AI大模型系列報告二：OPENAI發(fā)布GPT-O1 模型能力持續(xù)提升

OpenAI發(fā)布GPT-O1，模型能力持續(xù)提升。1）思維鏈提升模型能力：GPT-O1在回復用戶問題之前會生成一條較長的內(nèi)部思維鏈，將復雜的問題拆分為更簡單的步驟，且當前方法無效時，會進一步嘗試其他方式，引入思維鏈將顯著提升模型的推理能力；2）GPT-O1思考過程消耗時間，答案更加細化：新模型會在推理過程中生成隱藏的思維鏈，且思考過程消耗時間，GPT-O1在同樣問題下，給出的結果更加詳細；3）GPT-O1更適用于解決縱深問題：OpenAI o1-preview和o1-mini模型用于解決困難問題，主要適用于研究、策略、編碼、數(shù)學和科學等領域的復雜問題解決任務。

GPT-O1有望拉動ASIC芯片需求，適用于高價值場景。1）GPT-O1拉動推理算力增長，ASIC芯片或大有可為：一方面，思維鏈（CoT）需要多步推理進而大幅提升推理算力的需求，另一方面，ASIC芯片在推理領域具有明顯優(yōu)勢，根據(jù)CSET數(shù)據(jù)，其效率和速度約為CPU的100-1000倍，相較于GPU和FPGA具備顯著競爭力；2）GPT-O1適用于高價值場景：隨著大模型推理能力提升，其在多領域表現(xiàn)出色，例如科研場景、營銷內(nèi)容生成、制定計劃、代碼生成等。3）市場空間測算：由于計算機語言相對規(guī)范，我們認為GPT-O1滲透率在編程領域有望率先提升；根據(jù)Evans Data CorporationData數(shù)據(jù)，22年全球有2690萬軟件開發(fā)者，根據(jù)CSDN發(fā)布的《2021-2022中國開發(fā)者調(diào)查報告》顯示，大部分程序員平均每天會寫200行左右的代碼，假設每行代碼10個單詞，對應2000個單詞，折合約2666個tokens，則假設終局下GPT-O1滲透率為75%，重復修改次數(shù)為10次/天，對應年度tokens消耗量為2690*75%*2666*300*10=1613596.5億個tokens（假設每年工作300天），對應市場空間為96.82億美金（此處簡化，僅計算模型輸出Tokens，60美元/百萬tokens）。隨著其他領域滲透率的提升，GPT-O1的市場空間將持續(xù)增長。

投資建議：GPT-01使用思維鏈等方法，進一步提升了大模型的能力。一方面，由于思維鏈在推理階段的使用，GPT-O1提升了推理算力的消耗，建議關注國產(chǎn)算力芯片公司，例如海光信息等；另一方面，思維鏈提升大模型的能力，給予國產(chǎn)大模型公司啟示，國產(chǎn)大模型能力有望進一步提升，建議關注國產(chǎn)AI應用公司，例如金山辦公等。

風險提示：AI大模型迭代不及預期風險、AI應用落地不及預期風險、AI芯片迭代不及預期的風險。

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轉(zhuǎn)自國信證券股份有限公司 研究員：熊莉/艾憲