行业观点
?2023年3月1日，OpenAI宣布开发者可通过API将ChatGPT和Wisper模型集成到他们的应用程序和产品中。
本次ChatGPTAPI接入的模型名为GPT-3.5-turbo，只需0.2美分/千Tokens。本文尝试测算训练和不同推理场
景之下的实际成本；未来随着模型压缩的持续发展，推理成本可能进一步降低，也有望大幅推动生成式模型在各
个场景的大规模商用。我们的成本估算思路是：计算AI模型在进行训练与推理时所需的浮点运算次数，与AI算
力集群的平均算力(以每秒浮点运算次数计)做比，以此估算AI模型的训练成本与推理成本。
?在通用大模型训练方面，经测算，使用云计算时ChatGPT的训练成本约为170万美元，若自建AI算力中心进
行模型训练，训练成本有望降至约51万美元；在大模型推理方面，使用云计算时的ChatGPT每处理1,000Tokens
信息需花费约0.177美分，自建AI算力中心有望将成本降至0.053美分。
?不同应用场景中AI模型面临的任务复杂度有所不同，我们考虑模型缓存命中率、计算集群闲置率、模型压缩等
因素，综合估算各典型场景下模型的推理成本：1）搜索引擎场景中，以新版Bing为例，完成一次搜索的成本约
为1.73美分；2）办公软件融合ChatGPT后可支持文字生成、文字修改等功能，完成一次用户需求的成本约为
1.70美分；3）AI客服作为对话场景应用，有望率先实现B端落地。经测算，AI客服场景解决一次用户需求的
成本约为0.08美分。
?未来随着模型压缩技术的持续发展，推理成本可能进一步降低，也有望大幅推动生成式模型在各个场景的大规模
商用。
投资逻辑
?我们认为有海外场景的公司有可能率先与GPT-3.5-turbo进行对接，建议关注福昕软件、万兴科技等海外营收占
比较高的应用公司。
风险提示
海外基础软硬件使用受限；应用落地不及预期；行业竞争加剧风险
敬请参阅最后一页特别声明1
行业专题研究报告
内容目录
1.AI模型训练成本估算3
2.通用AI模型推理成本估算4
3.多应用场景下ChatGPT推理成本估算4
3.1搜索引擎场景5
3.2办公软件场景6
3.3AI客服场景6
4.投资建议7
5.风险提示7
图表目录
图表1：AI模型训练成本估算3
图表2：AI模型训练所需浮点运算次数计算与模型参数规模正相关3
图表3：前沿AI模型的有效算力比率3
图表4：考虑有效算力比率后的训练所需浮点运算次数计算4
图表5：AI模型推理成本估算4
图表6：AI模型推理所需浮点运算次数计算4
图表7：具体应用场景中AI模型完成一次任务所需成本4
图表8：新版Bing搜索引擎的运作方式5
图表9：Bing搜索引擎场景任务的所需Tokens5
图表10：办公软件场景任务的所需Tokens6
图表11：AI客服场景任务的所需Tokens6
敬请参阅最后一页特别声明2
行业专题研究报告
2023年3月1日，OpenAI宣布开发者可通过API将ChatGPT和Wisper模型集成到他
们的应用程序和产品中。本次ChatGPTAPI接入的模型