AIGC与数字孪生引爆生产力革命.pdf
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1、请务必阅读末页的免责条款和声明主题策略主题策略2023年投资策略年投资策略AIGC与数字孪生:引爆生产力革命与数字孪生:引爆生产力革命2核心观点核心观点AIGC悄然兴起悄然兴起,算力降本夯实算力降本夯实“AI底座底座”。AIGC进入快速发展阶段:可进行写作、编曲、绘画、视频制作等创意工作;ChatGPT强势出圈:成为史上用户增速最快史上用户增速最快的消费级应用;AI大模型“摩尔定律摩尔定律”呼之欲出:训练参数、计算资源指数级增长;算力降本推动AIGC商用:The Economics of Large Language Models(2023)(作者:SUNYAN)预计2023年模型及硬件优化有
2、望节省80%以上成本,AIGC商用门槛有望持续降低。AI大模型商用在即大模型商用在即,AIGC解放生产力解放生产力。AI有望具备专业级创作能力:在艺术创作领域具备超过专业人士的创造能力;AIGC交互方式持续丰富:有望在日常办公、传媒、影视娱乐、电商等场景较快落地;数字孪生为AIGC核心能力:数字孪生将大幅提高工业端生产效率,IDC预计2025年全球市场空间达265亿亿美美元元;AIGC或对80%劳动力劳动力产生影响,根据量子位智库预测,2030年中国AIGC市场有望超万亿元万亿元。想象力即生产力想象力即生产力,AIGC修筑通往元宇宙之桥修筑通往元宇宙之桥。内容创作门槛不断降低,AIGC掀起内容
3、生产革命;AIGC赋能多模态数字内容生成,加速元宇宙时代降临。rQnOqQpOtRpMsNpRwPmNpQ7NaO6MoMoOtRsRjMrRqNeRnOnN9PrQsOuOrNrQxNqQxO3核心观点核心观点投资策略:建议重点关注算力硬件支撑投资策略:建议重点关注算力硬件支撑、推动行业生产效率颠覆式提升推动行业生产效率颠覆式提升、催生元宇宙发展新生态三个方向催生元宇宙发展新生态三个方向主线一:AIGC算力硬件支撑产业链算力硬件支撑产业链,AI大模型带来的算力需求将会带动算力硬件支撑产业链发展,衍生硬件性能有望持续提升,推荐同飞股份(300990.SZ)、和林微纳(688661.SH)、鼎通
4、科技(688661.SH)、高澜股份(300499.SZ);主线二:AIGC推动行业生产效率颠覆式提升推动行业生产效率颠覆式提升,短期看,AI已具备辅助人类完成部分工作任务的能力,我们认为AIGC在软件开发、日常办公、影视娱乐、教育、电商等领域将率先应用。长期看,随着AI逐步具备媲美人类的专业创造能力,AIGC将在全行业带来颠覆式的生产方式,我们预计娱乐、传媒以及软件开发领域相关公司将率先在成本端受益,推荐杰创智能(301248.SZ)、风语筑(603466.SH);主线三:AIGC催生元宇宙发展新生态催生元宇宙发展新生态,游戏公司有望率先在内容创作以及游戏设定等方面应用AI大模型并在元宇宙产
5、业中占得有利竞争位置,推荐完美世界(002624.SZ)、吉比特(603444.SH)。风险因素:算力成本优化不及预期风险;风险因素:算力成本优化不及预期风险;AI大模型迭代速度不及预期风险;监管政策持续收紧风险;数据大模型迭代速度不及预期风险;监管政策持续收紧风险;数据安全舆情导致商业化进程不及预期风险;行业竞争持续加剧风险安全舆情导致商业化进程不及预期风险;行业竞争持续加剧风险。目录目录CONTENTS41.1.AIGCAIGC悄然兴起,算力降本夯实“悄然兴起,算力降本夯实“AIAI底座”底座”2.2.AIAI大模型商用在即,大模型商用在即,AIGCAIGC解放生产力解放生产力3.3.想象
6、力即生产力,想象力即生产力,AIGCAIGC修筑通往元宇宙之桥修筑通往元宇宙之桥4.4.聚焦三条主线:算力硬件支撑、推动行业生产效率颠覆式提升、催生元宇宙发聚焦三条主线:算力硬件支撑、推动行业生产效率颠覆式提升、催生元宇宙发展新生态展新生态5.5.风险因素风险因素51.AIGC悄然兴起,算力降本夯实“悄然兴起,算力降本夯实“AI底座”底座”I.I.AIGCAIGC悄然兴起,悄然兴起,ChatGPTChatGPT强势“出圈”强势“出圈”II.II.全球智能算力规模快速增长,训练成本有望持续优化全球智能算力规模快速增长,训练成本有望持续优化61.1 AIGC悄然兴起,悄然兴起,ChatGPT强势“
7、出圈”强势“出圈”资料来源:各公司官网,Edmond de Belamy(作者:巴黎艺术团体“Obvious”通过GAN算法开发完成),中国信息通信研究院,中信证券研究部AIGC技术发展历程技术发展历程AIGC(AI Generated Content,人工智能生成内容人工智能生成内容)指利用指利用AI(Artificial Intelligence,人工智能人工智能)技术生成内容技术生成内容,AIGC可根据用户需求自动生成与之匹配的内容可根据用户需求自动生成与之匹配的内容。AIGC目前已进入目前已进入快速发展阶段快速发展阶段。7ChatGPT建立在建立在GPT-3模型之上模型之上,并使用监督
8、学习和强化学习并使用监督学习和强化学习(人类监督人类监督)技术进行微调技术进行微调。ChatGPT仅用仅用两个月两个月MAU即突破即突破1亿亿,成为史上用户增速最快的消费级应用成为史上用户增速最快的消费级应用。资料来源:OpenAI官网资料来源:SimilarWeb,Sensor Tower,中信证券研究部ChatGPT:使用监督学习和强化学习进行技术微调:使用监督学习和强化学习进行技术微调各应用达到一亿用户所需要的时间(单位:月)各应用达到一亿用户所需要的时间(单位:月)1.1 AIGC悄然兴起,悄然兴起,ChatGPT强势“出圈”强势“出圈”01020304050607080Twitter
9、FaceBookInstagramTiktokChatGPT各应用达到一亿用户所需要的时间(单位:月)8全球智能算力规模高速发展全球智能算力规模高速发展,根据华为预测根据华为预测,2030年全球智能算力有望达到年全球智能算力有望达到105ZFLOPS对比对比2020年年增长增长500倍倍。国内头部科技企业均发力布局国内头部科技企业均发力布局AI大模型大模型,需依托高算力系统构建需依托高算力系统构建,国内智能算力规模将保持高增国内智能算力规模将保持高增。根据IDC数据,2022年中国智能算力规模将达到268.0EFLOPS,且IDC预计2026年智能算力规模将进入ZFLOPS级别,达到1271.
10、4EFLOPS。资料来源:华为全球产业展望(含预测),中信证券研究部资料来源:IDC(含预测),中信证券研究部2020-2030年全球智能算力规模年全球智能算力规模CAGR为为86%(单位:(单位:EFLOPS)2026年中国智能算力规模有望达到年中国智能算力规模有望达到1271EFlops(单位:(单位:EFLOPS)1.2 全球智能算力规模快速增长,训练成本有望持续优化全球智能算力规模快速增长,训练成本有望持续优化2101050000200004000060000800001000002020-2030ECAGR=86%02004006008001000120014002019202020
11、2120222023E2024E2025E2026ECAGR=48%9AI大模型参数呈指数级增长大模型参数呈指数级增长,新新“摩尔定律摩尔定律”呼之欲出呼之欲出。AI大模型解锁“涌现能力涌现能力”:当训练量超过某个阈值时,模型精度会突然暴增。根据AI and Memory Wall(2021)(作者:Amir Gholami等)数据,近十年来CV、NLP和语音学习方面的AI大模型所需的算力以每两年每两年15倍倍的速度增长,而Transformer模型的增长速度更快,增长速度为每两年每两年750倍倍。OpenAI预计AI研究所需要的计算资源将每每3-4个月翻一倍个月翻一倍,OpenAI首席执行官
12、Sam Altman也于2023年2月发推文称“新版摩尔定律很快就要到来,宇宙中的智能将每18个月翻一倍”。资料来源:Efficient Large-Scale Language Model Training on GPU Clusters Using Megatron-LM(2021)(作者:Deepak Narayanan,Mohammad Shoeybi,Jared Casper等)资料来源:AI and Memory Wall(2021)(作者:Amir Gholami,Zhewei Yao,Sehoon Kim等)NLP模型参数呈指数级增长模型参数呈指数级增长SOTA模型训练的浮点数
13、运算量(单位:模型训练的浮点数运算量(单位:FLOPS)1.2 全球智能算力规模快速增长,训练成本有望持续优化全球智能算力规模快速增长,训练成本有望持续优化10参考参考The Economics of Large Language Models(2023)(作者:作者:SUNYAN)以及以及Efficient Large-ScaleLanguage Model Training on GPU Clusters Using Megatron-LM(2021)(作者:作者:Deepak Narayanan等等),研研究人员均提出以究人员均提出以训练词数训练词数(Tokens)、大模型参数量大模型参
14、数量(Parameters)、芯片算力芯片算力(FLOPS)、芯片价格芯片价格等参数的成本等参数的成本测算模型测算模型。根据根据The Economics of Large Language Models(2023)(作者:作者:SUNYAN)估算估算,预计预计GPT-3训练成本约为训练成本约为140万美元万美元,推理成本为推理成本为0.0035美元美元/1000Tokens。受益于大模型参数优化受益于大模型参数优化、算力利用率逐步提升算力利用率逐步提升、单位算力成本随着芯片迭代不断下降单位算力成本随着芯片迭代不断下降,AI大模型训练及推理成本有望持大模型训练及推理成本有望持续降低续降低,Th
15、e Economics of Large Language Models(2023)(作者:作者:SUNYAN)预计可节省预计可节省80%以上以上。资料来源:The Economics of Large Language Models(2023)(作者:SUNYAN),中信证券研究部资料来源:The Economics of Large Language Models(2023)(作者:SUNYAN;含预测),中信证券研究部大模型训练大模型训练&推理成本测算通用模型推理成本测算通用模型2023年年GPT-3训练和推理成本相较于训练和推理成本相较于2020年可以节省年可以节省80%成本成本1.2
16、 全球智能算力规模快速增长,训练成本有望持续优化全球智能算力规模快速增长,训练成本有望持续优化训练成本训练成本推理成本推理成本参数量减少减少60%的参数量的参数量(Chinchilla使用70B参数量达到与GPT-3使用175B参数量相似的表现)单位算力成本预计相同算力节省节省58%成本成本(H100单位算力成本更低)模型算力利用率算力利用率提升算力利用率提升2.2倍倍(GPT-3利用率为21.3%;PaLM为46.2%)节省成本(相较于2020年GPT-3)83%81%目录目录CONTENTS111.1.AIGCAIGC悄然兴起,算力降本夯实“悄然兴起,算力降本夯实“AIAI底座”底座”2.
17、2.AIAI大模型商用在即,大模型商用在即,AIGCAIGC解放生产力解放生产力3.3.想象力即生产力,想象力即生产力,AIGCAIGC修筑通往元宇宙之桥修筑通往元宇宙之桥4.4.聚焦三条主线:算力硬件支撑、推动行业生产效率颠覆式提升、催生元宇宙发聚焦三条主线:算力硬件支撑、推动行业生产效率颠覆式提升、催生元宇宙发展新生态展新生态5.5.风险因素风险因素122.AI大模型商用在即,大模型商用在即,AIGC解放生产力解放生产力I.I.多模态多模态AIAI大模型高速发展,大模型高速发展,AIGCAIGC多领域落地多领域落地II.II.AIGCAIGC衍生出丰富能力矩阵,有望率先在影视娱乐等领域落地
18、衍生出丰富能力矩阵,有望率先在影视娱乐等领域落地III.III.数字孪生为数字孪生为AIGCAIGC核心能力,推动全行业降本增效核心能力,推动全行业降本增效IV.IV.AIGCAIGC或对或对80%80%劳动力产生影响,劳动力产生影响,20302030年中国年中国AIGCAIGC市场有望超万亿元市场有望超万亿元13Transformer模型模型“百花齐放百花齐放”。2017年以来,Transformer在物体检测和语义分割任务中大幅刷新了此前的纪录。基于Transformer已发展出60余个余个AI大模型,其中包括名声大噪的GPT模型。预训练呈预训练呈“大一统大一统”趋势趋势,Transfor
19、mer架构向多模态场景延伸架构向多模态场景延伸。2022年,微软亚洲研究院推出BEiT-3预训练模型,在目标检测、实例分割、语义分割、视觉推理、图片描述生成等任务上取得了SOTA的迁移性能。资料来源:TRANSFORMER MODELS:AN INTRODUCTION AND CATALOG(2023)(作者:Xavier Amatriain)资料来源:Image as a Foreign Language:BEIT Pretraining for All Vision and Vision-Language Tasks(2022)(作者:Wenhui Wang,Hangbo Bao,Li D
20、ong等)Transformer“模型家族”发展时间线“模型家族”发展时间线BEiT-3在在CV-NLP任务上表现突出任务上表现突出2.1 多模态多模态AI大模型高速发展,大模型高速发展,AIGC多领域落地多领域落地142.1 多模态多模态AI大模型高速发展,大模型高速发展,AIGC多领域落地多领域落地资料来源:红杉资本(含预测),中信证券研究部AIGC模型和应用发展预测模型和应用发展预测AIGC在多领域逐步落地在多领域逐步落地,长期看长期看AI有望具备专业级创作能力有望具备专业级创作能力。应用领域:AIGC可应用于文字、图像、音乐、视频、3D建模、建筑等领域,可在办公、传媒、艺术等场景担任辅
21、助甚至是创作者角色。产业化进程:AIGC在文本和代码领域发展较快在文本和代码领域发展较快,如今已具备长文本写作和基础软件开发能力,可辅助白领以及技术人员完成部分工作;在艺术创作领域,AIGC仍在初级探索阶段,创作能力仍有较大提升空间创作能力仍有较大提升空间。15AIGC包括三大核心能力包括三大核心能力,已衍生出丰富能力矩阵已衍生出丰富能力矩阵。AIGC主要包括三大核心能力:将现实世界内容迁移至数字世界(孪生能力孪生能力),再建立数字世界与现实世界的内容互通并辅助现实世界的内容生成(编辑能力编辑能力),最终从数字模仿进化至媲美人类的现实创作能力(创作能力创作能力)。根据京东探索研究院信息,AIG
22、C正在文字、语音以及图像视频等领域发展从识别到生成的能力矩阵。传媒传媒、影视娱乐以及电商等领域的数字化程度较高影视娱乐以及电商等领域的数字化程度较高,AIGC有望率先在相关行业落地有望率先在相关行业落地。凭借AI持续进化的文字、图片、视频内容生成能力,可助力行业降本增效,市场潜力巨大。资料来源:京东探索研究院,中信证券研究部资料来源:中国信息通信研究院,中信证券研究部AIGC已衍生出丰富能力矩阵已衍生出丰富能力矩阵AIGC交互方式持续丰富交互方式持续丰富2.2 AIGC衍生出丰富能力矩阵,有望率先在影视娱乐等领域落地衍生出丰富能力矩阵,有望率先在影视娱乐等领域落地16AIGC+文字文字&音频:
23、赋能音频:赋能AI客服降本增效客服降本增效。AI客服已在全球范围内普及,已从文字对话迭代至语音对话。根据IBM商业价值研究院研究成果,实施虚拟客服技术的大型组织可在每次客户对话中节省5.5美元美元的成本,同时,AI客服技术领先的企业客服满意度更高:客户和客服员工满意度分别提高12%和和9%,处理时间缩短了15%。根据GrandView Research数据,2022年全球AI客服市场规模为13.8亿美元亿美元,且该机构预计到2030年将达到70.8亿美元亿美元,对应2022-2030年CAGR为为22%。资料来源:The Total Economic Impact Of IBM Watson
24、Assistant(2020)(作者:Forrester),中信证券研究部资料来源:GrandView Research(含预测),中信证券研究部AI客服每次客户对话可节省客服每次客户对话可节省5.5美元美元2020-2030年全球年全球AI客服市场规模客服市场规模CAGR为为22%(单位:亿美元)(单位:亿美元)2.2 AIGC衍生出丰富能力矩阵,有望率先在影视娱乐等领域落地衍生出丰富能力矩阵,有望率先在影视娱乐等领域落地01234567人类客服AI客服美元010203040506070802022-2030ECAGR=22%17AIGC+图像视频:推动影视娱乐行业降本增效图像视频:推动影视
25、娱乐行业降本增效。2023年1月,日本奈飞(Netflix JP)和日本WIT工作室、微软小冰公司日本分部(rinna)共同制作了动画犬与少年,成为历史首次用AI技术生成背景技术生成背景的商业动画片。除去人物及动物角色,绘制工作绝大部分由AI完成。2023游戏开发者大会,腾讯AI Lab展示了使用AI从零开始迅速搭建一座3D虚拟城市的过程:所建虚拟城市面积达到25平方公里平方公里,包含130千米路网千米路网、4416栋建筑栋建筑以及超过38万个室内映射万个室内映射,建模一座如此大的城市,过去往往需要多名美术师以年为单位以年为单位的时间完成,而结合AI只需数周只需数周。资料来源:Netflix资
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