深度报告-20230530-东吴证券国际经纪-AI偏向科普性报告_围绕算法_算力_数据和应用_6页_686kb

大模型：AI开发新范式，通向通用智能里程碑

• 大模型通过大规模数据训练实现多样化任务，本质为基于统计语言模型的语言模型。
• 现有框架多采用GPT模式，技术突破将推动行业竞争格局向头部集中。
• 示例企业：360、科大讯飞、同花顺等大模型先发公司。

算力：AI时代的“石油”

• 算力支撑大模型训练与推理，在数据/算法相同情况下为核心驱动力。
• GPT-3需数月训练及特定日活的大量AI芯片支持（如Nvidia A100）。
• 预计中国头部厂商每年新增数万片芯片需求，长期需求或超200万片。
• 国产芯片性能尚待提升，但大模型落地将推动国产化进程。

数据资源：AI发展的关键要素

• 高质量、稀缺数据集对训练大模型至关重要，需进一步开放公共/企业数据。
• 国内政府/企业数据开放度低，数据要素市场建设将提供支撑。
• 推荐关注具备行业数据处理能力的企业，如久远银海、容知日新等。

AI应用：赋能各行各业

• 内容创作：大模型节省创作资源，ChatGPT等工具已落地。
• 办公软件：效率提升，如Microsoft 365 Copilot实现场景化应用。
• ERP与机器人：通过学习企业数据，降低定制化门槛；多模态指令处理。
• 芯片设计：利用数据复用与代码自动生成，替代传统模板依赖。

投资建议与风险

• 推荐：算法（三六零、科大讯飞）、算力（景嘉微、中科曙光）、数据（久远银海）、应用（金山办公、用友网络）。
• 风险：政策进度不及预期，行业竞争加剧。

总结

大模型技术处于技术红利爆发初期，算力、数据及应用落地是关键环节。国内厂商需在算法、算力、数据三方面协同发展，AI+信息化或重塑行业格局。