2023年11月20日 每日一猜答案：。 答案：ABC。
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原标题：ChatGPT热潮后的反思：我国应加速构建新型智能计算中心

ChatGPT热潮后的反思：我国应加速构建新型智能计算中心

1769年，英国人瓦特改良的蒸汽机掀开了热力时代的序幕。今天，伴随AI 算量需求急剧增加倒逼传统计算架构加速革新，数据成为关键生产要素，算力时代悄然开启。

业内普遍认为，算力的提升在拉动GDP方面有非常明显的效果。有关国际机构统计，中国总算力排在全球第二，仅次于美国，但人均算力方面中国还处于中等发展国家水平，因此存在很大的鸿沟去跨越。可以看到，算力的水平和国家智能水平有很大的关系，5G、物联网、区块链、元宇宙、AR/VR等新兴技术的普及与发展带来了爆发式的算力需求。

实际上，早在2018年，中国科学院计算技术研究所研究员张云泉就首次提出了“算力经济”概念，指出以计算为核心的算力经济将成为衡量一个地方数字经济发展程度的代表性指标和新旧动能转换的主要手段。经过5年的发展，当前的趋势已经充分表明，随着超算与云计算、大数据、人工智能的融合创新，算力成为当前整个数字经济社会发展的关键推动力。

今天，计算已经成为智能世界的关键驱动力，算力服务业的崛起意味着我们正式进入算力经济时代。“算力服务业在2021年至2022年间异军突起，今年会更加火爆。”张云泉指出，如果说算力是硬件和软件配合共同执行某种计算需求的能力的话，那么，算力服务是提供算力的一种商业模式，是包括算力生产者、算力调度者、算力服务商以及算力消费者在内的算力产业链上算力经济模式的统称，他们共同构成一个闭环的“算力经济”的产业链。

伴随算力经济的发展，超算技术和人工智能的融合创新让智能计算中心成为新基建热点。智能计算中心指的是专门用于人工智能计算的中心。今天，可以看到，智能计算中心越来越热，使得人工智能训练的效果特别好，除了写新闻，还可以编故事、聊天，做很多事情。

在摩尔定律放缓的情况下，以英伟达（NVIDIA）创始人黄仁勋名字命名的定律“黄氏定律 (Huang’s Law)”对AI性能的提升作出预测，每10年GPU性能增长1000倍。“未来GPT-4的参数规模或将达到数万亿，至少需要上万块的GPU，甚至连国家超算中心都无法满足需求，建设新的智能计算平台成为人工智能新的发展方向。”张云泉说道。

像GPT-3就带来了感知智能对超算的算力挑战。从CPT-3到ChatGPT的技术，实际上是“人工反馈（RLHF）训练机制+大数据+大算力”的集成。大模型带来巨大的AI算力需求缺口，呼唤新型智能计算中心的加速构建。

“为什么ChatGPT能从GPT-3演变过来，这是关键，也是中国人工智能之路和美国人工智能之路的分歧点。”张云泉指出，“这两年大模型国内有人做，但是我们追求的是参数量，从千亿级到万亿级训练参数的快速跃进，但是智能没有涌现。OpenAI走了另外一条路，利用人工反馈的训练机制，通过标注、对齐高质量数据，最后把这条路走通了，用千亿参数的大模型把通用智能挖掘出来了，这点值得反思。”

张云泉认为，未来算力经济市场会有三类公司参加，将出现类似发电厂的算力工厂，尤其是在东数西算西部新能源发达地区，而网络通信公司可通过实施算网融合战略转型为算力供应商，超算云公司、网络通信公司甚至国家电网等分别从不同的技术途径抢占算力服务市场，究竟鹿死谁手尚未可知。

他建议，一是要在现有大科学装置基础上，围绕“东数西算”重大任务目标增加建设一类算力网工程技术装置；二是要成立国家算网管理机构和专家委员会，建设国家级算力调度和交易平台；三是在智算中心建设过程中，依据自有品牌核心器件成熟度和应用效果，设置合理的核心器件采购比例，扶植和拉动本土算力设备的发展。

作者丨 宋婧

编辑丨诸玲珍

美编丨马利亚

监制丨 连晓东返回搜狐，查看更多

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chatgpt在金融业的应用 chatgpt给公司带来的收益

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ChatGPT的出现，不仅对于科技界产生了震动，连金融界也不例外。我们需要注意技术的快速发展，提高自己的专业能力和客户影响力，但同时也可以学习利用ChatGPT，让它为自己所用。本文作者对此展开了分析，希望对你有帮助。

2023年至今，ChatGPT和GPT-4始终霸占在热搜榜上，一方面外行人都在惊叹于AI怎么突然如此强大，会不会革了「打工人」的命；另一方面，人工智能和大数据等创新技术在金融领域的应用更加深入，技术与业务的融合趋势越来越显著，财富资管这类金融行业正在被重塑。

首先，本文不在过多的阐述ChatGPT是啥了（相信大家基本都已经清楚了），所以就【ChatGPT里的GPT，分别代表什么？】进行一下普及吧。

GPT，Generati【【微信】】rmer――生成式预训练变换模型。

1. Generative，生成式，是指它能自发的生成内容。
2. Pre-trained，预训练，是不需要你拿到它再训练，它直接给你做好了一个通用的语言模型。
3. Transformer，变换模型，谷歌提出来的一个很厉害的模型，他可以帮助更好的去处理NLP相关的问题，是非常棒的神经网络结构。

接下来，回归正题，关于chatgpt对于金融行业的机会与革新，会分如下几个点来分享一下：

1. 可能会存在的几个方向性的影响面情况

1. 行业营销模式带来的改变。有了ChatGPT以后，投资者很容易就会了解到不同代销机构和财富机构销售产品的考核模式，已经有不少代销机构和财富机构转向以客户资产增值或者客户资产保有规模作为考核目标，这种信息透明化，将会推动代销机构向财富管理模式转型，最终实现由中间收入驱动营销转向买方投资顾问专业驱动的营销。
2. 在投研和风控方面的改变。市场上原本存在的许多金融产品，包含股票债券的定价和交易受制于信息不对称的情况，未来将得益于ChatGPT的出现很多的信息不对称的问题消失了。在未来，它也将会改变我们投研和风控的方式，这就要求资管机构加速数字化、智能化的进程
3. 从客户服务的公平性来说，即带来普惠。在资产管理和财富管理领域，原来比如我们只有私人银行的客户才能够享受的一对一的专属服务，未来，可能有更加专业的ChatGPT来给你提供服务，可以想象，未来整个财富管理的格局或会发生非常大的改变。
4. 营销支持的改变，即AI生成+后期加工与结合运用。ChatGPT生成内容的质量和效果还需要在后期进行加工和改善。运用不同业务下营销人员专业能力和技术知识，才能够将ChatGPT生成的内容达到更好的营销效果。但是在生成速度与框架脚本的设计上，还是会大大提速。

2. 落地到具体的场景来看

客户服务（智能语音、智能客服、智能催收）：ChatGPT可以用于客户服务领域，为客户提供快速、准确的回复。

1. 一方面，它能够根据客户提出的问题，快速生成人类可理解的回复，与传统的智能客服、虚拟数字人相比，服务更加流畅，对客户更加友好，对话的内容有上下文的连贯性，让客户的体验得到提升。直白点说，让客户能聊得下去，比现在这种AB判断的智能语音要更贴近现实一些。
2. 另一方面，ChatGPT赋能虚拟数字人，或为虚拟数字人在拟真形象、智能对话、情感化互动等方面带来长足进步，在智能客服、网点引导、财富规划、信贷审核等多个岗位进一步发挥作用。

智能风险管理：

1. 它能够学习客户的历史交易数据及大量文本数据，快速生成风险评估报告，为金融机构提供可靠的决策依据。据国盛证券研报，ChatGPT有着多达1750亿个模型参数，OpenAI主要使用的公共爬虫数据集含有超过万亿单词的人类语言数据。基于其高效的数据处理能力及内容丰富的数据集，或可在另类风险提示方面带来新思路。
2. 另外他还可以通过实时监测市场风险，并追踪欺诈活动来防范风险和欺诈行为，提高金融机构和客户的安全性。在监测欺诈、识别异常账户行为和风险预测方面的效果，并探讨如何将这些技术应用于金融行业以增强风险管理。

产品销售支持：

1. 比如在保险销售行业，保险代理人需要具备专业知识，而保险产品相对复杂，仅在寿险领域就分为意外险、医疗险、重疾险、养老年金、万能险、分红险等，这些对于保险代理人而言学习成本非常高。一般而言，代理人往往只了解几家保险公司的产品，所推荐的产品很可能缺少差异性。当ChatGPT等AI工具可以把全行业的产品集成，降低了代理人的学习门槛，让其更多的专注于理解客户需求，最终在更大的范围内遴选出适合客户需求的、兼具个性化和综合性的产品方案。
2. ChatGPT 可以处理大量的用户请求，并根据用户提出的问题提供自动化的回答。这可以节省客服人员的时间和精力，减少工作负担，提高营销效率，同时还可以节省企业成本。（图片来源于网络）

营销内容的生成：

1. ChatGPT 可以基于用户提供的关键词和提示，生成有用的内容，例如文章、视频、图片、漫画等。生成的内容可以是丰富多样的，具有指导性、娱乐性和信息性等特点，可以吸引更多的目标受众。
2. 还可以提供个性化内容推荐：ChatGPT 可以根据用户在金融机构已有的客户画像，生成个性化的内容推荐，通过千人千面的推送，将会大大提高用户体验，增加用户粘性，从而促进销售和客户对于品牌的忠诚度。

资产管理、财富管理和投顾的运用：

当前投顾需要面对的客户需求五花八门，产品多种多样，经常会出现客户提出一个问题要快速反馈的情况，通过chatgpt可以给出如此有人性温度的答案。比如给老王推荐多资产投资（如FOF等），来降低波动，AI可以帮我们整理一段话术：

（图片来源于网络）

比如客户在了解多资产配置的作用基础上，希望看到一份投资建议书。我们可以利用ChatGPT能力快速生成。当然，此处由于GPT是个语言模型，对金融资产风险收益缺乏理解，只能给出一个大的框架。

（图片来源于网络）

3. 目前一些机构的试水的情况

招商银行：

今年2月6日，招商银行利用ChatGPT在官微发布了一篇名为《ChatGPT首秀金融界 ，招行亲情信用卡诠释“人生逆旅，亲情无价”》的推文。

财通证券：

其团队人员近日在其公众号发布了一篇由ChatGPT撰写、Deepl翻译的实验性报告，名为《提高外在美，增强内在自信――医疗美容革命》，全文总共超过6000字。

中国人寿：

2月13日，中国人寿官方公众号曝光了其与ChatGPT的聊天记录。

平安产险：

2月12日，平安产险公开了与ChatGPT的“对话”。

4. 行业对于ChatGPT看法以及未来的预期

ChatGPT是一种需要大量数据支持的技术手段；虽然它已经成为了生产力，但它仍然只是一个“通才”，在行业细分领域的专业性和人文关怀方面仍然难以深入掌握。要与金融业务深度结合，解决业务痛点，还需要将其训练为“专才”。

就最近一个月的飞速发展与运用情况来看，chatgpt已经是现实的生产力，基本上对每个人都有价值。现在摆在我们面前的只是用哪个、怎么用的选择，不存在用不用的问题。

另外ChatGPT也面临着许多挑战：

1. ChatGPT是个语言大模型，它擅长逻辑推理，但并不能执行标准的计算机算法，金融数据的处理计算问题并不是其优势。
2. 落地成本高，需要强大的数据、算力、算法做支撑。
3. 模型学习的数据源较为冗杂，模型可信度需要实践验证。
4. 可能会替代理财经理/保险代理人的一部分工作，但是不大可能完全取代。因为金融行业对信息准确性、安全性和用户隐私、人文关怀等的要求比较高，还需要解决与人类共情的难题。
5. 和金融的结合一定要经过大量的训练，并且实时更新数据，同时与监管要求相匹配。

所以，对于ChatGPT，我们需要注意技术的快速发展，提高自己的专业能力和客户影响力，以避免被它无情地替代。但是同时，我们也可以利用ChatGPT这种技术的日益增强的支持，为自己的发展提供帮助，并让它为我们所用。

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