当前，由ChatGPT引发的大语言模型（LLM）热潮已经全面渗透进到国内的产业界与投资界，主流人群对该技术的发展前景赞不绝口，相关概念股的股价更是一飞冲天。
但是，几乎没有人能说清楚大语言模型到底是下一个安卓，还是会诞生下一个微信。而一旦某家上市公司的业主营务与AIGC（生成式人工智能）搭上边，其股票便会得到投资者的强烈追捧。
据节点财经统计，截至目前A股市场ChatGPT概念指数（BK1126）入选后股价涨幅超过20%的分别有34支，涨幅超过50%有17，超过一倍有7支。
即便这一热度并不及2000年纳斯达克千股起涨的滚烫，但也卷起了一股小浪潮，其中A股ChatGPT概念指数过去三个月涨幅超过72%。像昆仑万维、万兴科技、神州泰岳、汤姆猫等公司直接实现市值翻倍。
正如当初的互联网革命一样，我们并不担心ChatGPT技术无用武之地，我们担心的是这样跟风式的投资，是否会放大投资者的风险敞口。
要回答这个问题，我们*从GPT能做什么？哪些公司会真正收益以及当前机构投资者与散户投资者不同的投资逻辑出发。
1、大模型无所不能
当前，对大语言模型的商业化应用，主流说法认为有两种：
其一，以大模型为主建立类似于安卓操作系统的通用大模型；
其二，基于大模型技术培育垂直领域的AIGC应用，如提供专业写作的Notion、AI绘画工具Midjourney、AI编程工具Copilot等。
通用大模型方面，OpenAI于今年3月中旬推出的多模态ChatGPT4.0功能最*，其相对于ChatGPT3.5在处理复杂长文本、实现图片与文本的转换、以及在回答准确率、智能涌现方面有显著提升。
国内像BAT大厂以及字节跳动、华为、科大讯飞、昆仑万维等均推出了自己的大模型。不过据智谱AI首席执行官张鹏分析，国内大模型的水平大概在GPT-3甚至比GPT-3还差一些，而ChatGPT是GPT-3.5要比GPT-3*一个代差，最新的ChatGPT4.0则要比GPT-3*两个代差。
也就是说，国内大模型较ChatGPT4落后至少两个代差。
类似于操作系统，大模型的功能比较泛化，当前功能*进的ChatGPT4既可以处理文本数据，还对图片有一定的理解能力。
例如GPT4大约能处理长达25000字的文本，这使得其具备完成一部剧本或者写一篇短篇小说的能力。此外，OpenAI官方视频显示，GPT4还可以通过识别网站草图，“顺手”生成了建成这个网页的全部代码。
GPT-4发布之后，微软在*时间将其应用到自家的新版必应搜索上，不过其仅仅开放AI文本能力。微软CEO纳德拉表示自微软率先接入GPT后，他们的搜索已经优于谷歌了。
不过，大模型的泛化能力并不能解决一切问题。当你询问GPT4微软的股价是否会涨时，它只是给出一些“大而全”的基础性知识，这些知识对于专业投资者而言基本是没有价值的。
远望资本创始人程浩认为：各行各业都有自己的Know-How。这些最有价值的信息很可能不在互联网上，而是在企业的私有数据库里，甚至在一部分专家的脑子里。
要解决特定领域的高价值、关键任务就需要垂直模型。例如彭博推出的BloombergGPT，其是一个专门为金融领域设计的大型语言模型，可以帮助金融专业人士更好地理解和分析金融数据。
程浩认为垂直模型的价值将非常大，这会产生非常多的创业机会，因为行业太多了。而且垂直模型企业的开发成本也比较低，因为其会找一个还不错的pre-train（预训练）过的大模型，在它基础上做instruction tuning（指令微调）。
遗憾的是，国内的ChatGPT概念股多数执着于通用大模型的开发，这在程浩看来机会并不大。
毕竟OpenAI能开发出GPT4是因为其背后站着微软这个金主，据国盛证券测算，以ChatGPT在1月的独立访客平均数1300万计算，其对应芯片需求为3万多片英伟达A100 GPU，初始投入成本约为8亿美元，每日电费在5万美元左右。
所以对于绝大多数GPT概念股而言，其利用AIGC的的关键是开发基于自身业务的垂直模型。
2、谁会是真正的受益者？
如果将GPT喻为一场掘金之旅，这里面的关键角色大致可以分成“淘金者”与“卖铲者”两类。
淘金者就是开发通用大模型以及垂直模型的企业，卖铲者则是提供算力资源、场景数据等服务淘金者的企业。
首先，受益确定性最高的一定是卖铲者，这就像当初美国的西部淘金热一样，不论蜂拥而至的淘金者最后是否能淘到金，他们都先要支付给卖铲者钞票。
而在大模型这场掘金热中，卖铲者就是提供算力资源的云服务商以及背后的芯片商。
当前使用云计算来训练大模型已经成了科技企业的共识，这是因为其相对于企业自建数据中心运行服务器，成本更低却不影响计算性能。以GPT3为例，采用微软 Azure云计算服务后，GPT-3 模型的训练成本下降了80%以上。
根据Gartner统计，2021年亚马逊、微软、阿里云为全球IaaS 前三厂商，占据 69.54%市场份额，国内厂商阿里云、华为云、腾讯三家合计占全球17%的市场份额。
目前，这些云服务商的客户主要来自互联网、政企及传统工业领域，未来，大模型训练会加入其中。
此前，阿里云推出的“飞天智算”为各类科研和智能企业机构提供强大的智能计算服务，可将计算资源利用率提高3倍以上，AI训练效率提升11倍，推理效率提升6倍。商汤科技集软硬件一体的边缘计算设备——SenseCore AI大装置也已支持超过10个大模型训练项目。
但不论是云服务还是边缘计算其背后均离不开服务器的支撑。
依据AI技术栈框架，支撑服务器算力的主要是*层的芯片，对于大模型领域这类芯片主要是GPU（图形处理器）。据中商情报局统计，2021年中国AI芯片市场中，GPU占比达到约 92%。
据东吴证券梳理，当前寒武纪、景嘉微、海光信息布局有相关AI GPU及CPU芯片，不过性能与国外巨头略有差距，能否大规模用于GPT训练还需要观察。
其次，淘金者方面，那些真正具备条件能力的科技巨头以及具备垂直场景业务的概念股最终胜出的概率会高一些。
对于通用大模型的开发，考虑到其极高的人力、财力、训练语料资源，程浩认为BAT、字节跳动、华为等大厂相对于创业公司更容易开发出性能成熟的通用大模型。
以百度为例，最近李彦宏提到，文心一言内测一个月就完成四次技术升级，大模型推理成本降到原来的1/10，推理性能提升近10倍，当别人还在思考如何训练的时候，文心一言已经在推理上冲出了很远。
在垂直模型领域，GPT目前已经应用到包括搜索、办公、电商、游戏、教育、金融等多个领域。
其中最典型的是微软，嵌入GPT4后，微软的搜索应用必应日活突破1亿，必应手机应用的日安装量也增长了4倍；微软办公软件 Office 365 也自上线AI助手Copilot以来获得超万家机构的订阅，一季度Office 365收入同比增长14%，高于前两个季度的11%。
发生在微软身上的变化投射到国内公司就是百度、360以及金山办公等企业的机会，这些均是实实在在的赋能。GPT对办公软件的赋能直接体现在付费用户数量上，而对搜索的赋能短期内或许看不到利润，但市场份额却在暗流涌动。
接着，GPT还催熟了聊天机器人的大范围应用，这也是一部分公司提升用户体验与节约成本的关键。
去年7月份，社交应用公司Snapchat面向Snapchat+订阅用户推出基于ChatGPT的聊天机器人My AI，其类似于用户的个人助手，为用户提供朋友生日礼物，周末旅行计划，以及晚餐食谱等建议。
截至去年四季度，My AI的订阅用户超过200万，Snapchat创始人斯皮格尔的目标是让7.5亿Snapchat月活全部订阅My AI。
在节点财经看来，My AI类似于特斯拉的FSD（完全自动驾驶）是一种边际成本很低的附加业务，会直接增厚企业的利润率。
聊天机器人应用投射到国内公司就是汤姆猫（核心应用是会说话的汤姆猫系列游戏），以及电商平台的智能客服与在线教育平台的个性化AI老师等。
除了上述领域外，本身以文本、图片、语音等素材经营为主的公司也会因AIGC受益匪浅。逻辑很简单，这些公司本身具备丰富的训练语料场景，在大模型技术的加持下更容易生成可商用的素材，这将在提升客户体验与降低企业内容成本两方面赋能企业。
如国产版Adobe万兴科技，该公司已经发布了相关AIGC文生图、图生图，以及数字人短视频制作等AI工具，为客户提供了丰富的AIGC内容与方案。此外，同类投资逻辑的还有A股的海天瑞声、奥飞娱乐、蓝色光标以及港股的美图公司、知乎等。
不过，我们认为，淘金者的胜率并不及卖铲者，这是因为其用垂直模型训练进展有区别，最终生成的素材质量也有差异，而根据行业二八原理，只有优秀者才能拿走多数利润。
3、投资逻辑并不适用于散户
当前ChatGPT的炒作热度仍在延续，上述这些A、H翻倍的股票多数天数依然翻红。
按照传统基于基本面的价值投资，对未知的利好赋予过高的溢价必然会压缩潜在的投资回报率。
节点财经认为，当股价严重脱离基本面时，投资ChatGPT概念股就变成了一种接盘游戏，而一旦公司的基本面出现恶化，高位接盘的投资者可能会损失惨重。
我们从美股及A股都发现了这样的例子。
美股方面，新闻资讯平台BuzzFeed（BZFD）过去四个月股价就经历了过山车行情。1月末其因GPT概念最高暴涨4倍至4.25美元，但随着公司年度亏损的扩大，公司股价跌至0.6美元，面临退市危机。
A股方面，云从科技出现了与BuzzFeed一样先强后弱的走势，公司股价从26元最高涨至约62元接着又掉到29元，拐点的出现同样是因为糟糕的业绩。
而在A、H两市的ChatGPT概念股中，不少公司的基本盘并不稳固，股价因此很容易出现上述两家公司的大幅回撤现象。这也正是当天继续追投ChatGPT概念股的主要风险。
不过不同于散户精挑细选式的选股方法，资金宽裕的机构投资者用一篮子的持仓来对冲风险。
嘉越投资合伙人、基金经理吴悦风就称：AI投资类似用一级投资范式在二级市场里寻找标的。并不符合大部分个人投资者。
他解释称在一个行业大的技术变革来临的时候，是看不到利润的。最终谁赢谁输是不确定性的，但最后赢的那个可能会非常强，强到获得一个市值几倍、几十倍、上百倍甚至上千倍的增长，这就形成了一个非常典型的低胜率、高赔率投资。
但也可能会是起初鸡犬升天，最后一地鸡毛。短期内70%-80%的公司都要倒下，剩下的10%-20%公司可能像2013-2015年腾讯一样，穿越牛熊，成为非常厉害的头部公司。
这就意味着个人投资者参与ChatGPT概念之前，要想清楚标的公司的机会与风险都是什么，尽量选择基本面良好的概念股以及通过分散持仓来对冲风险。
