中信證券：從OpenAI管理層變動看美國AI發展趨勢
OpenAI領跑全球人工智能產業，公司的技術進展和管理層變動獲全球科技界和資本市場高度關注。2023年11月，公司首次开發者大會後，聯合創始人兼CEO薩姆·奧特曼意外被董事會罷免，經5天多次反轉，薩姆最終回歸重任CEO，微軟獲得無投票權董事會觀察席位。人工智能是未來數十年最重要的產業方向，OpenAI管理層變化凸顯當前美國科技產業對AI的兩種觀點：技術進步驅動商業化加速 VS 安全可信。這種觀點分歧亦貫穿OpenAI發展歷程。我們判斷，本次管理層變動後，OpenAI的商業化進程或將提速，但此次管理層變化，亦使得業界和資本市場對AI安全可信的關注度持續提升。全球人工智能產業處於大浪潮前期，大模型技術進展和企業變遷值得持續關注。本報告全面復盤OpenAI此次管理層變動，結合科技史視角分析美國AI產業面臨的挑战和發展趨勢，以此爲中國人工智能產業發展和投資提供參考。
▍OpenAI：領跑全球人工智能產業，最新估值近1000億美元。
公司成立於2015年，2022年底推出的ChatGPT，上线2個月後月活躍用戶達1億，是歷史上增速最快的消費級應用，引爆本輪AI浪潮；ChatGPT上线一周年後，OpenAI开發者數量達200萬人，周活躍用戶達1億人，客戶覆蓋92%的全球500強企業。公司始終走在行業技術前沿，其最先進模型GPT-4 Turbo已具備視覺、圖像創建和文本轉語音等多模態功能，性能領跑全球大模型。在斯坦福大學發布的大模型的榜單AlpacaEval中，截至2023年12月，GPT-4 Turbo排名第一。微軟迄今累計向OpenAI投資超過100億美元。本次管理層變動前，微軟已與OpenAI達成密切合作，GPT-4支持微軟諸多核心產品應用。
▍業界分歧：人工智能是最重要的科技創新方向，業界高度關注“技術進步”和“安全可信”。
人工智能技術提升勞動生產率和企業綜合競爭力，亦對國家產業發展具有重要战略意義。美國人工智能技術突飛猛進，已具備多模態大模型能力，孕育出包含Microsoft Copilot、Adobe Firefly和Pika等優秀應用。在監管相對滯後的情況下，美國產業界在如何平衡AI技術進步、商業化與安全可信上存在較大分歧和爭議。積極推動AI技術發展並熱衷實現商業化，體現爲“有效加速主義”；優先注重AI安全可信，體現爲“超級對齊”。該分歧貫穿美國生成式人工智能行業發展，推動OpenAI（及其盈利部門）、X.AI以及Anthropic的誕生。
▍事件概覽：聯合創始人兼CEO薩姆·奧特曼意外被董事會罷免，5天後回歸重任CEO。
2023年11月17日，首席科學家伊利亞（Ilya Sutskever）聯合外部董事免除薩姆（Sam Altman）CEO與董事職務。此後，薩姆與原董事會進行兩次談判，第一次談判以失敗告終。微軟宣布薩姆與格雷格將加入微軟，超過95% OpenAI的員工籤署公开信希望薩姆回歸。11月21日，薩姆與OpenAI董事會第二次談判，回歸重任CEO，重組董事會。重組後的董事會引入美國前財政部部長勞倫斯.薩默斯等三人擔任董事，並給予微軟無投票權觀察席位。
▍影響分析：技術驅動商業化加速，但AI安全可信獲得業界的關注度提升。
薩姆回歸後，在公开信中稱“改進和部署產品，爲客戶服務”是OpenAI三大當務之急之一，推動公司新一輪近1000億美元估值融資，並在社交平台提及GPT-5的可能性。我們判斷，技術進步驅動的商業化或加速，公司與微軟的合作亦有望進一步加深。董事會重組後，觀察席位可幫助微軟加深對OpenAI運作的理解的同時承擔較低反壟斷調查風險。美國前財政部部長等三人新任董事，亦有望幫助公司穩健發展、同時改善政府關系。當前，美國人工智能立法進展緩慢，政府以自愿原則最大限度鼓勵創新與商業化，兼以行政指令平衡技術風險。盡管薩姆回歸後積極推進技術商業化，但此次管理層變化，亦使得業界和資本市場對AI安全可信的關注度持續提升。
▍風險因素：
AI核心技術發展不及預期風險；科技領域政策監管持續收緊風險；私有數據相關的政策監管風險；全球宏觀經濟復蘇不及預期風險；AI潛在倫理、道德、用戶隱私風險；企業數據泄露、信息安全風險；全球雲計算市場發展不及預期風險；行業競爭持續加劇風險等。
▍投資策略：
人工智能產業正處於高速發展階段，基礎大模型能力及其應用持續快速迭代。OpenAI領跑全球AI產業，其技術發展、商業化進程等方面動向值得持續關注。谷歌Gemini持續跟進，臉書的Llama2大模型开源獲得關注。此外，雲計算、數據要素、AI應用端亦值得關注。我們建議持續關注AI相關的美股科技公司。
注：本文節選自中信證券研究部已於2024年1月1日發布的《科技產業人工智能系列1-從OpenAl管理層變動看美國AI發展趨勢》；許英博 陳俊雲 楊澤原 王冠然 李雷
標題：中信證券：從OpenAI管理層變動看美國AI發展趨勢
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