前瞻研究全球人工智能AI行业证券研究报告4：GPT_4发布，持续逼近通用人工智能AGI
## 中信证券GPT-4发布，持续逼近通用人工智能 AGI 核心要点总结：
中信证券发布研究报告，深入探讨了OpenAI最新发布的GPT-4大语言模型，并分析其对全球人工智能（AI）产业的影响。报告的核心观点包括：
**1. GPT-4 的关键特性：**
* **多模态能力：** GPT-4 采用了与GPT-3.5/ChatGPT相同的技术路线，但增加了处理图片输入的多模态能力，显著提升了创造性、协作性、推理能力和安全性。
* **闭源模式：** OpenAI 坚持闭源模式发布GPT-4，未公开模型架构和训练细节，这有助于构建更深的竞争壁垒，但也限制了其他公司直接复现模型的可能性。
* **改进的Scaling Law：** GPT-4 的研发迭代耗时超过6个月，对大语言模型Scaling Law基础理论进行了完善，这有助于更有效地控制训练资源。
* **性能提升：** 在复杂任务和专业基准测试中，GPT-4表现优异，甚至超越了针对特定任务的专用模型。GPT-4在AP考试和GRE考试中取得显著进步，在多项任务中优于GPT-3.5。
* **安全性增强：** GPT-4在安全性方面有所提升，减少了模型生成虚假或误导性内容的可能性。
**2. 产业影响与投资机会：**
* **技术栈演进：** GPT-4的发布有望推动AI领域的技术栈持续向大语言模型（LLM）收敛。
* **应用场景拓展：** 多模态能力将加速AI在搜索、智能客服等领域的创新。
* **市场格局：** 头部公司（如OpenAI、Google）可能继续坚持闭源策略，而其他公司（如Meta、Amazon、NVIDIA）或选择开源路线。
* **投资建议：** 建议关注芯片、算力设施、模型架构&工程实践、应用场景等核心环节的投资机会。美股市场中，建议重点关注英伟达、台积电、微软、AMD、Arista、博通、Marvell、百度等公司。
**3. GPT-4的训练关键点：**
* **定制化超级计算机：**OpenAI与微软合作构建了用于大语言模型训练的超级计算机，这表明定制化硬件在AI发展中的重要性。
* **Scaling Law完善：**GPT-4在开发过程中对Scaling Law进行了完善，使得模型训练过程中对资源的投入更加可控。
**4. 报告的核心结论：**
GPT-4的发布代表着AI领域的重要进展，OpenAI在技术和商业方面都取得了领先。其卓越的性能和多模态能力预示着AI产业的巨大潜力。该报告对投资策略、风险因素等进行了分析，为投资者提供了有价值的参考。报告同时认为，未来将有更多公司效仿OpenAI，在AI领域加大投入。
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