PagePage1/47[Table_Main][Table_Main]證券研究報告|行業(yè)深度通通信報告要點大模型涌現(xiàn)，ChatGPT開啟AI未來時刻。人工智能是引領(lǐng)未來的新興戰(zhàn)略性技術(shù)，自19世紀(jì)50年代誕生以來，相關(guān)理論和技術(shù)持續(xù)演進，近十余年得益于深度學(xué)習(xí)算法的突破、算力設(shè)備性能不斷提升與海量數(shù)據(jù)的持續(xù)積累，人工智能得以大范圍地從實驗室研究走向產(chǎn)業(yè)實踐。2017年Transformer架構(gòu)推出，創(chuàng)新提出注意力機制，有效提升了自然語言處理任務(wù)的精度和質(zhì)量，計算效率和資源利用率亦明顯改善，成為了當(dāng)前自然語言領(lǐng)域的主流模型架構(gòu)。2022年11月，美國初創(chuàng)企業(yè)OpenAI推出ChatGPT聊天機器人，發(fā)布后訪問量爆發(fā)式增長，發(fā)布5天用戶數(shù)突破100萬，2個月過億，用戶增速創(chuàng)歷史新高。ChatGPT展示的連續(xù)對話、上下文理解、敢于質(zhì)疑、用戶意圖思考捕捉的能力，讓產(chǎn)業(yè)看到了人工智能的非凡力量，國內(nèi)外廠商紛紛加入AI大模型軍備競賽，大模型參數(shù)規(guī)模與計算需求呈量級提升，同時積極探索大模型商業(yè)化落地應(yīng)用，AI奇點時刻正加速來臨。算力需求指數(shù)級增長，英偉達打造AI時代引擎。算力芯片包括GPU、FPGA、ASIC、TPU等。從1950年至今大模型參數(shù)與算力需求均呈現(xiàn)指數(shù)級增長，應(yīng)用領(lǐng)域逐步從學(xué)術(shù)拓展至產(chǎn)業(yè)，全球企業(yè)持續(xù)增加對AI的投資，人工智能芯片搭載率有望持續(xù)增長，算力正成為新的生產(chǎn)力。目前GPU是AI算力的主要選擇，中國人工智能芯片市場GPU占比接近90%，其并行計算能力可大幅提升計算效率，可大幅縮短AI算法的訓(xùn)練和推理時間，成為AI時代的算力核心。據(jù)JPR統(tǒng)計，2023年一季度英偉達GPU市占率達84%，是GPU市場的主導(dǎo)者。英偉達1999年首次提出GPU概念，2006年推出CUDA運支持萬億參數(shù)AI大模型訓(xùn)練，為巨型人工智能模型提供線性可擴展性。英偉達基于其GPU與CUDA等生態(tài)體系的構(gòu)建，已成為AI算力關(guān)鍵供應(yīng)商。分析師周鈴雅2023/7/112023/7/112023/3通信滬通信滬深300相關(guān)研究《光器件：從通信基石到智能之眼》(2022/9/4))(2022/3/2)中文大模型追趕，辦公生產(chǎn)力應(yīng)用加速推進。AI大浪潮下，科技巨頭、互聯(lián)網(wǎng)大廠紛紛入局密集上線大模型，2023年3月百度發(fā)布文心一言，4月華為發(fā)布盤古大模型，阿里發(fā)布通義千問大模型，商湯科技公布日日新大模型體系，5月科大訊飛發(fā)布星火大模型。多家上市公司亦開始布局，助力AI大模型產(chǎn)業(yè)化。AI大模型能夠理解更多形式的信息，降低編程門檻，彌合數(shù)字鴻溝，為各行各業(yè)帶來新的變化。微軟率先發(fā)布Microsoft365Copilot，是一款基于GPT-4和MicrosoftGraph的AI辦公助手，將重復(fù)工作流程自動化，為推出大模型相關(guān)應(yīng)用，重塑千行百業(yè)。相關(guān)公司：1)AI算力方向：服務(wù)器方向浪潮信息、紫光股份等；光模塊方向中際旭創(chuàng)、天孚通信、新易盛等；2)AI應(yīng)用方向：OA應(yīng)用金山辦公、萬興科技等。AI代；[Table_通信2023年7月11日Page2Page2/47內(nèi)容目錄 長，加速計算深度變革 172.2、英偉達AI時代賣水人，打造發(fā)展引擎 23 3.1、中文模型奮起直追，更強中文理解 303.2、生產(chǎn)力工具革新，釋放創(chuàng)造力 38 圖表目錄 圖表8：RLHF(人類反饋強化學(xué)習(xí)技術(shù))訓(xùn)練模型技術(shù)原理 9 us [Table_通信2023年7月11日Page3Page3/47 I 圖表29：2020-2024年全球人工智能、數(shù)字化轉(zhuǎn)型支出及GDP增長趨勢預(yù)測 21 2年中國人工智能芯片市場規(guī)模占比 22 算和人工智能將重塑計算機行業(yè) 23 偉達cuLitho加速庫合作客戶 25 rabricks d 模型尺寸，覆蓋不同場景需求 33 4 nseChat SenseMirage全面升級 36Page4Page4/47 ilotWord el PT CopilotOutlook 40 CopilotBusinessChat 41ot 全團隊以機器的速度來解決問題 43lot [Table_通信2023年7月11日Page5Page5/472022年11月OpenAI發(fā)布ChatGPT聊天機器人，人工智能發(fā)展奇點加速來臨。ChatGPT (ChatGenerativePre-trainedTransformer)是由美國人工智能公司OpenAI開發(fā)的用于自然語言處理的大型預(yù)訓(xùn)練語言模型，由人工智能技術(shù)驅(qū)動的自然語言處理工具，于2022年11月30日發(fā)布，是一款全新的聊天機器人模型，可以根據(jù)用戶的對話輸入，產(chǎn)生出與其相關(guān)的回復(fù)，能夠從文本輸入中理解上下文因素，并生成有意義的句子回復(fù)，能夠回答問題、承認(rèn)錯誤、質(zhì)疑不正確的前提和拒絕不適當(dāng)?shù)恼埱?。OpenAI究所[Table_通信2023年7月11日Page6Page6/47ChatGPT發(fā)布后，OpenAI網(wǎng)站訪問量爆發(fā)式增長。據(jù)SimilarWeb數(shù)據(jù)顯示，過去7個月，網(wǎng)站chat.訪問量快速增長，2023年6月網(wǎng)站訪問量達16億次，平均訪問哥200,00080,00060,00040,00020,00002022年11月2022年12月2023年1月2023年2月2023年3月2023年4月2023年5月2023年6月總訪問量(萬次)月ChatGPT受眾群體地區(qū)分布情況1%7.6%4.2%3.3%3.2%69.6%Page7Page7/47ChatGPT用戶增速創(chuàng)歷史新高，發(fā)布5天用戶數(shù)突破100萬，2個月過億。2022年11月OpenAIChatGPTOpenAI創(chuàng)始人SamAltmanChatGPTChatGPT用戶數(shù)突破1億，距離發(fā)布時間僅2個月，成為史上用戶數(shù)增長最快的消費者應(yīng)用。據(jù)英偉達在ITFWorld2023演講稿統(tǒng)計顯示，海外版抖音TikTok發(fā)布后，大約用時13個月達到月活1億用戶；Instagram用時26個月(2年多)達到月活1億用戶；Facebook用時42個月達到月活1億用戶。程序達到1億用戶所需時間2ChatGPT2TikTok26Instagram2639S3942F4249490102030405060花費時長(月)OpenAI創(chuàng)始人背景深厚，與微軟深度合作。2015年12月，OpenAI公司在美國舊金山成立，由人工智能領(lǐng)域的頂尖科學(xué)家和企業(yè)家聯(lián)合創(chuàng)立的一家非盈利的人工智能研究公司。聯(lián)合創(chuàng)始人包括美國創(chuàng)業(yè)孵化器YCombinator總裁SamAltman(現(xiàn)CEO)、馬斯克(ElonMusk)、全球在線支付平臺PayPal聯(lián)合創(chuàng)始人PeterThiel、IlyaSutskever(師從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父GeofferyHinton，現(xiàn)首席科學(xué)家)等；2019年3月，OpenAI創(chuàng)立了OpenAILP公司，從非盈利公司轉(zhuǎn)型至有限盈利公司；2019年7月，微軟向OpenAI注資10億美元，同時微軟Azure成為OpenAI的“獨家”云計算2023年1月，微軟宣布與OpenAI擴大合作關(guān)系，其旗下所有產(chǎn)品將全線整合ChatGPT，的獨家云提供商，Azure將為研究、產(chǎn)品和API服務(wù)中的所有OpenAI工作負載提供支持。Page8Page8\47OpenAI與股東情況ChatGPT采用基于GPT-3.5架構(gòu)的大型語言模型，引入人類反饋強化學(xué)習(xí)技術(shù)(RLHF)訓(xùn)練模型。從技術(shù)原理看，ChatGPT是基于GPT-3.5(GenerativePre-trainedTransformer3.5)架構(gòu)開發(fā)的對話AI模型，是InstructGPT的兄弟模型，采用“預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)”的模型訓(xùn)練方式，引入RLHF技術(shù)對ChatGPT進行訓(xùn)練，利用強化學(xué)習(xí)方法從人類標(biāo)注者的反饋中學(xué)習(xí)。訓(xùn)練過程可分為三個步驟：1)訓(xùn)練監(jiān)督學(xué)習(xí)模型：首先ChatGPT從prompt數(shù)據(jù)庫中抽取若干問題并向模型解釋強化學(xué)習(xí)機制，隨后人類標(biāo)注者撰寫期望的輸出值，對模型給予特定獎勵或懲罰引導(dǎo)教育，最后通過監(jiān)督學(xué)習(xí)微調(diào)GPT-3.5模型；2)收集數(shù)據(jù)并訓(xùn)練獎勵模型：從prompt數(shù)據(jù)庫中取樣，并由人類標(biāo)注者們對模型輸出的多個結(jié)果進行投票，按質(zhì)量排序，采用排序后的數(shù)據(jù)結(jié)果用于訓(xùn)練獎勵模型；3)采用近端策略優(yōu)化(PRO)強化學(xué)習(xí)微調(diào)模型：近端策略優(yōu)化(ProximalPolicyOptimization)是2017年OpenAI發(fā)布的強化學(xué)習(xí)算法，首先通過監(jiān)督學(xué)習(xí)生成初始PRO模型，由獎勵模型對回答打分后，將反饋結(jié)果優(yōu)化和迭代初始PRO模型，通過多次優(yōu)化迭代獲得質(zhì)量更高的模型。Page9Page9/47RLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)是通過人類反饋強化學(xué)習(xí)技術(shù)優(yōu)化語言模型。將人類的反饋納入訓(xùn)練過程，為機器提供了一種自然的、人性化的互動學(xué)習(xí)過程，以更廣泛的視角和更高的效率學(xué)習(xí)，允許人類直接指導(dǎo)機器，并允許機器掌握明顯嵌入人類經(jīng)驗中的決策要素。圖表8：RLHF(人類反饋強化學(xué)習(xí)技術(shù))訓(xùn)練模型技術(shù)原理[Table_通信2023年7月11日Page10Page10/47人工智能是引領(lǐng)未來的新興戰(zhàn)略性技術(shù)，是驅(qū)動新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)革命的重要力量。1950年艾倫·圖靈(AlanTuring)提出了著名的“圖靈測試”，給出了判定機器是否具有“智能”的實驗方法，即機器是否能夠模仿人類思維方式來“生成”內(nèi)容繼而與人交互，人們開始關(guān)注人類智能與機器之間的關(guān)系；直至20世紀(jì)50年代中期，由于計算機的出現(xiàn)與發(fā)展，人們開始了具有真正意義的人工智能的研究。隨著人工智能越來越多地被應(yīng)用于內(nèi)容創(chuàng)作，人工智能生成內(nèi)容(ArtificialIntelligenceGeneratedContent，AIGC)概念悄然升起。AIGC的發(fā)展可大致分為三個階段：早期萌芽階段(1950s-1990s)：受限于當(dāng)時的科技水平，AIGC僅限于小范圍實驗。在1956年的達特茅斯會議上，“人工智能”的概念被首次提出，在之后的十余年內(nèi)人工智能迎來了發(fā)展史上的第一個小高峰，研究者們紛紛涌入，取得了一批矚目的成就。沉淀積累階段(1990s-2010s)：AIGC從實驗性向?qū)嵱眯赞D(zhuǎn)變。2006年，深度學(xué)習(xí)算法取得重大突破，同時期圖形處理器(GPU)、張量處理器(TPU)等算力設(shè)備性能不斷提升，互聯(lián)網(wǎng)使數(shù)據(jù)規(guī)?？焖倥蛎洸楦黝惾斯ぶ悄芩惴ㄌ峁┝撕Ａ坑?xùn)練數(shù)據(jù)，使人工智能發(fā)展取得了顯著的進步，同時受限于算法瓶頸，應(yīng)用仍然有限，效果有待提升?？焖侔l(fā)展階段(2010s-至今)：生成內(nèi)容百花齊放，效果逐漸逼真直至人類難以分辨。自2014年起，隨著以生成式對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)為代表的深度學(xué)習(xí)算法的提出和迭代更新，AIGC迎了新時代。圖表9：AIGC發(fā)展歷程資料來源：中國信息通信研究院《人工智能生成內(nèi)容(AIGC)白皮書》，五礦證券研究所[Table_通信2023年7月11日PagePage11/47國內(nèi)外廠商紛紛加入AI大模型軍備競賽。在AI大浪潮下，國內(nèi)外科技廠商紛紛入局，密集上線大模型，包括自然語言處理模型、計算機視覺大模型、多模態(tài)大模型等多種類型。谷歌、OpenAI等國際科技巨頭處于領(lǐng)先地位，中國阿里巴巴、華為、百度等公司均推出了自己的AI大模型產(chǎn)品。2023年3月百度發(fā)布文心一言，4月華為發(fā)布盤古大模型，阿里發(fā)布通義千問大模型，商湯科技公布“日日新SenseNova”大模型體系，5月科大訊飛發(fā)布星火大模型，此外多家上市公司也開始布局AI大模型領(lǐng)域，積極探索索AI大模型技術(shù)的應(yīng)用。從模型參數(shù)量來看，模型參數(shù)量呈現(xiàn)上升趨勢。多模態(tài)大模型參數(shù)量相對較大，多在千億級以上，PaLM-E、VisualChatGPT、GPT-4的模型參數(shù)量分別為5620，1750和1750億。國內(nèi)大數(shù)據(jù)模型中，模型參數(shù)數(shù)量達千億的模型有文心大模型(2600億)，盤古NLP(千億級)等。布的主要AI大模型梳理發(fā)布機構(gòu)發(fā)布時間模型名稱模型參數(shù)數(shù)量(億)模型類型是否開源2023/2/10220否2023/2/20是2023/2/24A0是2023/3/6PaLM-E5620否Microsoft2023/3/8否ogetherComputer2023/3/11ChatBaseB200是2023/3/13lpaca是2023/3/14tGLMB是2023/3/14否2023/3/16NTGPTJB是2023/3/24是brasSystems2023/3/28是ITech2023/3/29hat是ngAI2023/3/29LLaMA0是2023/3/30500否2023/3/31是CBerkeley2023/4/3否2023/4/5gmentAnythingModel是2023/4/60是2023/4/12是abilityAI2023/4/14ableDiffusionXL3是2023/4/14是Microsoft2023/4/17是StabilityAI2023/4/20LM是StabilityAI2023/4/28是2023/4/280是2023/5/103400是2023/5/170是2023/5/17是2023/5/220是[Table_通信2023年7月11日Page12Page12/47ChatGPT開啟商業(yè)變現(xiàn)。當(dāng)?shù)貢r間2023年2月1日，美國人工智能公司OpenAI推出ChatGPT付費訂閱版ChatGPTPlus，每月收費20美元。訂閱者可在免費服務(wù)基礎(chǔ)上獲得：1)高峰時段免排隊訪問；2)更快的相應(yīng)時間；3)優(yōu)先使用新功能和優(yōu)化等權(quán)益。2023年3月1日，OpenAI官方宣布正式開放ChatGPTAPI。我們認(rèn)為，付費訂閱版ChatGPTPlus的推出，標(biāo)志著ChatGPT正式商業(yè)化，開啟產(chǎn)品向商業(yè)變現(xiàn)之路。OpenAIAPIOpenAIDALLEGPT-3、Codex、Contentfilter的API接口，用于執(zhí)行圖像模型、語言模型，每種模型又細分為多種子模型型號，每種型號有不同的功能和價位。用戶可以根據(jù)自身業(yè)務(wù)需求選擇對應(yīng)的模型，API接口根據(jù)模型類型、業(yè)務(wù)量等指標(biāo)進行收費。圖像模型根據(jù)圖片分辨率的不同按張數(shù)收費，語言模型基于子模型型號按字符數(shù)收費，微調(diào)模型則包括訓(xùn)練和使用兩部分的價格。圖像模型：基于DALL·E實現(xiàn)文本生成圖像。通過使用DALL·E的API，可實現(xiàn)3種與圖像交互的方法：1)基于文本提示從頭開始創(chuàng)建圖像；2)基于新文本提示創(chuàng)建對現(xiàn)有圖像的編輯；3)創(chuàng)建現(xiàn)有圖像的變體。生成的圖像有256x256、512x512、1024x1024像素三種規(guī)格，尺寸較小的圖像生成速度更快。用戶只需簡單輸入一些文字描述，即可將文字描述的場景以圖片的形式真實展現(xiàn)出來。據(jù)OpenAI官網(wǎng)披露，目前已有300萬人使用DALL·E模型擴展創(chuàng)造力，加快工作流程。語言模型：不同功能和價格的語言模型。目前OpenAI提供三類語言模型，分別是GPT-3、Codex、Contentfilter。其中GPT-3能夠理解自然語言提示，并生成自然語言，擁有1750億個參數(shù)；Codex是GPT-3模型的后代，可以理解并生成代碼，將自然語言轉(zhuǎn)換成代碼，并精通多種編程語言；Contentfilter是檢測文本是否敏感或不安全。[Table_通信2023年7月11日Page13Page13/47文本生成圖像模型功能的語言模型模型名稱概況的模型，同時可以實現(xiàn)將自然語言轉(zhuǎn)換為代碼敏感或不安全OpenAI所Codex例Page14Page14/47OpenAPI已在多個應(yīng)用程序中應(yīng)用，從幫助人們學(xué)習(xí)新語言到解決復(fù)雜分類問題。GitHubCopilot是一款A(yù)I編程器，由OpenAICodex語言模型提供支持，幫助開發(fā)人員更快地編寫代碼；KeeperTax是一款幫助獨立承包商和自由職業(yè)者納稅的App，由GPT-3模型提供支持，可以實現(xiàn)提取文本并對交易分類；Viable通過使用GPT-3語言模型，幫助公司從客戶反饋中獲得見解，智能讀取用戶評論；Duolingo使用GPT-3語言模型進行語法修正。圖表15：OpenAIAPI已在多個應(yīng)用程序中應(yīng)用GitHubCopilot：AI編程工具軟件，提高開發(fā)效率。2021年6月29日，微軟與OpenAI共同推出了一款A(yù)I編程工具GitHubCopilot，2022年6月22日，Copilot正式上線，定價每月10美元或每年100美元，對學(xué)生用戶和流行開源項目的維護者免費提供。GitHubCopilot由OpenAICodex提供支持，這是一個由OpenAI創(chuàng)建的生成預(yù)訓(xùn)練語言模型，可以根據(jù)上文提示為程序員自動編寫下文代碼。使開發(fā)人員更快地編寫代碼，專注于業(yè)務(wù)邏輯而不是樣板，提高工作效率。資料來源：GitHubCopilot，五礦證券研究所Page15Page15/47KeeperTax：AI稅務(wù)軟件。通過定制版GPT-3模型來識別賬單上的各種數(shù)據(jù)，以幫助用戶找到可以免稅的費用，連接銀行自動發(fā)現(xiàn)隱藏的稅收減免，通過搜索交易歷史，發(fā)現(xiàn)容易錯過的可抵扣稅款的業(yè)務(wù)支出和其他稅收減免。據(jù)KeeperTax官網(wǎng)披露，Keeper用戶平均每年發(fā)現(xiàn)價值1249美元的額外稅務(wù)沖銷，目前Keeper已幫助超過50000名靈活雇員和創(chuàng)意經(jīng)濟工作者發(fā)現(xiàn)了價值7000萬美元的稅務(wù)沖銷。KeeperTax價格情況axViable：AI企業(yè)分析應(yīng)用軟件。Viable是第一家使用人工智能研究分析初創(chuàng)公司，運用OpenAI的GPT-3語言模型，可以幫助公司從客戶反饋中獲得見解，智能讀取用戶評論，衡量其產(chǎn)品市場適合度。Viable推出3款產(chǎn)品，對于初創(chuàng)企業(yè)，僅需了解幾個關(guān)鍵數(shù)據(jù)來源的定性數(shù)據(jù)，每月收費600美元，每月最多2000個數(shù)據(jù)點；對于成長型企業(yè)，希望通過客戶反饋迭代產(chǎn)品等，每月收費1000美元，每月最多5000個數(shù)據(jù)點；對于成熟企業(yè)，獲得定制報告與測量，利用數(shù)據(jù)訓(xùn)練AI，可選擇定制服務(wù)。圖表18：Viable價格情況Page16Page16/47Duolingo：AI語言學(xué)習(xí)工具軟件。Duolingo是一款語言學(xué)習(xí)工具軟件，提供40多種語言課程，包括英語、日語、韓語、法語、粵語等大眾語言，也包括威爾士語、納瓦荷語等小語種和瀕危語言。Duolingo使用OpenAI的GPT-3進行語法修正。Duolingo算法工具示例推出ChatGPTPlugins插件功能，拓寬場景邊界。當(dāng)?shù)貢r間2023年3月23日，OpenAI推出ChatGPTPlugins插件功能，宣布ChatGPT中初步實現(xiàn)對插件的支持。ChatGPTPlugins插件專門為大語言模型設(shè)計，以安全為核心原則，能夠幫助ChatGPT訪問最新的信息，運行計算，以及使用第三方服務(wù)，能夠使ChatGPT參與開發(fā)者定義的API互動，增強ChatGPT的能力，拓寬場景邊界。[Table_通信2023年7月11日Page17Page17/472、算力質(zhì)變，英偉達打造AI時代引擎算力是設(shè)備通過處理數(shù)據(jù)，實現(xiàn)特定結(jié)果輸出的計算能力。算力實現(xiàn)的核心是CPU、GPU、FPGA、ASIC等各類計算芯片，并由計算機、服務(wù)器、高性能計算集群和各類智能終端等承載，海量數(shù)據(jù)處理和各種數(shù)字化應(yīng)用都離不開算力的加工和計算算力數(shù)值越大代表綜合計算能力越強，常用的計量單位是每秒執(zhí)行的浮點數(shù)運算次數(shù)(Flops，1EFlops=10^18Flops)。據(jù)信通院測算，1EFlops約為5臺天河2A超級計算機，或者25萬臺主流雙路服務(wù)器，或者200萬臺主流筆記本的算力輸出。算力可分為基礎(chǔ)算力、智能算力和超算算力三部分，分別提供基礎(chǔ)通用計算、人工智能計算和科學(xué)工程計算。其中，基礎(chǔ)通用算力主要基于CPU芯片的服務(wù)器所提供的計算能力；智能算力主要是基于GPU、FPGA、ASIC等芯片的加速計算平臺提供人工智能訓(xùn)練和推理的計算能力；超算算力主要是基于超級計算機等高性能計算集群所提供的計算能力。：算力發(fā)展總體框架資料來源：中國信息通信研究院《中國算力發(fā)展指數(shù)白皮書》，五礦證券研究所算力需求指數(shù)級增長，大模型參數(shù)指數(shù)級增長。經(jīng)過大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練的大模型，能夠在各種任務(wù)中達到更高的準(zhǔn)確性、降低應(yīng)用的開發(fā)門檻、增強模型泛化能力等。隨著海量數(shù)據(jù)的持續(xù)積累、人工智能算力多樣化與算法的突破，大模型參數(shù)規(guī)模呈現(xiàn)指數(shù)級增長，先后經(jīng)歷了預(yù)訓(xùn)練模型、大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型、超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型三個階段，參數(shù)量實現(xiàn)百萬億級突破。與此同時，算力需求也呈現(xiàn)指數(shù)級增長。從行業(yè)分布上看，大模型的應(yīng)用領(lǐng)域逐步從學(xué)術(shù)拓展至產(chǎn)業(yè)，2010年后產(chǎn)業(yè)界對大模型的應(yīng)用與算力需求顯著增長，成為主導(dǎo)力量。[Table_通信2023年7月11日Page18Page18/47：1950-2022年機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練參數(shù)變化情況《ArtificialIntelligenceIndexReport2023》，五礦證券研究所950-2022年機器學(xué)習(xí)算力變化情況《ArtificialIntelligenceIndexReport2023》，五礦證券研究所AI期刊論文與開源項目快速增長。ChatGPT引發(fā)了新一輪的AI浪潮，越來越多的研究機構(gòu)與公司加大對AI的研發(fā)投入。據(jù)斯坦福大學(xué)發(fā)布的《2023年AI指數(shù)報告》統(tǒng)計，人工智能論文的總數(shù)自2010年呈現(xiàn)翻倍增長，從2010年的20萬篇增長到2021年的近50萬篇(49601)，模式識別、機器學(xué)習(xí)和計算機視覺是人工智能領(lǐng)域研究的熱門話題，從國家分布看，中國保持領(lǐng)先地位，2021年占比為39.8%，其次是歐盟和英國(15.1%)與美國(10%)。AI開源項目方面，據(jù)GitHub統(tǒng)計，自2011年以來人工智能相關(guān)的GitHub項目穩(wěn)步增長，從2011年的1536個增長至2022年34.79萬個，從國家分布看，2022年印度軟件開發(fā)人員占比24.2%，其次是歐盟和英國(17.3%)與美國(14%)。[Table_通信2023年7月11日Page19Page19/47年GitHubAI項目數(shù)量情況《ArtificialIntelligenceIndexReport2023》，GitHub，五礦證券研究所1年全球AI期刊論文發(fā)表數(shù)量《ArtificialIntelligenceIndexReport2023》，五礦證券研究所全球算力規(guī)模不斷增長。據(jù)IDC統(tǒng)計，2020年全球算力總規(guī)模達到429EFlops，同比增長39%，其中基礎(chǔ)算力規(guī)模(FP322，F(xiàn)P32為單精度浮點數(shù)，采用32位二進制來表達一個數(shù)字，常用于多媒體和圖形處理計算)為313EFlops3，智能算力規(guī)模(換算為FP32)為107EFlops4，超算算力規(guī)模(換算為FP32)為9EFlops5。據(jù)IDC預(yù)測，未來五年全球算力規(guī)模將以超過50%的速度增長，到2025年整體規(guī)模將達到3300Eflops。全球主要國家和地區(qū)紛紛加快算力布局。算力水平方面，據(jù)IDC統(tǒng)計2021年美國、中國、歐洲、日本在全球算力規(guī)模中的份額分別為36%、31%、11%和6%。[Table_通信2023年7月11日Page20Page20/47：全球算力規(guī)模發(fā)展趨勢資料來源：中國信息通信研究院《中國算力發(fā)展指數(shù)白皮書》，IDC，Gartner，TOP500，五礦證券研究所PS2022年智能算力規(guī)模將達到268.0EFLOPS，預(yù)計到2026年智能算力規(guī)模將進入每秒十萬億億次浮點計算(ZFLOPS)級別，達到1271.4EFLOPS。27：中國通用算力規(guī)模及預(yù)測0002019202020212023E2024E2025E2026E中國通用算力規(guī)模(EFLOPs)28：中國智能算力規(guī)模及預(yù)測02019202020212023E2024E2025E2026E中國智能算力規(guī)模(EFLOPs)全球企業(yè)持續(xù)增加對AI的投資。伴隨數(shù)字經(jīng)濟的持續(xù)發(fā)展，為滿足企業(yè)內(nèi)部發(fā)展需求和外部市場需求，企業(yè)一直大力投資數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)技術(shù)。據(jù)IDC統(tǒng)計，全球企業(yè)在包括軟件、硬件和服務(wù)在內(nèi)的人工智能(AI)市場的技術(shù)投資從2019年的612.4億美元增長至2021年的924億美元，有望到2025年突破2000億美元，增幅高于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DX)支出整[Table_通信2023年7月11日PagePage21/4735%25%6%17.0%16.2%0.6%0%2020202120222020202120222023EAI支出增幅數(shù)字化轉(zhuǎn)型支出增幅 GDP增幅全球人工智能芯片搭載率將持續(xù)增長，低能耗為大勢所趨。算力是實現(xiàn)AI產(chǎn)業(yè)化的核心力量，AI產(chǎn)業(yè)技術(shù)不斷提升，產(chǎn)業(yè)商業(yè)化應(yīng)用加速落地，推動全球人工智能芯片市場高速增長，據(jù)IDC預(yù)測，至2025年全球人工智能芯片市場規(guī)模將達726億美元。人工智能算力規(guī)模的快速增長將刺激更大的人工智能芯片需求，未來18個月，人工智能服務(wù)器GPU、ASIC和FPGA的芯片搭載率均會上升。目前中國市場主要以GPU為主，實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心計算加速，市場占有率達89%，GPU芯片多用于圖形圖像處理、復(fù)雜的數(shù)學(xué)計算等場景。此外ASIC，F(xiàn)PGA，NPU等非GPU芯片市場占有率超過10%，其中，NPU較以往具有明顯增長，NPU芯片設(shè)計邏輯相對簡單，常用于邊側(cè)和端側(cè)的模型推理。UASIC率[Table_通信2023年7月11日Page22Page22/47人工智能服務(wù)器FPGA芯片搭載率年中國人工智能芯片市場規(guī)模占比1%0.4%9.6%ASIC9%Page23Page23/472.2、英偉達AI時代賣水人，打造發(fā)展引擎AI的iPhone時刻。2023年3月21日，英偉達舉行了GTC2023(GPUTechnologyConoference)主題演講，CEO黃仁勛表示“我們正處于AI的iPhone時刻”。在會上黃仁勛介紹了英偉達在AI領(lǐng)域的最新進展，包括全新的量子計算系統(tǒng)、云服務(wù)平臺、視覺圖像系統(tǒng)等，并發(fā)布了四款A(yù)I推理芯片、三個大模型云服務(wù)、超級計算機，以及針對場景優(yōu)化的應(yīng)用100個、更新功能的工業(yè)元宇宙Omniverse。計算技術(shù)發(fā)展日新月異，曲速引擎是加速計算，動力來源是AI，隨著計算量的激增，生成式AI使得企業(yè)需重新思考其商業(yè)模式與產(chǎn)品。目前英偉達生態(tài)系統(tǒng)涵蓋400萬開發(fā)者、4萬家公司、1.4萬家初創(chuàng)公司。達建立了加速計算的良性循環(huán)，《英偉達GTC2023主題演講》，五礦證券研究所加速計算和人工智能將重塑計算機行業(yè)，新計算時代臨界點正到來。2023年5月29日，英偉達CEO黃仁勛在Computex2023上發(fā)表主題演講，表示“加速計算已經(jīng)帶來了全新的計算時代”，在AI發(fā)展中GPU擔(dān)任的運算器角色變得愈發(fā)重要，加速計算有望成為關(guān)鍵引擎。圖表35：加速計算和人工智能將重塑計算機行業(yè)[Table_通信2023年7月11日Page24Page24/47英偉達推出超級計算機DGXGH200，E級AI超算。2023年5月，在COMPUTEX大會上英偉達推出超級計算機DGXGH200，DGXGH200通過NVLink互連技術(shù)及NVLinkSwitchSystemGraceHopper超級晶片連接成一個超大型、1-Exaflop、144TBGPU的巨型模型，用于驅(qū)動生成式人工智能、推薦系統(tǒng)和數(shù)據(jù)分析，為巨型人工智能模型提供線性，谷歌云、Meta和微軟將會是首批使用DGXGH200的公司。同時NVIDIA的GraceHopper超級晶片已開始量產(chǎn)。英偉達推出全新Spectrum-X加速以太網(wǎng)平臺。2023年5月29日，NVIDIA推出NVIDIASpectrum-X網(wǎng)絡(luò)平臺，該平臺是一個加速網(wǎng)絡(luò)平臺，用以提高基于以太網(wǎng)AI云的性能與效率。Spectrum-X將NVIDIASpectrum-4以太網(wǎng)交換機與NVIDIABlueField-3DPU緊密結(jié)合，取得1.7倍整體AI性能和能效提升，同時可在多租戶環(huán)境中提供一致、可預(yù)測的性能，Spectrum-X還提供NVIDIA加速軟件和軟件開發(fā)套件(SDK)，使開發(fā)人員能夠構(gòu)建軟件定義的云原生AI應(yīng)用。圖表37：英偉達Spectrum-X以太網(wǎng)平臺[Table_通信2023年7月11日Page25Page25/47英偉達發(fā)布多款加速庫助力加速計算。加速庫是加速計算的核心，通過加速庫連接應(yīng)用，再連接至各行各業(yè)，形成網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)絡(luò)。經(jīng)過30年的開發(fā)，已有數(shù)千款應(yīng)用被英偉達的庫加速，涉及科學(xué)和工業(yè)多個領(lǐng)域。目前NVIDIAGPU兼容CUDA，為開發(fā)者提供了龐大的安裝基礎(chǔ)和廣泛的覆蓋范圍，吸引了眾多終端用戶。同時英偉達建立了加速計算的良性循環(huán)，涵蓋了300個加速庫和400個AI模型。英偉達在2023年GTC大會重點介紹了幾款加速庫：cuQuantum量子加速庫：用于量子電路仿真的加速庫。cuQuantum由英偉達與QuantumMachines合作開發(fā)，將NVIDIAGPU連接到量子計算機以極快的速度進行糾錯，對量子計算機進行加速，可供研究人員推進量子編程模型，系統(tǒng)架構(gòu)和算法。cuOpt運籌規(guī)劃加速庫：運籌學(xué)優(yōu)化API。NVIDIAcuOpt使用進化算法和加速計算每秒分析300億次動作，打破了世界紀(jì)錄。cuOpt可以優(yōu)化物流，每年有4000億個包裹被投遞到3770億個站點。德勤、Capgemini，Softserve、埃森哲和Quantiphi正在使用NVIDIAcuOpt來幫助客戶優(yōu)化運營。CV-CUDA視頻處理加速庫：用于計算機視覺的云規(guī)模加速庫。CV-CUDA包括30個計算機視覺算子，可用于檢測、分割和分類，VPF是一個Python視頻編解碼加速庫，騰訊使用CVCUDA和VPF每天處理30萬個視頻，Microsoft使用CVCUDA和VPF來處理視覺搜索。Parabricks醫(yī)療加速庫：用于云端或儀器設(shè)備內(nèi)的端到端基因組分析的AI加速庫。NVIDIAParabricks將會在PacBio、OxfordNanopore、Ultima，Singular、BioNano和Nanostring的第四代NVIDIA加速基因組學(xué)設(shè)備上運行。cuLitho計算光刻加速庫：通過計算技術(shù)大幅優(yōu)化芯片制造流程。cuLitho歷時4年，利用GPU技術(shù)實現(xiàn)計算光刻，可以使傳統(tǒng)光刻技術(shù)提速40倍以上，為2m及更先進芯片的生產(chǎn)提供助力。如果在GPU上運行cuLitho，只需8小時即可處理完一個掩膜板。臺0個DGXH100系統(tǒng)上使用cuLitho加速，將功率從35MW降至5MW，從而替代用于計算光刻的4萬臺CPU服務(wù)器。cuLitho加速庫合作客戶，《英偉達GTC2023主題演講》，五礦證券研究所Page26Page26/479：用于量子電路仿真的加速庫cuQuantum，《英偉達GTC2023主題演講》，五礦證券研究所cuOpt及客戶，《英偉達GTC2023主題演講》，五礦證券研究所UDA，《英偉達GTC2023主題演講》，五礦證券研究所ks，《英偉達GTC2023主題演講》，五礦證券研究所推出DGXAICloud云服務(wù)，重塑大模型格局，加速AI生態(tài)發(fā)展。英偉達宣布推出NVIDIADGXCloud，這是一項AI超級計算服務(wù)，能讓企業(yè)立即訪問為生成式AI和其他突破性應(yīng)用程序訓(xùn)練高級模型所需的基礎(chǔ)設(shè)施和軟件。企業(yè)可按月租用DGXCloud集群，每月租金為3.7萬美元，通過瀏覽器立即訪問英偉達的DGXAI超級計算機和AI軟件，為生成式AI和其他開創(chuàng)性應(yīng)用訓(xùn)練先進模型，可快速輕松地擴展大型多節(jié)點訓(xùn)練工作負載的開發(fā)，而無需等待通常需求量很大的加速計算資源。此外，英偉達還成立了NVIDIAAIFoundations，為有專門要求的客戶構(gòu)建和改進相關(guān)AI模型訓(xùn)練，從而降低AI數(shù)據(jù)的生成時間和提升客戶的工作效率。NVIDIAAIFoundations包括語言、視覺和生物模型制作服務(wù)。其中語言模型NVIDIANemo用于構(gòu)建定制的語言文本轉(zhuǎn)文本；視覺模型PICASSO用于視覺語言模型制作；生物學(xué)模型BioNeMo可幫助研究人員使用專有數(shù)據(jù)創(chuàng)建、微調(diào)和提供自定義模型。英偉達將與甲骨文、微軟和谷歌等云服務(wù)提供商合作，托管DGXCloud基礎(chǔ)設(shè)施。Page27Page27/47，《英偉達GTC2023主題演講》，五礦證券研究所，《英偉達GTC2023主題演講》，五礦證券研究所Picasso視覺語言模型，《英偉達GTC2023主題演講》，五礦證券研究所推出GPU推理平臺，為AIGC設(shè)計專用算力。英偉達推出全新GPU推理平臺，4種配置分別用于加速AI視頻、圖像生成、大型語言模型部署和推薦系統(tǒng)，為不同種類的AIGC產(chǎn)業(yè)提供了對應(yīng)的硬件產(chǎn)品。L4：針對AI視頻設(shè)計的通用GPU，可提供比CPU高120倍的AI視頻性能，能效提高L40：用于圖像生成，針對圖形和AI支持的2D、視頻和3D圖像生成進行了優(yōu)化，推理性能是英偉達最受歡迎的云推理GPUT4的10倍；H100NVL：針對ChatGPT等大型語言模型的大規(guī)模部署，配備雙GPUNVLink，將兩張擁有94GBHBM3顯存的PCleH100GPU拼接在一起，可處理擁有1750億參數(shù)的GraceHooper：適用于推薦系統(tǒng)和大型語言模型的AI數(shù)據(jù)庫，圖推薦模型、向量數(shù)據(jù)庫和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理想選擇，通過900GB/s的高速一致性芯片到芯片接口連接英偉達GraceCPU和HopperGPU。Page28Page28/47，《英偉達GTC2023主題演講》，五礦證券研究所，《英偉達GTC2023主題演講》，五礦證券研究所胖樹網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)成為人工智能數(shù)據(jù)中心的重要需求之一。NVIDIADGXSuperPOD是NVIDIA推出的一個分布式集群的參考架構(gòu)，最新一代是基于NVIDIADGXA100和NVIDIAHDR200Gb/sConnectX-6HCAs組建，旨在幫助AI研究人員快速搭建一套強大、靈活、高效的DGXSuperPOD，一個標(biāo)準(zhǔn)的SuperPOD由140臺DGXA100和三層Infiniband交換機通過胖樹結(jié)構(gòu)全互聯(lián)起來。每臺DGXA100配有8個200Gb/s的高速計算網(wǎng)，并配有2個200Gb/s的高速存儲網(wǎng)，采用計算和存儲網(wǎng)絡(luò)分離的方案。人工智能數(shù)據(jù)中心內(nèi)部數(shù)據(jù)流量較大，高速率、低延時的要求推動胖樹架構(gòu)在數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)中部署。[Table_通信2023年7月11日Page29Page29/47OD光連接向高速率、大密度方向發(fā)展。大語言模型帶來超大算力需求拉動通信基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與擴容，光模塊作為數(shù)據(jù)傳輸?shù)幕A(chǔ)部件，是實現(xiàn)光電轉(zhuǎn)換的核心部件，網(wǎng)絡(luò)帶寬需求增加，推動以太網(wǎng)交換機和光學(xué)器件進步，交換機之間連接需要高端光模塊來完成，交換芯片的技術(shù)演進推動光模塊更新?lián)Q代，交換芯片向大容量、高速率、低功耗方向發(fā)展，光模塊隨之迭代升級。：交換芯片技術(shù)演進路徑資料來源：《Co-packageddatacenteropticsOpportunitiesandchallenges》，五礦證券研究所[Table_通信2023年7月11日Page30Page30/473.1、中文模型奮起直追，更強中文理解大模型可大致分為基礎(chǔ)大模型、行業(yè)大模型、場景模型三類?；A(chǔ)大模型：可在多個領(lǐng)域和任務(wù)上通用的大模型。利用大算力、使用海量數(shù)據(jù)與大參數(shù)的深度學(xué)習(xí)算法，在大規(guī)模無標(biāo)注數(shù)據(jù)上進行訓(xùn)練，以尋找特征并發(fā)現(xiàn)規(guī)律，進而形成強大泛化能力，可在不進行微調(diào)或少量微調(diào)的情況下完成多場景任務(wù)。行業(yè)大模型：針對特定行業(yè)或領(lǐng)域的大模型。通常使用行業(yè)相關(guān)的數(shù)據(jù)進行預(yù)訓(xùn)練或微調(diào)，以提高在該領(lǐng)域的性能和準(zhǔn)確度。場景模型：針對特定任務(wù)或場景的大模型。通常使用任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)進行預(yù)訓(xùn)練或微調(diào)，以提高在該任務(wù)上的性能和效果。圖表50：大模型的分類資料來源：華為開發(fā)者大會2023，五礦證券研究所百度發(fā)布“文心一言”大模型，更強中文理解與跨模態(tài)能力。2023年3月16日，百度召開發(fā)布會發(fā)布大語言模型、生成式AI產(chǎn)品“文心一言”，百度創(chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏展示了文心一言在文學(xué)創(chuàng)作、商業(yè)文案創(chuàng)作、數(shù)理推算、中文理解、多模態(tài)生成五個使用場景中的綜合能力。百度智能云面向企業(yè)客戶開放文心一言API接口調(diào)用服務(wù)。2023年3月27日，百度推出企業(yè)級大模型服務(wù)平臺“文心千帆”，基于文心一言底層模型 (ErnieBot)數(shù)據(jù)管理、自動化模型定制微調(diào)以及推理服務(wù)云端部署一站式大模型定制服務(wù)，并提供可快速使用的文心一言企業(yè)級推理云服務(wù)，助力各行業(yè)的生成式AI應(yīng)用需求落地。圖表51：百度發(fā)布“文心一言”[Table_通信2023年7月11日PagePage31/47所解答雞兔同籠問題解答雞兔同籠問題所解解釋洛陽紙貴含義所內(nèi)容內(nèi)容生成視頻所文心一言：知識增強大語言模型，基于飛槳深度學(xué)習(xí)平臺和文心知識增強大模型。文心一言大模型持續(xù)從海量數(shù)據(jù)和大規(guī)模知識中融合學(xué)習(xí)具備知識增強、檢索增強和對話增強的技術(shù)特色。百度同時具備人工智能四層能力，在應(yīng)用層、模型層、框架層、芯片層進行全棧布局。從昆侖芯片、飛槳深度學(xué)習(xí)平臺、文心大模型到應(yīng)用，百度在技術(shù)棧的各層都有領(lǐng)先業(yè)界的：百度人工智能全棧布局[Table_通信2023年7月11日Page32Page32/47文心大模型：基于BERT結(jié)構(gòu)，多范式的統(tǒng)一預(yù)訓(xùn)練模式，支持長文本語言模型建模。2019年3月，百度發(fā)布并開源了中國首個知識增強的語言模型文心ERNIE1.0，百度圍繞各場景，NLPCV型生態(tài)，已歷經(jīng)四代，2022年發(fā)布的ERNE3.0TITAN參數(shù)量達到2600億，相對GPT-3的參數(shù)量提升50%。ERNIE0文心大模型架構(gòu)示意圖資料來源：《ERNIE3.0:Large-scaleKnowledgeEnhancedPre-trainingforLanguageUnderstandingandGeneration》，五礦證券研究所超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。在ERNIE3.0中，百度提出了一個多范式統(tǒng)一的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練框架，基于該框架，ERNIE3.0融合了自回歸網(wǎng)絡(luò)和自編碼網(wǎng)絡(luò)，同時由于大規(guī)模知識圖譜類數(shù)據(jù)的引入，使得模型能夠在理解任務(wù)、生成任務(wù)、零樣本學(xué)習(xí)任務(wù)和常識推理任務(wù)上均獲取優(yōu)秀的表現(xiàn)。ERNIE3.0在14種類型共計45個自然語言理解數(shù)據(jù)集上取得了SOTA的結(jié)果，在9個自然語言生成任務(wù)上取得了SOTA的效果，在18個數(shù)據(jù)集上刷新了zero-shot的[Table_通信2023年7月11日Page33Page33/47創(chuàng)新型算法，更好的中文理解能力，全面的模型尺寸，覆蓋不同場景需求。百度創(chuàng)新性地將大數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練與多源豐富知識相結(jié)合，通過持續(xù)學(xué)習(xí)技術(shù)，不斷吸收海量文本數(shù)據(jù)中詞匯、結(jié)構(gòu)、語義等方面的新知識，實現(xiàn)模型效果不斷進化。文心大模型引入知識圖譜，通過知識內(nèi)化(語義學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)構(gòu)造)和知識外用(知識推理和提示構(gòu)建)，將數(shù)據(jù)與知識融合，使得學(xué)習(xí)效率更高、可解釋性更好，突破了多源異構(gòu)數(shù)據(jù)難以統(tǒng)一表示和學(xué)習(xí)瓶頸。針對不同的場景需求，百度發(fā)布不同的模型尺寸，拓寬了人工智能技術(shù)落地場景的覆蓋廣度。需求模型參數(shù)大小3億3000萬大模型體系化，預(yù)置豐富模型。不同場景對模型的需求會有一定的差異化，所以在通用模型的基礎(chǔ)上需增加不同特質(zhì)，對此百度增加了兩類模型：1、任務(wù)大模型，主要面向特定任務(wù)，比如語音搜索、圖文搜索、圖象理解等；2、行業(yè)大模型，針對特定行業(yè)進行知識增強后的大模型。面向特定任務(wù)的大模型模型場景ERNIE-Gen文本生成任務(wù)對比同尺寸通用橫型BLEU4提升2~5%ERNIE-IE文本抽取任務(wù)，適合零樣本少樣本情況，單標(biāo)簽5條樣本ERNIE-Rank檢索排序任務(wù)提升2%ERNIE-Senta情感分析任務(wù)，對比同尺寸通用模型平均提升0.6%ERNIE-Sim文本匹配任務(wù)對比同尺寸通用模型提升10%ERNIE-Doc長文本分類匹配抽取任務(wù)等ERNIE-M多語言分類匹配抽取任務(wù)等面向特定領(lǐng)域的大模型模型場景ERNIE-Finance金融領(lǐng)域(實體抽取任務(wù)提升1.4%，分類提升0.4%)ERNIE-Health醫(yī)療領(lǐng)域(實體識別任務(wù)提升0.8%，匹配任務(wù)提升1.7%)ERNIE-Law法律領(lǐng)域(罪名預(yù)測提升0.33%，法條推薦提升1.52%)[Table_通信2023年7月11日Page34Page34/47飛漿(PaddlePaddle)：源于產(chǎn)業(yè)實踐的開源深度學(xué)習(xí)平臺。百度于2013年成立深度學(xué)習(xí)正式開源，對標(biāo)谷歌TensorFlow，是中國首個開源開放的深度學(xué)習(xí)框架。目前PaddlePaddle集深度學(xué)習(xí)核心框架、基礎(chǔ)模型庫、端到端開發(fā)套件、工具組件和服務(wù)平臺于一體，是全面開源開放、技術(shù)領(lǐng)先、功能完備的產(chǎn)業(yè)級深度學(xué)習(xí)平臺。目前飛槳已廣泛應(yīng)用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、漿重點產(chǎn)品示意圖文心一格：AI藝術(shù)與創(chuàng)意輔助平臺。文心一格是百度推出的AI作畫產(chǎn)品。依托飛槳、文心大模型的技術(shù)創(chuàng)新，只需輸入文字描述，即能生成各種風(fēng)格的精美畫作?？蔀楫嫀?、設(shè)計師等視覺內(nèi)容創(chuàng)作者啟發(fā)靈感，輔助藝術(shù)創(chuàng)作，也能為媒體、作者等文字內(nèi)容創(chuàng)作者提供高質(zhì)量、高效率的配圖。心一格AI藝術(shù)與創(chuàng)意輔助平臺Page35Page35/47文心百中：產(chǎn)業(yè)級搜索系統(tǒng)。文心百中是百度推出的由大模型驅(qū)動的產(chǎn)業(yè)級搜索系統(tǒng)。依托百度文心大模型，以極簡框架，代替?zhèn)鹘y(tǒng)搜索引擎復(fù)雜的構(gòu)建及維護成本，可低成本接入各類企業(yè)和開發(fā)者應(yīng)用，并憑借數(shù)據(jù)驅(qū)動的優(yōu)化模式可實現(xiàn)行業(yè)優(yōu)化效率及應(yīng)用效果。：百度文心百中產(chǎn)業(yè)級搜索系統(tǒng)商湯科技推出“日日新大模型”體系。2023年4月10日，在商湯技術(shù)交流日活動上，商湯科技董事長兼首席執(zhí)行官徐立宣布推出大模型體系“商湯日日新大模型”，包括自然語言生成、文生圖、感知模型標(biāo)注、以及模型研發(fā)功能。：商湯科技推出日日新大模型體系Page36Page36/47商湯SenseChat2.0大語言模型能力全面升級。2023年7月7日，商湯科技董事長兼CEO徐立在第六屆世界人工智能大會(WAIC2023)推出商湯商量SenseChat2.0版本，實現(xiàn)大語言模型全面升級，突破了長度限制，并推出不同參數(shù)量級的模型版本，可完美適配移動端、云端等不同終端及場景的應(yīng)用需求，降低部署成本。與此同時，商湯秒畫SenseMirage3.0文生圖大模型亦全面升級，模型參數(shù)從2023年4月的10億提升至7月的70億，可實現(xiàn)專業(yè)攝影級的圖片細節(jié)刻畫。商湯SenseChat2.0大語言模型能力全面升級SenseMirage3.0文生圖大模型全面升級華為云正式發(fā)布盤古大模型3.0，面向行業(yè)的大模型系列。2023年7月7日，華為開發(fā)者大會2023在東莞召開，華為常務(wù)董事、華為云CEO張平安正式發(fā)布了華為云盤古大模型3.0，首次明確定位“為行業(yè)而生”。盤古大模型3.0分為L0基礎(chǔ)大模型、L1行業(yè)大模型、L2場景模型三層架構(gòu)，將重塑千行百業(yè)。盤古大模型強調(diào)在細分場景的落地應(yīng)用，主要解決商業(yè)環(huán)境中低成本大規(guī)模定制的問題，用AI賦能千行百業(yè)。在煤礦領(lǐng)域，盤古礦山大模型已經(jīng)在全國8個礦井規(guī)模使用，一個大模型可以覆蓋煤礦的采、掘、機、運、通、洗選等業(yè)務(wù)流程下的1000多個細分場景，讓更多煤礦工人能夠在地面上作業(yè)，極大地減少安全事故；Page37Page37/47在氣象領(lǐng)域，原來預(yù)測一個臺風(fēng)未來10天的路徑，需要在3000臺服務(wù)器的高性能計算機集群上花費5小時進行仿真，現(xiàn)在基于預(yù)訓(xùn)練的盤古氣象大模型，10秒內(nèi)就可以獲得更精確的預(yù)測結(jié)果，速度比傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報提速10000倍以上。7月6日，該研究成果登上國際頂級學(xué)術(shù)期刊《自然》雜志；在交通運輸行業(yè)，盤古鐵路大模型能精準(zhǔn)識別現(xiàn)網(wǎng)運行的67種貨車、430多種故障，綜合準(zhǔn)確性高達99.8%。通過盤古鐵路大模型的“慧眼”，無故障圖片的篩除率為95%，實現(xiàn)效率提升。盤古大模型3.0資料來源：華為開發(fā)者大會2023，五礦證券研究所盤古大模型在性能、深度、架構(gòu)及數(shù)據(jù)增強方面均進行了升級。華為擁有算力、框架、平臺全棧核心技術(shù)，盤古大模型實現(xiàn)了以鯤鵬和昇騰為基礎(chǔ)的AI算力云平臺，以及異構(gòu)計算架構(gòu)CANN、全場景AI框架昇思MindSpore、AI開發(fā)生產(chǎn)線ModelArts的全棧自主創(chuàng)新。單集群2000PFlops算力、千卡訓(xùn)練30天長穩(wěn)率達到90%的昇騰AI云服務(wù)在華為云的烏蘭察布和貴安AI算力中心同時上線。：華為全棧核心技術(shù)資料來源：華為開發(fā)者大會2023，五礦證券研究所[Table_通信2023年7月11日Page38Page38/47微軟發(fā)布Microsoft365Copilot，提升工作效率，革新工作方式。2023年3月16日，微軟發(fā)布了集成了GPT4功能的Microsoft365Copilot，提供了包括文字和圖片內(nèi)容生成，歸納，數(shù)據(jù)分析、輔助決策等一系列新功能。Copilot一款基于GPT-4和MicrosoftGraph的AI辦公助手，為用戶提供了一種全新的工作方式。Copilot通過兩種方式集成至Microsoft365中，第一種是嵌入至Microsoft365應(yīng)用程序中，如Word、Excel、PowerPoint、Outlook、中的Copilot，將重復(fù)的工作流程自動化，解鎖生產(chǎn)力。crosoftCopilot所Microsoft365Copilot技術(shù)原理：LLM+MicrosoftGraph+Microsoft365Apps。Microsoft365Copilot由“Copilot系統(tǒng)”提供支持，利用了三種基礎(chǔ)技術(shù)：eamsMicrosoftGraph：是Microsoft365中通往數(shù)據(jù)和智能的網(wǎng)關(guān)，它提供統(tǒng)一的可編程模型，可用于訪問Microsoft365、Windows10和企業(yè)移動性+安全性中的海量數(shù)據(jù)，相當(dāng)于數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐ǖ?，連結(jié)大模型和Microsoft365應(yīng)用；大型語言模型LLM：使用大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型，可以生成自然語言文本或理解語言文本的含義。用戶輸入指令后，Copilot將該指令信息發(fā)送到MicrosoftGraph，進行上下文檢索和修正提升，并將修正后的信息發(fā)送到GPT-4，之后將回復(fù)傳回MicrosoftGraph，完成安全和合規(guī)性檢查后，最終傳回到Microsoft365應(yīng)用。Copilot能掃描MicrosoftGraph中存儲的電郵、會議、聊天內(nèi)容和日歷中標(biāo)注的日期和事件等所有數(shù)據(jù)，根據(jù)這些內(nèi)容作出回應(yīng)。這些數(shù)據(jù)可以幫助支持Copilot的大語言模型改進回答，讓回答更具體、對用戶個人更有針對性。[Table_通信2023年7月11日Page39Page39/47所Word：通過Copilot可實現(xiàn)文稿的快速生成和修改。幫助用戶寫作、編輯、摘要和創(chuàng)作文檔，能讓用戶集中精力發(fā)揮創(chuàng)造力，快速撰寫具有可以根據(jù)簡單的筆記和其他內(nèi)部文件草擬提案，生成初稿，并按照用戶的需求調(diào)整格式、插入圖片和提取視覺素材；可以生成摘要和提供建議以改進文檔。Excel：通過Copilot可實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)可視化，幫助用戶分析和探索數(shù)據(jù)。用戶可以讓Copilot找出關(guān)鍵趨勢、提出跟進問題，并將數(shù)據(jù)可視化；Copilot還能創(chuàng)建簡單的假設(shè)模型，并將操作過程逐步分解，以便用戶進行修改。lotWord所所[Table_通信2023年7月11日Page40Page40/47PowerPoint：通過Copilot可基于文稿生成幻燈片，通過便捷指令調(diào)用編輯功能?？蓪ord文檔轉(zhuǎn)換為演示文稿，亦可將PowerPoint轉(zhuǎn)換為Word文檔；用戶只需給出簡短的指示，Copilot即能迅速完成幻燈片制作，讓用戶進行審查；能為文字過多幻燈片添加動畫效果，以實現(xiàn)專業(yè)設(shè)計效果；可以為所有幻燈片生成演講者備注，幫助用戶成為更出色的演講者。pilotPPTWord所所Outlook：通過Copilot輔助整理、歸納、起草電子郵件?？勺詣庸芾砗突貜?fù)郵件，用戶可通過簡單命令指引對郵件進行分類、總結(jié)、提取和回復(fù)可根據(jù)收件人或主題生成合適的語氣或建議，幫助用戶節(jié)省處理郵件時間。CopilotOutlook回復(fù)郵件所[Table_通信2023年7月11日PagePage41/47Teams：通過Copilot總結(jié)會議要點、追蹤待辦事項?？蓭椭脩魠⑴c和組織會議，提供即將進行的會議信息、相關(guān)項目更新、組織變化等；可讓用戶跟蹤會議，從而解決時間沖突問題；會議結(jié)束后，可總結(jié)用戶錯過的內(nèi)容，包括共享的內(nèi)容、概括筆記和與用戶或其他被提及的待辦事項，并在Teams中發(fā)出通知；用戶可向Copilot提出澄清問題以獲取詳細的回答和有用的背景信息。CopilotTeams會議過程中提供會議信息所所BusinessChat：通過Copilot實現(xiàn)全局信息視角下的交互式回答。BusinessChat融合了大模型能力、Microsoft365應(yīng)用和用戶在日歷、郵件、聊天、文檔、會議、聯(lián)系人中的數(shù)據(jù)，能夠基于全局信息視角給予綜合性答復(fù)；能夠與用戶進行商業(yè)相關(guān)的對話，根據(jù)用戶的日?；顒由商嵝押蜖顟B(tài)更新，讓用戶隨時了解工作進展。CopilotBusinessChat使用示例，給予綜合性答復(fù)所[Table_通信2023年7月11日Page42Page42/47微軟發(fā)布Micr