GPT-4 Turbo模型发布，升级六大能力。OpenAI创始人Sam Alitman在会上推出GPT-4 Turbo，相较GPT-4主要有以下升级：1）更长的上下文窗口。GPT-4Turbo将上下文长度提升至128K，相当于300多页文本内容，为此前GPT-4扩容版本（32K）的4倍。2）知识库更新。GPT-4Turbo将模型内部知识库更新至2023年4月，此前GPT-4知识库仅停留在2021年9月，外部方面，GPT-4 Turbo支持上传外部数据库或文件。3）多模态能力升级。GPT-4 Turbo整合了OpenAI的图像创建模型DALL·E3、新的文本到语音模型TextToSpeech、开源语音识别模型WhisperV3。4）更强的模型控制手段。GPT-4 Turbo主要在以下三方面实现更高的控制性，一是允许一次交互同时调用多个函数，二是引入JSON模式以简化API调用过程，三是引入seed parameter可确保模型返回固定输出。5）模型微调与定制。继8月上线可微调的GPT-3.5 Turbo版本，本次开发者可以在GPT-4基础上进行定制化调试训练，同时OpenAI表示开放Custom models（自定义模型）接受企业的模型定制。6）更高的速率限制。GPT-4 Turbo开放给API的token吞吐量将提升一整倍。

　　API体系全线降价，将降低用户的使用成本。相较比GPT-4，GPT-4Turbo每千输入token降价3倍，为0.01美元，每千输出token降价2倍，为0.03美元，OpenAI表示，总体使用上降价约2.75倍。同时升级GPT-3.5Turbo，新版本GPT-3.5 Turbo默认支持16K，价格方面，GPT-3.5Turbo 16K输入降价3倍至0.001美元，输出降价2倍至0.002美元，GPT3.5 Turbo微调版本输入降价4倍至0.003美元，输出降价2.7倍至0.006美元。我们认为，此次API体系的全线降价将降低用户的使用成本，有利于激发用户基于API的开发热情，推动AIGC技术在应用场景的进一步渗透。

　　推出GPTStore完善大模型应用生态，进一步优化开发模式。自5月OpenAI开放插件系统、首批上线70个大模型应用受到市场广泛关注以来，本次发布会OpenAI再次梳理了其应用商店体系，引入了GPTs功能，即每个用户都可以通过自然语言构建定制化GPT，并将其上传到应用商店GPTStore获得分成收入。在此背景下，OpenAI还推出了新的开发方式Assistants API，提供代码解释器、函数调用等功能，开发人员可借此高效创建AIAgents。同时OpenAI表示未来计划允许客户提供自己的Copilot工具，以补充其平台上的Code Interpreter、检索组件和函数调用。OpenAI此次引入GPTStore功能与开发者共享收益、推出AssistantsAPI优化开发模式，将有望加快个性化AIGC应用开发的发展。

　　投资建议：OpenAI作为AIGC大模型领域的领军者，在本次开发者大会上表示，目前有200多万开发者使用OpenAI的API，在财富500强企业用户中有92%以上使用GPT改善工作流，以及周活将近1亿用户。本次OpenAI发布GPT-4 Turbo并宣布API体系的全线降价，我们认为将提升基于GPT的应用开发效率并降低用户的使用成本；同时，OpenAI引入GPTStore功能、推出Assistants API，与开发者共享收益、优化开发模式，有望加快个性化AIGC应用开发的发展。未来，AIGC技术的进一步渗透与应用场景拓宽值得期待。当前，我国通用人工智能产业政策逐步完善，国产大模型能力持续升级。美国对华半导体出口管制升级，将倒逼我国国产AI芯片产业链加快成熟。随着国产大模型厂商和AI芯片厂商的持续发力，我国AIGC产业未来发展前景广阔。在标的方面：1）算力方面，推荐海光信息、中科曙光、紫光股份、浪潮信息、龙芯中科，建议关注神州数码、寒武纪、景嘉微；2）算法方面，推荐科大讯飞；3）应用场景方面，推荐金山办公，建议关注万兴科技、拓尔思；4）网络安全方面，强烈推荐启明星辰。

　　风险提示：1）国内大模型算法发展可能不及预期。当前，虽然国产大模型能力持续升级，但相比OpneAI等全球领先的大模型厂商，国产大模型的追赶进度存在不达预期的风险。2）AI算力供应链风险上升。美国对华半导体出口管制升级，将倒逼我国国产AI芯片产业链加快成熟。但如果我国国产AI芯片的迭代速度不达预期，将影响我国AI算力的发展。3）大模型产品的应用落地低于预期。当前，我国国产大模型已经开始在教育、医疗、汽车、办公、工业、智能硬件等B端和C端应用场景持续落地，如果产品的市场拓展不及预期，则我国大模型产品的应用落地将存在低于预期的风险。