微软上线激活工具,微软上线激活,微软今天发布,微软最新消息

（报告出品方/作者：华西证券，刘泽晶）

ChatGPT，开启人工智能新纪元

ChatGPT的一小步，AI的一大步: ChatGPT(AIGC)的出现使AI从感知理解世界到生成创造世界的跃迁，AIGC出现前的人工智能更偏向于分 析，例如目前最火热的个性化推荐算法，ChatGPT(AIGC)出现后的人工智能更具备“拟人化”,可以自主的创造文本、图像、视频、3D交 互内容，以及包括开启科学新发现、创造新价值和意义，因此Gartner将生成性AI列为2022年5大影响力技术之一，MIT科技评论也将AI 合成数据列为2022年十大突破性技术之一。

ChatGPT(AIGC)正处于时代变革之中: 如果AI推荐算法是内容分发的强大引擎，AIGC则是数据与内容生产的强大引擎，我们认为其影响 行业包括社交媒体、游戏、编码设计、平面设计等，原因是AIGC有望把内容创造的边际成本降至零，从而产生庞大的劳动力，换句话说， AIGC的关键影响因素在于以降低成本和自动化的方式生成内容，从而重塑内容身生产的供给模式。

ChatGPT爆火的背后是人工智能算法的迭代升级

神经网络的爆发使人工智能广泛应用:2015年左右开始繁荣爆发，神经网络是实现AI深度学习的一种重要算法，是通过对人脑的基本单 元神经元的建模和链接，探索模拟人脑系统功能的模型，并研发出的一种具有学习、联想、记忆和模式识别等具有智慧信息处理功能的 人工系统。典型的应用场景为自然语言处理和机器视觉，其中具有代表的两个模型分别是循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)。

Transformer算法在神经网络中具备跨时代的意义: RNN和CNN已经广泛应用于序列模型、语言建模、机器翻译并取得不错效果，然而在 算法上仍有一定限制和不足。Transformer具备跨时代的意义的原因是算法上添加了注意力机制，这种机制具备突破性的原因在于1、突 破了RNN 模型不能并行计算的限制；2、相比CNN模型，关联所需的操作次数不随距离增长；3、模型解释力度明显加强。从结果上看， 根据CDSN数据，Transformer的综合特征提取能力、远距离特征捕获能力、语义特征提取能力，全部明显增强，因此此算法正逐步取代 RNN算法，也是ChatGPT算法的底座。

ChatGPT有望成为下一代搜索引擎的催化剂

ChatGPT被认为是下一代搜索引擎的雏形: 根据机器之心消息，自从ChatGpt上线后，全新的AI模型因为能回答问题、编写代码、自行创 作，被认为是下一代搜索引擎的雏形。

全球浏览器之争，Chrome“击败”IE浏览器的关键因素: 根据Statcounter数据，从2009年开始，谷歌旗下的Chrome快速抢夺IE浏览器 的市场份额，并于2016年达到49.08%，我们认为原因如下: 1、用户界面极其便捷，方便用户与浏览器之间的交互，提高用户使用效 率；2、采用多进程架构，Chrome每一个插件都是独立的程序，当一个Tab崩溃不会影响其他Tab，大大提升了器安定性和稳定性；3、运 行效率更快、性能优异，运用JavaSript 引擎V8，用户可以更快找到想要的结果；4、拓充服务、建立生态, 用户可以方便、快捷地使 用Gmail、Youtube等程序，提高用户效率。

ChatGPT是实现“模糊搜索”到“精准推送”的跨越: ChatGpt在问世之前，搜索引擎以“模糊搜索”为主，用户需要根据在搜索引擎中 打入关键字找到需要的内容或链接，而ChatGpt问世后，用户可以通过自然语言交互的方式轻松获得需要的内容或链接，且内容较为精 准，即“精准推送”。

我们认为ChatGPT(AIGC)有望成为下一代搜索引擎的催化剂: 原因是更符合用户对搜索引擎的需求，参考Chrome与IE浏览器之争，我们 认为Chrome“获胜”关键因素是方便、快捷、便于交互、安全且生态完善，而ChatGPT在实现精准推送的同时符合以上特征，在此基础 上，还可以帮助用户实现程序生成、文本生成以及代码编写，因此AIGC有望加速下一代搜索引擎的到来。

根据TechWeb消息，2022年2月5日，集成了 ChatGPT-4 的新版 Bing曾短暂上线，新版Bing更像是聊天框，客户可以聊天的方式寻找特 定的主题或办法，此外，新版BING还可根据客户的想法调整其搜索查询。

AIGC有望成为新型内容生产方式

AIGC也被认为是继UGC、PGC/OGC之后的新型内容生产方式:

UGC是用户生成内容: 即用户原创内容起源于Web2.0时代，例如博客、视频分享、Youtube、百度百科、WIKI文本编辑等应用方案；

PGC/OGC分别指专业生产内容与职业生成内容，例如视频创收平台优酷、土豆平台节目《暴走漫画》、《万万没想到》、或是新闻单位 网站或者平台，与UGC的差别是生产主体是从事相关领域的工作人员。

AIGC即人工智能自动生成内容：AIGC在创作成本上具有颠覆性，而且具备降本增效的多重优势，并且有望解决目前PGC/UGC创作质量参 差不齐或是降低其有害性内容传播等问题，同时创意激发，提升内容多样性，例如OpenAI最贵的AIGC语言模型达芬奇为每0.02美元750 个单词，AIGC图型模型价格仅为0.020美元一张。

互动、质量、数量是内容生态产品的本质因素

PGC更具质量优势，UGC更具规模优势: PGC在内容质量上更加专业、权威但是由于是专业团队运营，相对成本较高、而UGC相对成本较低、 且满足客户交互、表达需求但缺点是内容质量较低，且审核成本较高，因此PGC和UGC在内容产品平台上无优劣之分，PGC在内容质量上 具备优势，UGC在客户互动上和用户规模上更具优势。

互动、质量、数量是内容生态产品的本质因素: 我们认为一个优秀的内容产品平台最关键的因素是客户流量以及边际成本，而决定的关 键因素因素可分为三点: 1、内容数量，内容更新频率是重中之重，主要取决于用户生产新内容的活力，有效手段为降低内容生产门槛、 热点话题制造；2、内容质量，显性内容会建立产品影响力，从而用户创作和用户数量，有效手段为帮助用户提升内容创作力例如帮助 头部创作用户变现及强大算法推荐；3、客户互动，一定的社交互动可以让用户有沉没成本，提升用户粘性，从而提高产品流量。

内容生态已经步入AI辅助生产的阶段

我们认为短视频的成功符合内容产品平台的三大关键要素: 1、内容数量，通过降低内容生产质量门槛，引入热点话题制造来提升内容 创造者的数量；2、内容质量，通过强大的的算法推荐将优质的内容及时推送给一定客户，符合客户的需求，其次，通过合理手段帮助 头部用户实现流量变现；3、客户互动，通过建立社会群、活动等方式，提升用户的交互度，从而提升用户粘性。

我们认为短视频的成功与其强大的推荐算法密不可分: 短视频背后的推荐算法可以理解成一套庞大的神经网络模型，其中包括深度学 习、特征学习、监督学习、GBDT等算法，首先发布者通过去中心化的方式，将内容发放进平台池，然后通过文本分析和特征分析将视频 打上“标签”；其次，通过用户的兴趣特征、身份特征行为特征等对用户数据进行数据分析，将用户打上标签，通过聚类等方式将客户 分到类似的标签池中，并将两种“标签”结合，从而将及时将优质内容推送给客户群体，最后通过分析用户视频播放率、点赞度等方式 不断进行决策反馈，加深“用户画像”，提升产品粘性。然而我们认为此种算法依旧属于AI辅助生产阶段。

AIGC有望赋能千行百业: 搜索引擎

Microsoft Bing：2009年5月28日由微软推出，截至2013年5月已成为北美地区第二大搜索引擎，加上为雅虎提供的搜索技术支持，必 应已占据29.3%的市场份额。Bing同时集成了网页、图片、视频、词典、翻译、资讯、地图等全球信息搜索服务。

引入AIGC的搜索引擎搜索更便捷、沟通更高效、功能更多元，且AI答案的可靠性已得到提升。根据TechWeb消息，在加入AI辅助功能的 新版BING中，用户点击搜索栏的“聊天”选项即可通过与AI聊天的方式获得答案或建议，还可以通过和搜索框对话来调整答案，从而达 到更精准的搜索效果。不同于ChatGPT，新版 Bing 同时提供引用来源，提高答案可靠度。此外，新版必应不仅具有传统搜索引擎功能， 也可以像智能语音助手一样根据用户需求生成出行计划，及完成如写诗、创作短篇小说等ChatGPT 的传统艺能。

新版Microsoft Edge功能于2月8日发布，将加入AI聊天和相关写作功能。根据TechCrunch报道，除聊天功能外，这些写作功能可以有效 帮助用户对长文章归纳总结提炼重点、对比筛选文章内容以及创造新内容。此外新版BING可以协助用户生成内容，包括电子邮件、规 划旅行等。

AIGC有望赋能千行百业: 客户管理

LivePerson：网络交易业务的领先供应商，提供一种云技术平台，帮助企业通过多种渠道（包括网站、社交媒体和移动设备）主动与消 费者联系，联系可通过交谈、语音和内容交付的方式实现，是客户参与解决方案的全球领导者。公司的交易业务通过各种消费者和商业 数据（包括历史、行为、业务驱动和第三方数据）的信息来源提炼，每一笔交易的背后都有着专业的分析和对于消费者需求和商业目标 之间的实时信息支持。

2022年9月与人工智能企业Afiniti合作，提高服务质量降本增效。根据美国商业资讯，LivePerson在引入AI技术后，品牌方可以在几毫 秒内根据历史数据模式将个人与客服人员匹配，考虑因素包括客户的产品使用情况、使用年限，以及过去与该公司联系的原因。该过程 还考虑了客服人员信息，例如他们如何处理类似的信息互动，以尽可能达成积极的客户-客服人员体验，获得有效结果。

AIGC产业链雏形初现，正逐步走向SAAS的未来

AIGC产业链雏形已现: 最上层为算力层，算力层为算法层提供算力支撑；第二层级为算法基础层，通过数据收集、标注、注释为算法中 间层提供原材料；第三层为算法中间层，通过AI模型开发、训练来生成AI模型，其中包括垂直化、场景化、个性化的模型；最后层级为 应用层，运用人工智能生成内容用于各种程序，其中包括文字、图片、音视频等服务内容。

AIGC有望走向标准化SAAS的服务模式: 我们认为随着兼具大模型和多模态的AIGC模型加速生成新的技术平台，SAAS有望加速落地，相关 应用层可通过链接平台相关算法从而打开海量应用市场。此外，目前OPEN商业模式即API接口收费，公司通过提供相关AIGC代码，提供 自动图形模型或语言模型生成等产品，用户通过其API接口接入，并支付平台费用获取相关图像、语言、代码调整服务，OpenAI可获得 付费订阅式的SAAS费用，我们认为该商业模式用户粘性极强。

科大讯飞: 自然语言处理的全球龙头厂商

科大讯飞于2022年初正式发布了“讯飞超脑 2030 计划”，其目的是向“全球人工智能产业领导者”的长期愿景迈进。该计划是公司的 核心战略，目的是构建基于认知的人机协作、自我进化的复杂系统，即让机器人感官超越人类，具备自主进化的能力，打造可持续自主 进化的复杂智能系统，助力机器人走进千家万户。

汉王科技: 人工智能领域领先者

汉王科技是人工智能领域领先者: 成立于1998年，是人脸识别、大数据、智能交互技术、产品及服务的提供商。公司以核心技术为基础， 面向市场需求，已形成了以识别技术为核心的、针对不同细分市场的软硬件产品系列，既有通用产品，如e典笔、汉王电纸书、汉王笔、 文本王、名片通、绘图板等。

拓尔思: 全文检索技术的始创者

拓尔思是中文全文检索技术的始创者：领先的大数据、人工智能和数据安全产品及服务提供商，成立于1993年。其主要核心业务包括 软件平台产品研发，行业应用系统解决方案和大数据SaaS/DaaS云服务三大板块，涵盖大数据、人工智能、互联网内容管理、网络信 息安全和互联网营销等领域方向。

云从科技: 人机协同生态体系赋能商

云从科技是一家专注于提高人机操作系统和行业解决方案的人工智 能企业，致力于推进人工智能产业化进程和各行业的转型升级。一 方面公司通过业务、硬件设备、软件应用，为客户提供数字化、智 能化的人工智能服务。另一方面，公司基于人机协同操作系统，赋 能金融、出行、商业等场景。公司自主研发了融合人工智能技术的 人机协同操作系统和部分AIoT设备。

海天瑞声: AI训练数据服务领军者

海天瑞声是我国领先的训练数据专业提供商，发行人始终致力于为 AI 产业链上的各类机构提供算法模型开发训练所需的专业数据集。 发行人所提供的训练数据覆盖智能语音、计算机视觉、自然语言等 多个核心领域，全面服务于人机交互、智能驾驶、智慧城市等多种 创新应用场景。

百度: 国内搜索引擎龙头公司，深度AI技术储备厂商

百度是国内信息和知识为核心的互联网综合服务龙头公司: 百度于 2000 年 1 月 1 日在中关村创立，2019 年百度用户规模突破10 亿， 百度 App 日活跃用户规模达 2 亿，信息流位居中国第一。作为 全球领先的人工智能平台型公司，百度大脑 集成了百度超过240项的 AI 能力，是 中国唯一的“软硬一体AI大生产平台”。

同花顺: 金融IT龙头公司，领先金融AI服务商

公司为国内领先的互联网金融信息服务提供商: 公司成立于2001年,公司在业内拥有完整的产业链，产品及服务覆盖产业链上下游。主 要客户涵盖金融市场的各层次参与主体，包括券商、基金、私募、银行、保险、政府、科研院所、上市公司等机构客户和广大的个人投 资者用户。公司主要业务是为各类机构客户提供软件产品和系统维护服务、金融数据服务、智能推广服务，为个人投资者提供金融资讯、 投资理财分析工具、理财产品投资交易服务等。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）

精选报告来源：【未来智库】。

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　　（报告出品方/作者：华西证券，刘泽晶）

　　

　　ChatGPT，开启人工智能新纪元

　　ChatGPT的一小步，AI的一大步: ChatGPT(AIGC)的出现使AI从感知理解世界到生成创造世界的跃迁，AIGC出现前的人工智能更偏向于分 析，例如目前最火热的个性化推荐算法，ChatGPT(AIGC)出现后的人工智能更具备“拟人化”,可以自主的创造文本、图像、视频、3D交 互内容，以及包括开启科学新发现、创造新价值和意义，因此Gartner将生成性AI列为2022年5大影响力技术之一，MIT科技评论也将AI 合成数据列为2022年十大突破性技术之一。

　　ChatGPT(AIGC)正处于时代变革之中: 如果AI推荐算法是内容分发的强大引擎，AIGC则是数据与内容生产的强大引擎，我们认为其影响 行业包括社交媒体、游戏、编码设计、平面设计等，原因是AIGC有望把内容创造的边际成本降至零，从而产生庞大的劳动力，换句话说， AIGC的关键影响因素在于以降低成本和自动化的方式生成内容，从而重塑内容身生产的供给模式。

　　ChatGPT爆火的背后是人工智能算法的迭代升级

　　神经网络的爆发使人工智能广泛应用:2015年左右开始繁荣爆发，神经网络是实现AI深度学习的一种重要算法，是通过对人脑的基本单 元神经元的建模和链接，探索模拟人脑系统功能的模型，并研发出的一种具有学习、联想、记忆和模式识别等具有智慧信息处理功能的 人工系统。典型的应用场景为自然语言处理和机器视觉，其中具有代表的两个模型分别是循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)。

　　Transformer算法在神经网络中具备跨时代的意义: RNN和CNN已经广泛应用于序列模型、语言建模、机器翻译并取得不错效果，然而在 算法上仍有一定限制和不足。Transformer具备跨时代的意义的原因是算法上添加了注意力机制，这种机制具备突破性的原因在于1、突 破了RNN 模型不能并行计算的限制；2、相比CNN模型，关联所需的操作次数不随距离增长；3、模型解释力度明显加强。从结果上看， 根据CDSN数据，Transformer的综合特征提取能力、远距离特征捕获能力、语义特征提取能力，全部明显增强，因此此算法正逐步取代 RNN算法，也是ChatGPT算法的底座。

　　ChatGPT有望成为下一代搜索引擎的催化剂

　　ChatGPT被认为是下一代搜索引擎的雏形: 根据机器之心消息，自从ChatGpt上线后，全新的AI模型因为能回答问题、编写代码、自行创 作，被认为是下一代搜索引擎的雏形。

　　全球浏览器之争，Chrome“击败”IE浏览器的关键因素: 根据Statcounter数据，从2009年开始，谷歌旗下的Chrome快速抢夺IE浏览器 的市场份额，并于2016年达到49.08%，我们认为原因如下: 1、用户界面极其便捷，方便用户与浏览器之间的交互，提高用户使用效 率；2、采用多进程架构，Chrome每一个插件都是独立的程序，当一个Tab崩溃不会影响其他Tab，大大提升了器安定性和稳定性；3、运 行效率更快、性能优异，运用JavaSript 引擎V8，用户可以更快找到想要的结果；4、拓充服务、建立生态, 用户可以方便、快捷地使 用Gmail、Youtube等程序，提高用户效率。

　　ChatGPT是实现“模糊搜索”到“精准推送”的跨越: ChatGpt在问世之前，搜索引擎以“模糊搜索”为主，用户需要根据在搜索引擎中 打入关键字找到需要的内容或链接，而ChatGpt问世后，用户可以通过自然语言交互的方式轻松获得需要的内容或链接，且内容较为精 准，即“精准推送”。

　　我们认为ChatGPT(AIGC)有望成为下一代搜索引擎的催化剂: 原因是更符合用户对搜索引擎的需求，参考Chrome与IE浏览器之争，我们 认为Chrome“获胜”关键因素是方便、快捷、便于交互、安全且生态完善，而ChatGPT在实现精准推送的同时符合以上特征，在此基础 上，还可以帮助用户实现程序生成、文本生成以及代码编写，因此AIGC有望加速下一代搜索引擎的到来。

　　根据TechWeb消息，2022年2月5日，集成了 ChatGPT-4 的新版 Bing曾短暂上线，新版Bing更像是聊天框，客户可以聊天的方式寻找特 定的主题或办法，此外，新版BING还可根据客户的想法调整其搜索查询。

　　AIGC有望成为新型内容生产方式

　　AIGC也被认为是继UGC、PGC/OGC之后的新型内容生产方式:

　　UGC是用户生成内容: 即用户原创内容起源于Web2.0时代，例如博客、视频分享、Youtube、百度百科、WIKI文本编辑等应用方案；

　　PGC/OGC分别指专业生产内容与职业生成内容，例如视频创收平台优酷、土豆平台节目《暴走漫画》、《万万没想到》、或是新闻单位 网站或者平台，与UGC的差别是生产主体是从事相关领域的工作人员。

　　AIGC即人工智能自动生成内容：AIGC在创作成本上具有颠覆性，而且具备降本增效的多重优势，并且有望解决目前PGC/UGC创作质量参 差不齐或是降低其有害性内容传播等问题，同时创意激发，提升内容多样性，例如OpenAI最贵的AIGC语言模型达芬奇为每0.02美元750 个单词，AIGC图型模型价格仅为0.020美元一张。

　　互动、质量、数量是内容生态产品的本质因素

　　PGC更具质量优势，UGC更具规模优势: PGC在内容质量上更加专业、权威但是由于是专业团队运营，相对成本较高、而UGC相对成本较低、 且满足客户交互、表达需求但缺点是内容质量较低，且审核成本较高，因此PGC和UGC在内容产品平台上无优劣之分，PGC在内容质量上 具备优势，UGC在客户互动上和用户规模上更具优势。

　　互动、质量、数量是内容生态产品的本质因素: 我们认为一个优秀的内容产品平台最关键的因素是客户流量以及边际成本，而决定的关 键因素因素可分为三点: 1、内容数量，内容更新频率是重中之重，主要取决于用户生产新内容的活力，有效手段为降低内容生产门槛、 热点话题制造；2、内容质量，显性内容会建立产品影响力，从而用户创作和用户数量，有效手段为帮助用户提升内容创作力例如帮助 头部创作用户变现及强大算法推荐；3、客户互动，一定的社交互动可以让用户有沉没成本，提升用户粘性，从而提高产品流量。

　　内容生态已经步入AI辅助生产的阶段

　　我们认为短视频的成功符合内容产品平台的三大关键要素: 1、内容数量，通过降低内容生产质量门槛，引入热点话题制造来提升内容 创造者的数量；2、内容质量，通过强大的的算法推荐将优质的内容及时推送给一定客户，符合客户的需求，其次，通过合理手段帮助 头部用户实现流量变现；3、客户互动，通过建立社会群、活动等方式，提升用户的交互度，从而提升用户粘性。

　　我们认为短视频的成功与其强大的推荐算法密不可分: 短视频背后的推荐算法可以理解成一套庞大的神经网络模型，其中包括深度学 习、特征学习、监督学习、GBDT等算法，首先发布者通过去中心化的方式，将内容发放进平台池，然后通过文本分析和特征分析将视频 打上“标签”；其次，通过用户的兴趣特征、身份特征行为特征等对用户数据进行数据分析，将用户打上标签，通过聚类等方式将客户 分到类似的标签池中，并将两种“标签”结合，从而将及时将优质内容推送给客户群体，最后通过分析用户视频播放率、点赞度等方式 不断进行决策反馈，加深“用户画像”，提升产品粘性。然而我们认为此种算法依旧属于AI辅助生产阶段。

　　

　　AIGC有望赋能千行百业: 搜索引擎

　　Microsoft Bing：2009年5月28日由微软推出，截至2013年5月已成为北美地区第二大搜索引擎，加上为雅虎提供的搜索技术支持，必 应已占据29.3%的市场份额。Bing同时集成了网页、图片、视频、词典、翻译、资讯、地图等全球信息搜索服务。

　　引入AIGC的搜索引擎搜索更便捷、沟通更高效、功能更多元，且AI答案的可靠性已得到提升。根据TechWeb消息，在加入AI辅助功能的 新版BING中，用户点击搜索栏的“聊天”选项即可通过与AI聊天的方式获得答案或建议，还可以通过和搜索框对话来调整答案，从而达 到更精准的搜索效果。不同于ChatGPT，新版 Bing 同时提供引用来源，提高答案可靠度。此外，新版必应不仅具有传统搜索引擎功能， 也可以像智能语音助手一样根据用户需求生成出行计划，及完成如写诗、创作短篇小说等ChatGPT 的传统艺能。

　　新版Microsoft Edge功能于2月8日发布，将加入AI聊天和相关写作功能。根据TechCrunch报道，除聊天功能外，这些写作功能可以有效 帮助用户对长文章归纳总结提炼重点、对比筛选文章内容以及创造新内容。此外新版BING可以协助用户生成内容，包括电子邮件、规 划旅行等。

　　AIGC有望赋能千行百业: 客户管理

　　LivePerson：网络交易业务的领先供应商，提供一种云技术平台，帮助企业通过多种渠道（包括网站、社交媒体和移动设备）主动与消 费者联系，联系可通过交谈、语音和内容交付的方式实现，是客户参与解决方案的全球领导者。公司的交易业务通过各种消费者和商业 数据（包括历史、行为、业务驱动和第三方数据）的信息来源提炼，每一笔交易的背后都有着专业的分析和对于消费者需求和商业目标 之间的实时信息支持。

　　2022年9月与人工智能企业Afiniti合作，提高服务质量降本增效。根据美国商业资讯，LivePerson在引入AI技术后，品牌方可以在几毫 秒内根据历史数据模式将个人与客服人员匹配，考虑因素包括客户的产品使用情况、使用年限，以及过去与该公司联系的原因。该过程 还考虑了客服人员信息，例如他们如何处理类似的信息互动，以尽可能达成积极的客户-客服人员体验，获得有效结果。

　　AIGC产业链雏形初现，正逐步走向SAAS的未来

　　AIGC产业链雏形已现: 最上层为算力层，算力层为算法层提供算力支撑；第二层级为算法基础层，通过数据收集、标注、注释为算法中 间层提供原材料；第三层为算法中间层，通过AI模型开发、训练来生成AI模型，其中包括垂直化、场景化、个性化的模型；最后层级为 应用层，运用人工智能生成内容用于各种程序，其中包括文字、图片、音视频等服务内容。

　　AIGC有望走向标准化SAAS的服务模式: 我们认为随着兼具大模型和多模态的AIGC模型加速生成新的技术平台，SAAS有望加速落地，相关 应用层可通过链接平台相关算法从而打开海量应用市场。此外，目前OPEN商业模式即API接口收费，公司通过提供相关AIGC代码，提供 自动图形模型或语言模型生成等产品，用户通过其API接口接入，并支付平台费用获取相关图像、语言、代码调整服务，OpenAI可获得 付费订阅式的SAAS费用，我们认为该商业模式用户粘性极强。

　　

　　科大讯飞: 自然语言处理的全球龙头厂商

　　科大讯飞于2022年初正式发布了“讯飞超脑 2030 计划”，其目的是向“全球人工智能产业领导者”的长期愿景迈进。该计划是公司的 核心战略，目的是构建基于认知的人机协作、自我进化的复杂系统，即让机器人感官超越人类，具备自主进化的能力，打造可持续自主 进化的复杂智能系统，助力机器人走进千家万户。

　　汉王科技: 人工智能领域领先者

　　汉王科技是人工智能领域领先者: 成立于1998年，是人脸识别、大数据、智能交互技术、产品及服务的提供商。公司以核心技术为基础， 面向市场需求，已形成了以识别技术为核心的、针对不同细分市场的软硬件产品系列，既有通用产品，如e典笔、汉王电纸书、汉王笔、 文本王、名片通、绘图板等。

　　拓尔思: 全文检索技术的始创者

　　拓尔思是中文全文检索技术的始创者：领先的大数据、人工智能和数据安全产品及服务提供商，成立于1993年。其主要核心业务包括 软件平台产品研发，行业应用系统解决方案和大数据SaaS/DaaS云服务三大板块，涵盖大数据、人工智能、互联网内容管理、网络信 息安全和互联网营销等领域方向。

　　云从科技: 人机协同生态体系赋能商

　　云从科技是一家专注于提高人机操作系统和行业解决方案的人工智 能企业，致力于推进人工智能产业化进程和各行业的转型升级。一 方面公司通过业务、硬件设备、软件应用，为客户提供数字化、智 能化的人工智能服务。另一方面，公司基于人机协同操作系统，赋 能金融、出行、商业等场景。公司自主研发了融合人工智能技术的 人机协同操作系统和部分AIoT设备。

　　海天瑞声: AI训练数据服务领军者

　　海天瑞声是我国领先的训练数据专业提供商，发行人始终致力于为 AI 产业链上的各类机构提供算法模型开发训练所需的专业数据集。 发行人所提供的训练数据覆盖智能语音、计算机视觉、自然语言等 多个核心领域，全面服务于人机交互、智能驾驶、智慧城市等多种 创新应用场景。

　　百度: 国内搜索引擎龙头公司，深度AI技术储备厂商

　　百度是国内信息和知识为核心的互联网综合服务龙头公司: 百度于 2000 年 1 月 1 日在中关村创立，2019 年百度用户规模突破10 亿， 百度 App 日活跃用户规模达 2 亿，信息流位居中国第一。作为 全球领先的人工智能平台型公司，百度大脑 集成了百度超过240项的 AI 能力，是 中国唯一的“软硬一体AI大生产平台”。

　　同花顺: 金融IT龙头公司，领先金融AI服务商

　　公司为国内领先的互联网金融信息服务提供商: 公司成立于2001年,公司在业内拥有完整的产业链，产品及服务覆盖产业链上下游。主 要客户涵盖金融市场的各层次参与主体，包括券商、基金、私募、银行、保险、政府、科研院所、上市公司等机构客户和广大的个人投 资者用户。公司主要业务是为各类机构客户提供软件产品和系统维护服务、金融数据服务、智能推广服务，为个人投资者提供金融资讯、 投资理财分析工具、理财产品投资交易服务等。

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）

　　精选报告来源：【未来智库】。

熵云gpt和chatgpt的区别 chatgpt 注册及使用

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1 什么是ChatGPT

ChatGPT是由OpenAI开发的预训练语言模型。它能够生成类似人类的文本回答，并在大量不同类型的文本数据，包括书籍、文章和网站等，上进行了训练。这使得ChatGPT拥有广泛的知识库，能够生成相关和信息丰富的问题回答，并参与多个领域的对话。ChatGPT可用于多种任务，例如回答问题、语言翻译、文本概括和内容生成等。ChatGPT is a pre-trained language model developed by OpenAI. It is capable of generating human-like text responses to various prompts, and has been trained on a large corpus of diverse text data, including books, articles, and websites. This allows ChatGPT to have a broad knowledge base and generate relevant and informative responses to questions, as well as participate in conversation on a wide range of topics. ChatGPT can be used for a variety of tasks, such as answering questions, language translation, text summarization, and content generation.（这是ChatGPT对自己的回答）

2 入口链接

3 使用

直接在对话框中输入问题即可，各种语言都支持。可以直接输入中文进行对话，非常方便。

ChatGPT体验真的比预想的要强大，感觉这是无所不能啊。

4 关于国内的注册问题，见：

哈雷的彗星：ChatGPT国内注册流程

哈雷的彗星：ChatGPT注册及使用中常见报错解决办法?

5 关于GPT4

GPT-3 所训练的参数约为 1750 亿，而 GPT-4 训练参数可能会有 100 万亿个参数。

当然，GPT-4 的开发目前仍在进行中，并且 OpenAI 尚且没有发布关于该模型的官方信息，但我们可以提前预测一下，GPT-4 迭代的可能方向：

更强的理解和生成文本的能力：GPT-4 中最令人期待的进化之一是理解和生成文本的能力。注意，GPT-4 很可能不仅具备更高的连贯性和流畅性，而且还能具备具有判断事实的正确性。目前的 GPT-3 已显示出它有能力生成类似人类的文本，但有了 GPT-4 ，我们可以期待在生成的文本中看到更高水平、且具备真实性的文字。

更强的自然语言处理能力：可以期待在 GPT-4 中看到它能够更好地理解和响应自然语言输入。GPT-3 已经表明，它能够以类似人类的方式回答问题，但在 GPT-4 中，可以期待看到 ChatGPT 能够回应的准确性和相关性更高，这样将更有助于 GPT-4 成为客户服务聊天机器人或专业的个人助理。

整合文字与图片、视频：除了这些改进之外，有可能看到 GPT-4 可以与其他技术（如计算机视觉）整合，模型有可能理解并生成有关图像和视频的文本。也许 GPT-4 能够直接生成图像说明，总结视频，甚至生成电影脚本。

多语种处理能力：GPT-4 也许可以处理多种语言的能力，这样就使得实时翻译文本、实现跨语言交流成为可能。这个功能如果实现，会对电子商务、客户服务和翻译等行业产生重大影响。

提高能源利用效率：GPT-4 可能会更加节能，有助于减少人工智能对环境的影响，随着对人工智能服务的需求不断增长，这一点尤为重要。

跨文化：GPT-4 也许能够在更多样化的数据上进行训练，使它更能代表不同的语言、文化和观点，可以在宏观上成为一种更具包容性的技术。

能够处理表格、图形和图表等数据：GPT-4 也许能够处理更多结构化数据的能力，如表格、图表和图示等。这可以使 GPT-4 能够分析更全面的信息，有助于使数据可视化、科学写作和研究领域的应用。

以上均为展望的一些可能性，但明确的是，GPT-4 将真的能继续改变人类与机器互动的方式。