事件：11月30日，OpenAI发布免费机器人对话模型ChatGPT（GPT-3.5系列），模型中首次采用RLHF（从人类反馈中强化学习）方式。模型目前处于测试阶段，面世一周便已有超过一百万用户使用。 从受众和技术上看，ChatGPT在AI文字交互模型领域十分突出。与此前的模型相比，ChatGPT亮点主要包括：（1）全面免费开放，OpenAI所有用户只需输入文字，就可免费调用完成各种事情（如数学计算、debug、写信、生活问题解答等），实感体验为广泛讨论创造土壤；（2）新增代码理解和生成能力，彰显技术实力的同时也拓宽了应用场景；（3）加入道德原则。RLHF训练方式使ChatGPT能够识别恶意信息，识别后拒绝给出有效回答。（4）支持连续对话。ChatGPT具有记忆能力，提高了模型的交互体验。参考海外用户实际体验，ChatGPT对大部分问题的回答都较为合理，对于写信、写短文等需要创造内容的要求也可以给出较为丰富流畅的文字方案；总体上，ChatGPT对话效果令人满意，新鲜感与实用价值使其快速走红。
工具价值：低门槛、高效的AIGC文字内容生产工具。虽有不少声音将ChatGPT与谷歌等搜索引擎对比，但由于该模型仍无法很好解决提供虚假信息的问题，甚至过度猜测用户意图导致回答偏差较大，我们认为其本质仍偏向AIGC内容生产工具。搜索引擎核心是海量信息集合，而非信息创造；但在“存在标准答案”的领域（如编码、数学计算等），ChatGPT或将对搜索引擎产生一定冲击。其次，相比更多面向B端客户的GPT-3，C端学习和使用成本低、产出效果好的ChatGPT有望助力AIGC破圈，并在接收海量用户反馈的过程中继续迭代，推动AIGC文字内容生产走向全民化。 为何ChatGPT能实现如此革命性的变化？通过梳理前几代模型，我们认为新技术RLHF训练方式的引用或是关键：1）从GPT到GPT3：优化主要来自算力增加（烧钱）。GPT、GPT-2和GPT-3在算法模型并没有太大改变，但参数量从1.17亿增加到1750亿，预训练数据量从5GB增加到45TB，其中GPT-3训练一次的费用是460万美元，总训练成本达1200万美元（数据来自21世纪经济报道和品玩）。虽然训练数据量和算力大幅增加使GPT-3有显著优化，但高额投入也使其只能走B端变现。2）变化出现在22年推出的GPT3.5，技术迭代成优化来源：Instruct GPT（1月发布）模型中增加了人类对模型输出结果的演示，并在对结果进行排序的基础上训练，加上指令调整的帮助，虽然其只有13亿个参数，但回答准确率、道德表现却好于GPT-3。ChatGPT则加入了RLHF训练方式（相关论文22年3月发表），根据ChatGPT，其每次对话平均费用在0.01-0.2美元，模型效果比Instruct GPT又提升一个台阶。我们认为新技术发展和应用将是AIGC工具出现革命性迭代更为重要的驱动。 投资建议：2022年以来AIGC应用多点开花，我们认为 ChatGPT是又一个起点，随着深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能，AIGC有望加速发展，互联网奇异点正逐渐临近。
技术相关标的，我们推荐百度集团（已发布AI助理，覆盖AI自动生成文字等 AIGC应用）、微软（投资OPENAI，人工智能领域深度布局）、英伟达（AIGC算力要求提升；位于视觉生成研究领域前沿）和阿里巴巴（阿里云元宇宙加速器；AI视觉物料生成系统阿里鹿班）；应用相关标的，我们推荐腾讯控股、建议关注在AI领域有所布局的头部网文平台阅文集团和中文在线。 风险提示：行业发展不及预期、部分公司相关业务布局偏早期。
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