智通財經APP獲悉，廣發證券發佈研報稱，以o1爲代表的AI大模型性能如高階推理能力持續提升，有望推動AI大模型由效率工具向智力替代方向轉變。但較高的使用成本限制了o1模型在大規模商用中的適用性。隨着o1大模型後續的不斷優化，成本有望降低，價格存在下探可能性。相比GPT-4o的實時響應，不管簡單問題還是複雜問題，o1大模型在回答前均需要進行精細化思考，速度較慢。模態方面，目前o1僅支持純文本模式，尚不具備多模態能力。伴隨技術進步，AI大模型未來仍有較大潛力可待挖掘。
OpenAI o1的發佈有望推動AI大模型由效率工具向智力替代方向轉變。廣發證券在2023年6月發佈的深度報告《計算機行業：多模態大模型方向確定，從通用到垂直場景智能化升級的統一和差異》中曾提到“程序開發人員在人工智能編碼助手GitHub Copilot的幫助下，減少了55%的代碼開發時間，效率提升效果顯著”。經過一年多時間的發展，以o1爲代表的AI大模型性能持續提升，有望在程序開發、科學研究等智力工作上實現更多人力替代。
更長的強化學習時間，更大的算力消耗是o1大模型性能提升的關鍵。OpenAI採用了大規模強化學習的方式來打造o1大模型高效的思維鏈路能力。在研發過程中，OpenAI發現o1大模型的性能與強化學習的訓練時長呈正相關關係，回答問題的效果與推理時長呈正相關關係。o1大模型在回答高階的科學問題時推理的時間較長，而回答的效果較好，反映了OpenAI增加了強化學習的時長所達到的效果。o1開拓了AI大模型性能提升新的技術方向，爲實現更高水平的邏輯思維能力，各AI模型公司在訓練和推理階段或增加強化學習時長，採用更大規模的AI算力，有望推動AI芯片、網絡設備等硬件基礎設施的增長。
較高的使用成本限制了o1模型在大規模商用中的適用性。首先，目前o1模型的使用權限和次數受到嚴格控制，只有高級用戶和特定開發者賬戶才能訪問，並且調用頻率有限，不足以支撐大規模應用。其次，o1模型在回答生成過程中消耗大量tokens，每次推理消耗的算力成本較高，進一步增加了商用成本。因此，在當前的定價和使用限制下，o1模型並不適合大規模商用場景。隨着o1大模型後續的不斷優化，成本有望降低，價格存在下探可能性。
實測效果較強，但仍有較大潛力可待挖掘。通過測試，廣發證券總結，o1大模型展現出了強大的推理能力和先進的思維鏈技術，在某些科學知識領域的推理能力超越了此前版本，模型的“擬人化”表現也有所提升。然而，根據OpenAI官方文檔，o1-preview在某些自然語言任務中並不是首選。此外，相比GPT-4o的實時響應，不管簡單問題還是複雜問題，o1大模型在回答前均需要進行精細化思考，速度較慢。模態方面，目前o1僅支持純文本模式，尚不具備多模態能力。因此，o1大模型雖然表現較強，高階推理能力顯著提升，但在某些方面仍存在改進空間。伴隨技術進步，AI大模型未來仍有較大潛力可待挖掘。
風險提示。研發投入與技術更新的持續壓力;推理成本與算力需求上升阻礙下游應用商業化落地風險;AI生成內容存在知識版權糾紛風險。