Al+洞察報告Al+洞察報告前前言僅能快速理解和生成人類的語言，還可以在內(nèi)容創(chuàng)作、軟件開發(fā)、教育辦公等作用。工業(yè)革命時代的機械與流水線提升了“體力勞動“的效率，而今Al大模型提高了”腦力勞動今，Al大模型已經(jīng)基本學(xué)習(xí)了人類所有的模型可以擴展人的能力半徑。戴上具備Al能漫長而艱險的道路。市場的質(zhì)疑在當下看似都很有道理。但是，科技產(chǎn)我們往往容易高估一項新技術(shù)的短期影響，卻又低估它目錄1.1AI+產(chǎn)業(yè)的十大預(yù)測021.2AI的寒武紀大爆發(fā)021.3AI產(chǎn)業(yè)鏈：模型層是大腦，算力層是糧草，應(yīng)用層是執(zhí)行單位042.1大模型是什么？模型是如何發(fā)展至今的？062.2下一代大模型的進化方向072.2.1大模型進化方向1：多模態(tài)，感知理解升級+拓展人機交互形式072.2.2大模型進化方向2：AIAgent，像人一樣規(guī)劃、反思、使用工具的AI程序082.3大模型的競爭格局092.3.1海外大模型：馬拉松淘汰賽，公有模型走向寡頭格局092.3.2中國大模型：與海外約1年代差，持續(xù)追趕海外進程093.1AI商業(yè)價值的載體：生產(chǎn)力應(yīng)用與泛娛樂應(yīng)用123.2生產(chǎn)力場景：AI實現(xiàn)降本增效123.3泛娛樂場景：AI提升交互體驗133.3.1游戲內(nèi)容：AINPC讓游戲情節(jié)具有更多的可能性，為用戶創(chuàng)造新奇的體驗143.3.2游戲形態(tài)：AIUGC實現(xiàn)游戲制作去廠商化，有望出現(xiàn)游戲平臺的“抖音時刻”143.3.3不止于游戲，各類數(shù)字創(chuàng)作領(lǐng)域都可能誕生新的超級平臺16四、應(yīng)用層（硬件軟件推動硬件創(chuàng)新，下一代智能終端漸行漸4.1AI終端：端側(cè)AI部署有利于降低邊際推理成本184.2PC/手機為當下最佳AI端側(cè)載體184.3MR：解放雙手，下一代智能終端的雛形?194.3.1MR在2024橫空出世194.3.2AI和3D建模將提升內(nèi)容生產(chǎn)效率204.3.3MR帶動消費電子投資機遇214.4AI賦能感知和決策，加速智能汽車技術(shù)升級214.4.1智能汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的奇點即將到來224.4.2中國汽車產(chǎn)業(yè)鏈是智能化浪潮中最具備競爭力的產(chǎn)業(yè)鏈234.4.3中國汽車產(chǎn)業(yè)鏈在智能化浪潮中醞釀巨大投資機會244.5AI的突破是機器人進化的里程碑244.5.1智能機器人的落地節(jié)奏254.5.2降本路徑不僅僅依靠規(guī)模效應(yīng)，更有賴于中國供應(yīng)鏈的參與265.1算力投資：AI應(yīng)用爆發(fā)的必要條件和先行指標295.2全球算力：推理需求驅(qū)動算力投資快速成長305.2.1算力需求：AI成為全球算力投資增長的核心驅(qū)動305.2.2供應(yīng)鏈：AI重塑價值分配，算力芯片為核心，通訊/存儲部件配套升級315.3國產(chǎn)替代：需求旺盛但成熟供給不足，外部制裁迎國產(chǎn)歷史機遇335.3.1供需缺口：國內(nèi)算力需求已達到全球第二，但上游核心芯片對外依賴嚴重335.3.2產(chǎn)業(yè)追趕：圍繞算力芯片，設(shè)計-制造-封裝全產(chǎn)業(yè)鏈加速成長34(1)訓(xùn)練側(cè)算力需求匡算37(2)推理側(cè)算力需求匡算38景順長城基金重塑與創(chuàng)造：洞察報告Al+景順長城基金1.1Al+產(chǎn)業(yè)的十大預(yù)測1.2Al的寒武紀大爆發(fā)理解能力接近人類景順長城基金1景順長城基金1犁(3500AC)珍妮紡紗機(1765)蒸汽機(1698)Source:景順長城基金0406壓縮損失率76543壓縮損失率765434.23.93.63.33.02.725.64.84.03.22.4我們讓大語言模型閱讀一本偵探小說，讓模型預(yù)測”L=(Cmin/2.3.108)-0.0501ComputePF-days,non-embeddingL=(D/5.4L=(D/5.4.1013)-0.09589DatasetSizetokensL=(N/8.8.1013)-0.076579Parametersnon-embedding景順長城基金語言大模型最大的應(yīng)用場景(自動駕駛)、工業(yè)(檢測與自景涌現(xiàn)能力(EmergentAbility)2.2下一代大模型的進化方向2.2.1大模型進化方向1:多模態(tài)，感知理解升級+拓展人機交互形式多模態(tài)指文字、圖片、音頻、視頻等多種數(shù)據(jù)類型；多模態(tài)大模型不僅可以像人類一樣看和聽，理解視覺、音頻等信息背后的規(guī)律，完成復(fù)雜的推理，還可以生成圖片、視頻、音頻、3D等多模態(tài)內(nèi)容。多模態(tài)大模型將帶來哪些改變?場景內(nèi)容創(chuàng)作效率景的內(nèi)容創(chuàng)作，同時加速廣告、電商等商業(yè)場景的營銷創(chuàng)意效率多模態(tài)大模型可以處理視覺提示，例如我們在圖片中圈出追蹤等人機交互形式；另一方面，多模態(tài)大模型可以對物理世界建模，優(yōu)化自動駕駛、機器人感知控制技術(shù)圖：多模態(tài)大模型將拓展人機交互形式08會上推出使用AIAgent構(gòu)建的GPTs平臺，不會編程的用戶也可以自己制作個性化的AIAgent還可以構(gòu)建“西部世界”式的游戲，斯坦福利用會上推出使用AIAgent構(gòu)建的GPTs平臺，不會編程的用戶也可以自己制作個性化的AIAgent還可以構(gòu)建“西部世界”式的游戲，斯坦福利用記憶規(guī)劃通用機器人可以變得更加智09OpenAIGPT-1到GPT-4，模型的參數(shù)量、數(shù)據(jù)量持續(xù)提升OpenAIGPT-1到GPT-4，模型的參數(shù)量、數(shù)據(jù)量持續(xù)提升AI應(yīng)用具有顯著的先ChatGPT作為最早發(fā)23年10月月活已超過2億，而之后發(fā)布的競算力規(guī)模決定模型的訓(xùn)練時長與總算力呈本優(yōu)勢和算力資源的20年5月23年3月45TB45TB三、應(yīng)用層(軟件):生產(chǎn)力場景實現(xiàn)降本增效泛娛樂場景提升交互體驗 提升普通用戶和虛擬世界的交互體驗，比如有了AI，M365CopilotGleanGithubCopilotAdobe 提升普通用戶和虛擬世界的交互體驗，比如有了AI，M365CopilotGleanGithubCopilotAdobeFire?ySalesforceSalesGPTHarveyAl，BloombergGPTCharacter.AlAI大模型的能力半徑也是應(yīng)用落地的重要影響因素。 自動化程度自動化程度AIAgentCopilot助理現(xiàn)階段我們更看好具備掌握良好用戶基礎(chǔ)和應(yīng)用場景的既有玩家IncumbentsIncumbents85%73%69%67%63%61%54%50%48%85%73%69%67%63%61%54%50%48%63%Median64%64%60%51%41%34%32%30%64%64%60%51%41%34%32%30%51%Median85%AI-FirstCompaniesAI-FirstCompanies56%39%35%42%Median27%14%14%12%14%Median41%1979199719791997太空侵噬者超級馬里咦大陸高爾夫傳統(tǒng)NPC章節(jié)1玩家b章節(jié)3無限種可能章節(jié)1按每個節(jié)點由Al基于玩家“回答”、數(shù)值等，重新生成新的故事內(nèi)容圖：Al使游戲UGC門檻更低→人人可做策劃，制作自己游戲，“游戲去廠商化”廠商(制作人)廠商(代碼組)玩家廠商(測試組)策劃數(shù)值代碼成品游戲生產(chǎn)流程玩家或顛覆產(chǎn)業(yè)鏈格局，游戲廠商話語權(quán)降低，而平臺地位凸顯。當玩家能自己制作游戲，游戲數(shù)量或會井噴，廠商的供給量占比將大幅降低，進而逐漸失去議價能力。而平臺的本質(zhì)是雙邊網(wǎng)絡(luò)型的“中介”,兩邊集中越分散、數(shù)量越多，平臺的價值和地位就越高。我們認為這種情況下，最后或會出現(xiàn)游戲平臺的“抖音時刻”。圖：Al時代：產(chǎn)業(yè)鏈上廠商環(huán)節(jié)話語權(quán)降低，但平臺地位凸顯用戶用戶游戲制作變成玩家鯛易類似類似3.3.3不止于游戲，各類數(shù)字創(chuàng)作領(lǐng)域都可能誕生新的超級平臺作者之間的經(jīng)濟激勵機制，可以創(chuàng)造出新一代超級平臺。微博降低了文字寫作門檻，讓更多用戶在網(wǎng)絡(luò)上分享生活，構(gòu)建了新一代的社交平臺；GIF快手降低了視頻拍攝的門檻，而抖音的信息流分發(fā)機制讓用戶能看到自己喜愛的內(nèi)容，讓創(chuàng)作者可以獲得有效的經(jīng)濟激勵，從而構(gòu)建了短視頻超級平臺；Roblox構(gòu)建了低代碼游戲開發(fā)環(huán)境，讓青少年參與到游戲開發(fā)中，游戲用戶可以通過虛擬幣為開發(fā)者付費，下一代游戲平臺由此誕生。我們認為Al將降低內(nèi)容創(chuàng)作和軟件開發(fā)的門檻，讓缺少專業(yè)技能、但想象力超群的普通人成為內(nèi)容創(chuàng)作者與應(yīng)用開發(fā)者。人與Al協(xié)同將高效創(chuàng)作更多的自動化應(yīng)用、影視與游戲作品。23年11月OpenAlGPTs發(fā)布，普通用戶可以參與到Al自動化程序的開發(fā)中，并根據(jù)程序的使用量獲得經(jīng)濟激勵，Al時代的應(yīng)用商城已初具雛形。未來，漫畫、影視、游戲等創(chuàng)作門檻也在不斷降低，在各類數(shù)字創(chuàng)作領(lǐng)域都可能誕生新的超級平臺。GPTs應(yīng)用程序一代智能終端漸行漸近(如網(wǎng)絡(luò)搜索)對話式聊天機器人數(shù)十億用戶0新的內(nèi)容和應(yīng)用可能會推動新的智能終端產(chǎn)生。蘋果已經(jīng)早有準備，2024年初蘋果VisionPro上市，這是一款混合現(xiàn)實(MR)的可穿戴頭盔。人們帶上它就可以完全解放雙手，不用手指觸控，也不用拿著手柄就可以自然地在空中控制和體驗虛擬世界，因為Al模型解決了人機交互的問題，可以讓機器具備語音理解、手勢理解和眼動追蹤能力。再往遠一點，我們期待硬件的進一步進步，最終可能將厚重的MR頭盔變成時尚輕薄的智能眼鏡。MR相對VR應(yīng)用場景大幅拓展。相較于以往的虛擬現(xiàn)實(VR),人們戴著它只能沉浸在一個完全虛擬的世界中，MR可以看到周圍的真實世界，讓虛擬畫面和現(xiàn)實世界精準互動，比如可以和虛擬人對打乒乓球，可以在真實的房屋中擺放虛擬家具進行裝修規(guī)劃等。4.3.2Al和3D建模將提升內(nèi)容生產(chǎn)效率當前VR出貨量仍小，核心卡在內(nèi)容供給。VR產(chǎn)業(yè)歷經(jīng)了5年創(chuàng)新，出貨量卻沒能上一個臺階，我們認為最核心的原因在于內(nèi)容的供給太少。當前VR的內(nèi)容供給僅僅是主流游戲平臺的1/5,用戶使用時長十分有限，對消費者而言略雞肋。Al多模態(tài)和3D建模生產(chǎn)內(nèi)容，MR出貨有望上臺階。隨著多模態(tài)大模型的發(fā)展和3D數(shù)字建模的成熟，更多理想化的虛擬世界都可以低成本生產(chǎn)，不再要進昂貴的影棚拍攝。未來優(yōu)質(zhì)內(nèi)容可以源源不斷地隨時隨地生產(chǎn)，屆時MR的使用粘性和使用時長也會隨著上升，就像當前的短視頻平臺一樣。圖：當前AR/VR設(shè)備出貨量仍較小圖：與游戲主機相比，VR游戲供給有限大腦的決策最終轉(zhuǎn)化為踩剎車減22 環(huán)境汽車電動化發(fā)展奇點 環(huán)境汽車電動化發(fā)展奇點數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)指令數(shù)據(jù)指令30%25%20%15%10%0%新能源車滲透率高階智駕滲透率汽車智能化發(fā)展奇點汽車智能化發(fā)展奇點201520162017201820192020202120222023E2024E2025E4.4.2中國汽車產(chǎn)業(yè)鏈是智能化浪潮中最具備競50萬以上40-50萬30-40萬20-30萬價格帶持續(xù)下降，智能車將平民化0%不需要國內(nèi)在建FSD未入華4.4.3中國汽車產(chǎn)業(yè)鏈在智能化浪潮中醞釀巨大投資機會在汽車智能化產(chǎn)業(yè)趨勢背景下，具備全球的競爭力的中國汽車產(chǎn)業(yè)鏈，也必將醞釀出巨大的投資機會，我們最看好的是整車環(huán)節(jié)，其次是智能化相關(guān)零部件?！裾嚩耍噺S把控智能化數(shù)據(jù)以及迭代節(jié)奏，商業(yè)模式從智駕主力賣車擴展到探索軟件收費模式，商業(yè)模式可能發(fā)生變化。因此整車環(huán)節(jié)是智能化浪潮下應(yīng)當著重布局的賽道?！窳悴考耍浞质芤嬗谛袠I(yè)滲透率快速提升所帶來的時代紅利，尤其是新增部件，比如線控制動、線控轉(zhuǎn)向、域控制器、激光雷達等等。圖：主機廠L2+商業(yè)模式逐步清晰圖：智能化零部件受益環(huán)節(jié)圖探索軟件收費智駕助力賣車<20萬車型加速滲透智駕版平價Al大模型的進步，使機器人開始真正擁有大腦，變得更像人類。人類的典型進化包括直立行走、雙手使用工具、語言交流、學(xué)習(xí)思考處理復(fù)雜的事務(wù)、情感表達，而Al作為中央處理器，使機器人更快掌握上述通用智能。●感知端，機器人使用攝像頭等一系列傳感器來感知環(huán)境，識別空間和物體。這已經(jīng)在智能駕駛汽車領(lǐng)域得到初步訓(xùn)練?！駴Q策端，大語言模型使機器人聽懂人類語言邏輯，諸如谷歌的RT-2模型等訓(xùn)練模型使機器人可以從網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并轉(zhuǎn)換成機器人動作，執(zhí)行未做過的復(fù)雜任務(wù)。圖：谷歌RT-2在RT-1機器人數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，增加了從互聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)的VLM預(yù)訓(xùn)練模型，短時間內(nèi)提升了Agent的泛化和涌現(xiàn)能力圖：隨著可應(yīng)用場景開放性增強，機器人的需求量級將成倍提升假設(shè)附注：50萬-全球工業(yè)機器人年銷量；100萬-比亞迪生產(chǎn)人員約44萬人(22年年報)。此外根據(jù)公開報告測算，機器人在10%滲透率以下，則國內(nèi)餐飲、酒店配送機器人空間50億，假設(shè)機器人單價約3萬元，測算大約16萬臺需求；1000萬-參考汽車價格帶，中國15萬元以上汽車銷量占比約48%。假設(shè)全球30%擁有汽車的家庭會購買人形機器人，按照20年達成保有量，測算得全球年均1200萬臺人形機器人銷量。50機器人成本下降曲線機器人產(chǎn)出價值曲線機器人產(chǎn)出價值和投入成本打平-90%-50%-36%-37%50機器人成本下降曲線機器人產(chǎn)出價值曲線機器人產(chǎn)出價值和投入成本打平-90%-50%-36%-37%成本的下降是機器人能夠大規(guī)模落地的另一個重要維度價格(萬美元)機器人初始價格機器人初始價格-80%-80%關(guān)節(jié)總成機身結(jié)構(gòu)件基帶板卡(含電池)視覺和姿態(tài)感知(相機+IMU)處理器27行星減速機生產(chǎn)廠商，在工業(yè)機器人領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)國產(chǎn)替代和較高的國產(chǎn)替代加速前行829450400350300250200500單位:億美元19QI20QI20QI2121QI2222QI 23QI50%40%30%20%0%-20%6005004003002000單位:億美元微軟20Q220Q320Q420Q320Q422Q222Q322Q422Q222Q322Q4 23Q223Q350%45%40%35%30%25%20%0%30AI已成為全球算力投資的主要驅(qū)動力。以算力投資中價值量最大的服務(wù)器160014001200100080060040020004%0%-2%-4%10008006006.7%5.2%2.9%5.2%2.9%3.3%-0.4%3.3%-0.4%0201320142015201620172018201920202021202260%50%40%30%20%0%20222023E2024E全球AI服務(wù)器出貨金額(億美金)AI服通用服務(wù)器13,9006.4080,000-2,7454.26.53256502.03004.02.34953.07,5806,00045.9250020001500100050002274.8800218.7168.6218.7202220232024E..........2032E3070504030705040CPUASICCPUASIC2025ASIC2025CPUOther900080007000600050004000300020000X2X4ServerSSDContentAI服務(wù)器(ServerSSDContentAI服務(wù)器(GB)傳統(tǒng)服務(wù)器(GB)864204.74.78主流內(nèi)存配置百億模型占用內(nèi)存CAGR=52.2%CAGR=52.2%圖:全球算力規(guī)模持續(xù)增長圖:全球算力需求結(jié)構(gòu)3500300025002000500033002168.21424.6936429202020212022E2023E2024E2025E全球算力總規(guī)模(EFLOPS)Acacia348006004002000單位:TFLOPS/s20172018201920202021202220232024先進制造,成為國內(nèi)算力芯片廠商的稀缺資源。AI算力芯片通常采用125000200005000090nm65nm45nm28nm20nm16/14nm10nm7nm5nm3nm上一輪景氣度周期及產(chǎn)業(yè)鏈“逆全球化”趨勢，加速重資產(chǎn)制造業(yè)回流，其中半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)核心的晶圓制造環(huán)節(jié)，美、日、韓、臺、中等國家/地區(qū)紛紛加大產(chǎn)能擴張規(guī)劃。對于晶圓廠而言，成熟制程在積極資本開支下中期或面臨產(chǎn)能過剩，先進制程將成為其后續(xù)經(jīng)營成長的主要驅(qū)動，而摩爾定律的進一步放緩，適當降低了國內(nèi)技術(shù)追趕的差距。圖：不同制程下單位晶體管制造成本先進封裝，國內(nèi)具備更好彎道追趕的可能。相較于傳統(tǒng)消費級芯片，算力芯片面積更大，存儲堆疊更多，對互連速度要求更高，而以Chiplets為代表的先進封裝，可以更好的滿足這些大規(guī)模芯片的性能和成本需求。更復(fù)雜的制造流程也帶來了更高的價值增量，對比消費級芯片產(chǎn)品，算力芯片的封測成本通常有十倍以上提升，在芯片整體成本構(gòu)成中比重也有增加。而對比晶圓制造端的技術(shù)差距和供應(yīng)鏈限制，在先進封裝領(lǐng)域，國內(nèi)廠商已有技術(shù)積累，并在積極技術(shù)及產(chǎn)能投入下，未來具備更好的追趕機會。圖：先進封裝帶來產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)價值量提升圖：2.5D/3D為先進封裝最快成長方向我們正在見證一個新時代的到來。Al大模型將持續(xù)升級，假如GPT-4解決了10%的人類任務(wù)，GPT-5將會解決15%以上的人類任務(wù)，而Al的終局將超越人類能力的總和，在具備經(jīng)濟價值的人類活動中發(fā)揮廣泛的作用；另一方面，Al也在加速新材料、生物科技等方面的研發(fā)進程，大幅提升人類的科技水平。全球科技巨頭正在建設(shè)遍布五大洲的Al算力中心，讓智力資源像水電一樣流入千行百業(yè)。Al應(yīng)用也將提升每個普通人的能力半徑，提升人們的記憶力、創(chuàng)造力、協(xié)作能力等。2024年將是Al終端創(chuàng)新與應(yīng)用落地的元年，產(chǎn)業(yè)周期將持續(xù)10年。正如前文提到的，Al產(chǎn)業(yè)將呈現(xiàn)“多層次、多浪潮”的發(fā)展特征，在科技領(lǐng)域持續(xù)帶來新的投資機會。$