AI将迎“新品热” ai·未来
CHATGPT概念又迎来重要催化剂。
近日,微软德国CTO布劳恩在3月10日的一场AI活动中表示,GPT-4将于下周发布。这一时间点也指向在本月16日(北美时间)举办的“工作的AI未来(Future of Work with AI)”发布会,届时GPT-4将有望正式面世。同时,“中国版ChatGPT”文心一言也将在3月16日发布。
据了解,相比于此前掀起AI热潮的GPT-3.5,GPT-4新增视频功能,并且能够适用于所有语言。在业内看来,微软有望在产业中通过GPT-4不断拓展下游新兴领域,应用于更多的场景中,逐步向通用化方向发展。
在A股市场上,ChatGPT概念今日持续走强,万兴科技再度20CM涨停,凡拓数创也一度涨逾18%,截至收盘,ChatGPT概念指数大涨4.17%。
概念板块“空中加油”
微软德国 CTO 布劳恩10日在一场名为“AI in Focus - Digital Kickoff”的活动中表示,GPT-4 将在下周发布。据他介绍,GPT-4将提供多模态模型。这也意味着,自3月初发布全能型人工智能模型Kosmos-1以来,微软正在与Open AI 微调多模态这一事实应该不再是一个秘密。
需要注意的是,微软此前曾宣布将在北美时间3月16日举行主题为“工作的AI未来”的发布会。这也印证了GPT-4大概率将在届时面世。
布劳恩在活动中称,有了GPT-4,AI可能生成图像甚至视频,而此前版本的ChatGPT只能生成文本。他同时表示,GPT-4的另一强大功能在于能管理不同语言的数据输入和输出,例如用德语对ChatGPT 提指令后可得到英语文本,该功能对翻译工具将有明显帮助。
近期,微软在多模态方向动作频频,其推出Kosmos-1。与局限于文本内容(LLM)的ChatGPT相比,Kosmos-1属于多模态大型语言模型(MLLM),目前能同时理解文字与图像内容,未来会整合更多的输入模式,如音频、视频。
此外,微软也于3月8日提出了Visual ChatGPT,其包含不同的视觉基础模型,可以使用户通过以下方式与ChatGPT互动:(1)不仅发送和接收语言,而且发送和接收图像;(2)提供复杂的视觉问题或视觉编辑指令,这需要多个人工智能模型的协作和多步骤;(3)提供反馈并要求纠正结果。
值得注意的是,被外界誉为“中国版ChatGPT”的百度文心一言同样将在3月16日发布,两大产品将会接踵面世,叠加催化了AI行业。
这也令ChatGPT概念板块“空中加油”。在A股市场上,ChatGPT概念今日持续走强,万兴科技再度20CM涨停,凡拓数创也一度涨逾18%,昆仑万维和三六零分别收涨8.2%和7.47%。截至收盘,ChatGPT概念指数大涨4.17%。
有望打开下游应用空间
从业内看来,相较前代,GPT-4可能不会有参数量上的巨幅提升,而是在其他方向寻求提高。
当前来看,影响力最强的ChatGPT-3.5是NLP模型,但NLP只是大模型的应用领域之一。市场此前普遍预期,未来大模型的输入输出可以不仅限于文字,还可以包括图像、视频等多种形式,成为多模态模型。
而按照微软德国CTO布劳恩的说法,GPT-4率先将“手”伸至这一领域。GPT-4和GPT-3的主要区别在于模型的规模和能力,其多模态的模型超出文本范围实现了对图像乃至视频的AI生成,同时突破生成文本的语种限制,实现多语种语言数据的输入输出。
因此,有机构认为,GPT-4的发布有望成为生成式AI向超级AI快速演变的关键节点。
国盛证券此前一份研报分析,传统模式下,视觉AI公司倾向于采用单点方式,在各个碎片场景中做客制化落地,定制化程度相对较高;若转向大模型模式,GPT-4 的多模态能力有望带来通用化的模式,显著提升AI模型生产效率。
华鑫证券也认为,微软有望在产业中通过GPT-4不断拓展下游新兴领域,应用于更多的场景中,并利用其多模态模型成本改变传统 AI 客制化与定制化的特点,逐步向通用化方向发展。
值得注意的是,随着GPT-4转向多模态,未来输入输出出现图像、视频等形态,AI有望打开下游千行百业应用空间。
据了解,微软已经将ChatGPT整合进云平台Azure Open AI中,因此企业和个人开发者均可借助Azure Open AI功能直接集成到应用产品中,通过私人定制ChatGPT来提供个性化客户服务,建立企业级智能化知识库搜索引擎等。
不过,更多机构将AIGC视为最先受益赛道。华鑫证券表示,文生图赛道作为AIGC概念下商业模式较成熟的领域,有望率先实现向C端落地。德邦证券方面也认为,GPT-4有望加速AIGC的应用普及,并且在视频内容生成方面大放异彩,AIGC有望步入快速发展阶段。
另外,OpenAI发布了一项新服务,允许开发人员直接使用ChatGPT,并且将使用价格削减了90%,此次大规模降价意味着底层技术平台的优化,这也将进一步加速此项技术的大规模商业化进程。
德邦证券认为,大规模商业化进程背后需要庞大训练参数量支撑,而这也有望加速AI算力的建设以及高速光通信的需求,AI算力中心以及光通信产业链有望持续受益。
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