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3月1日，ChatGPT概念股大幅反弹，其中还爆发一个新市场细分——GPT4.0下的多模态。
事实上，近段时间ChatGPT火爆全球，但其仍是GPT的3.5版本，基于其惊人的表现，外界对于下一代的GPT-4充满期待。
据《财富》杂志报道，OpenAI还有更多创新蓄势待发，OpenAI在贝塔测试版GPT-4中采用了更强大的大语言模型，预计该版本将于今年甚至很快发布。
2023年1月18日的一场公开采访中，当OpenAI的CEO Sam Altman被问及一张在推特上被疯转的图表时（该图表称GPT-3拥有1750亿参数，而GPT-4可能拥有100万亿参数），Altman称其“完全是胡说”，这证明了即将到来的GPT4可能不会往一味巨幅扩大参数量的方向去走，而可能向其他方向寻求提升。
多模态或许是下一代GPT的大杀器
那GPT4究竟可能往哪些方向寻求提升呢？国盛证券表示，多模态，或许是CHATGPT的下一站。
所谓多模态模型，就是未来大模型的输入输出可以不仅限于文字，还可以包括图像、视频等多种形式。
国盛证券认为，若GPT4转向多模态，将大幅提升AI视觉方向生产效率，图像、视频等应用将层出不穷涌现。其使用场景将远远不仅限于文字、问答与办公，打开有望未来AI在下游千行百业的应用空间，进一步打开市场想象力。
实际上，OpenAI的绘画AI模型DALL-E2就是目前最知名的多模态模型之一。除此之外，其他知名多模态模型还包括在AIGC界引起过巨大反响的Stable Diffusion，以及谷歌推出的音乐生成AI模型MusicLM等。
1）DALL-E 2：OpenAI推出的AI绘画模型，在前代DALL-E的基础之上有了很大提升，可以直接根据文字生成图像，也可以输入图像后、子现成图像上根据文字指令进行部分修改，功能强大。
2）Stable diffusion：由ai公司在去年开源的AI绘画模型，可以通过输入文字生成对应图像。由于效果极佳，模型一经开源即在AIGC界引起极大反响。
国盛证券还提到，由于多模态模型使用图像、视频等多媒体数据进行训练，而此类文件大小远超文字，算力需求有望激增。
1）以Stable diffusion为例，根据公司官网信息披露，该模型训练数据集为LAION 5B的一个子数据集，而LAION 5B的数据包至少80TB，规模已经远超传统语言类大模型训练时使用的数据量（一般是GB级的）。
该模型使用4000块英伟达A100训练了一个月，算力需求庞大。若按AWS官网上租用价格（32.77美元/小时/8 GPU）计算，则该模型训练成本可高达4000/8*32.77*24*30=1179.72万美元。
2）无独有偶，DALL-E2模型在训练时使用了5亿张图片，按单张图片大小512*512像素（约256kb）估算，整体训练数据集大小高达约155TB。
国盛证券表示，由此可见多模态大模型的训练对算力芯片数量需求远胜语言类模型，算力需求有望激增。
