华安证券:计算机深度报告-ChatGPT引发的大模型时代变革
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1、敬请参阅末页重要声明及评级说明 证券研究报告ChatGPT 引发的大模型时代变革Table_IndNameRptType 计算机行业研究/深度报告行业评级:增持报告日期:2023-02-25Table_Chart行业指数与沪深 300 走势比较Table_Author分析师:尹沿技执业证书号:S0010520020001电话:021-60958389邮箱:分析师:王奇珏执业证书号:S0010522060002邮箱:分析师:胡杨执业证书号:S0010521090001邮箱:分析师:张天执业证书号:S0010520110002邮箱:分析师:金荣执业证书号:S0010521080002邮箱:Tabl
2、e_Report相关报告1.华安证券_公司研究_计算机行业_行业深度_华安证券 2023 年计算机推演:数字经济+_2022-12-122.华安证券_公司研究_计算机行业_行业深度_华安证券数字经济系列报告(一):科技赋能、新基建,数字经济大有可为_2022-03-09主要观点:Table_Summary ChatGPT 带来大模型时代变革,数据要素重要性提升ChatGPT 是由 OpenAI 研发的一种语言 AI 模型,其特点在于使用海量语料库来生成与人类相似的反应。初代 GPT 模型参数 1.17 亿,GPT2模型、GPT3 模型参数分别达到 15 亿、1750 亿。不断提升的参数量级,使
3、得 ChatGPT3 当前已经能够应用在商业、研究和开发活动中。当前此类参数体量庞大的模型,成为各大科技厂商研发重点。大模型的基础为高质量大数据。ChatGPT 的前身 GPT-3 就使用了 3,000 亿单词、超过 40T 的数据。此类大数据基础的前提为三部分 1)有效场景下的采集数据;2)大数据的存储、清洗和标注;3)数据质量检验。大模型发展之下,算力与网络设施建设成为刚需算力:ChatGPT 类人工智能需要更充足的算力支持其处理数据,带来更多高性能的算力芯片需求。英伟达表示,GPT-3 需要 512 颗 V100 显卡训练 7 个月,或者 1024 颗 A100 芯片训练一个月。2012
4、 年以来,AI 训练任务中的算力增长(所需算力每 3.5 月翻一倍)已经超越摩尔定律(晶体管数量每 18 月翻一倍)。网络设施:以微软 Azure 为例,其 AI 基础设施由互联的英伟达 Ampere A100 Tensor Core GPU 组成,并由 Quantum infiniBand 交换机提供横向扩展能力。服务器节点多、跨服务器通信需求巨大,网络带宽性能成为GPU 集群系统的瓶颈,解决方式包括增加单节点通信带宽与降低网络收敛比,带来光模块、交换机等需求。下游应用场景丰富,多行业落地可期1)“生成式 AI(generative AI)”在互联网及元宇宙领域市场化空间较为广阔。基于现行的
5、 NLP 算法发展程度及数据集规模。在不久的将来,生成式 AI 有较大可能在“智能客服”和“搜索引擎”进行增值,并有希望以“插件”的形式赋能现有的“生产力工具链(工程软件/音视频制作工具等)”。2)AI 在制造业的应用可分为三方面:a)智能装备:指具有感知、分析、推理、决策、控制功能的制造装备,典型代表有工业机器人、协作机器人、数控机床等;b)智能工厂:重点在于实现工厂的办公、管理及生产自动化,典型的代表场景有协作机器人、智能仓储物流系统等;c)智能服务:指个性化定制、远程运维及预测性维护等。3)人工智能在智能汽车领域的应用包括:a)智能驾驶依托 AI,将从驾驶辅助发展至自动驾驶;b)智能座舱
6、在 AI 支持下,从出行工具演变为出行管家。风险提示国内大模型不及预期风险;行业竞争加剧风险;AI 应用的伦理道德风险;芯片及技术供应风险;商业模式变现与落地不及预期风险。Table_CompanyRptType行业研究敬请参阅末页重要声明及评级说明2/80证券研究报告正文目录1 引言.7 2 CHATGPT 引发人工智能投资热潮.8 2.1 CHATGPT 是什么?.8 2.2 CHATGPT 技术和传统的 AI 有什么区别?.9 2.3 CHATGPT 将给行业带来哪些机会?.11 1)语音识别与自然语言处理行业快速发展:.11 2)激活产业链:.12 3 数据要素资源基础,满足大模型训练
7、需求.13 3.1 政策引导数据要素确权使用,扫清人工智能发展障碍.13 3.2 大数据管理能力需求提升.14 3.3 数据标注,是 AI 模型的基础.16 3.4 相关标的.18 1)星环科技:平台、数据库集一身的数据要素稀缺标的.18 2)海天瑞声:人工智能基础数据服务提供商,产品矩阵不断丰富.21 4 CHATGPT 带来的变革大模型算法.23 4.1 大模型时代的引言:DOUBLE DESCENT(双下降)现象.23 4.2 首要关键技术:TRANSFORMER 模型.24 4.3 GPT 快速迭代,从 GPT1.0 迅速步入 3.5 时代.24 4.4 国内外 AI 大模型项目百舸争
8、流.26 4.5 相关标的.30 1)商汤科技.30 2)科大讯飞.32 3)云从科技.33 4)依图科技.34 5)旷视科技.35 5 算力与网络是大模型运行的必要条件.37 5.1 大模型发展,算力需求激增.37 5.2 GPU/GPGPU/FPGA 多路线支持算力.37 5.3 高带宽网络是对人工智能算力的重要支撑.39 5.4 量子计算有望成为 AI 算力突破的“神助攻”.45 5.5 相关标的.48 1)海光信息:国产 CPU 与 GPGPU 重要参与者.48 2)复旦微电:FPGA 受益算力增长.49 3)中际旭创:全球光模块龙头迎来 800G 时代.51 4)联特科技:欧美中低速
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