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人民網(wǎng)

直擊2023WAIC|中金硬科技行業(yè)首席分析師彭虎:生成式人工智能在自動駕駛等落地節(jié)奏或?qū)⒓铀?/h1>

《科創(chuàng)板日報》7月9日訊 (記者 李明明) ChatGPT的橫空出現(xiàn),把人工智能推到了一個更高的風(fēng)口。

金融機(jī)構(gòu)如何看待其中的產(chǎn)業(yè)變革,?大模型有哪些應(yīng)用場景?今年AI概念有哪些投資機(jī)會,?在本次2023世界人工智能大會(WAIC)上,,《科創(chuàng)板日報》記者專訪了中金公司研究部硬科技行業(yè)首席分析師彭虎。

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聚焦技術(shù)競爭力強(qiáng)的創(chuàng)新型公司

《科創(chuàng)板日報》:“大小模型”正成為市場關(guān)注熱點,,何為“大小模型”,,你認(rèn)為ChatGPT之后,“大小模型”如何推演,?

彭虎:大模型與小模型是相對的概念,。

大模型(Large Language Model)是一類以Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)架構(gòu)的人工智能模型,,典型特點為語料規(guī)模大、算力需求大,、參數(shù)規(guī)模大,具備較強(qiáng)的泛化能力和內(nèi)容生成能力,,在人機(jī)交互體驗上具有革新意義,。典型的大模型包括谷歌BERT、OpenAI GPT,、百度ERNIE等,。

小模型相對來說,語料規(guī)模更小,、算力需求更小,、參數(shù)規(guī)模更小。由于數(shù)據(jù)量與參數(shù)量的限制,,小模型通常針對具體任務(wù)或特定場景進(jìn)行開發(fā),,不同場景下的AI模型較難遷移復(fù)用,優(yōu)勢在于“專精”,。

我們認(rèn)為,,未來大小模型的關(guān)系并非彼此取代,而是相互協(xié)同促進(jìn),。核心原因在于兩者各有優(yōu)劣,。大模型泛用性較強(qiáng),所生成內(nèi)容媲美人類水平,,具備涌現(xiàn)能力并處在快速迭代中,,但其巨額的訓(xùn)練成本、高昂的算力資源能耗,,都對規(guī)模商用產(chǎn)生了不利影響,。而小模型盡管泛用性較弱,但貼近真實場景,,算力要求低,、能耗小,在數(shù)據(jù)隱私要求高的場合,,更具有商用落地優(yōu)勢,。

具體來看,一方面大模型通過蒸餾可得到小模型,,以輕量化的小模型向下游應(yīng)用場景賦能,。另一方面,小模型可作為教師模型加速大模型收斂,,或作為樣本模型幫助大模型迭代,,增強(qiáng)大模型的行業(yè)能力積累,。

《科創(chuàng)板日報》:今年AI概念表現(xiàn)亮眼,你如何看待下半年相關(guān)板塊的演繹,,又有哪些風(fēng)險和不確定性可以提示投資者,?

彭虎:今年以來,科技硬件板塊中算力芯片,、服務(wù)器,、交換機(jī)、光模塊,、PCB等細(xì)分行業(yè)備受資本市場關(guān)注,,具備大模型應(yīng)用能力的公司也受到資金追捧。盡管產(chǎn)業(yè)趨勢清晰,,但如何將大模型和強(qiáng)算力進(jìn)行商業(yè)變現(xiàn),,仍然存在不確定性。而數(shù)十家公司發(fā)布的上百個大模型產(chǎn)品,,也意味著未來市場競爭激烈,、市場格局變化難以預(yù)料。

展望下半年,,我們認(rèn)為算力產(chǎn)業(yè)鏈較快的成長性和較高的確定性仍值得關(guān)注,,而生成式人工智能在自動駕駛,、機(jī)器人,、機(jī)器視覺等領(lǐng)域的落地節(jié)奏或?qū)⒓铀伲ㄗh著眼于行業(yè)發(fā)展的長期潛力,,聚焦技術(shù)競爭力強(qiáng),、產(chǎn)品先發(fā)優(yōu)勢大、業(yè)績確定性高的創(chuàng)新型公司,,樹立價值投資理念,,避免過度追逐熱點。

AI芯片需求持續(xù)放量

《科創(chuàng)板日報》:隨著大模型應(yīng)用的推出和更新完善,,產(chǎn)業(yè)鏈哪些環(huán)節(jié)有望受益,,在應(yīng)用場景方面,你看好大模型在哪些應(yīng)用場景的落地,?

彭虎:大模型的訓(xùn)練及推理需要海量數(shù)據(jù)的高效處理作為支撐,,云端算力基礎(chǔ)設(shè)施迎來發(fā)展機(jī)遇。

1.算力芯片,。大模型訓(xùn)練對AI芯片計算能力,、存儲容量、通信帶寬等多個維度,提出了更高的技術(shù)要求,,AI芯片需求持續(xù)放量,。

2.服務(wù)器。AI服務(wù)器以異構(gòu)形式整合了GPU,、TPU,、DPU、IPU等多類芯片的數(shù)據(jù)處理能力,,以便更高效地支持大模型訓(xùn)練及推理能力的提升,。相較于普通服務(wù)器,AI服務(wù)器未來或?qū)⒊蔀榉?wù)器的主流形態(tài),。

3.數(shù)據(jù)交換機(jī)。互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流量持續(xù)增長和互聯(lián)網(wǎng)超算數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)轉(zhuǎn)型,,有望持續(xù)驅(qū)動數(shù)據(jù)交換機(jī)的升級與提速,,高速以太網(wǎng)交換機(jī)市場有望實現(xiàn)強(qiáng)勁增長。

4.光模塊,。AI流量爆發(fā)驅(qū)動800G,、1.6T等下一代超高速光模塊產(chǎn)品的滲透率曲線,或?qū)⒆兊酶鼮槎盖?。此外,,硅光模塊、CPO技術(shù),、LPO技術(shù)有望引領(lǐng)下一代數(shù)據(jù)中心光模塊技術(shù)發(fā)展趨勢,,助力超高帶寬數(shù)據(jù)互聯(lián)加速普及。

5.?dāng)?shù)據(jù)中心配套存儲,、溫控,、電源等產(chǎn)業(yè)鏈均有望受益。

在AI應(yīng)用方面,,大模型有望在消費等多場景落地,。

消費場景方面,智能手機(jī):在硬件端,,生成式AI有望帶動移動端AI芯片性能提升,,促進(jìn)智能手機(jī)性能再次升級;在應(yīng)用端,,生成式AI將改變?nèi)藱C(jī)交互的方式,,提升手機(jī)作為流量入口的商業(yè)價值,并深刻影響智能手機(jī)應(yīng)用生態(tài)體系的發(fā)展,。

可穿戴產(chǎn)品:借助AI內(nèi)容生成和圖像分割/識別模型,,AR/VR人機(jī)交互效率和使用體驗將得到顯著提升。

智能家居:智能音箱的交互水平有望得到全面提升,,或?qū)⒊蔀橹悄芗揖恿髁咳肟谥?,同時通過接入大模型,,將提升智能家居系統(tǒng)的智能化程度,有望真正意義上實現(xiàn)全屋智能,。

服務(wù)機(jī)器人:谷歌PaLM-E模型探索了通過自主學(xué)習(xí)的大模型,,在現(xiàn)實環(huán)境中處理機(jī)器人指令,使服務(wù)機(jī)器人完成復(fù)雜任務(wù),。

產(chǎn)業(yè)場景方面,,智能駕駛應(yīng)用中,大模型能夠幫助提升長尾路況場景決策能力,;智能座艙應(yīng)用中,,“重體驗、強(qiáng)交互”趨勢下,,大模型能夠增強(qiáng)車載語音多輪對話,、上下文理解能力,有望革新交互體驗,;城市安防中,,大模型有望賦能城市底層業(yè)務(wù)的統(tǒng)一感知、關(guān)聯(lián)分析和態(tài)勢預(yù)測,,更好地實現(xiàn)城市決策與治理,。此外,對高重復(fù)度,、重知識量等場景,,大模型也能有較好的應(yīng)用,包括工業(yè)質(zhì)檢,、智慧醫(yī)療,、法律服務(wù)、教育等,。

未來AI算力領(lǐng)域?qū)阅芴嵘?、需求多樣化、產(chǎn)業(yè)鏈配套加速

《科創(chuàng)板日報》:作為人工智能三大核心要素之一,,算力也被譽(yù)為人工智能“發(fā)動機(jī)”,,你認(rèn)為,未來AI算力領(lǐng)域?qū)尸F(xiàn)怎樣的發(fā)展趨勢,?

彭虎:首先是性能提升,。AI范式進(jìn)入“煉大模型”時代,對AI芯片計算能力,、存儲容量,、通信帶寬等多個維度,提出了更高的技術(shù)要求。當(dāng)下硬件迭代也反映了上述需求變化,,例如英偉達(dá)H100 NVL GPU專為大模型訓(xùn)練而開發(fā),,服務(wù)器系統(tǒng)訓(xùn)練效果12倍好于前代A100系統(tǒng)。

其次是需求多樣化,。訓(xùn)練芯片方面,,訓(xùn)練屬于非實時業(yè)務(wù),取決于模型參數(shù)量的多少和算力芯片性能的高低,,科技廠商“算力競賽”推升AI加速芯片及AI服務(wù)器需求,。TrendForce預(yù)計2023年AI芯片出貨量將同比增長46%。推理芯片方面,,推理屬于實時業(yè)務(wù),,需要響應(yīng)客戶端觸發(fā)的實際請求,算力需求取決于活躍用戶數(shù)和設(shè)計并發(fā)數(shù)的級別,。推理芯片的需求和用戶數(shù)增長呈正比,,考慮到大模型應(yīng)用向千行百業(yè)各類場景落地的較大潛力,廣闊的行業(yè)需求有望驅(qū)動推理芯片市場空間加速成長,。

然后是產(chǎn)業(yè)鏈配套加速。AI服務(wù)器,、交換機(jī),、光模塊、存儲,、溫控,、電源等算力配套基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),有望迎來發(fā)展機(jī)遇,。

第四是自主創(chuàng)新緊迫性強(qiáng),。目前全球GPU市場競爭格局較為集中,某些海外公司的芯片及硬件系統(tǒng)處于市場主導(dǎo)地位,。長遠(yuǎn)來看,,算力將是AI產(chǎn)業(yè)第一生產(chǎn)力,提升國內(nèi)AI芯片產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)新能力,,加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)穩(wěn)定性,,已成為亟待解決的問題。

《科創(chuàng)板日報》:AI如何助推數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展,?數(shù)字經(jīng)濟(jì)對中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展又起到怎樣的關(guān)鍵作用,?

彭虎:人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)對海量數(shù)據(jù)的高速處理和智能分析,并能給出趨勢預(yù)測,,從而提高社會生產(chǎn)生活各環(huán)節(jié)運營效率,,深化數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實體經(jīng)濟(jì)的融合。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)“是繼農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)、工業(yè)經(jīng)濟(jì)之后的主要經(jīng)濟(jì)形態(tài),,是以數(shù)據(jù)資源為關(guān)鍵要素,,以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)為主要載體,以信息通信技術(shù)融合應(yīng)用,、全要素數(shù)字化轉(zhuǎn)型為重要推動力,,促進(jìn)公平與效率更加統(tǒng)一的新經(jīng)濟(jì)形態(tài)”。

在傳統(tǒng)投資對經(jīng)濟(jì)拉動增長效果邊際遞減背景下,,發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠推動產(chǎn)業(yè)數(shù)字化,、智慧化轉(zhuǎn)型,拉動數(shù)據(jù)中心,、服務(wù)器,、算力芯片、存儲,、網(wǎng)絡(luò)傳輸基礎(chǔ)設(shè)施等一系列數(shù)字新基建相關(guān)高科技行業(yè)的發(fā)展,,同時也為新經(jīng)濟(jì)注入新活力,,接替?zhèn)鹘y(tǒng)投資成為拉動中國經(jīng)濟(jì)的新增長極。

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