ChatGPT板块的起飞，养活了哪些企业和细分赛道。
文 / 巴九灵（微信公众号：吴晓波频道）
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ChatGPT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ChatGPT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，祖传的供应链思维也可以分析这个新行业，看看ChatGPT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ChatGPT和它背后的产业投资逻辑，并找到了ChatGPT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
ChatGPT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ChatGPT板块的走势。
2023年春节后的交易日，ChatGPT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ChatGPT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ChatGPT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”。
ChatGPT板块2023年1月30日至4月10日走势
ChatGPT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ChatGPT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ChatGPT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ChatGPT板块驰骋A股初期的一个缩影。
ChatGPT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，ChatGPT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。
ChatGPT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ChatGPT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点最高上涨至6326.23点。不到一个月的时间里，涨幅达到14.6%。
剖开ChatGPT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ChatGPT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ChatGPT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ChatGPT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ChatGPT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ChatGPT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产品之间最大的不同，是模型体量的究极提升。比如ChatGPT3.5的参数是1750亿个，到了GPT4.0，参数就超过了100万亿个。ChatGPT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ChatGPT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，获得更精准的结果，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ChatGPT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，ChatGPT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，通过观点提娶数据总结等方式意一一呈现给你。
本篇作者 | 陆泓 | 当值编辑 | 麻酱
主编 | 何梦飞| 图源 | VCG
