此次Open AI使用成本的大幅下降，很有可能来自于模型架构的调整。3月2日，Open AI在官方博客宣布，此次Open AI开放的ChatGPTAPI模型是Gpt-3.5-turbo。这与ChatGPT目前使用的是同一种模型。价格为0.002美元/1ktokens，GPT-3.5模型达芬奇版本为0.02美元/1k tokens，使用成本下降90%。回溯GPU的发展历程，1）人工智能算力核心来源于GPU，2010年英伟达发布的Fermi架构，是第一个完整的GPU架构。其计算核心由16个SM（StreamMultiprocesser）组成，每个SM包含2个线程束（Warp），16组加载存储单元（LD/ST）和4个特殊函数单元（SFU）组成。2）2016年的Pascal架构，英伟达开始往深度学习方向演进。在SM内部，除了以往支持单精度的FP32 CudaCore，还增加了支持双精度的DPUnit，而DPUnit实际上是FP64的Cuda Core。3）从Cuda Core到Tensor Core，通过精简业务模块，满足低精度输出要求，进而节省成本。2017年以后，引入了张量核Tensor Core模块，用于执行融合乘法加法。其中两个4*4 FP16矩阵相乘，然后将结果添加到4*4 FP16或FP32矩阵中，最终输出新的4*4 FP16或FP32矩阵。我们认为此次Open AI成本的大幅下降，很有可能来自于模型架构的调整。

　　ChatGPT成本仍有降低空间，我们认为ChatGPT使用成本的下降或将是打开产业应用市场的拐点。1）我们认为此次成本的下降可能来自于对算法算力以及GPU的优化。包括业务层的优化，降低延迟和重复调用；模型层优化，去掉作用不大的结构等等；量化优化，kernel层优化，编译器层优等等。2）主导的变化：让以前高精度CUDACore为主要的运算降低到可以以Tensor Core为主要的模型去跑，这样的话就可以大幅降低使用成本。3）往后看我们认为这种优化会持续不断进行，即使现在成本降低90%，但是随着Open AI技术的迅速迭代，展望未来还有进一步下降的空间，目前这个阶段可以认为已经看到初步应用的拐点。

　　建议关注：OpenAI产业进展、研发进展提速，我们认为相关模型比国内领先，海外更快做好准备；成本优化成功，和搜索引擎在数量级上可以进行初步比较，我们认为海外产业链这个时点有充分逻辑，可以撬动下游需求和生态发展，所以海外业务占比越高的企业，撬动力更高。1）出海产业链（海外业务占比高）：推荐福昕软件、建议关注昆仑万维、万兴科技。Chat GPT降价对于行业未来发展有提振作用，对大规模商用有促进作用，对AI产业链拉动作用强。2）AI大模型：建议关注360、拓尔思、推荐科大讯飞；3）AI供应链：建议关注海天瑞声、中兴通讯、推荐中科曙光、海光信息；4）英伟达产业链：建议关注天孚通信、鸿博股份；5）百度产业链：建议关注宇信科技、汉得信息。

　　风险提示：国际关系发生变化；政策监管出现变化；技术更新不及预期。