中国主要玩家芯片英伟达GPU英特尔，AMD,谷歌，苹果，IBM等华为、百度、腾讯、阿里、寒武纪、璧仞科技、墨心人工智能云计算微软Azure亚马逊AWS，谷歌GCP，CoreWeave等阿里云，腾讯云，百度云，华为云等数据OpenAI 数据合作方Kaggle(machine learning和AI数据集提供商)，亚马逊AWS,谷歌GCP，微软Azure百度，腾讯，字节，海天瑞声（AI数据标注服务商）中游中游-大模型大模型模型作为底层ChatGPT自研BERT（谷歌），Stable Diffusion（Stability.AI）头部互联网厂商：百度，腾讯，字节，网易，华为，商汤；新兴机构：智源研究院，之江实验室，鹏城实验室，IDEA自研模型ChatGPT自研谷歌，Midjourney,接入他人模型NAJasper，GitHub Copilot将模型作为产品售卖NARunway头部互联网厂商：百度（文心百中，文心一格），网易，京东，字节，腾讯；初创企业：小冰，澜舟科技，图宇宙，帝视科技，灵动音科技等下游下游-应用应用上游上游-基础设施基础设施11.5 24.144.174.60 000203040506070802019202020212022AI公有云市场规模(亿元）AI公有云增速中国AI市场增速百度智能云,28%阿里云,28%华为云,21%腾讯云,17%其他,6( Feb 2023 27 Table_header1 中国互联网中国互联网 片训练场景，传输性能的降低意味着训练效率的降低。同时，比较 A800 和国际领先的 H100，其在制程、性能和传输速度上都和 H100 有较大差距，意味着国内 AI 训练和推理在芯片硬件端的条件和国际存在较明显差距。虽然短期而言，A800依然可用于AI模型训练，且国内还有部分 A100 存量可以使用，但本身 A800 就与英伟达海外流通产品有性能差距，随着英伟达未来不断迭代其高性能芯片，国内玩家在算力方面的追赶国内玩家在算力方面的追赶依然具有挑战性。依然具有挑战性。芯片产业一直是我国被美国卡脖子的行业之一，目前国内进行自研 AI 云端计算芯片的龙头企业主要包括华为、百度、阿里、腾讯、寒武纪、璧仞科技、墨心人工智能等，我们对比了国产 AI 芯片和英伟达领先芯片的参数，可以发现国内厂商即使是小厂也有技术能力设计出参数上领先国际水平的芯片，但考虑到国内芯片制造技术的限制，能但考虑到国内芯片制造技术的限制，能否量产成为了制约这些先进芯片落地的重要因素。否量产成为了制约这些先进芯片落地的重要因素。此外，芯片在 ChatGPT 等大模型的训练中并不是单独使用，而是作为云服务厂商或 AI 技术厂商的网络架构和服务器的一部分进行使用，因此芯片的适配性和可扩展性也是制约国产因此芯片的适配性和可扩展性也是制约国产AI芯片落地的重要因素；芯片落地的重要因素；并且此前国内 AI 模型训练多以搭载英伟达芯片适配的网络结构和服务器为主，进行国产化替代的转化也要面临适配性挑战。主流国产主流国产 AI 训练芯片和英伟达的对比训练芯片和英伟达的对比 Source:公司官网，HTI 在数据层面，在数据层面，互联网巨头天然拥有数据优势，百度、腾讯、阿里、字节都积累了丰富的第一手数据可用于机器学习，但需要注意的是由于国内更为严格的监管环境，敏感词检测等可能会增加数据分析处理和训练的难度。模型层实力仍和国际存在差距，模型层实力仍和国际存在差距，如上文提到，OpenAI 的模型训练需要超过1 万个GPU，训练成本高达千万美元，如此高昂的成本注定国内能够发力模型层研发的企业主要以头部互联网厂商（百度、阿里、腾讯、字节、网易和华为等）和一些类似 OpenAI 的有足够资金和人才支持的新兴科技独角兽为主（例如智源研究院，之江实验室，鹏城实验室，IDEA）等。从模型大小角度观察，国产厂商很多的大模型参数量看似可以和 ChatGPT 媲美，但实际上，我国目前没有可以媲美ChatGPT 的模型诞生。例如阿里 M6 大模型参数达到 10 万亿，远超 ChatGPT 的1700 亿参数量级；智源研究院 21 年发布的悟道 2.0 参数达到 1.75 万亿，是ChatGPT 的十倍；百度的文心大模型参数量达到 2600 亿，同样超过 ChatGPT。但实际上由于模型背后架构不同，许多国产模型参数虚高，实际应用效果并不如GPT3.5。应用层具有用户优势，但需培养付费习惯：应用层具有用户优势，但需培养付费习惯：目前国内还没有正式的基于 ChatGPT的应用，但头部互联网厂商纷纷发力，百度已经率先发布其基于文心大模型的类ChatGPT 搜索系统文心百中和 AI 作画系统文心一格；有道 AI 技术团队已投入到AIGC 在教育场景的落地研发中，目前已在 AI 口语老师、中文作文批改等细分学英伟达英伟达英伟达英伟达英伟达英伟达华为华为百度百度阿里阿里璧仞科技璧仞科技寒武纪寒武纪墨芯墨芯A800A100（对中国断供)H100（对中国断供)昇腾 910昆仑芯2代含光800壁砺100P思元MLU370-X8S302022年2020年2022年2019年2021年2019年2022年2022年2022年7nm7nm4nm7 nm7nm12nm7nm7nm14nmINT8624 TOPS624 TOPS3,958 TOPS640 TOPS256 TOPS825 TOPS1,920 TOPS256 TOPS2832 TOPSFP3219.5 TFLOPS19.5 TFLOPS67 TFLOPS240 TFLOPS24 TFLOPSFP16312 TFLOPS312 TFLOPS1,979 TFLOPS320TFLOPS128 TFLOPS96 TFLOPSBF16312 TFLOPS312 TFLOPS1,979 TFLOPS960 TFLOPS96 TFLOPS1415 TFLOPS400GB/s600GB/s900GB/s720GB/s未披露未披露448GB/s200GB/s252 GB/s300W300W700W310W120W276W450-550W250W250 W是否量产是否量产是是是是是未知暂停量产小规模出货未知功耗功耗厂商厂商代表产品代表产品发布时间发布时间制程制程峰值性能峰值性能互联速度互联速度 28 Feb 2023 28 Table_header1 中国互联网中国互联网 习场景中尝试应用；京东云宣布将推出智能人机对话平台 ChatJD，根据京东云旗下言犀 AI 应用平台预计，参数量达千亿级，将率先落地在零售、金融等两个领域。国内更是有大量的垂直赛道 AIGC 厂商，例如涵盖了 AIGC 创作平台（图文为主），金融 NPL 平台，机翻平台等的澜舟科技等。6.国内应用端玩家现状一览：百度、阿里、腾讯积累深厚；其他玩家亦国内应用端玩家现状一览：百度、阿里、腾讯积累深厚；其他玩家亦在积极入局在积极入局 在在 AIGC 基础大模型领域，国内领先的玩家有阿里巴巴、百度、腾讯等。基础大模型领域，国内领先的玩家有阿里巴巴、百度、腾讯等。百度进度最快，其主要模型为文心，目前已在绘画、产品搜索有产品上线，据百度官方微信公众号消息，类 ChatGPT 产品“文心一言”预计将于 3 月发布；阿里主要基于 M6 模型进行AI 产品开发，在智能客服、商品检索等场景已有产品上线，类 ChatGPT 也进入内测阶段；腾讯的混元模型在跨模态领域有优势，类 ChatGPT 产品也有相关布局，但仍在推进研究，尚无产品上线的时间线。此外京东、字节、快手等互联网公司也均有 AI 相关能力积累，并对类 ChatGPT 产品展开了专项研究；非互联网公司中，华为、商汤在算力、模型上也具备竞争力。国内科技公司在国内科技公司在 AIGC 的布局情况的布局情况 信息来源:同花顺，科创板日报，HTI 28 Feb 2023 29 Table_header1 中国互联网中国互联网 6.1 百度：国内百度：国内 AI 先行者，类先行者，类 ChatGPT 产品产品“文心一言文心一言”将于将于 3 月上线月上线 百度作为国内搜索及百度作为国内搜索及 AI 领域头部公司，在领域头部公司，在 AI 行业布局较早，新业务均以行业布局较早，新业务均以 AI 作为重要作为重要技术底座。技术底座。除了广告收入外，公司其他新业务包括云服务、智能设备及服务、智能驾驶等，与人工智能技术有较强关联，是当前公司重点发力投入的第二、第三曲线业务，在 AI 发展方面把握先机。基础层：在云、芯片方面均有积累基础层：在云、芯片方面均有积累 百度智能云在百度智能云在 AI 领域领跑。领域领跑。根据 IDC 报告，AI 公有云服务厂商市场格局相对稳定，2022 上半年百度智能云仍然稳居第一，整体市场份额占比 28.1%，这也是百度智能云连续四年市场份额第一。前四位分别为百度智能云、阿里云，华为云、腾讯云。自研自研 AI 芯片昆仑，具备软硬一体的全栈芯片昆仑，具备软硬一体的全栈 AI 能力。能力。2021 年百度自研昆仑 2 代芯片量产（据科创板日报报道，百度集团执行副总裁沈抖透露，3 代预计将于2024 年初量产），采用 7nm 制程，可提供 256TOPSINT8 以及 128 TFLOPSFP16 算力。根据 Apollo 开放者日信息，昆仑芯片已经在互联网、工业质检、智慧交通、智慧金融等场景均有规模部署案例。此外昆仑芯 AI芯片也已与飞腾等多款国产通用处理器、麒麟等多款国产操作系统以及百度自研的飞桨深度学习框架完成了端到端的适配，拥有软硬一体的全栈国产 AI 能力 模型层：文心大模型基于千亿级参数训练，开源深度学习平台飞桨也积累了大量开模型层：文心大模型基于千亿级参数训练，开源深度学习平台飞桨也积累了大量开发发者者 文心大模型：文心大模型：2019 年，百度基于谷歌在 2018 年发布的自然语言处理模型 BERT，开发推出大型人工智能语言模型“文心”，同时加入了很多知识类的中文语料进行训练，一度被称为最强中文 NLP 模型。经过多年发展，“文心”现在已成为 NLP（自然语言处理）算法集、预训练模型、开发套件、平台化服务于一体的大型平台。2022 年 11 月，文心大模型一次性发布 11 个大模型，涵盖基础大模型、任务大模型、行业大模型的三级体系，全面满足产业应用需求，大模型总量已增至大模型总量已增至36个。个。飞浆平台：飞浆平台：根据百度港股招股书，飞浆是全球范围内累计拉取请求数量第二的开源学习框架，是中国拥有开发者数量最多的 AI 开源学习平台，根据 WAVE SUMMIT 及 2022 深度学习开发者峰会，截至 2022 年 11 月，飞桨平台已凝聚 535万开发者，服务 20 万企事业单位，基于飞桨创建了 67 万个模型 文心大模型全景图文心大模型全景图 信息来源：WAVE SUMMIT 及 2022 深度学习开发者峰，HTI 28 Feb 2023 30 Table_header1 中国互联网中国互联网 应用层：基于文心大模型已推出应用层：基于文心大模型已推出 AI 作画产品作画产品“文心一格文心一格”、产业级搜索系统、产业级搜索系统“文心百文心百中中”，据百度官方微信公众号消息，据百度官方微信公众号消息，类类 ChatGPT 产品产品“文心一言文心一言”预计将于预计将于 3 月上线月上线 在“文心”系列目前已公布的产品中，AI 艺术与辅助创作平台“文心一格”于 2022 年 8 月19日推出，其功能主要是理解用户以自然语言输入的绘画特征及画风要求并输出AI画作。产业级搜索系统“文心百中”于 2022 年 11 月 30 日发布，其主要功能是基于 NLP、CV 及跨模态技术增强搜索的语义理解能力，并支持图片、视频等格式搜索。而类似ChatGPT 的应用“文心一言”预计将于 3 月完成内测并发布，上线之后将以此为基础打造针对智能设备场景的“小度灵机”，增强公司在智能硬件、智能家居等品类的竞争力。文心一格文心一格 文心百中搜索场景示例文心百中搜索场景示例 信息来源：公司官网，HTI 信息来源：公司官网，HTI 6.2 阿里巴巴：领先的云计算将为其提供云算力保障，类阿里巴巴：领先的云计算将为其提供云算力保障，类 ChatGPT 产品处于内测中产品处于内测中 阿里为云计算行业的领头羊，为进军阿里为云计算行业的领头羊，为进军 AIGC 领域打下了坚实技术基础。领域打下了坚实技术基础。根据 IDC中国公有云服务市场（2022 上半年）跟踪报告显示，2022 上半年中国公有云服务市场整体规模（IaaS/PaaS/SaaS）达到 165.8 亿美元，其中 IaaS 市场同比增长 27.3%，PaaS市场同比增速为 45.4%，整体市场来看，阿里云份额是 33.5%，具体到 laaS 市场中阿里云份额为 34.5%，均为市场第一。1H22 国内公有云市场格局（国内公有云市场格局（IaaS）信息来源：IDC，HTI 阿里,34.5%华为,11.6%天翼云,11.0%腾讯,10.3%AWS,8.1%其他,24.5( Feb 2023 31 Table_header1 中国互联网中国互联网 算法模型层面，算法模型层面，M6 模型参数已突破模型参数已突破 10 万亿。万亿。据阿里研究院公布的信息显示，阿里巴巴达摩院在 2020 年初启动中文多模态预训练模型 M6 项目，同年 6 月推出 3 亿参数的基础模型；2021 年 1 月模型参数规模到达百亿，成为世界上最大的中文多模态模型；2021 年 5 月，具有万亿参数规模的模型正式投入使用，追上了谷歌的发展脚步；2020年 10 月，M6 的参数规模扩展到 10 万亿，成为当时全球最大的 AI 预训练模型。阿里云曾表示，作为国内首个商业化落地的多模态大模型，M6 已在超 40 个场景中应用，日调用量上亿。应用推广层面，已构建应用推广层面，已构建 8 大大 AI 应用场景，应用场景，M6 模型也已实现落地，类模型也已实现落地，类 ChatGPT 产品仍产品仍在内测中。在内测中。1）阿里基于其语言语义、图片识别、智能语音技术搭建了八大场景的 AI方案，包括智能客服（智能营销、智能外呼、在线客服等）、信息审核、图片搜索、智慧媒体（用于运营及内容制作）、智能会议、智慧法庭、智慧课堂、智慧医疗等；2）其中，M6 大模型的已落地的应用包括但不限于在犀牛智造为品牌设计的服饰、为天猫虚拟主播创作剧本，以及增进淘宝、支付宝等平台的搜索及内容认知精度等，M6 模型在设计、写作、问答等方面表现突出，预计将在电商、制造业、文学艺术、科学研究等场景中率先发力；3）阿里版阿里版“ChatGPT”处于内测阶段处于内测阶段。2 月 8 日，阿里巴巴宣布，阿里版聊天机器人 ChatGPT 正在研发中，目前处于内测阶段。其一份内部标名“预发布”的文件被认为是阿里版的 ChatGPT 新品的应用截图，显示阿里可能将 AI 大模型技术与钉钉生产力工具深度结合。阿里阿里 AI 产品产品 信息来源：阿里 AI 平台，HTI 6.3 腾讯：跨模态腾讯：跨模态 AI 模型领先玩家，公司正在进行类模型领先玩家，公司正在进行类 ChatGPT 产品专项研究产品专项研究 腾讯主要通过 AI Lab 进行 AI 相关技术的研究，其成立于 2016 年，基础研究方向为计基础研究方向为计算机视觉、语音技术、自然语言处理和机器学习，应用包括游戏、数字人（虚拟形象算机视觉、语音技术、自然语言处理和机器学习，应用包括游戏、数字人（虚拟形象平台平台“异次元的我异次元的我”、手语数智人、手语数智人“聆语聆语”等）、内容（写稿机器人等）、内容（写稿机器人“梦幻写手梦幻写手”等）和社等）和社交交 AI 等等，目前腾讯 AI Lab 的 AI 技术在微信、QQ、天天快报和 QQ 音乐等腾讯产品中已得到落地使用。2022 腾讯全球数字生态大会上，腾讯宣布内部多个与 AI 技术、产业相关的团队正在不断融合，聚合成“腾讯云智能”体系。体系内部包含四大层级，最底层是算力（芯片等）、中间是腾讯云智能 TI 平台，从标注、训练、推理到应用都涵盖在内，然后是 AI 落地加速及全场景数智化，比如数智人、语音助手、智能客服，让用户真正“开箱即用”。腾讯的腾讯的 AI 大模型为大模型为“混元混元”，该模型包含但不限于：计算机视觉、自然语言处理、多模，该模型包含但不限于：计算机视觉、自然语言处理、多模态内容理解、文案生成、文生视频等多个方向的超大规模态内容理解、文案生成、文生视频等多个方向的超大规模 AI 智能模型智能模型。与业界其他大模型相比，混元首创了层级化跨模态技术，可将视频和文本等跨模态数据分别做拆 28 Feb 2023 32 Table_header1 中国互联网中国互联网 解，通过相似度分析，综合考量并提取视频和文本之间层次化的语义关联。该模型已落地于腾讯内部数据挖掘、搜索、广告推荐等。根据腾讯，2022 年 4 月，“混元”AI 大模型在 MSR-VTT，MSVD，LSMDC，DiDeMo 和 ActivityNet 五大跨模态视频检索数据集榜单中取得精度第一名的成绩。腾讯尚无类腾讯尚无类 ChatGPT 产品线上，据媒体报道，公司在产品线上，据媒体报道，公司在 ChatGPT 及及 AIGC 方向上已有布方向上已有布局，专项研究也在有序推进。局，专项研究也在有序推进。2022 年年 4 月不同模型在月不同模型在公开数据集检索精度对比公开数据集检索精度对比 信息来源：中国日报，HTI 6.4 京东、华为、字节、网易、快手亦有布局京东、华为、字节、网易、快手亦有布局 华为在 2012 年就建立了诺亚方舟实验室负责人工智能领域的研究，研究方向囊括自然语言处理、人工智能决策等领域，具有 AIGC 模型开发的技术基础。据官网介绍，公司 AI 方向的研究重点为可以协助人们日常决策的 NLP 模型，其功能包括机器翻译、语言系统等，同时公司在人机对话领域也有专利积累。2021 年 4 月的华为开发者大会 2021（Cloud）上，华为云发布了盘古系列超大规模预训练模型，包括 30 亿参数的视觉（CV）预训练模型，以及与循环智能、鹏城实验室联合开发的千亿参数、40TB 训练数据的中文语言（NLP）预训练模型。2021 年 5 月，华为联合鹏城实验室发布了全球首个两千亿稠密参数中文 NLP 大模型“鹏程 盘古”。2021 年 9 月，华为 HC 大会发布全球首个三模态大模型“紫东 太初”，首次实现语音生成视频功能，模型创造力升级。2021年 9月，华为与鹏城实验室联合发布了面向生物信息研究的“鹏程 神农”，以人工智能赋能加速新型药物筛选与创制.京东：京东：京东云在京东云在 AIGC 的布局主要聚焦文本、声音、对话生成、数字人生成和通用型的布局主要聚焦文本、声音、对话生成、数字人生成和通用型 Chat AI 技术五个方面：技术五个方面：文本生成（NLG）：从2019年开始，京东接连发布基于自研领域模型K-PLUG（参数量10亿），对于给定商品的SKU，自动生成长度不等的商品文案，包括商品标题（10 个字）、商品卖点文案（100 字）、商品直播文案（500 字）三类，聚焦商品文案生成。目前商品文案写作能力已经覆盖 2000 多个京东的品类，京东的商品文案生成技术已累计生成文案 30 多亿字。语音生成（TTS）：从 2018 年开始，京东自研语音生成技术，当前的线上版本是6.1 版本。京东定制化的精品音色只需要 30 分钟的训练数据，小样本个性化音色克隆只需要 10 句话的训练样本。482 人对比盲测显示，多颗粒度韵律增强的语音合成技术达到业内领先，并支持中文、英文、泰语，广东话、成都话等各类方言音色。语音合成主要应用到智能客服、SaaS 外呼、金融、AI 直播等产品。对话生成：不同于闲聊式对话，任务导向性对话与体验强相关，需要解决真实世界深度复杂的任务。针对多样化复杂场景下对话决策推理能力弱的问题，言犀推出了可解释的多跳推理、数值推理和高噪音场景下口语化表达的话语权决策新方法，实现了多轮对话从信息匹配到复杂推理的技术突破。在 WikiHop 数据集上，28 Feb 2023 33 Table_header1 中国互联网中国互联网 以 74.3%的准确率，首次超越人类表现水平 74.1%的准确率。此外，京东云旗下言犀人工智能平台可以为 17.8 万商家提供智能咨询与导购服务，为商家节省30% 人力成本，服务已覆盖零售行业超过 80%品类，以及 50% 京东平台商家，包括美的、华为、阿迪达斯、联想等品牌。数字人生成：京东云从 2021 年开始研发数字人技术，目前已具备全栈自研的 2D孪生、3D 写实和 3D 卡通三类数字人合成技术。目前，数字人技术产品已广泛应用于政务、金融、零售直播等领域。通用型 Chat AI：自 2020 年发布“言犀”人工智能应用平台以来，京东云打造创新对话与交互技术、产品，包括京东智能客服系统、京小智平台商家服务系统、智能金融服务大脑、智能政务热线，言犀智能外呼、言犀数字人等，服务范围包括17.8 万第三方商家及超 5.8 亿终端用户。2 月月 10 日，京东云旗下言犀人工智能应用平台宣布将整合过往产业实践和技术积累，日，京东云旗下言犀人工智能应用平台宣布将整合过往产业实践和技术积累，推出产业版推出产业版“ChatGPT”：“ChatJD”。京东同时公布了 ChatJD 的落地应用路线图“125”计划。据了解，“125”计划包含一个平台、两个领域、五个应用。1 个平台是指 ChatJD 智能人机对话平台，即自然语言处理中理解和生成任务的对话平台，据京东云发布会介绍，参数量预计达千亿级；2 个领域分别为零售、金融；5 个应用包含内容生成、人机对话、用户意图理解、信息抽取、情感分类，涵盖零售和金融行业复用程度最高的应用场景。ChatJD 路线图路线图 信息来源：京东云，HTI 字节跳动：字节跳动：字节跳动人工智能实验室成立于 2016 年，其主要研究重点是开发为字节跳动内容平台服务的创新技术，此前一直专注在创建、处理、分发和最终消费不同类型信息内容的 AI 技术上。其 NLP 团队依据在头条等产品上积累的语言内容开发出 AI 写稿机器人 Xiaomingbot，可以涉猎体育、金融、时事等领域的新闻写作。而据科创板日报消息，字节跳动的人工智能实验室（AI Lab）正在开展类似ChatGPT 的 AIGC 相关研发，在 VR 内容生成上开展更多探索。快手：快手：快手 AI 平台自 2020 年成立以来主要进行计算机视觉、图像、音视频技术研发，目前已推出虚拟直播、虚拟试妆、互动显示、一件成片等 AI 服务。28 Feb 2023 34 Table_header1 中国互联网中国互联网 目前，快手正在开展大规模语言模型（LLM，Large Language Model）相关的研究，覆盖 LLM 模型训练、文案自动创作与生成、对话系统开发等领域。快手的 AIGC 研究主要聚焦于用户体验的提升，以及和业务场景的融合，AI 对话系统在快手中的主要应用包括虚拟人、电商智能客服、智能助理等人机交互或人人交互场景。网易：网易：网易主要通过伏羲进行 AI 相关技术研究，其成立于 2017 年，是国内专业从事游戏和泛娱乐产业人工智能研究和应用机构，研究方向包括强化学习、图像动画、自然语言、虚拟人、用户画像、大数据平台、云计算平台、云游戏等领域。目前，网易伏羲已服务超 200 家客户，应用日均调用量超数亿次。根据官网显示，伏羲产品主要包括元宇宙虚拟活动平台“瑶台”、人机协作 PaaS 平台“有灵机器人”、虚拟人平台以及智能挖机。7.未来展望：供给端的决定因素在于模型、数据、算力和软实力未来展望：供给端的决定因素在于模型、数据、算力和软实力 在中国，目前比较领先的超大规模语言模型是清华大学 2022 年推出的开源开放的双语（中文和英文）双向稠密模型GLM-130B 模型，在任务表现上超过了GPT-3的性能。它是一个 1300 亿参数规模的双语（中文和英文）双向语言模型。它的底层架构是基于通用语言模型（GLM），在超过 4000 亿个文本标识符上预训练完成。然而其目前面对的挑战来自两方面：1）训练量不足）训练量不足，目前所训练的数量是 ChatGPT 的十分之一，需要赞助商和计算平台来支持 GLM-130B 的进一步训练；2）算力昂贵：）算力昂贵：GLM-130B 以 FP16 精度进行训练，总共需要 260G 的 GPU 内存来存储模型权重。DGX-A100 服务器提供了 320G 的 GPU 内存，所以可以天然地支持 GLM-130B。然而，A100 的价格对于绝大多数研究者来说仍然是无法承担的。由此可见，数据和算力是这项技术在国内继续推进的关键制约因素。GLM-130B 与类似规模的模型在任务表现中的对比与类似规模的模型在任务表现中的对比 Source:GitHub，HTI 28 Feb 2023 35 Table_header1 中国互联网中国互联网 ChatGPT 的演变历程，也揭示了算力、数据和模型都是环环相扣，必不可少的供给端的演变历程，也揭示了算力、数据和模型都是环环相扣，必不可少的供给端决定因素：决定因素：从 2018 年起，OpenAI 就开始发布生成式预训练语言模型 GPT（Generative Pre-trained Transformer），可用于生成文章、代码、机器翻译、问答等各类内容。每一代 GPT 模型的参数量都爆炸式增长，堪称“越大越好”。2019 年 2 月发布的 GPT-2 参数量为 15 亿，而 2020 年 5 月的 GPT-3，参数量达到了 1750 亿。GPT 历代模型演进历代模型演进 模型模型 发布时间发布时间 参数量参数量 预训练参数量预训练参数量 GPT-1 2018 年 6 月 1.17 亿 约 5GB GPT-2 2019 年 2 月 15 亿 40G GPT-3 2020 年 5 月 1750 亿 45TB ChatGPT 2022 年 11 月 Source:OpenAI 官网,HTI 由此可见，若想达到 ChatGPT 的任务表现级别，需要在数据、模型层面做长期持续的打磨，这需要大量研发人员的深度参与。目前，中国的类似大模型在训练方式上和国目前，中国的类似大模型在训练方式上和国外不同，基本采用预训练外不同，基本采用预训练 fine tune 的模式，其实尚且缺乏的模式，其实尚且缺乏 RLHF 环节。环节。而 ChatGPT 则引入 human feedback 的强化学习，可以让模型不断的能够迭代学习升级，解决痛点。在模型上的差距中美至少还有 1-2 年距离。7.1 算力：训练和部署成本仍然昂贵，降本仍是商业化的首要难题算力：训练和部署成本仍然昂贵，降本仍是商业化的首要难题 ChatGPT 需要大量的算力（芯片）来支持其训练和部署。需要大量的算力（芯片）来支持其训练和部署。除去大量语料数据训练模型，在目前 ChatGPT 在应用时仍然需要大算力的服务器支持，而这些服务器的成本是普通用户无法承受的，即便数十亿个参数的模型在搜索引擎的部署也需要惊人数量的计算资源才能运行和训练。如果面向真实搜索引擎的数以亿记的用户请求，如采取目前通行的免费策略，大部分企业都难以承受这一成本。根据 Janus Henderson 数据显示，当前 ChatGPT 每个查询的成本估计为每个查询 0.02 美元，其成本高度依赖于每个 ChatGPT 查询生成的单词和算法的大小。ChatGPT 的每次查询成本大约是谷歌搜索的七倍。如果不能 显著增加 计算能力的支出，这将使 ChatGPT 变为商业 化 变得更具挑战性。因此对于普通大众来说，还需等待更轻量型的模型或更高性价比的算力平台。28 Feb 2023 36 Table_header1 中国互联网中国互联网 GPT-3 模型与其他模型相比的算力消耗模型与其他模型相比的算力消耗 Source:Language Models are Few-Shot Learners by OpenAI,HTI 为支撑 ChatGPT 需的算力需求，高性能的 GPU 是必需。然而，采购一片英伟达顶级GPU 成本上万元人民币，对于 ChatGPT 而言，支撑其算力基础设施至少需要上万颗英伟达 GPU A100；而训练成本方面，根据 OneFlow 的估算，GPT-3 训练一次的成本约为139.8 万美元；对于一些更大的 LLM（大型语言模型），训练成本在 200 万美元以上。OneFlow 估算估算 chatGPT 的训练成本的训练成本 资料来源：OneFlow OneFlow 估算估算 LLM 在在 GCP TPU v4 芯片上的训练成本芯片上的训练成本 资料来源：OneFlow 不同模型所需要的算力情况不同模型所需要的算力情况 资料来源：甲子光年 1101001,00010,000Training Petaflop/s-daysTotal Compute Used During TrainingGPT-3GopherMT-NLGModel Parameter175B280B530BTraining cost/1000 Token$0.0047$0.0075$0.0141Train Tokens300B300B270BTraining cost$1,398,072$2,236,915$3,810,744时间时间机构机构模型名称模型名称模型规模模型规模数据规模数据规模使用单块使用单块V100的训练时间的训练时间2018年6月OpenAIGPT-1110M4GB3天2018年10月 GoogleBERT330M16GB50天2019年2月OpenAIGPT-21.5B40GB200天2019年7月FacebookRoBERTa330M160GB3年2019年10月 GoogleT511B800GB66年2020年6月OpenAIGPT-3175B2TB355年 28 Feb 2023 37 Table_header1 中国互联网中国互联网 部署方面，其中一条路径是采购英伟达部署方面，其中一条路径是采购英伟达 GPU，以支撑强大算力需求。，以支撑强大算力需求。具体来说，从 AI模型构建的角度：第一阶段是用超大算力和数据构建预训练模型;第二阶段是在预训练模型上进行针对性训练。而 GPU 由于具备并行计算能力，可兼容训练和推理，所以目前被广泛应用，ChatGPT 训练模型中就已导入至少 1 万颗英伟达 GPU(曾经风靡一时的AlphaGO 也只需要 8 块 GPU)，推理部分使用微软的 azure 云服务，也需要 GPU 进行运作。所以，ChatGPT 的火热兴起对 GPU 的需求可见一斑。往后走，往后走，CPU FPGA 的组合解决方案也拭目以待。的组合解决方案也拭目以待。从深度学习的角度来看，虽然 GPU是最适合深度学习应用的芯片，但 CPU 和 FPGA 也不可忽略。FPGA 芯片作为可编程芯片，可以针对特定功能进行扩展，在 AI 模型构建第二阶段具有一定的发挥空间。而FPGA 想要实现深度学习功能，需要与 CPU 结合，共同应用于深度学习模型，同样可以实现庞大的算力需求。对于国内玩家而言，正如我们前文所述，虽然短期而言，A800 依然可用于 AI 模型训练，且国内还有部分 A100 存量芯片可以使用。但考虑到 22 年美国政府禁止英伟达向中国出口高端 A100 和 H100 芯片以及搭载这两款芯片的系统或设备，还有禁止中国进口未来英伟达更高性能的芯片，国内玩家在算力成本下降或许面临着较长的路要走。7.2 大厂的切入路径：竞争关键因素为技术、应用场景和团队管理大厂的切入路径：竞争关键因素为技术、应用场景和团队管理 根据前文的论述，OpenAI 大模型需要算力和足够的训练数据资源，从这两个维度看，算力上，英伟达的 A100 和 H100 已经不对华销售，可能是未来的制约因素。但我们认为，高性能 GPU 芯片卡脖子是国内玩家面临的共同问题，而且由于技术敏感性，国内市场此后应为国内玩家主导，所以国内玩家主要还是内部竞争。从目前技术储备上看，各家在技术能力上不会差异太大，即使当前仍有差异，ChatGPT 的出现已经指明了技术迭代的方向，纠偏只是时间问题。因此，国内竞争的关键点在于各家的落地场因此，国内竞争的关键点在于各家的落地场景分别如何景分别如何，这些落地场景是侵蚀主营业务的地盘，还是带来增量为主，并在这个基础上各家的考量和决心。我们认为，庞大的投入意味着最后或演变为大厂的竞争。我们认为，庞大的投入意味着最后或演变为大厂的竞争。目前我们已经看到，百度、腾讯、阿里在内的大厂纷纷在大模型层面展开布局，试图率先在基础设施层实现突破。目前从模型能力上看，阿里和百度暂时位于各大厂前列。目前从模型能力上看，阿里和百度暂时位于各大厂前列。根据清华大学 Open BMB 的榜单，阿里和百度的 M6 以及 ERNIE 大模型位居前列。28 Feb 2023 38 Table_header1 中国互联网中国互联网 国内外大模型参数量级对比国内外大模型参数量级对比 资料来源：清华大学 Open BMB 榜单，海通国际 之所以国内大厂有必要自己做模型，主要考虑到数据安全以及自主可控，且率先成功做出大模型有可能在 2B 端业务布局抢占先机。目前国内基于类似 ChatGPT 的应用分为两类技术路径，一种基于海外模型加一层翻译；一种是百度 Ernie 和智源研究院的路径，以中文作为输入，图像输出的模型，后者这种模型对中文更好，训练数据其实来自中国。我们看到，2022 年以后，国内外再入局大模型的创业公司较少，基本没有新的机构，主要因为模型是基础设施，且具备资金密集，有规模效应的特点，且再研发的过程中，参数量级的变化有一个百亿到千亿级的门槛，突破这个门槛对模型的效果有实质影响。但是突破这个门槛需要耗费更大的资金量，但其实边际收益对创业公司来说不够大（能用和好用之间的差别），这也是为什么我们目前看到在大模型研发这也是为什么我们目前看到在大模型研发领域抢占先机的玩家以大厂为主。领域抢占先机的玩家以大厂为主。但近期在该领域也涌现了创业公司，我们的判断是，创业团队或者大公司体外孵化的方式在大模型研发上若想取得突破可能存在难度：1）前文也有提及，大公司需要数据自主安全可控，因此率先涉猎该领域；2）赛道空间巨大，又有 OpenAI 的打样，因此大公司没必要体外培养试错；3）若没有大厂的支持，顶级团队即便在前期技术上有优势，在算力、数据和资金方面会面临困难。前文我们提到过，OpenAI 的成功基于微软提供的算力支持以及在前期就进行了利益捆绑。基于此，我们现在判断，对大模型的研发在国内基本是大厂的机会而非创业公司，在基于此，我们现在判断，对大模型的研发在国内基本是大厂的机会而非创业公司，在各个大厂之间，虽然现在的技术差异确实存在，但是不应该是制约因素，技术路线已各个大厂之间，虽然现在的技术差异确实存在，但是不应该是制约因素，技术路线已经被经被 OpenAI 打样，各家慢慢都会纠偏。打样，各家慢慢都会纠偏。未来可能的新玩家未来可能的新玩家/创业公司可以采取的路径是基于大厂开发的大模型推出创业公司可以采取的路径是基于大厂开发的大模型推出 2C 端产端产品，品，类似之前基于图像识别技术的一系列 AIGC 应用，如表情包等，但目前看来这些应用之间很难有差异性，因为底层能力都基于大厂研发的大模型。28 Feb 2023 39 Table_header1 中国互联网中国互联网 国内外顶级大模型以及入局时间国内外顶级大模型以及入局时间 Source：Statista，清华大学 Open BMB 榜单，海通国际 各家大厂目前的模型基本情况对比各家大厂目前的模型基本情况对比 Source：公开信息，海通国际 对各家大厂而言，真正的较量来自应用场景的落地，以及面对有可能对主营业务侵蚀对各家大厂而言，真正的较量来自应用场景的落地，以及面对有可能对主营业务侵蚀的环境下，是否还有决心继续，而这取决于公司团队的氛围等软性实力。的环境下，是否还有决心继续，而这取决于公司团队的氛围等软性实力。目前来看，大规模自然语言处理模型不缺乏应用场景；专注于做预训练模型一方面能够将大模型的能力整合到自己的产品线中，直接面向广大的用户；另一方面又能够通过 API 为中小企业提供能力调用，在具体场景中落地。我们在下文详述了我们对几家公司未来选择的判断。公司公司类CahtGPT产品所用模型类CahtGPT产品所用模型首推时间首推时间训练成本训练成本百度ERINE2019开始研发，2022年推出3.064块 Nvidia v100 GPU阿里巴巴 M62020年初480块 GPU腾讯混元AI大模型2022年首次披露256块 GPU字节DA-Transformer2022年与清华共同研发N.A.华为鹏城盘古大模型2021年发布第三代消耗355GPU年京东K-PLUG2019年N.A.28 Feb 2023 40 Table_header1 中国互联网中国互联网 互联网大厂业务布局的可能场景互联网大厂业务布局的可能场景 Source：公开信息，海通国际 这里我们还想指出，除了硬实力条件（比如 GPU 算力基础），公司的软实力因素也不可或缺，这其中包括：不急回报甚至容忍失败的巨额风险资本，开放的团队氛围与环境，以及对人才的持续吸引力。不急回报和对失败的容忍：不急回报和对失败的容忍：大厂往往受到自己业务的牵引、集团层面利润的追求以及股价维护的压力，容易对新业务缺乏容忍度；一旦前期的尝试不成功，很容易半途而废。但对前沿技术的探索需要一个时期内不计成本与反复实验的坚持，很难快速出结果；开放的氛围与环境和对人才的持续吸引力：开放的氛围与环境和对人才的持续吸引力：在公司内部需要有较为良性的讨论环境，允许人才的自由流动；反面例子有如百度，虽然在自动驾驶领域一度聚集了国内最顶尖的技术人才，但由于组织架构混乱、人才激励机制不够完善，这些人才悉数流失，并在体外分别成立了创业公司。从这个角度讲，我们认为国内软性实力比较完善的大厂是字节，相比之下我们不看好百度。与此同时，大模型不仅是科技企业和投资界的事，也是国家、政府和学术界共同“合力”的产物。它需要有坚定的中国立场，也需要学术界的大力参与，是社会大规模协同的结果。百度：防守型动作，但想象空间匮乏，且鉴于过去的记录，应用落地起量或较缓百度：防守型动作，但想象空间匮乏，且鉴于过去的记录，应用落地起量或较缓 目前 ChatGPT 还不能取代搜索引擎，原因有三：其一，如果提问者对于所提的问题不知道正确答案，那将无法作出判断的 ChatGPT 给出的结果；其二，ChatGPT 对于 LLM模型吸纳新知识是相当不友好的；其三，ChatGPT 或 GPT4 的训练成本以及在线推理成本太高，想要兼顾用户基数和成本是个两难选择。需要注意的是，尽管尽管 ChatGPT 暂且暂且无法取代传统搜索引擎，但不代表没有丝毫威胁，无法取代传统搜索引擎，但不代表没有丝毫威胁，ChatGPT 在搜索行业引起动荡不仅在搜索行业引起动荡不仅局限于搜索形式上，更重要局限于搜索形式上，更重要的是它精准的答案会大幅度降低用户对于广告的浏览，这的是它精准的答案会大幅度降低用户对于广告的浏览，这也是谷歌被动防守微软进攻的原因之一。也是谷歌被动防守微软进攻的原因之一。对百度来说，做对百度来说，做 ERNIE Bot 既是未雨绸缪，也是迫于无奈；一方面，既是未雨绸缪，也是迫于无奈；一方面，ChatGPT 的准确的准确度会侵蚀主营广告业务的收入；另一方面，度会侵蚀主营广告业务的收入；另一方面，AIGC 的能力提升也将帮助其搜索功能进的能力提升也将帮助其搜索功能进一步提升能力。一步提升能力。但我们认为百度的业务缺乏更广泛的应用场景，更可能的结果是类似百度在自动驾驶领域的尝试，虽然在技术端一路领跑，但由于内部组织架构比较老化等原因，人才逐渐流失，在自动驾驶领域迟迟没有具备说服力的产品面世。公司公司类CahtGPT产品所用模型类CahtGPT产品所用模型2C场景2C场景2B场景2B场景百度ERINE智能地图、智能搜索智能云、自动驾驶阿里巴巴 M6淘宝、支付宝钉钉、阿里云、犀牛制造等腾讯混元AI大模型微信、QQ、游戏腾讯广告、腾讯云字节DA-Transformer今日头条、Pico、抖音巨量引擎华为鹏城盘古大模型N.A.自动驾驶、智能云京东K-PLUG主站智慧城市、供应链管理、智能零售、智能客服 28 Feb 2023 41 Table_header1 中国互联网中国互联网 中国全平台搜索引擎份额对比中国全平台搜索引擎份额对比 腾讯：微信具有丝滑的落地场景，可助力稳固腾讯在流量端的霸主地位腾讯：微信具有丝滑的落地场景，可助力稳固腾讯在流量端的霸主地位 腾讯的 HunYuan 大模型已经先后支持了包括微信、QQ、游戏、腾讯广告、腾讯云等众多产品和业务，通过 NLP、CV、跨模态等 AI 大模型，不仅为业务创造了增量价值而且降低了使用成本。特别是其在广告内容理解、行业特征挖掘、文案创意生成等方面的应用，在为腾讯广告带来大幅 GMV 提升的同时，也初步验证了大模型的商业化潜力。我们认为，大模型的能力可能帮助腾讯在搜索领域破局。我们认为，大模型的能力可能帮助腾讯在搜索领域破局。目前腾讯的搜索业务基于搜狗，但市占远低于百度。2014 年起，微信就同搜狗展开了在内容整合层面的合作。彼时，微信公众号内容数据接入到搜狗搜索引擎中，用户在搜狗搜索结果页可浏览到与查询词关联的微信公众号及全部文章。2017 年微信的一次更新中新增了微信实验室。启用微信实验室后有看一看、搜一搜两个功能模块。其中搜一搜在很大程度上展现了腾讯的开放合作生态，比如搜一搜视频内容来自快手、商品来自京东、问答来自知乎、功能越来越全面。如果类 ChatGPT 的应用能嵌入微信，可能对腾讯来说会有效提升搜索业务的产品体验，帮腾讯破局。更重要的是，作为移动互联网时代最大的信息消费平台之一，AIGC 内容的加入将在供给端丰富微信整个内容生态体系，对目前的熟人社交为主、内容社区（公众号、视频号、朋友圈等）为辅的内容体系做出有力的补充，助力腾讯在全新的时代巩固自身的流量霸主地位。字节：业务场景具备想象力字节：业务场景具备想象力 目前百度和字节目前在算力和数据层面的积累相差无几，但大模型研发的投入上，字节稍逊，百度团队 300 人，字节目前 560 人。我们认为，字节的产品矩阵更丰富，抖音等产品的想象空间更大。比如，抖音嵌入智能搜索应用后，面对用户的搜索需求可以展现货架商品/到店的服务列表，就可能突破抖音“逛一逛”的用户心智，同时建立“搜一搜”的用户习惯，有可能对美团、阿里都造成很大的威胁。且字节内部的赛马机制可能有利于各条产品线抢先推出丰富的产品应用，也有可能实现从产品先行，后来居上的形势。0 0%百度bing搜狗好搜（360搜索）Google神马YANDEXEcosiaYahoo!Naver其他Table_header2 中国互联网中国互联网 28 Feb 2023 42 APPENDIX 1 Summary In this report,we reviewed and elaborated the domestic and overseas giants development and layout of ChatGPT,and analyzed the determinants on the supply side in the future.ChatGPTs emergence as a popular application is attributed to its advantages in technology and management.According to the evolution of ChatGPT,we believe that the huge initial investment and the unhurried atmosphere for research and development are also necessary conditions to become the final winners in this field in China.Hence,there is still room for improvement for the giants in China based on their current situations.The business model of ChatGPT is still in the exploration stage,and in terms of its application scenario,advertising may first contribute to the increase in revenue.In the long run,user payment may become the main means of monetarization,and thus bring about the next round of industrial-revolution-like productivity improvement.Although the domestic participants on the application side face the constraints of computing power,the determinants in the short-term competition may be application scenarios and the resolution to realize transformation.In our view,Tencent and ByteDance have advantages in these aspects,but their teams are not urgent about this;Baidu has clear solid advantages and a strong sense of urgency,but its execution force remains questioned.We suggest following up with close attention to the brain drain rate indicators of their teams.43 Table_APPENDIX Table_disclaimer 附录附录APPENDIX 重要信息披露重要信息披露 本研究报告由海通国际分销，海通国际是由海通国际研究有限公司(HTIRL)，Haitong Securities India Private Limited(HSIPL)，Haitong International Japan K.K.(HTIJKK)和海通国际证券有限公司(HTISCL)的证券研究团队所组成的全球品牌，海通国际证券集团(HTISG)各成员分别在其许可的司法管辖区内从事证券活动。IMPORTANT DISCLOSURES This research report is distributed by Haitong International,a global brand name for the equity research teams of Haitong International Research Limited(“HTIRL”),Haitong Securities India Private Limited(“HSIPL”),Haitong International Japan K.K.(“HTIJKK”),Haitong International Securities Company Limited(“HTISCL”),and any other members within the Haitong International Securities Group of Companies(“HTISG”),each authorized to engage in securities activities in its respective jurisdiction.HTIRL分析师认证分析师认证Analyst Certification:我，Natalie Wu，在此保证（i）本研究报告中的意见准确反映了我们对本研究中提及的任何或所有目标公司或上市公司的个人观点，并且（ii）我的报酬中没有任何部分与本研究报告中表达的具体建议或观点直接或间接相关；及就此报告中所讨论目标公司的证券，我们（包括我们的家属）在其中均不持有任何财务利益。I,Natalie Wu,certify that(i)the views expressed in this research report accurately reflect my personal views about any or all of the subject companies or issuers referred to in this research and(ii)no part of my compensation was,is or will be directly or indirectly related to the specific recommendations or views expressed in this research report;and that I(including members of my household)have no financial interest in the security or securities of the subject companies discussed.我，Yulin Zhong，在此保证（i）本研究报告中的意见准确反映了我们对本研究中提及的任何或所有目标公司或上市公司的个人观点，并且（ii）我的报酬中没有任何部分与本研究报告中表达的具体建议或观点直接或间接相关；及就此报告中所讨论目标公司的证券，我们（包括我们的家属）在其中均不持有任何财务利益。I,Yulin Zhong,certify that(i)the views expressed in this research report accurately reflect my personal views about any or all of the subject companies or issuers referred to in this research and(ii)no part of my compensation was,is or will be directly or indirectly related to the specific recommendations or views expressed in this research report;and that I(including members of my household)have no financial interest in the security or securities of the subject companies discussed.我，Barney Yao，在此保证（i）本研究报告中的意见准确反映了我们对本研究中提及的任何或所有目标公司或上市公司的个人观点，并且（ii）我的报酬中没有任何部分与本研究报告中表达的具体建议或观点直接或间接相关；及就此报告中所讨论目标公司的证券，我们（包括我们的家属）在其中均不持有任何财务利益。I,Barney Yao,certify that(i)the views expressed in this research report accurately reflect my personal views about any or all of the subject companies or issuers referred to in this research and(ii)no part of my compensation was,is or will be directly or indirectly related to the specific recommendations or views expressed in this research report;and that I(including members of my household)have no financial interest in the security or securities of the subject companies discussed.我，Jasmine Bai，在此保证（i）本研究报告中的意见准确反映了我们对本研究中提及的任何或所有目标公司或上市公司的个人观点，并且（ii）我的报酬中没有任何部分与本研究报告中表达的具体建议或观点直接或间接相关；及就此报告中所讨论目标公司的证券，我们（包括我们的家属）在其中均不持有任何财务利益。I,Jasmine Bai,certify that(i)the views expressed in this research report accurately reflect my personal views about any or all of the subject companies or issuers referred to in this research and(ii)no part of my compensation was,is or will be directly or indirectly related to the specific recommendations or views expressed in this research report;and that I(including members of my household)have no financial interest in the security or securities of the subject companies discussed.利益冲突披露利益冲突披露Conflict of Interest Disclosures 海通国际及其某些关联公司可从事投资银行业务和/或对本研究中的特定股票或公司进行做市或持有自营头寸。就本研究报告而言，以下是有关该等关系的披露事项（以下披露不能保证及时无遗漏，如需了解及时全面信息，请发邮件至ERD-D）HTI and some of its affiliates may engage in investment banking and/or serve as a market maker or hold proprietary trading positions of certain stocks or companies in this research report.As far as this research report is concerned,the following are the disclosure matters related to such relationship(As the following disclosure does not ensure timeliness and completeness,please send an email to ERD-D if timely and comprehensive information is needed).海通证券股份有限公司和/或其子公司（统称“海通”）在过去12个月内参与了BABA.US,ZH.US and YALA.US的投资银行项目。投资银行项目包括：1、海通担任上市前辅导机构、保荐人或主承销商的首次公开发行项目；2、海通作为保荐人、主承销商或财务顾问的股权或债务再融资项目；3、海通作为主经纪商的新三板上市、目标配售和并购项目。Haitong Securities Co.,Ltd.and/or its subsidiaries(collectively,the Haitong)have a role in investment banking projects of BABA.US,ZH.US and YALA.US within the past 12 months.The investment banking projects include 1.IPO projects in which Haitong acted as pre-listing tutor,sponsor,or lead-underwriter;2.equity or debt refinancing projects of BABA.US,ZH.US and YALA.US for which Haitong acted as sponsor,lead-underwriter or financial advisor;3.listing by introduction in the new three board,target placement,M&A projects in which Haitong acted as lead-brokerage firm.ZH.US,YALA.US 及 0020.HK目前或过去12个月内是海通的投资银行业务客户。ZH.US,YALA.US and 0020.HK are/were an investment bank clients of Haitong currently or within the past 12 months.阿里巴巴（北京）软件服务有限公司,阿里巴巴（成都）软件技术有限公司,阿里巴巴（中国）网络技术有限公司,杭州阿里巴巴创业投资管理有限公司,杭州阿里巴巴泽泰信息技术有限公司,北京东方宝辰国际投资有限公司,北京东方华晟投资管理有限公司,北京东方顺泰金属制品有限公司,北京东方蜗牛投资管理有限公司,北京东方蜗牛投资管理有限公司东方蜗牛复合策略一号基金,北京东方蜗牛投资管理有限公司东方蜗牛积极进取二号私募基金,北京东方蜗牛投资管理有限公司东方蜗牛稳健回报三号私募基金,北京东方引擎投资管理有限公司引擎资本基业长青混合私募证券投资基金,北京东方雨虹防水技术股份有限公司,北京东方雨虹防水技术股份有限公司回购专用证券账户,北京东海长基投资基金管理有限公司,北京东世佳商贸有限公司,北京东泰阳光纺织品有限公司,北京京东绿谷农业科技有限公司,南京东宇汽车集团有限公司,上海京东工贸商行,云南网易特信息产业有限公司,英特尔半导体（大连）有限公司,英特尔产品（成都）有限公司 及 DAO.US目前或过去12个月内是海通的客户。海通向客户提供非投资银行业务的证券相关业务服务。阿里巴巴（北京）软件服务有限公司,阿里巴巴（成都）软件技术有限公司,阿里巴巴（中国）网络技术有限公司,杭州阿里巴巴创业投资管理有限公司,杭州阿里巴巴泽泰信息技术有限公 44 司,北京东方宝辰国际投资有限公司,北京东方华晟投资管理有限公司,北京东方顺泰金属制品有限公司,北京东方蜗牛投资管理有限公司,北京东方蜗牛投资管理有限公司东方蜗牛复合策略一号基金,北京东方蜗牛投资管理有限公司东方蜗牛积极进取二号私募基金,北京东方蜗牛投资管理有限公司东方蜗牛稳健回报三号私募基金,北京东方引擎投资管理有限公司引擎资本基业长青混合私募证券投资基金,北京东方雨虹防水技术股份有限公司,北京东方雨虹防水技术股份有限公司回购专用证券账户,北京东海长基投资基金管理有限公司,北京东世佳商贸有限公司,北京东泰阳光纺织品有限公司,北京京东绿谷农业科技有限公司,南京东宇汽车集团有限公司,上海京东工贸商行,云南网易特信息产业有限公司,英特尔半导体（大连）有限公司,英特尔产品（成都）有限公司 and DAO.US are/were a client of Haitong currently or within the past 12 months.The client has been provided for non-investment-banking securities-related services.海通在过去12个月中获得对ZH.US,YALA.US 及 0020.HK提供投资银行服务的报酬。Haitong received in the past 12 months compensation for investment banking services provided to ZH.US,YALA.US and 0020.HK.海通预计将（或者有意向）在未来三个月内从JD.US,ZH.US,YALA.US,0020.HK 及 SECO.US获得投资银行服务报酬。Haitong expects to receive,or intends to seek,compensation for investment banking services in the next three months from JD.US,ZH.US,YALA.US,0020.HK and SECO.US.海通在过去的12个月中从阿里巴巴（北京）软件服务有限公司,阿里巴巴（成都）软件技术有限公司,阿里巴巴（中国）网络技术有限公司,杭州阿里巴巴创业投资管理有限公司,杭州阿里巴巴泽泰信息技术有限公司,北京东方宝辰国际投资有限公司,北京东方华晟投资管理有限公司,北京东方顺泰金属制品有限公司,北京东方蜗牛投资管理有限公司,北京东方蜗牛投资管理有限公司东方蜗牛复合策略一号基金,北京东方蜗牛投资管理有限公司东方蜗牛积极进取二号私募基金,北京东方蜗牛投资管理有限公司东方蜗牛稳健回报三号私募基金,北京东方引擎投资管理有限公司引擎资本基业长青混合私募证券投资基金,北京东方雨虹防水技术股份有限公司,北京东方雨虹防水技术股份有限公司回购专用证券账户,北京东海长基投资基金管理有限公司,北京东世佳商贸有限公司,北京东泰阳光纺织品有限公司,北京京东绿谷农业科技有限公司,南京东宇汽车集团有限公司,上海京东工贸商行 及 DAO.US获得除投资银行服务以外之产品或服务的报酬。Haitong has received compensation in the past 12 months for products or services other than investment banking from 阿里巴巴（北京）软件服务有限公司,阿里巴巴（成都）软件技术有限公司,阿里巴巴（中国）网络技术有限公司,杭州阿里巴巴创业投资管理有限公司,杭州阿里巴巴泽泰信息技术有限公司,北京东方宝辰国际投资有限公司,北京东方华晟投资管理有限公司,北京东方顺泰金属制品有限公司,北京东方蜗牛投资管理有限公司,北京东方蜗牛投资管理有限公司东方蜗牛复合策略一号基金,北京东方蜗牛投资管理有限公司东方蜗牛积极进取二号私募基金,北京东方蜗牛投资管理有限公司东方蜗牛稳健回报三号私募基金,北京东方引擎投资管理有限公司引擎资本基业长青混合私募证券投资基金,北京东方雨虹防水技术股份有限公司,北京东方雨虹防水技术股份有限公司回购专用证券账户,北京东海长基投资基金管理有限公司,北京东世佳商贸有限公司,北京东泰阳光纺织品有限公司,北京京东绿谷农业科技有限公司,南京东宇汽车集团有限公司,上海京东工贸商行 and DAO.US.海通担任0700.HK,601728.CH 及 0992.HK有关证券的做市商或流通量提供者。Haitong acts as a market maker or liquidity provider in the securities of 0700.HK,601728.CH and 0992.HK.评级定义评级定义（从（从2020年年7月月1日开始执行）日开始执行）：海通国际（以下简称“HTI”）采用相对评级系统来为投资者推荐我们覆盖的公司：优于大市、中性或弱于大市。投资者应仔细阅读HTI的评级定义。并且HTI发布分析师观点的完整信息，投资者应仔细阅读全文而非仅看评级。在任何情况下，分析师的评级和研究都不能作为投资建议。投资者的买卖股票的决策应基于各自情况（比如投资者的现有持仓）以及其他因素。分析师股票评级分析师股票评级 优于大市优于大市，未来12-18个月内预期相对基准指数涨幅在10%以上，基准定义如下 中性中性，未来12-18个月内预期相对基准指数变化不大，基准定义如下。根据FINRA/NYSE的评级分布规则，我们会将中性评级划入持有这一类别。弱于大市弱于大市，未来12-18个月内预期相对基准指数跌幅在10%以上，基准定义如下 各地股票基准指数：日本 TOPIX,韩国 KOSPI,台湾 TAIEX,印度 Nifty100,美国 SP500;其他所有中国概念股 MSCI China.Ratings Definitions(from 1 Jul 2020):Haitong International uses a relative rating system using Outperform,Neutral,or Underperform for recommending the stocks we cover to investors.Investors should carefully read the definitions of all ratings used in Haitong International Research.In addition,since Haitong International Research contains more complete information concerning the analysts views,investors should carefully read Haitong International Research,in its entirety,and not infer the contents from the rating alone.In any case,ratings(or research)should not be used or relied upon as investment advice.An investors decision to buy or sell a stock should depend on 评级分布评级分布Rating Distribution 45 individual circumstances(such as the investors existing holdings)and other considerations.Analyst Stock Ratings Outperform:The stocks total return over the next 12-18 months is expected to exceed the return of its relevant broad market benchmark,as indicated below.Neutral:The stocks total return over the next 12-18 months is expected to be in line with the return of its relevant broad market benchmark,as indicated below.For purposes only of FINRA/NYSE ratings distribution rules,our Neutral rating falls into a hold rating category.Underperform:The stocks total return over the next 12-18 months is expected to be below the return of its relevant broad market benchmark,as indicated below.Benchmarks for each stocks listed region are as follows:Japan TOPIX,Korea KOSPI,Taiwan TAIEX,India Nifty100,US SP500;for all other China-concept stocks MSCI China.截至截至2022年年12月月31日海通国际股票研究评级分布日海通国际股票研究评级分布 优于大市优于大市 中性中性 弱于大市弱于大市 (持有)海通国际股票研究覆盖率 89.4%9.2%1.5%投资银行客户*5.2%7.3%8.3%*在每个评级类别里投资银行客户所占的百分比。上述分布中的买入，中性和卖出分别对应我们当前优于大市，中性和落后大市评级。只有根据FINRA/NYSE的评级分布规则，我们才将中性评级划入持有这一类别。请注意在上表中不包含非评级的股票。此前的评级系统定义（直至此前的评级系统定义（直至2020年年6月月30日）：日）：买入，未来12-18个月内预期相对基准指数涨幅在10%以上，基准定义如下 中性，未来12-18个月内预期相对基准指数变化不大，基准定义如下。根据FINRA/NYSE的评级分布规则，我们会将中性评级划入持有这一类别。卖出，未来12-18个月内预期相对基准指数跌幅在10%以上，基准定义如下 各地股票基准指数：日本 TOPIX,韩国 KOSPI,台湾 TAIEX,印度 Nifty100;其他所有中国概念股 MSCI China.Haitong International Equity Research Ratings Distribution,as of Dec 31,2022 Outperform Neutral Underperform (hold)HTI Equity Research Coverage 89.4%9.2%1.5%IB clients*5.2%7.3%8.3%*Percentage of investment banking clients in each rating category.BUY,Neutral,and SELL in the above distribution correspond to our current ratings of Outperform,Neutral,and Underperform.For purposes only of FINRA/NYSE ratings distribution rules,our Neutral rating falls into a hold rating category.Please note that stocks with an NR designation are not included in the table above.Previous rating system definitions(until 30 Jun 2020):BUY:The stocks total return over the next 12-18 months is expected to exceed the return of its relevant broad market benchmark,as indicated below.NEUTRAL:The stocks total return over the next 12-18 months is expected to be in line with the return of its relevant broad market benchmark,as indicated below.For purposes only of FINRA/NYSE ratings distribution rules,our Neutral rating falls into a hold rating category.SELL:The stocks total return over the next 12-18 months is expected to be below the return of its relevant broad market benchmark,as indicated below.Benchmarks for each stocks listed region are as follows:Japan TOPIX,Korea KOSPI,Taiwan TAIEX,India Nifty100;for all other China-concept stocks MSCI China.海通国际非评级研究：海通国际非评级研究：海通国际发布计量、筛选或短篇报告，并在报告中根据估值和其他指标对股票进行排名，或者基于可能的估值倍数提出建议价格。这种排名或建议价格并非为了进行股票评级、提出目标价格或进行基本面估值，而仅供参考使用。Haitong International Non-Rated Research:Haitong International publishes quantitative,screening or short reports which may rank stocks according to valuation and other metrics or may suggest prices based on possible valuation multiples.Such rankings or suggested prices do not purport to be stock ratings or target prices or fundamental values and are for information only.海通国际海通国际A股覆盖股覆盖：海通国际可能会就沪港通及深港通的中国A股进行覆盖及评级。海通证券（600837.CH），海通国际于上海的母公司，也会于中国发布中国A股的研究报告。但是，海通国际使用与海通证券不同的评级系统，所以海通国际与海通证券的中国A股评级可能有所不同。Haitong International Coverage of A-Shares:Haitong International may cover and rate A-Shares that are subject to the Hong Kong Stock Connect scheme with Shanghai and Shenzhen.Haitong Securities(HS;600837 CH),the ultimate parent company of HTISG based in Shanghai,covers and publishes research on these same A-Shares for distribution in mainland China.However,the rating 46 system employed by HS differs from that used by HTI and as a result there may be a difference in the HTI and HS ratings for the same A-share stocks.海通国际海通国际优质优质100 A股股（Q100）指数指数：海通国际Q100指数是一个包括100支由海通证券覆盖的优质中国A股的计量产品。这些股票是通过基于质量的筛选过程，并结合对海通证券 A股团队自下而上的研究。海通国际每季对Q100指数成分作出复审。Haitong International Quality 100 A-share(Q100)Index:HTIs Q100 Index is a quant product that consists of 100 of the highest-quality A-shares under coverage at HS in Shanghai.These stocks are carefully selected through a quality-based screening process in combination with a review of the HS A-share teams bottom-up research.The Q100 constituent companies are reviewed quarterly.MSCI ESG评级免责声明条款：评级免责声明条款：尽管海通国际的信息供货商（包括但不限于MSCI ESG Research LLC及其联属公司（ESG方）从其认为可靠的来源获取信息（信息）,ESG方均不担保或保证此处任何数据的原创性，准确性和/或完整性，并明确表示不作出任何明示或默示的担保，包括可商售性和针对特定目的的适用性。该信息只能供阁下内部使用，不得以任何形式复制或重新传播，并不得用作任何金融工具、产品或指数的基础或组成部分。此外，信息本质上不能用于判断购买或出售何种证券,或何时购买或出售该证券。即使已被告知可能造成的损害,ESG方均不承担与此处任何资料有关的任何错误或遗漏所引起的任何责任，也不对任何直接、间接、特殊、惩罚性、附带性或任何其他损害赔偿（包括利润损失）承担任何责任。MSCI ESG Disclaimer:Although Haitong Internationals information providers,including without limitation,MSCI ESG Research LLC and its affiliates(the“ESG Parties”),obtain information(the“Information”)from sources they consider reliable,none of the ESG Parties warrants or guarantees the originality,accuracy and/or completeness,of any data herein and expressly disclaim all express or implied warranties,including those of merchantability and fitness for a particular purpose.The Information may only be used for your internal use,may not be reproduced or redisseminated in any form and may not be used as a basis for,or a component of,any financial instruments or products or indices.Further,none of the Information can in and of itself be used to determine which securities to buy or sell or when to buy or sell them.None of the ESG Parties shall have any liability for any errors or omissions in connection with any data herein,or any liability for any direct,indirect,special,punitive,consequential or any other damages(including lost profits)even if notified of the possibility of such damages.盟浪义利（盟浪义利（FIN-ESG）数据通免责声明条款：）数据通免责声明条款：在使用盟浪义利（FIN-ESG）数据之前，请务必仔细阅读本条款并同意本声明：第一条 义利（FIN-ESG）数据系由盟浪可持续数字科技有限责任公司（以下简称“本公司”）基于合法取得的公开信息评估而成，本公司对信息的准确性及完整性不作任何保证。对公司的评估结果仅供参考，并不构成对任何个人或机构投资建议，也不能作为任何个人或机构购买、出售或持有相关金融产品的依据。本公司不对任何个人或机构投资者因使用本数据表述的评估结果造成的任何直接或间接损失负责。第二条 盟浪并不因收到此评估数据而将收件人视为客户，收件人使用此数据时应根据自身实际情况作出自我独立判断。本数据所载内容反映的是盟浪在最初发布本数据日期当日的判断，盟浪有权在不发出通知的情况下更新、修订与发出其他与本数据所载内容不一致或有不同结论的数据。除非另行说明，本数据（如财务业绩数据等）仅代表过往表现，过往的业绩表现不作为日后回报的预测。第三条 本数据版权归本公司所有，本公司依法保留各项权利。未经本公司事先书面许可授权，任何个人或机构不得将本数据中的评估结果用于任何营利性目的，不得对本数据进行修改、复制、编译、汇编、再次编辑、改编、删减、缩写、节选、发行、出租、展览、表演、放映、广播、信息网络传播、摄制、增加图标及说明等，否则因此给盟浪或其他第三方造成损失的，由用户承担相应的赔偿责任，盟浪不承担责任。第四条 如本免责声明未约定，而盟浪网站平台载明的其他协议内容（如盟浪网站用户注册协议盟浪网用户服务（含认证）协议盟浪网隐私政策等）有约定的，则按其他协议的约定执行；若本免责声明与其他协议约定存在冲突或不一致的，则以本免责声明约定为准。SusallWave FIN-ESG Data Service Disclaimer:Please read these terms and conditions below carefully and confirm your agreement and acceptance with these terms before using SusallWave FIN-ESG Data Service.1.FIN-ESG Data is produced by SusallWave Digital Technology Co.,Ltd.(In short,SusallWave)s assessment based on legal publicly accessible information.SusallWave shall not be responsible for any accuracy and completeness of the information.The assessment result is for reference only.It is not for any investment advice for any individual or institution and not for basis of purchasing,selling or holding any relative financial products.We will not be liable for any direct or indirect loss of any individual or institution as a result of using SusallWave FIN-ESG Data.2.SusallWave do not consider recipients as customers for receiving these data.When using the data,recipients shall make your own independent judgment according to your practical individual status.The contents of the data reflect the judgment of us only on the release day.We have right to update and amend the data and release other data that contains inconsistent contents or different conclusions without notification.Unless expressly stated,the data(e.g.,financial performance data)represents past performance only and the past performance cannot be viewed as the prediction of future return.3.The copyright of this data belongs to SusallWave,and we reserve all rights in accordance with the law.Without the prior written permission of our company,none of individual or institution can use these data for any profitable purpose.Besides,none of individual or institution can take actions such as amendment,replication,translation,compilation,re-editing,adaption,deletion,abbreviation,excerpts,issuance,rent,exhibition,performance,projection,broadcast,information network transmission,shooting,adding icons and instructions.If any loss of SusallWave or any third-party is caused by those actions,users shall bear the corresponding compensation liability.SusallWave shall not be responsible for any loss.4.If any term is not contained in this disclaimer but written in other agreements on our website(e.g.User Registration Protocol of SusallWave Website,User Service(including authentication)Agreement of SusallWave Website,Privacy Policy of Susallwave Website),it should be executed according to other agreements.If there is any difference between this disclaim and other agreements,this disclaimer shall be applied.重要免责声明：重要免责声明：非印度证券的研究报告非印度证券的研究报告：本报告由海通国际证券集团有限公司（“HTISGL”）的全资附属公司海通国际研究有限公司（“HTIRL”）发行，该公司是根据香港证券及期货条例（第571章）持有第4类受规管活动（就证券提供意见）的持牌法团。该研究报告在HTISGL的全资附属公司Haitong International(Japan)K.K.（“HTIJKK”）的协助下发行，HTIJKK是由日本关东财务局监管为投资顾问。47 印度证券的研究报告：印度证券的研究报告：本报告由从事证券交易、投资银行及证券分析及受Securities and Exchange Board of India（“SEBI”）监管的Haitong Securities India Private Limited（“HTSIPL”）所发行，包括制作及发布涵盖BSE Limited（“BSE”）和National Stock Exchange of India Limited（“NSE”）上市公司（统称为印度交易所）的研究报告。HTSIPL于2016年12月22日被收购并成为海通国际证券集团有限公司（“HTISG”）的一部分。所有研究报告均以海通国际为名作为全球品牌，经许可由海通国际证券股份有限公司及/或海通国际证券集团的其他成员在其司法管辖区发布。本文件所载信息和观点已被编译或源自可靠来源，但HTIRL、HTISCL或任何其他属于海通国际证券集团有限公司（“HTISG”）的成员对其准确性、完整性和正确性不做任何明示或暗示的声明或保证。本文件中所有观点均截至本报告日期，如有更改，恕不另行通知。本文件仅供参考使用。文件中提及的任何公司或其股票的说明并非意图展示完整的内容，本文件并非/不应被解释为对证券买卖的明示或暗示地出价或征价。在某些司法管辖区，本文件中提及的证券可能无法进行买卖。如果投资产品以投资者本国货币以外的币种进行计价，则汇率变化可能会对投资产生不利影响。过去的表现并不一定代表将来的结果。某些特定交易，包括设计金融衍生工具的，有产生重大风险的可能性，因此并不适合所有的投资者。您还应认识到本文件中的建议并非为您量身定制。分析师并未考虑到您自身的财务情况，如您的财务状况和风险偏好。因此您必须自行分析并在适用的情况下咨询自己的法律、税收、会计、金融和其他方面的专业顾问，以期在投资之前评估该项建议是否适合于您。若由于使用本文件所载的材料而产生任何直接或间接的损失，HTISG及其董事、雇员或代理人对此均不承担任何责任。除对本文内容承担责任的分析师除外，HTISG及我们的关联公司、高级管理人员、董事和雇员，均可不时作为主事人就本文件所述的任何证券或衍生品持有长仓或短仓以及进行买卖。HTISG的销售员、交易员和其他专业人士均可向HTISG的相关客户和公司提供与本文件所述意见相反的口头或书面市场评论意见或交易策略。HTISG可做出与本文件所述建议或意见不一致的投资决策。但HTIRL没有义务来确保本文件的收件人了解到该等交易决定、思路或建议。请访问海通国际网站 ，查阅更多有关海通国际为预防和避免利益冲突设立的组织和行政安排的内容信息。非美国分析师披露信息：非美国分析师披露信息：本项研究首页上列明的海通国际分析师并未在FINRA进行注册或者取得相应的资格，并且不受美国FINRA有关与本项研究目标公司进行沟通、公开露面和自营证券交易的第2241条规则之限制。IMPORTANT DISCLAIMER For research reports on non-Indian securities:The research report is issued by Haitong International Research Limited(“HTIRL”),a wholly owned subsidiary of Haitong International Securities Group Limited(“HTISGL”)and a licensed corporation to carry on Type 4 regulated activity(advising on securities)for the purpose of the Securities and Futures Ordinance(Cap.571)of Hong Kong,with the assistance of Haitong International(Japan)K.K.(“HTIJKK”),a wholly owned subsidiary of HTISGL and which is regulated as an Investment Adviser by the Kanto Finance Bureau of Japan.For research reports on Indian securities:The research report is issued by Haitong Securities India Private Limited(“HSIPL”),an Indian company and a Securities and Exchange Board of India(“SEBI”)registered Stock Broker,Merchant Banker and Research Analyst that,inter alia,produces and distributes research reports covering listed entities on the BSE Limited(“BSE”)and the National Stock Exchange of India Limited(“NSE”)(collectively referred to as“Indian Exchanges”).HSIPL was acquired and became part of the Haitong International Securities Group of Companies(“HTISG”)on 22 December 2016.All the research reports are globally branded under the name Haitong International and approved for distribution by Haitong International Securities Company Limited(“HTISCL”)and/or any other members within HTISG in their respective jurisdictions.The information and opinions contained in this research report have been compiled or arrived at from sources believed to be reliable and in good faith but no representation or warranty,express or implied,is made by HTIRL,HTISCL,HSIPL,HTIJKK or any other members within HTISG from which this research report may be received,as to their accuracy,completeness or correctness.All opinions expressed herein are as of the date of this research report and are subject to change without notice.This research report is for information purpose only.Descriptions of any companies or their securities mentioned herein are not intended to be complete and this research report is not,and should not be construed expressly or impliedly as,an offer to buy or sell securities.The securities referred to in this research report may not be eligible for purchase or sale in some jurisdictions.If an investment product is denominated in a currency other than an investors home currency,a change in exchange rates may adversely affect the investment.Past performance is not necessarily indicative of future results.Certain transactions,including those involving derivatives,give rise to substantial risk and are not suitable for all investors.You should also bear in mind that recommendations in this research report are not tailor-made for you.The analyst has not taken into account your unique financial circumstances,such as your financial situation and risk appetite.You must,therefore,analyze and should,where applicable,consult your own legal,tax,accounting,financial and other professional advisers to evaluate whether the recommendations suits you before investment.Neither HTISG nor any of its directors,employees or agents accepts any liability whatsoever for any direct or consequential loss arising from any use of the materials contained in this research report.HTISG and our affiliates,officers,directors,and employees,excluding the analysts responsible for the content of this document,will from time to time have long or short positions in,act as principal in,and buy or sell,the securities or derivatives,if any,referred to in this research report.Sales,traders,and other professionals of HTISG may provide oral or written market commentary or trading strategies to the relevant clients and the companies within HTISG that reflect opinions that are contrary to the opinions expressed in this research report.HTISG may make investment decisions that are inconsistent with the recommendations or views expressed in this research report.HTI is under no obligation to ensure that such other trading decisions,ideas or recommendations are brought to the attention of any recipient of this research report.Please refer to HTIs website for further information on HTIs organizational and administrative arrangements set up for the prevention and avoidance of conflicts of interest with respect to Research.Non U.S.Analyst Disclosure:The HTI analyst(s)listed on the cover of this Research is(are)not registered or qualified as a research analyst with FINRA and are not subject to U.S.FINRA Rule 2241 restrictions on communications with companies that are the subject of the Research;public appearances;and trading securities by a research analyst.分发和地区通知：分发和地区通知：除非下文另有规定，否则任何希望讨论本报告或者就本项研究中讨论的任何证券进行任何交易的收件人均应联系其所在国家或地区的海通国际销售人员。香港投资者的通知事项：香港投资者的通知事项：海通国际证券股份有限公司(“HTISCL”)负责分发该研究报告，HTISCL是在香港有权实施第1类受规管活动（从事证券交易）的持牌公司。该研究报告并不构成证券及期货条例（香港法例第571章）（以下简称“SFO”）所界定的要约邀请，证券要约或公众要约。本研究报告仅提供给SFO所界定的“专业投资者”。本研究报告未经过证券及期货事务监察委员会的审查。您不应仅根据本研究报告中所载的信息做出投资决定。本研究报告的收件人就研究报告中产生或与之相关的任何事宜请联系HTISCL销售人员。48 美国投资者的通知事项：美国投资者的通知事项：本研究报告由HTIRL，HSIPL或HTIJKK编写。HTIRL，HSIPL，HTIJKK以及任何非HTISG美国联营公司，均未在美国注册，因此不受美国关于研究报告编制和研究分析人员独立性规定的约束。本研究报告提供给依照1934年“美国证券交易法”第15a-6条规定的豁免注册的美国主要机构投资者（“Major U.S.Institutional Investor”）和机构投资者（”U.S.Institutional Investors”）。在向美国机构投资者分发研究报告时，Haitong International Securities(USA)Inc.（“HTI USA”）将对报告的内容负责。任何收到本研究报告的美国投资者，希望根据本研究报告提供的信息进行任何证券或相关金融工具买卖的交易，只能通过HTI USA。HTI USA位于340 Madison Avenue,12th Floor,New York,NY 10173，电话（212）351-6050。HTI USA是在美国于U.S.Securities and Exchange Commission（“SEC”）注册的经纪商，也是Financial Industry Regulatory Authority,Inc.（“FINRA”）的成员。HTIUSA不负责编写本研究报告，也不负责其中包含的分析。在任何情况下，收到本研究报告的任何美国投资者，不得直接与分析师直接联系，也不得通过HSIPL，HTIRL或HTIJKK直接进行买卖证券或相关金融工具的交易。本研究报告中出现的HSIPL，HTIRL或HTIJKK分析师没有注册或具备FINRA的研究分析师资格，因此可能不受FINRA第2241条规定的与目标公司的交流，公开露面和分析师账户持有的交易证券等限制。投资本研究报告中讨论的任何非美国证券或相关金融工具（包括ADR）可能存在一定风险。非美国发行的证券可能没有注册，或不受美国法规的约束。有关非美国证券或相关金融工具的信息可能有限制。外国公司可能不受审计和汇报的标准以及与美国境内生效相符的监管要求。本研究报告中以美元以外的其他货币计价的任何证券或相关金融工具的投资或收益的价值受汇率波动的影响，可能对该等证券或相关金融工具的价值或收入产生正面或负面影响。美国收件人的所有问询请联系：Haitong International Securities(USA)Inc.340 Madison Avenue,12th Floor New York,NY 10173 联系人电话：(212)351 6050 DISTRIBUTION AND REGIONAL NOTICES Except as otherwise indicated below,any Recipient wishing to discuss this research report or effect any transaction in any security discussed in HTIs research should contact the Haitong International salesperson in their own country or region.Notice to Hong Kong investors:The research report is distributed by Haitong International Securities Company Limited(“HTISCL”),which is a licensed corporation to carry on Type 1 regulated activity(dealing in securities)in Hong Kong.This research report does not constitute a solicitation or an offer of securities or an invitation to the public within the meaning of the SFO.This research report is only to be circulated to Professional Investors as defined in the SFO.This research report has not been reviewed by the Securities and Futures Commission.You should not make investment decisions solely on the basis of the information contained in this research report.Recipients of this research report are to contact HTISCL salespersons in respect of any matters arising from,or in connection with,the research report.Notice to U.S.investors:As described above,this research report was prepared by HTIRL,HSIPL or HTIJKK.Neither HTIRL,HSIPL,HTIJKK,nor any of the non U.S.HTISG affiliates is registered in the United States and,therefore,is not subject to U.S.rules regarding the preparation of research reports and the independence of research analysts.This research report is provided for distribution to“major U.S.institutional investors”and“U.S.institutional investors”in reliance on the exemption from registration provided by Rule 15a-6 of the U.S.Securities Exchange Act of 1934,as amended.When distributing research reports to“U.S.institutional investors,”HTI USA will accept the responsibilities for the content of the reports.Any U.S.recipient of this research report wishing to effect any transaction to buy or sell securities or related financial instruments based on the information provided in this research report should do so only through Haitong International Securities(USA)Inc.(“HTI USA”),located at 340 Madison Avenue,12th Floor,New York,NY 10173,USA;telephone(212)351 6050.HTI USA is a broker-dealer registered in the U.S.with the U.S.Securities and Exchange Commission(the“SEC”)and a member of the Financial Industry Regulatory Authority,Inc.(“FINRA”).HTI USA is not responsible for the preparation of this research report nor for the analysis contained therein.Under no circumstances should any U.S.recipient of this research report contact the analyst directly or effect any transaction to buy or sell securities or related financial instruments directly through HSIPL,HTIRL or HTIJKK.The HSIPL,HTIRL or HTIJKK analyst(s)whose name appears in this research report is not registered or qualified as a research analyst with FINRA and,therefore,may not be subject to FINRA Rule 2241 restrictions on communications with a subject company,public appearances and trading securities held by a research analyst account.Investing in any non-U.S.securities or related financial instruments(including ADRs)discussed in this research report may present certain risks.The securities of non-U.S.issuers may not be registered with,or be subject to U.S.regulations.Information on such non-U.S.securities or related financial instruments may be limited.Foreign companies may not be subject to audit and reporting standards and regulatory requirements comparable to those in effect within the U.S.The value of any investment or income from any securities or related financial instruments discussed in this research report denominated in a currency other than U.S.dollars is subject to exchange rate fluctuations that may have a positive or adverse effect on the value of or income from such securities or related financial instruments.All inquiries by U.S.recipients should be directed to:Haitong International Securities(USA)Inc.340 Madison Avenue,12th Floor New York,NY 10173 Attn:Sales Desk at(212)351 6050 中华人民共和国的通知事项：中华人民共和国的通知事项：在中华人民共和国（下称“中国”，就本报告目的而言，不包括香港特别行政区、澳门特别行政区和台湾）只有根据适用的中国法律法规而收到该材料的人员方可使用该材料。并且根据相关法律法规，该材料中的信息并不构成“在中国从事生产、经营活动”。本文件在中国并不构成相关证券的公共发售或认购。无论根据法律规定或其他任何规定，在取得中国政府所有的批准或许可之前，任何法人或自然人均不得直接或间接地购买本材料中的任何证券或任何实益权益。接收本文件的人员须遵守上述限制性规定。加拿大投资者的通知事项：加拿大投资者的通知事项：在任何情况下该等材料均不得被解释为在任何加拿大的司法管辖区内出售证券的要约或认购证券的要约邀请。本材料中所述证券在加拿大的任何要约或出售行为均只能在豁免向有关加拿大证券监管机构提交招股说明书的前提下由Haitong International Securities(USA)Inc.（“HTI USA”）予以实施，该公司是一家根据National Instrument 31-103 Registration Requirements,Exemptions and Ongoing Registrant Obligations（“NI 31-103”）的规定得到国际交易商豁免（“International Dealer Exemption”）的交易商，位于艾伯塔省、不列颠哥伦比亚省、安大略省和魁北克省。在加拿大，该等材料在任何情况下均不得被解释为任何证券的招股说明书、发行备忘录、广告或公开发行。加拿大的任何证券委员会或类似的监管机构均未审查或以任何方式批准该等材料、其中所载的信息或所述证券的优点，任何与此相反的声明即属违法。在收到该等材料时，每个加拿大的收件人均将被视为属于National Instrument 45-106 Prospectus Exemptions第1.1节或者Securities Act(Ontario)第73.3(1)节所规定的认可投资者（“Accredited Investor”），或者在适用情况下National Instrument 31-103第1.1节所规定的许可投资者（“Permitted Investor”）。新加坡投资者的通知事项：新加坡投资者的通知事项：本研究报告由Haitong International Securities(Singapore)Pte Ltd（“HTISSPL”）公司注册编号201311400G 于新加坡提供。HTISSPL是符合财务顾问法（第 49 110章）（“FAA”）定义的豁免财务顾问，可（a）提供关于证券，集体投资计划的部分，交易所衍生品合约和场外衍生品合约的建议（b）发行或公布有关证券、交易所衍生品合约和场外衍生品合约的研究分析或研究报告。本研究报告仅提供给符合证券及期货法（第289章）第4A条项下规定的机构投资者。对于因本研究报告而产生的或与之相关的任何问题，本研究报告的收件人应通过以下信息与HTISSPL联系：Haitong International Securities(Singapore)Pte.Ltd 50 Raffles Place,#33-03 Singapore Land Tower,Singapore 048623 电话:(65)6536 1920 日本投资者的通知事项：日本投资者的通知事项：本研究报告由海通国际证券有限公司所发布，旨在分发给从事投资管理的金融服务提供商或注册金融机构（根据日本金融机构和交易法（“FIEL”）第61（1）条，第17-11（1）条的执行及相关条款）。英国及欧盟投资者的通知事项：英国及欧盟投资者的通知事项：本报告由从事投资顾问的Haitong International Securities Company Limited所发布，本报告只面向有投资相关经验的专业客户发布。任何投资或与本报告相关的投资行为只面对此类专业客户。没有投资经验或相关投资经验的客户不得依赖本报告。Haitong International Securities Company Limited的分支机构的净长期或短期金融权益可能超过本研究报告中提及的实体已发行股本总额的0.5。特别提醒有些英文报告有可能此前已经通过中文或其它语言完成发布。澳大利亚投资者的通知事项：澳大利亚投资者的通知事项：Haitong International Securities(Singapore)Pte Ltd,Haitong International Securities Company Limited和Haitong International Securities(UK)Limited分别根据澳大利亚证券和投资委员会（以下简称“ASIC”）公司（废除及过度性）文书第2016/396号规章在澳大利亚分发本项研究，该等规章免除了根据2001年公司法在澳大利亚为批发客户提供金融服务时海通国际需持有澳大利亚金融服务许可的要求。ASIC的规章副本可在以下网站获取：www.legislation.gov.au。海通国际提供的金融服务受外国法律法规规定的管制，该等法律与在澳大利亚所适用的法律存在差异。印度投资者的通知事项：印度投资者的通知事项：本报告由从事证券交易、投资银行及证券分析及受Securities and Exchange Board of India（“SEBI”）监管的Haitong Securities India Private Limited（“HTSIPL”）所发布，包括制作及发布涵盖BSE Limited（“BSE”）和National Stock Exchange of India Limited（“NSE”）（统称为印度交易所）研究报告。本项研究仅供收件人使用，未经海通国际的书面同意不得予以复制和再次分发。版权所有：海通国际证券集团有限公司2019年。保留所有权利。Peoples Republic of China(PRC):In the PRC,the research report is directed for the sole use of those who receive the research report in accordance with the applicable PRC laws and regulations.Further,the information on the research report does not constitute production and business activities in the PRC under relevant PRC laws.This research report does not constitute a public offer of the security,whether by sale or subscription,in the PRC.Further,no legal or natural persons of the PRC may directly or indirectly purchase any of the security or any beneficial interest therein without obtaining all prior PRC government approvals or licenses that are required,whether statutorily or otherwise.Persons who come into possession of this research are required to observe these restrictions.Notice to Canadian Investors:Under no circumstances is this research report to be construed as an offer to sell securities or as a solicitation of an offer to buy securities in any jurisdiction of Canada.Any offer or sale of the securities described herein in Canada will be made only under an exemption from the requirements to file a prospectus with the relevant Canadian securities regulators and only by Haitong International Securities(USA)Inc.,a dealer relying on the“international dealer exemption”under National Instrument 31-103 Registration Requirements,Exemptions and Ongoing Registrant Obligations(“NI 31-103”)in Alberta,British Columbia,Ontario and Quebec.This research report is not,and under no circumstances should be construed as,a prospectus,an offering memorandum,an advertisement or a public offering of any securities in Canada.No securities commission or similar regulatory authority in Canada has reviewed or in any way passed upon this research report,the information contained herein or the merits of the securities described herein and any representation to the contrary is an offence.Upon receipt of this research report,each Canadian recipient will be deemed to have represented that the investor is an“accredited investor”as such term is defined in section 1.1 of National Instrument 45-106 Prospectus Exemptions or,in Ontario,in section 73.3(1)of the Securities Act(Ontario),as applicable,and a“permitted client”as such term is defined in section 1.1 of NI 31-103,respectively.Notice to Singapore investors:This research report is provided in Singapore by or through Haitong International Securities(Singapore)Pte Ltd(“HTISSPL”)Co Reg No 201311400G.HTISSPL is an Exempt Financial Adviser under the Financial Advisers Act(Cap.110)(“FAA”)to(a)advise on securities,units in a collective investment scheme,exchange-traded derivatives contracts and over-the-counter derivatives contracts and(b)issue or promulgate research analyses or research reports on securities,exchange-traded derivatives contracts and over-the-counter derivatives contracts.This research report is only provided to institutional investors,within the meaning of Section 4A of the Securities and Futures Act(Cap.289).Recipients of this research report are to contact HTISSPL via the details below in respect of any matters arising from,or in connection with,the research report:Haitong International Securities(Singapore)Pte.Ltd.10 Collyer Quay,#19-01-#19-05 Ocean Financial Centre,Singapore 049315 Telephone:(65)6536 1920 Notice to Japanese investors:This research report is distributed by Haitong International Securities Company Limited and intended to be distributed to Financial Services Providers or Registered Financial Institutions engaged in investment management(as defined in the Japan Financial Instruments and Exchange Act(FIEL)Art.61(1),Order for Enforcement of FIEL Art.17-11(1),and related articles).Notice to UK and European Union investors:This research report is distributed by Haitong International Securities Company Limited.This research is directed at persons having professional experience in matters relating to investments.Any investment or investment activity to which this research relates is available only to such persons or will be engaged in only with such persons.Persons who do not have professional experience in matters relating to investments should not rely on this research.Haitong International Securities Company Limiteds affiliates may have a net long or short financial interest in excess of 0.5%of the total issued share capital of the entities mentioned in this research report.Please be aware that any report in English may have been published previously in Chinese or another language.Notice to Australian investors:The research report is distributed in Australia by Haitong International Securities(Singapore)Pte Ltd,Haitong International Securities Company Limited,and Haitong International Securities(UK)Limited in reliance on ASIC Corporations(Repeal and Transitional)Instrument 2016/396,which exempts those HTISG entities from the requirement to hold an Australian 50 financial services license under the Corporations Act 2001 in respect of the financial services it provides to wholesale clients in Australia.A copy of the ASIC Class Orders may be obtained at the following website,www.legislation.gov.au.Financial services provided by Haitong International Securities(Singapore)Pte Ltd,Haitong International Securities Company Limited,and Haitong International Securities(UK)Limited are regulated under foreign laws and regulatory requirements,which are different from the laws applying in Australia.Notice to Indian investors:The research report is distributed by Haitong Securities India Private Limited(“HSIPL”),an Indian company and a Securities and Exchange Board of India(“SEBI”)registered Stock Broker,Merchant Banker and Research Analyst that,inter alia,produces and distributes research reports covering listed entities on the BSE Limited(“BSE”)and the National Stock Exchange of India Limited(“NSE”)(collectively referred to as“Indian Exchanges”).This research report is intended for the recipients only and may not be reproduced or redistributed without the written consent of an authorized signatory of HTISG.Copyright:Haitong International Securities Group Limited 2019.All rights reserved.http:/