華爾街見聞 · 見智研究特邀民生證券副總裁、研究院院長胡又文先生進行人工智能主題的專訪，并将核心觀點整理如下。
摘要：
1、IT 行業的發展規律到目前爲止還是沒有改變過：越早出、産品越好，積累越深，護城河就越高，後面的企業追趕就越難。
2、計算機行業此前的發展模式一直是硬件先行，軟件後行。而這一次人工智能最大的不同在于，這可能是一個由軟件創新引領硬件創新的一個時代性的拐點。國内當前處于人工智能預熱期，而美國因爲 ChatGPT 的廣泛使用已經處于市場啓動期。
3、從上一輪移動互聯網的發展就能夠看出中國對于新應用的接受程度很高，包括新應用潛在帶來的效率提升是有非常充分的認知，這一點會更加有助于推廣。不管有沒有終端交互場景，甚至有沒有終端的産品的公司，我覺得在很多環節都可以去用 ChatGPT 來改善業務流程，提升效率。
4、平台型公司肯定是成長最确定，護城河最高，但也是最稀缺的。産品型公司，比如上遊賣通用工具、賣鏟子的，這個公司彈性會很大。運營公司主要是穩定，有類平台的屬性。這幾類我覺得都是很不錯的，成長空間都很廣闊。
5、大模型的安全問題受到全球各界的關注。國内發展未來會以政府爲主導，企業配合，從數據要素這個角度入手，對人工智能進行全面的監管是比較好的方向，也是具備可操作性的方向。
正文：
見智研究：人工智能與此前科技的發展最大不同在于什麽？
胡又文：
計算機本身是一個生産力工具，AI 某種意義上把這個工具的生産效率實現了指數級的突變，這次 AI 突破的意義不亞于 PC、互聯網和 iphone 的誕生。
計算機行業之前的發展模式一直是硬件平台創新先行，軟件應用創新處于跟随，如 5G、智能手機、智能車都是在硬件平台躍進之後帶來的軟件應用快速發展。人工智能本次突破更大的意義在于，這可能是一個軟件創新引領硬件創新的一個拐點。
具體來說，人工智能的發展主要是三大要素：算力、算法、數據，算力實際上就是 A100 等芯片，A100 芯片實際上 2020 年就發布了，ChatGPT 能夠面世起決定性因素的是 2022 年 GPT3.5 模型的發布以及數據标注等應用的效率提升，可以說軟件定義世界的分水嶺已經到來。
見智研究：如果按行業的成長路徑來看，目前人工智能處于哪個階段？接下來可能會有怎樣的變化？
我們将行業成長周期劃分成 7 個階段：①朦胧期、②預熱期、③市場啓動期、④業績爆發期、⑤競争加劇期、⑥行業穩定期和⑦衰退期，當前市場我們認爲國内尚處于各個巨頭準備陸續發布我們自己的類 ChatGpt 平台的預熱期，而美國因爲 ChatGPT 的廣泛使用已經處于市場啓動期。
見智研究：您如何看待 GPT 對 AGI 的意義？
早在 GPT 這項技術誕生之初我們有了一個明确的判斷，這将會是人工智能通用化的拐點，所以它的商業化、社會影響會無比迅速的擴散開來。
從 2022 年 11 月底上線，到目前爲止才短短幾個月，就已經完成了被巨頭收購、廣泛應用以及全社會影響的一個過程。
現在在美國有超過 50% 的企業在用這項技術，ChatGPT 面世以後連續通過了美國的醫師執照、沃頓 MBA、谷歌程序研究員等多種精英級别的考試，并且考試成績也是進步的非常快。給大家分享一個組數據：美國 BAR 律師執照統考，GPT3.5 後 10% 水平分位，GPT4 可以達到前 10% 水平分位。生物奧林匹克競賽 GPT3.5 能達到後 31% 水平分位，GPT-4 可以達到前 1% 水平分位。
可以說這項技術的進步是日新月異，令人震撼。我覺得在 AI 新技術上也會是這樣。越早出、産品越好，積累越深，護城河就越高，後面的企業追趕就越難。 IT 行業發展的這個規律到目前爲止還是沒有改變過。
見智研究：OpenAI 的最新版本 GPT4.0 價格較 3.5 版本有進一步的增長，您怎麽看這件事？
在官網上基于 GPT 3. 5 訓練的模型有五個。現在大家比較熟悉的是 turbo， turbo 是性價比最高的一個模型，但并不是功能最強的。功能最強的是 Davinci-003，價格是 Turbo 的 10 倍。當測試中遇到一些複雜的問題時，Turbo 有時候會失效，但 Davinci-003 能順利完成，而且支持的 token 也更多。
Turbo 更像是 OpenAI 爲了讓各個行業順利接入 GPT 做的一個低門檻作品，普适性強，而 Davinci-003 服務于 AI 頂級開發者，價格很大程度上是由硬件成本來決定的。現在美國的芯片廠商仍然是供不應求的，典型的就是英偉達，這是目前國際上做的最高的也是唯一能做高端芯片的，價格也是非常高的。國内的芯片廠商正在努力追趕，差距在縮小。如果未來産能問題解決，對中國的芯片、半導體乃至整個人工智能的快速普及起着決定性的作用。
見智研究：您如何看待大中心模型潛在的隐患問題 - 非開源性（監管問題），科學界一直在争議無法辨别 AI 的意識形态和價值觀。
這個問題每一次 AI 大發展都會出現，這一次 AI 如此快速的進步，可能讓這個問題變得更緊迫了。大模型在訓練微調的過程中已經植入了一定的價值觀的框架，我們一直認爲像 ChatGPT 這樣的應用，安全監管肯定是非常必要的，它不僅是意識形态和價值觀上的影響，還有一個很現實的問題，就是通用 AI 是可以被黑客進行攻擊或者數據盜竊的，這些破壞性的行爲後果非常嚴重。
我們現在了解國外對于 AI 的監管是不斷落地的，歐盟、美國都有大量的法案出台，提議要有一個專業的監督機構來确保人工智能是在監管上運行的。我覺得國内發展未來會以政府爲主導，企業配合，從數據要素這個角度入手，對人工智能進行全面的監管是比較好的方向，也是具備可操作性的方向。
見智研究：您如何看待 Ai 對各類型公司的影響？
我們現在對于應用側的判斷是：AI 對各個行業的影響都會體現，準确的說是所有行業沒有例外，都會有很深遠的影響，包括社交、教育、醫療、電商等。
這裏可以舉一個例子，一家美國公司 C3.AI，它沒有 ToC 端産品，而是開發邊緣 AI 解決方案的公司，ChatGPT 發布以後，23 年漲了 1 倍多。它的主要的邏輯就是 ChatGPT 可以一鍵編程，對于這個公司來說業務效率大幅提升。
所以我覺得國内如果沒有終端交互場景的公司，就可以借助工作效率的提升來受益于 ChatGPT 這項技術。
微軟也做了大量的開發套件，本質上也是爲了幫助企業更好的使用 ChatGPT 的技術。所以不管有沒有終端交互場景，甚至有沒有終端的産品，我覺得都不重要，它在很多環節都可以去用 ChatGPT 來改善自己的業務流程，提升自己的效率。
總的來說，我們覺得 ChatGPT 在各行各業的應用正在撲面而來，在美國其實已經是可以用鋪天蓋地來形容，中國會慢一些。
但是從上一輪移動互聯網的發展就能夠看出中國對于新應用的接受程度很高，包括新應用潛在帶來的效率提升是有非常充分的認知，這一點會更加有助于推廣。
見智研究：您覺得辦公軟件行業結合 AI 在未來會有怎樣的效果和演進變化？
現在微軟發布 Copilot 并打造終極辦公軟件 Bussiness Chat，毫無疑問這是一個殺手級産品，因爲創造了巨大的變革。
其實我覺得很容易計算，辦公軟件收入 = 用戶數 x 付費率 x ARPU 值，便捷化的使用有望顯著降低用戶使用産品的門檻，比如 excel 不需要再寫公式，這有望顯著擴大用戶總群體；類 ChatGPT 有望顯著提升工作效率，從而驅動更多用戶參與付費；類 ChatGPT 與雲計算等技術有望提升 ARPU 值。我們認爲目前具備壟斷優勢的辦公軟件未來有望持續保持優勢，辦公軟件公司加上 AI 體驗立刻質變，但光有 AI 技術想重新做個 office 比登天還難。
見智研究：如何在人工智能場景中選擇一個優秀公司？
有三個原則。第一具備通用工具賣鏟子屬性的公司；第二，能夠充分利用智能化技術提升 Arpu 值；第三，具有獨特的卡位優勢或者技術門檻。
第一、是具備通用工具，典型的其實就是英偉達。無論應用誰走出來，無論将來的哪個平台型公司能夠勝出，算力都是不可或缺的，這是典型一個賣鏟子的公司。
第二、能夠充分利用這個技術提升 Arpu 值的，類似于社交、電商、教育、醫療，其實都是這個方向。
第三、一些獨特的競争優勢，比如微軟。國内以後也會出現競争優勢非常的突出，在某個行業具有壟斷優勢的。可能包括數據、資源、用戶都是壟斷的，其它競争者哪怕有 Ai 技術賦能，想要突破這個護城河也很難。
所以我覺得要從這三個方向去尋找好的公司。
平台型公司肯定是成長最确定，護城河最高，但也是最稀缺的。
産品型公司，比如上遊賣通用工具、賣鏟子的，這個公司彈性會很大。
運營公司主要是穩定，有類平台的屬性。
這幾類我覺得都是很不錯的，成長空間都很廣闊。因爲本質上 AI 技術都是剛剛開始，小荷才露尖角，那麽所有的行業都有機會。那麽這三類公司在所在的行業隻要有對應的産品，然後産品的性能在不斷的提升，我覺得都是非常好的方向。
