ChatGPT名称中包含三个元素: Chat，G和PT。Chat是指“聊天”，代表了它在对话系统等领域的应用。G代表了它的底层技术一-基于深度学习的生成式模型 (Generativemodel)，可以用来生成自然语言文本。PT是“预训练”的缩写，指的是模型的训练过程，即在大规模文本语料库上进行的预训练，这个预训练过程可以使得模型更好地理解和生成自然语言文本。因此，ChatGPT的名称可以解释为一种用于对话系统的预训练生成式模型。

ChatGPT由OpenAI公司开发，它是一家总部位于美国的人工智能研究机构，旨在研究人工智能的最前沿技术，并推动这些技术的发展和应用。OpenAI的创始人包括人工智能领域的著名人物，例如伊隆·马斯克和萨姆·阿尔特曼等。OpenAI曾开发过多款成品，如GPT模型的三代产品，分别是GPT-1、GPT-2和GPT-3，GPT-1发布于2018年6月，GPT-2发布于2019年2月，GPT-3发布于2020年6月。作为OpenAI开发的一个重要技术之一，ChatGPT在自然语言处理领域中受到了广泛关注，被认为是目前最先进的对话系统之一，可以看做是GPT-3.5。

ChatGPT作为人工智能的尖端产品，具有十分优良的性能，比如谷歌面试官发现ChatGPT能通过年薪18万美元工程师招聘考试，北密歇根大学教授发现班里最好的论文竟出自ChatGPT之手，《福布斯》称全美已有89%学生用ChatGPT写作业，甚至有零基础的开发者却靠ChatGPD做出了3D射击游戏。除了这些外，ChatGPT可以在五秒之内仿照鲁迅、红楼梦、李白的风格题诗写文，可以十秒内完成BSM模型中波动率用heston建模的编程工作。

据《财富》报道，ChatGPT在发布仅仅五天后就完成了Facebook耗时10个月才完成的目标——用户超过100万，它的全球谷歌搜索热度达100，其中中国区热度最高。使得ChatGPT爆火的背后技术支撑包括更庞大的模型，采用了最新的训练范式，以及在能力训练步骤中加入了基于人类反馈的强化学习，使得其更接近人类。凭借着强大的技术性能，ChatGPT获得了良好的市场反响，用户对于ChatGPT的使用感受普遍包括人性化，有上下文记忆能力，有学习纠错能力以及思维链推理能力等。

ChatGPT的出现引发了股市的强烈反响。根据华尔街见闻报道，ChatGPT爆火之后，开发者OpenAI估值飙至300亿美元。根据第一财经报道，以ChatGPT为首的人工智能概念股再掀涨停潮。截至2月6日当天收盘，海天瑞声 (688787.SH)、云从科技 (688327.SH) 、科大国创 (300520.SZ) 均收获20CM涨停，其中云从科技最近6个交易日录得3个20CM涨停板，汉王科技 (002362.SZ) 再度涨停，实现6连板。

为了抓住这一技术发展机遇，几乎所有互联网大厂都在推出自己的“ChatGPT”，以求获得市场竞争优势。微软已经与ChatGPT合作，推出了支持聊天功能的New Bing，谷歌仓促推出人工智能聊天机器人Bard。国内百度宣布在3月初推出“文心一言”，阿里巴巴、腾讯、华为、字节跳动、京东、360、科大讯飞、快手、网易有道等也都积极进军，而复旦团队发布了国内首个类ChatGPT模型MOSS，对于ChatGPT的讨论甚至出现在了国务院的新闻发布会上。

图1：AI技术分层

来源：浙商证券

对芯片市场而言，随着Transformer技术的发展和模型的不断迭代，技术和产业发展对算力需求不断增加，ChatGPT的发展便离不开模型算法、训练数据和算力三个方面的支撑，促进了市场芯片需求量大幅提升。需求的增加刺激了市场芯片均价不断提高，统计显示，仅1月每日独立访客1300万便需要英伟达GPUA100超过1万颗，蕴含着巨大的市场潜力。

ChatGPT的走红带动了整个产业链的发展。下游领域，几乎所有互联网大厂都在推出自己的ChatGPT，大力发展人工智能技术，包括微软、谷歌、百度、阿里巴巴、腾讯、华为、字节跳动、京东、360、科大讯飞、快手、网易有道等。上游领域以晶圆厂为例，根据电子时报2月23日的消息，由于PC、手机需求大跌，台积电7/6纳米与5/4纳米皆受创，但台积电5纳米需求近期突然大增，第2季度产能利用率或将满载。半导体供应链透露，急单来自英伟达、AMD与苹果的AI、数据中心平台，可以说ChatGPT的爆火让客户拉货动能上升。ChatGPT发布后，英伟达、AMD等芯片供应商在市场低迷的困境中逆势上涨。英伟达股价从2022年12月29日的140.36，最高涨至2023年2月23日的236.64，涨幅达到68.6%。AMD股价从2023年1月5日的62.33，最高涨涨至2023年2月2日的88.31，涨幅达到41.7%。

图2：近六个月英伟达股价走势

来源：同花顺

图3：近六个月AMD股价走势

来源：同花顺

图4：近六个月景嘉微股价走势

来源：同花顺

在技术层面，受算力要求的限制，更多的厂商选择的仍然是英伟达芯片。市场上有业内人士测算，未来GPT-4可能会达到100万亿个参数，在不使用英伟达H100 GPU或优化架构的情况下，单日访问算力需要6万台A100，仅给英伟达的算力投入就是120亿美元。英伟达中国区高管在接受采访时提到，包括云从科技的许多好多公司，都来找英伟达安排调货，但因需求过大，根本调不过来。

从国内芯片技术发展来看，我国仍面临很大压力。2022年8月9日拜登正式签署《芯片与科学法案》，美国政府随后出台一系列半导体技术出口管制措施，通过单边、多边政策试图对技术、人员、投资等实施管控。2023年，美方对中国芯片的制裁却愈加收紧。根据彭博社1月30日消息，美国、荷兰、日本三国政府达成协议，将对中国芯片制造施加新的设备出口管制和限制。根据CNBC2月9日消息，美国正在考虑在某些半导体制造业岗位上与印度合作，以加强与中国的竞争。根据BusinessKorea2月16日消息，美国政府即将公布有关芯片和科学法案的详细信息，该法案将向在美国投资的半导体公司提供更多补贴，并禁止在中国扩建设施10年。

总而言之，中国芯片追赶之路仍然任重道远。行业特点上，半导体行业发展遵循摩尔定律，具有先发优势和路径依赖特征，技术先行者往往可以利用先发优势，在追赶者的前进路径上设置障碍，减缓追赶者的成长速度。另外，半导体产业集群政策上仍然存在两个问题，一是政策制定缺乏自上而下的统筹，产业集群“多而不精”，二是地方政府考核指标以“企业数量”为主，对核心技术或“卡脖子”问题的目标规划略显不足。虽然国内芯片公司也推出了自研芯片，但在技术、量产和份额上尚且无法与英伟达或AMD抗衡。

数字经济是人类通过大数据(数字化的知识与信息)的识别——选择——过滤——存储——使用，引导、实现资源的快速优化配置与再生、实现经济高质量发展的经济形态。广义上数字经济包含两个层面，第一是数字产业化，第二是产业数字化。在技术层面上，数字经济离不开大数据、云计算、物联网、区块链、人工智能、5G通信等新兴技术的支持。ChatGPT天然就是数字经济中的一环，目前已经显现出来的应用场景包括ChatGPT+数字营销、ChatGPT+互联网教育和ChatGPT+互联网医疗等，渗透领域包括传媒、电商、教育、医疗、金融等。

具体来看ChatGPT和其技术发展对经济的影响。首先，ChatGPT为数字经济提供新的经济与科研增长新动能，大厂加码人工智能，激发对高端芯片的需求，从质量和产量上刺激半导体行业，应用端相关行业也通过ChatGPT找到了新的发力点，推出ChatGPT相关产品，加速了数字化转型。

图5：ChatGPT在各行业的落地情况

来源：根据公开资料整理

第二，在金融领域，ChatGPT在欺诈检测和风险管理、算法交易和投资组合管理、客户服务与支持、信用评分和贷款承销、对金融市场的洞察和预测等方面，有着巨大的想象空间。

第三，在保险领域，类ChatGPT也能得到深入的应用。类ChatGPT可以深入保险行业基本流程，包括市场获客，日常运作中的资金进出、产品设计、险种精算、整体风控等，以及理赔，其中在日常的保险相关精算、理赔、风控环节中，类ChatGPT应用能够大显身手，因为这些环节相对比较固定，只要设定好相关的场景和数据进去，类ChatGPT应用通过计算分析学习就能较好地掌握。同时，与金融科技相似的是，保险科技的底层技术中也包含着人工智能。

然而，ChatGPT的发展也有利有弊。ChatGPT引发的数据安全、知识产权等风险也将给数字治理带来新的挑战。ChatGPT具有一定欺骗性，信息编写功能可能导致网络虚假信息泛滥，并且网络用户更加难以甄别这些信息的真伪。为了应对这些挑战，国内外很多企业纷纷设置了安全性限制措施，如花旗不允许员工在整个公司范围内访问ChatGPT，高盛限制员工在交易大厅使用该技术，摩根大通则限制公司所有员工使用ChatGPT聊天机器人。

总而言之，试水也好，限制也罢，其实都反映了ChatGPT作为新兴技术的代表，给数字经济带来的新的思考方向。所以目前ChatGPT潮水正在退去，但数字经济的星辰大海却刚刚开始。

对于人工智能发展的影响和如何引导产业发展的问题，清华大学经济管理学院副院长、清华大学经济管理学院中国金融研究中心主任何平教授认为，人工智能从感知智能到可智能生成内容，技术的跨越必然会带来很多思考，引发各界热议，但人所具备的创造性还是ChatGPT所不及的，未来如何更高效、安全、低成本的善加利用AI，才是技术发展的正道所在。中国信通院云计算与大数据研究所副所长魏凯提出，AI技术无疑会渗透到金融业数字化转型的各个环节，解决企业在风控、营销、合规等方面的问题。而伯克希尔副董事长芒格强调，人工智能非常重要，但在这个问题上有很多疯狂的炒作和无稽之谈我认为这是喜忧参半的。

谈及国内人工智能发展时，华为主要创始人任正非提出，中国在人工智能方面发展不会很快，因为那需要大量的数学家、顶级的计算机、超级链接等，我们还只是科技入门级。而清华大学经济管理学院院长钱颖一认为，人工智能将使中国教育优势荡然无存，人工智能就是通过机器进行深度学习来工作，而这种学习过程就是大量地识别和记忆已有的知识积累，这样的话，它可以替代甚至超越那些通过死记硬背、大量做题而掌握知识的人脑，而死记硬背、大量做题正是我们目前培养学生的通常做法

谈及人工智能伦理问题，科技部部长王志刚强调，我们国家对于任何一个新的技术，包括AI技术出来以后，在伦理方面都采取了一些相应的措施，对科学技术发展趋利避害，让利更好地发挥出来。中国信通院云计算与大数据研究所副所长魏凯指出，人工智能要朝着可靠可控、透明可信、数据保护、明确责任和多元包容的角度健康发展，才能始终在造福人类的正确道路上行稳致远。