中国版ChatGPT养活了谁？

作者：巴九灵

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ChaPT板块的起飞，养活了哪些企业和细分赛道。

中国版的生成式AI大乱斗，正式鸣锣开打。

4月11日，阿里云发布ChaPT同类产品“通义千问”。到现在为止，除了文心一言的百度和发布了通义千问的阿里，还有腾讯、字节、360、昆仑万维、商汤和百川智能等公司，都拿着大喇叭宣布：“是的，我们有一个ChaPT同款的自有大语言模型。”

告诉市场“我们有个大语言模型”的魔力实在太大了。发布消息之后，昆仑万维的股价自3月以来涨幅超过8成。甚至因为股价涨得太快，还收获了深交所的“关心”。百度在发布文心一言之后，接近300家生态圈企业获得了阳光普照式的利好。

这也给投资者们提供了一个新思路——除了将语言大模型接入自己的产品并使用这项技术之外，**的供应链思维也可以分析这个新行业，看看ChaPT板块的起飞，养活了哪些企业和细分赛道。

所以我们吴晓波频道晓报告团队也顺着这个思路，梳理了ChaPT和它背后的产业投资逻辑，并找到了ChaPT板块下的三大投资方向和一个值得重点关注的细分领域。

2个月猛涨6成，ChaPT板块走出了“霸王步”

挖掘这些机会前，我们先来简单梳理下这一轮ChaPT板块的走势。

2023年春节后的交易日，ChaPT正式开始了股票市场的冒险，资本市场也开始由表及里地了解这项新技术。

数据来源：Wind，雪球@诺依曼Feng

注：数据统计时间截至2023年3月29日

从整体来看，资本市场不断意识到ChaPT重要性的过程，大概可以分为“应用—数据—算力”3个循序渐进的阶段。在不同的阶段，市场也会向ChaPT——或者说生成式AI产品——抛出一系列问题。谁能够回答这些问题，谁就能在周期内获得资本市场的“奖励”。

ChaPT板块2023年1月30日至4月10日走势

ChaPT在A股市场经历的第一个阶段，主题是“它到底能干什么”，内容类公司是这个阶段内，最受市场关注的标的之一。

从2023年1月底到2月中，A股市场ChaPT板块的指数从1579点上涨到2169点，出现了37.4%的上涨。

在这个时期，大部分投资者对于ChaPT的认知是“一个可以对话的AI”，好奇这款产品能够完成哪些任务。汉王科技站了出来，告诉市场“经过大量数据训练的生成式AI，能够帮助生产图文内容”的同时，又告诉大家“本公司已经在用这项技术了”。

于是，搭上便车的汉王科技在2月初连续收获5个涨停板，成为了ChaPT板块驰骋A股初期的一个缩影。

ChaPT在A股市场经历的第二个阶段，主题是“为什么它这么强”。芯片、算力等概念在这个阶段内走强。

这个时间段内，投资者发现，ChaPT的强大来自庞大的训练样本。相关应用用户快速增长下，对运算基础的算力要求越来越高，也对相关的芯片提出了需求。所以，市场对于A100这款旗舰型图形处理芯片需求量大涨的同时，这款芯片的制造商英伟达（NVIDIA）也代表算力概念股，站到了市场的中心。

ChaPT在A股市场经历的第三个阶段，主题更深一步，变成了“如何变得更强”。

半导体板块，成为了市场焦点。在第二阶段，市场认识到了芯片、算力等基础对于ChaPT以及人工智能领域的影响力。所以在第三阶段，市场开始关注更上游的半导体产业。

作为芯片生产的基础，半导体材料的性质和制造工艺决定了芯片的性能和功能。所以当市场意识到算力的天量缺口时，半导体产业被推到了市场的中心。从3月16日到4月10日，A股半导体指数从5522.05点**上涨至6326.23点。不到一个月的时间里，涨幅达到14.6%。

剖开ChaPT产业链，又有几条新赛道浮出水面

除了厘清市场对于一个行业的投资逻辑，投资者也需要一份更明确的投资梳理。

从产业的上下游，我们可以把ChaPT的相关产业拆分成算法、算力、数据和应用四大维度。在四大维度下，又可以分拆出芯片、数据分析、智慧交通等细分产业。

安信证券在《数字中国全景投资手册》中提到，庞大且复杂的产业体系下，在ChaPT的上游和中游环节中，有三个方向是值得关注的：

1. NLP技术 

自然语言处理（NLP）是人工智能的一个分支，它能够使计算机理解、生成和处理人类语言，支持用户使用自然语言文本或语音向机器询问数据。直白地说，就是人类不再需要学习代码与电脑沟通，聊天一样地打字或说话，就能让电脑理解自己的需求。

由于ChaPT主要基于自然语言处理，在NLP领域沉淀较多的企业有望率先实现功能的部分复现。

2. 数据标注 

在ChaPT产生过程中，数据标注比NLP更基础一些。数据标注就是给未经加工的图像、文字打标签，比如拿出一张图片让AI理解什么是车、什么是人、什么是红绿灯。

在ChaPT的训练过程中，加大了人工标注的力度和精度。未来在人工智能领域，优质的数据源和强大的标注能力将成为行业的基础设施，利好人工智能数据标注企业。

3. 算力设施 

各版本的GPT产品之间**的不同，是模型体量的究极提升。比如ChaPT3.5的参数是1750亿个，到了GPT4.0，参数就超过了100万亿个。ChaPT类产品迭代的过程，就是各大厂商砸钱购买天量算力的过程。未来数据中心和相关的配套产业，有望实现更快的增长。

看得懂图片的AI，让制造业发展得更顺利

从一款产品的诞生逻辑来看，以上三大投资方向都处于ChaPT类产品诞生的前期，是金字塔的底部。再往上走一层，这类产品就会在实际应用层面上发挥作用。比如视觉应用领域。

通过学习，机器可以识别图像获得信息，这个功能类似于人脑对于视觉信号的处理。成熟的算法可以让机器视觉剔除互联网上的假消息，获得更**的结果，从而达到减少人工操作、应对复杂多样的使用场景等目的。

图像是信息量最丰富的数据种类，数据采集占比超过八成。所以现在电子、汽车、电池、半导体、包装、食品、药品等行业，都在通过图像数据采集，迭代机器视觉。

各大行业中，3C电子是第一大应用市场，市场占比达25%；其次是平板显示市场，占比12.15%；汽车、电池、机器人、半导体等场景应用的市场占比均在5%以上。

软件和信息产业规模从2010年的1万亿提高到2020年的8万亿，一直保持高速增长，对经济的贡献率也从2010年的3%提高到了2021年的10%。

从国内市场分析，机器视觉行业的需求主要来源于两方面：

1）产业升级。中国制造业全面转型需要精密化、高端化。机器视觉带来的精确、客观，有望在中国制造业发展的路上起到“推一把”的作用。

2）降本增效。更直白地讲，包括ChaPT类产品在内的人工智能，对于制造业来说最实际的作用，就是节约成本。尤其在人口红利向人才红利的时代转型期。

尽管在4月4日—4月10日这一周时间里，ChaPT板块又遭遇了一轮回调，跌幅超过10%。但短期内的波动和惨烈的竞争，并不妨碍各个大厂挤破头加入这条战线的肉搏。

这也证明了一款能够和人类无障碍沟通的AI，能够在时间、产业、企业等多个维度上，展现产品本身带来的价值。同时，投资人也应该从一个行业、一款产品的生命周期里，看到投资的方向。

这个过程中，晓报告团队能做的，就是将这些行业机会，通过观点提取、数据总结等方式意一一呈现给你。