谁会是真正的受益者？
如果将GPT喻为一场掘金之旅，这里面的关键角色大致可以分成“淘金者”与“卖铲者”两类。
淘金者就是开发通用大模型以及垂直模型的企业，卖铲者则是提供算力资源、场景数据等服务淘金者的企业。
首先，受益确定性最高的一定是卖铲者，这就像当初美国的西部淘金热一样，不论蜂拥而至的淘金者最后是否能淘到金，他们都先要支付给卖铲者钞票。
而在大模型这场掘金热中，卖铲者就是提供算力资源的云服务商以及背后的芯片商。
当前使用云计算来训练大模型已经成了科技企业的共识，这是因为其相对于企业自建数据中心运行服务器，成本更低却不影响计算性能。以GPT-3为例，采用微软 Azure云计算服务后，GPT-3 模型的训练成本下降了80%以上。
根据Gartner统计，2021年亚马逊、微软、阿里云为全球IaaS 前三厂商，占据 69.54%市场份额，国内厂商阿里云、华为云、腾讯三家合计占全球17%的市场份额。
目前，这些云服务商的客户主要来自互联网、政企及传统工业领域，未来，大模型训练会加入其中。
此前，阿里云推出的“飞天智算”为各类科研和智能企业机构提供强大的智能计算服务，可将计算资源利用率提高3倍以上，AI训练效率提升11倍，推理效率提升6倍。商汤科技集软硬件一体的边缘计算设备——SenseCore AI大装置也已支持超过10个大模型训练项目。
但不论是云服务还是边缘计算其背后均离不开服务器的支撑。
依据AI技术栈框架，支撑服务器算力的主要是最底层的芯片，对于大模型领域这类芯片主要是GPU（图形处理器）。据中商情报局统计，2021年中国AI芯片市场中，GPU占比达到约 92%。
据东吴证券梳理，当前寒武纪、景嘉微、海光信息布局有相关AI GPU及CPU芯片，不过性能与国外巨头略有差距，能否大规模用于GPT训练还需要观察。
其次，淘金者方面，那些真正具备条件能力的科技巨头以及具备垂直场景业务的概念股最终胜出的概率会高一些。
对于通用大模型的开发，考虑到其极高的人力、财力、训练语料资源，程浩认为BAT、字节跳动、华为等大厂相对于创业公司更容易开发出性能成熟的通用大模型。
以百度为例，最近李彦宏提到，文心一言内测一个月就完成四次技术升级，大模型推理成本降到原来的1/10，推理性能提升近10倍，当别人还在思考如何训练的时候，文心一言已经在推理上冲出了很远。
在垂直模型领域，GPT目前已经应用到包括搜索、办公、电商、游戏、教育、金融等多个领域。
其中最典型的是微软，嵌入GPT4后，微软的搜索应用必应日活突破1亿，必应手机应用的日安装量也增长了4倍；微软办公软件 Office 365 也自上线AI助手Copilot以来获得超万家机构的订阅，一季度Office 365收入同比增长14%，高于前两个季度的11%。
发生在微软身上的变化投射到国内公司就是百度、360以及金山办公等企业的机会，这些均是实实在在的赋能。GPT对办公软件的赋能直接体现在付费用户数量上，而对搜索的赋能短期内或许看不到利润，但市场份额却在暗流涌动。
接着，GPT还催熟了聊天机器人的大范围应用，这也是一部分公司提升用户体验与节约成本的关键。
去年7月份，社交应用公司Snapchat面向Snapchat+订阅用户推出基于ChatGPT的聊天机器人My AI，其类似于用户的个人助手，为用户提供朋友生日礼物，周末旅行计划，以及晚餐食谱等建议。
截至去年四季度，My AI的订阅用户超过200万，Snapchat创始人斯皮格尔的目标是让7.5亿Snapchat月活全部订阅My AI。
在节点财经看来，My AI类似于特斯拉的FSD（完全自动驾驶）是一种边际成本很低的附加业务，会直接增厚企业的利润率。
聊天机器人应用投射到国内公司就是汤姆猫（核心应用是会说话的汤姆猫系列游戏），以及电商平台的智能客服与在线教育平台的个性化AI老师等。
除了上述领域外，本身以文本、图片、语音等素材经营为主的公司也会因AIGC受益匪浅。逻辑很简单，这些公司本身具备丰富的训练语料场景，在大模型技术的加持下更容易生成可商用的素材，这将在提升客户体验与降低企业内容成本两方面赋能企业。
如国产版Adobe万兴科技，该公司已经发布了相关AIGC文生图、图生图，以及数字人短视频制作等AI工具，为客户提供了丰富的AIGC内容与方案。此外，同类投资逻辑的还有A股的海天瑞声、奥飞娱乐、蓝色光标以及港股的美图公司、知乎等。
不过，我们认为，淘金者的胜率并不及卖铲者，这是因为其用垂直模型训练进展有区别，最终生成的素材质量也有差异，而根据行业二八原理，只有优秀者才能拿走多数利润。
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