计算机行业深度报告：AI偏向科普性报告：围绕算法、算力、数据和应用

请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分行业走势22%行业走势22%17%12% 相关研究《华为盘古大模型产业链梳理》展保驾护航》证券分析师王紫敬wangzj@研究助理王世杰wangshijie@投资要点型指通过在大规模宽泛的数据上进行训练后能适应一系列下游任务的数规模超过千亿的大语言模型都采取GPGPT4依靠大量多模态数据训练。未来AI头公司。荐各细分赛道的信息化龙头企业，如久远银海、容知日新、中控技术，建议关注国能日新、千方科技等；应用上，我们推荐在具备“杀手级”基信息等。请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分 4 8 11 14 18 18请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分 4 5 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 10 11 12 13 14 15 15 15 16 17 10 10 13请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分通用性、实用性，是人工智能迈向通用智能的里程碑技术。图1：大语言模型数据来源：人工智能前沿，东吴证券研究所当前几乎所有参数规模超过千亿的大语言模型都采取请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分图2：Transformer引领了大模型的爆发数据来源：量子学派，东吴证券研究所模态：GPT4可以接受文本和图像形式的prompt，在人类给定由散布的文本和图像组成的输入的情况下生成相应的文本输出（自然语言、代码等2）多语言：在测试的26个性化：GPT-4比GPT-3.5更原生地集成了可控性，用户将能够将“具有固定冗长、图3：GPT-4多语言性能表现优秀数据来源：Accuracy，东吴证券研究所图4：GPT-4的文字输入限制数据来源：Allmetaverse，东吴证券研究所请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分据进行支持，并非在大模型技术上有革命性突破。图5：大模型评估框架V1.0模型能力模型性能应用广度覆盖的行业数应用深度应用生态基于大模型进行产品开发的开发者数基于大模型工具与平台开发者创建的模型或应数据来源：IDC，东吴证券研究所数据、算力、算法综合优势的企业可以将模型的复杂生产过程封装起来，通过低门槛、图6：大模型的投入成本请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分模型训练运营成本数据来源：财经十一人，东吴证券研究所的硬件优势，可将大模型所需算力压缩到极致；另外其底层技术优势还有利于构建AI时尚等多个AI场景落地。5）中科院的紫东太初是全球首个视图7：百度文心一言数据来源：文心一言官网，东吴证券研究所图8：华为盘古数据来源：华为开发者大会2021，东吴证券研究所请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分图9：OpenAI-ChatGPT数据来源：OpenAI，东吴证券研究所图10：Google-BERT数据来源：Google，东吴证券研究所化出现了“碾压”的优势，行业需求会迅速向NO.1集中，有望形成一请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分图11：用时1个月训练ChatGPT-3需要英伟达A100芯片数量数据来源：CSDN，东吴证券研究所测算图12：维持ChatGPT-3每日5000万月活运营需要英伟达A100芯片数量数据来源：CSDN，东吴证券研究所测算请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分表1：GPT-4和GPT-3.5-turbo收费标准数据来源：OpenAI官网，东吴证券研究所表2：国产大模型带动算力需求测算（短期为2023年，长期为2024-2025年）数据来源：IDC，东吴证券研究所测算算芯片制造、生产设备以及所需的某些工具实施新限制。英伟达的A100和H100入出口管制清单。图13：A800和A100性能对比请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分数据来源：英伟达官网，东吴证券研究所要达到同等算力要求，国产芯片片数需求量会更大，但能力有较高要求，难以满足。但发展自己的AI芯片产图14：国产AI芯片产品算力对比数据来源：各公司官网，东吴证券研究所请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分据进行训练。据增加2倍。尽管后来DeepMind重现定义了最优模提升需要依靠持续扩大的数据集实现。互联网提供的海量数据是AI近期能够取大模型的训练数据主要来自于维基百科、书籍、期刊、Reddit社交新闻站点、和细节，但可以从近些年业界公布过的其他大模型的训练数据推测出ChatGPT的训练图15：大模型训练数据来源统计（表中数字单位为GB）数据来源：AlanD.Thompson，东吴证券研究所请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分图16：数据采集示意图数据来源：行行查，东吴证券研究所表3：计算机各行业数据要素相关厂商相关公司金融请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分公路水路运输航天信息应急管理辰安科技社会保障石基信息教育数据来源：Wind，东吴证券研究所行业的能力，打开其产业想象的边界。图17：三次工业革命带来下游应用技术爆发请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分数据来源：维基百科，东吴证券研究所图18：GPT-4画出了《三体》中的罗辑数据来源：行者慎思，东吴证券研究所图19：AI生成不同的3D建筑风格数据来源：设计癖，东吴证券研究所图20：Microsoft365Copilot请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分数据来源：微软发布会，东吴证券研究所调的情况下，利用LLM的知识来控制不图21：ChatGPT改善了机器人对环境的适应性请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分数据来源：每日经济新闻，东吴证券研究所看好ChatGPT在芯片设计领域的应用。传统的芯片设计强烈依赖模板而忽视了大图22：智能EDA和传统EDA流程图数据来源：机器之心专栏，东吴证券研究所他们不仅具备了较高的市场份额，同时在资源集聚请务必