OpenAI发布GPT-O1，
，模型能力持续提升。。1）思维链提升模型能力
：GPT-O1在回复用户问题之前会生成一条较长的内部思维链，，
，将复杂的问题拆分为更简单的步骤，，
，，且当前方法无效时，，，会进一步尝试其他方式，
，，，引入思维链将显著提升模型的推理能力
；2）GPT-O1思考过程消耗时间，，，答案更加细化：新模型会在推理过程中生成隐藏的思维链，，且思考过程消耗时间，，，GPT-O1在同样问题下，，给出的结果更加详细；3）GPT-O1更适用于解决纵深问题：OpenAI o1-preview和o1-mini模型用于解决困难问题，，主要适用于研究、、策略、、、编码、、、、数学和科学等领域的复杂问题解决任务。
。

GPT-O1有望拉动ASIC芯片需求，，适用于高价值场景。。。。1）GPT-O1拉动推理算力增长，，，ASIC芯片或大有可为：一方面，
，
，，思维链（CoT）需要多步推理进而大幅提升推理算力的需求，，，另一方面
，，ASIC芯片在推理领域具有明显优势，，，根据CSET数据，，，其效率和速度约为CPU的100-1000倍，，相较于GPU和FPGA具备显著竞争力；2）GPT-O1适用于高价值场景：随着大模型推理能力提升，
，其在多领域表现出色，，，，例如科研场景、、营销内容生成、、、制定计划、、、、代码生成等。
。。3）市场空间测算：由于计算机语言相对规范，，我们认为GPT-O1渗透率在编程领域有望率先提升；根据Evans Data CorporationData数据，，22年全球有2690万软件开发者，，，根据CSDN发布的《2021-2022中国开发者调查报告》显示
，，，大部分程序员平均每天会写200行左右的代码，
，，，假设每行代码10个单词，，对应2000个单词
，，折合约2666个tokens
，，，则假设终局下GPT-O1渗透率为75%，，
，重复修改次数为10次/天，
，，，对应年度tokens消耗量为2690*75%*2666*300*10=1613596.5亿个tokens（假设每年工作300天）
，
，，对应市场空间为96.82亿美金（此处简化，，，仅计算模型输出Tokens，，
，，60美元/百万tokens）
。。随着其他领域渗透率的提升
，，，GPT-O1的市场空间将持续增长。。

投资建议：GPT-01使用思维链等方法，，进一步提升了大模型的能力。。。一方面，，，，由于思维链在推理阶段的使用
，，，，GPT-O1提升了推理算力的消耗
，，，，建议关注国产算力芯片公司，，，
，例如海光信息等；另一方面，，思维链提升大模型的能力，
，，给予国产大模型公司启示，，国产大模型能力有望进一步提升
，，，建议关注国产AI应用公司，，例如金山办公等。
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风险提示：AI大模型迭代不及预期风险
、、、、AI应用落地不及预期风险、
、、、AI芯片迭代不及预期的风险。。。

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转自国信证券股份有限公司 研究员：熊莉/艾宪

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