AI2.0十年之后我们还能做什么.pdf
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1、 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分,请务必一起阅读。1 证券研究报告 科技 科技 AI 2.0:十年之后我们还能做什么:十年之后我们还能做什么 华泰研究 华泰研究 科技 科技 增持 增持(维持(维持)2023 年 6 月 26 日中国内地 专题研究专题研究 AI 大模型展现惊人能力,有望成为下一代通用技术平台大模型展现惊人能力,有望成为下一代通用技术平台 2010 年,麻省理工大学阿齐默鲁教授等提出了科技发展如何影响人类就业的分析框架。当前,随着以 GPT-4 为代表的大语言模型的出现,AI 开始具备文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理等能力,AI 大模型出现通用性强、固定成本高但
2、边际成本递减等平台性技术的显著特征,未来有可能大规模替代当前人类的工作。因此,我们认为现在是重新思考人工智能将如何影响工作和投资的又一重要时刻。我们认为:1)大模型对人类工作的替代将从常规性的脑力劳动开始,金融法律服务、软件外包、传媒等工作可能最先被影响。2)从投资角度,建议按照算力基础设施-硬件载体-大模型平台-应用的顺序寻找受益标的。投资机会投资机会#1:科技巨头在大模型上竞争激化,芯片等送水人最先受益:科技巨头在大模型上竞争激化,芯片等送水人最先受益 我们认为,算力需求增长会率先利好芯片、光模块、服务器产业链等送水人。根据 OpenAI 测算,目前算力的增速(翻 1 倍/3-4 个月)远
3、超过摩尔定律(翻 1 倍/18-24 个月),未来 AI 应用的逐步丰富,将推动推理芯片等相关市场保持强劲增长。我们预计 2025 年左右当生成式 AI 应用大规模落地后,用于数据中心的推理及训练芯片市场约 900 亿美元,带来先进代工、先进封装、光模块、服务器在内相关产业链机会。投资机会投资机会#2:谁会成为谁会成为 2.0 时代的硬件载体?时代的硬件载体?回顾消费电子硬件的发展历程,硬件的升级和应用的发展往往相互促进。年初以来,ChatGPT Plugins 和 Auto GPT 已让我们在应用层面看到了大语言模型的潜力,有望催化智能终端的发展。一方面,大模型将为智能手机、PC 平板、音箱
4、等带来新功能,推动硬件规格升级;另一方面也有望催化 AR/VR、无人驾驶汽车、机器人等新的硬件形态,带动产业链发展。长期来看,或将形成同时拥有 1)超强感知能力,2)通用人工智能(AGI)和 3)灵活的行动能力的硬件产品。虽然离大规模应用仍有距离,但长期来看,建议关注机器人等终端成为 AI2.0 时代的主流载体。投资机会投资机会#3:世界最后需要几家大模型公司?:世界最后需要几家大模型公司?我们认为,大语言模型是一个资本密集、人才密集和数据密集的产业,是否拥有大语言模型将成为衡量科技企业甚至衡量国家综合实力的重要尺度之一。当前全球大模型呈现“百模大战”的竞争格局,我们认为最终可能会收敛到国内外
5、各数家的寡头竞争格局。在“百模大战”中最终胜出的企业,有望成为可以类比当前百度、阿里、腾讯体量的科技平台型企业。是否能形成“数据-模型-应用”的飞轮是判断大模型企业能否在竞争中胜出的重要标准之一。投资机会投资机会#4:最大机会在行业,看好互联网、办公、金融等行业落地:最大机会在行业,看好互联网、办公、金融等行业落地 我们认为,AI 2.0 最大的投资机会在应用,AI 落地的节奏或和行业数字化程度成正比,看好互联网(搜索+广告营销)、办公、金融,教育等行业率先迎来“iPhone 时刻”,关注大模型在:1)电商、金融、医疗等行业替代传统客服;2)文本和图像生成在办公、广告营销、金融、影视游戏等领域
6、成为下一代生产力工具;3)多模态能力在新药开发等科研上的应用前景。风险提示:宏观经济波动;新技术渗透进度不及预期;中美贸易摩擦加剧;本研报中涉及到未上市公司或未覆盖个股内容,均系对其客观公开信息的整理,并不代表本研究团队对该公司、该股票的推荐或覆盖。免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分,请务必一起阅读。2 科技 科技 正文目录正文目录 AI 2.0:十年之后我们还能做什么十年之后我们还能做什么.4 AI 2.0 是下一代通用技术平台.5 投资机会#1:算力需求增长利好芯片送水人.7 投资机会#2:谁会成为 2.0 时代的硬件载体?.9 投资机会#3:世界最后需要几家大模型公司?.10 投
7、资机会#4:如何把握大模型应用的投资机会.11 2023 年十大投资机会.14 AI 大模型企业是如何炼成的大模型企业是如何炼成的.16 海外大模型:微软&OpenAI、谷歌、英伟达、Meta、AWS.16 国内大模型:百度、阿里、腾讯、华为、商汤、讯飞.31 相关未上市公司:智谱、MiniMax、第四范式、聆心智能、澜舟科技、云知声、扩博智能.44 算力:算力:AI 应用如何拉动需求变化应用如何拉动需求变化.46 大模型对训练/推理算力需求的测算.47 计算芯片:算力储备竞赛开启,推理初步具备进口替代能力.49 服务器:AI 服务器市场稳步增长,2021-2026E CAGR 预计达 17%
8、.54 先进封装&材料:高算力需求带动先进封装需求.56 光模块:数据中心市场空间广阔,2023 年有望迎 800G 放量元年.57 服务器产业链相关公司:工业富联、环旭电子.60 计算芯片产业链相关公司:燧原科技、壁仞科技、寒武纪、京微齐力、芯动科技、沐曦集成电路、海光信息、登临科技、中科驭数、摩尔线程、天数智芯、高云半导体、墨芯人工智能、智多晶、云天畅想.60 光通信产业链相关公司:长光华芯、源杰科技、云岭光电、苏州熹联、天孚通信、中际旭创.64 云计算产业链相关公司:道客云、鹏云网络、StreamNative.66 AI 赋能百业:产业变革的奇点赋能百业:产业变革的奇点.68 AI+企业
9、服务:赋能生产力/沟通/协作工具.68 AI+汽车:AI 大模型加速无人驾驶发展.70 AI+工业:ChatGPT 引领 AI 赋能工业,工业智能化水平或将加速提升.75 AI+金融:坐拥数据富矿,有望成为 AI 大模型率先落地的垂直领域之一.79 AI 赋能传媒:赋能传媒:AIGC 应用鹏程万里应用鹏程万里.83 AI+游戏:降本增效持续验证,AI 新玩法尝试创新.83 AI+电商:多场景应用,降本增效提升体验.87 AI+影视:驱动影视创作升级.92 产业链相关公司:昆仑万维、汤姆猫、蓝色光标、焦点科技、华策影视等.98 AI for Science:人工智能助力科学探索的新范式:人工智能
10、助力科学探索的新范式.100 AI+新药开发:根据功能需求设计/优化蛋白质,加速新药探索速度.101 AI+量子:优化软硬件设计,提升量子技术应用的效率与准确性.103 AI+核聚变:精准调控核聚变控制过程,降低开发周期.105 AI+材料科学:逆向设计是 AI 助力材料研发创新的主要范式.106 AI for Science产业链相关公司:国仪量子、本源量子、讯飞医疗、BrainCo、脑虎科技.108 附录:附录:AI 大模型算法的前世今生大模型算法的前世今生.110 溯源:从经典神经网络到 Transformer 架构.111 发展:从 GPT-1 到 GPT-4,开启大模型新纪元.115
11、 海外落地:BloombergGPT、AutoGPT、SAM.127 附录:附录:AI 大模型需要什么数据大模型需要什么数据?.132 数据将是未来 AI 大模型竞争的关键要素.132 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分,请务必一起阅读。3 科技 科技 海外主要大模型数据集.132 中国主要 AI 大模型数据集.138 高质量语言数据和图像数据或将耗尽,合成数据有望生成大模型数据.145 数据产业链投资机会:数据生产环节、数据处理环节.146 数据服务相关公司:百度智能云、慧听、标贝、它思、Appen、Telus international、Scale AI.148 半导体国产化:供需
12、错配推动半导体制造国产化加速半导体国产化:供需错配推动半导体制造国产化加速.150 中国半导体供需错配,国产替代主要集中在设计、封测等环节.150 机会#1 半导体设备:关注先进制程突破以及国产化率提升.155 机会#2 半导体设备零部件:国产化地位开始受到重视.161 机会#3 材料:国产基础较好,掩模版、光刻胶国产化率较低.166 半导体产业链未上市公司:悦芯科技、华封科技、先锋半导体、御微半导体、世禹精密、汉骅半导体、佑伦真空、富乐华半导体、泰科天润、锐杰微科技.172 汽车智能化:红海竞争的破局点汽车智能化:红海竞争的破局点.175 智能驾驶:高级别辅助驾驶蓄势待发,国产供应商受益.1
13、75 智能座舱:从 4.0 多模态到 5.0 大模型,座舱智能化全面升级.180 车载芯片相关公司:地平线、黑芝麻智能、芯驰科技、芯擎科技,旗芯微.186 域控及数据标注相关公司:德赛西威、经纬恒润、纵目科技、魔视智能、宏景智驾、柏川数据.187 连接器相关公司:电连技术、瑞可达.188 传感器相关公司:加特兰、森思泰克、行易道、禾赛科技、速腾聚创、图达通、探维科技、灵明光子.189 AR-HUD 相关公司:泽景科技、未来黑科技.191 商业航天:大年开启,关注行业机遇商业航天:大年开启,关注行业机遇.192 技术端:火箭、卫星制造技术均有突破.192 需求侧:行业需求加快落地.203 政策面
14、:利好政策频出,投融资稳健增长.210 火箭相关公司:星际荣耀、星河动力、蓝箭航天、深蓝航天、中科宇航、天兵科技、凌空天行、东方空间.214 卫星制造相关公司:银河航天、长光卫星、时空道宇、工大卫星、国博电子、铖昌科技、海格通信、天银机电.215 地面设备相关公司:震有科技、航天驭星、信科移动.216 卫星运营服务相关公司:中国星网、中国卫通、航天宏图、中科星图.217 元宇宙元宇宙 2023:苹果这次有什么不同?苹果这次有什么不同?.218 Meta Oculus 的失败教训.218 苹果带来的变化.221 生成式 AI 可能带来哪些变化.227 海外公司:英伟达,Epic games,Un
15、ity.230 整机品牌:Nreal、亮亮视野、Rokid、亮风台、大朋 VR.233 光模组领域:鲲游、耐德佳、至格、JBD、视涯、宏禧科技、赛富乐斯、熙泰、研鼎、蓝特光学.235 Web3:过去一年发生了什么?:过去一年发生了什么?.241 Web3:以所有权为核心的价值网络.241 风险事件频发,加密合规时代已至.243 基础设施层:寒冬孕育机遇,Web3 基础设施创新持续.247 应用层:市场回归冷静,关注 Web3 与真实世界连接.249 未来展望:Web3 离我们还有多远?.255 Web3产业链相关公司:趣链科技、矩阵元.256 风险提示.257 免责声明和披露以及分析师声明是报
16、告的一部分,请务必一起阅读。4 科技 科技 AI 2.0:十年之后我们还能做什么十年之后我们还能做什么 2010 年,麻省理工大学应用经济学教授达隆阿齐默鲁(Daron Acemoglu)等人在论文1中提出了科技发展如何影响人类就业和收入的分析框架(图 1)。当前,随着以 GPT-4 为代表的新一代 AI 技术的出现,人类正面临重新思考人工智能将如何影响我们今后工作生活的又一重要时刻。参考阿齐默鲁教授的模型和咨询公司埃森哲近期关于工作受到生成式 AI 影响大小的研究结果2,我们把十个主要行业根据:1)工作方式是脑力为主还是体力为主,(2)工作内容是常规性还是非常规性进行划分,归纳了不同性质工作
17、受到生成式 AI 影响的程度。我们认为,随着 AI 能力的不断增强,大语言模型(LLM)将从金融法律服务、软件外包等常规性的脑力工作开始,逐步替代人类工作。图表图表1:AI 2.0 时代,生成式时代,生成式 AI 或将逐步代替人类工作或将逐步代替人类工作 资料来源:Acemoglu and Autor(2010)Skills,Tasks and Technologies:Implications for Employment and Earnings,埃森哲,华泰研究 具体结论如下:1)常规性的脑力劳动容易被算法替代。常规性的脑力劳动容易被算法替代。这具体包括金融法律服务、软件外包、传媒等白领
18、工作。这些工作需要收集,分析和解释大量基于语言的数据和信息,且含有较多重复性的知识劳动,与大语言模型的文本理解/生成以及逻辑推理能力高度重合,受到生成式 AI的影响可能较大;1 Acemoglu,D.,&Autor,D.(2011).Skills,tasks and technologies:Implications for employment and earnings.In Handbook of labor economics(Vol.4,pp.1043-1171).2 Accenture(2023).A new era of generative AI for everyone.免责声
19、明和披露以及分析师声明是报告的一部分,请务必一起阅读。5 科技 科技 2)非常规性的脑力活动较难被算法替代。非常规性的脑力活动较难被算法替代。相较白领工作,新药开发等科研工作需要更高层次的认知和创造力,并且工作内容多变,难以被算法替代,受到生成式 AI 的影响较白领更小;3)常规性的体力劳动容易被自动化技术替代。常规性的体力劳动容易被自动化技术替代。在零售、制造等行业中,虽然涉及的语言相关工作不多,受生成式 AI 的影响不大,但工作中有较多重复且任务标准化程度高的内容,容易被机器人等自动化技术所替代;4)非常规性的体力劳动受影响较小。非常规性的体力劳动受影响较小。建筑、餐饮旅游及交运、采矿等行
20、业虽然也包含较多的体力劳动,但难以被自动化的长尾场景较多,目前看来,受到生成式 AI 和机器人技术的影响都较小。AI 2.0 是下一代通用技术平台是下一代通用技术平台 我们认为以 ChatGPT 为代表的大语言模型的出现,使人工智能技术的发展进入了 2.0 时代。AI 大模型已经具备 1)通用性强,2)固定成本高但边际成本递减等平台性技术的显著特征,有望成为继 PC,移动互联网,云计算,电动车之后,下一个支撑科技创新的通用技术平台。如下图所示,每一代通用技术平台的出现,都会伴随几家平台性公司的出现。这具体包括,1)主机时代的 IBM,2)PC 时代的微软和 Intel(Wintel),3)智能
21、手机时代的苹果和谷歌,4)云计算时代的亚马逊和英伟达,5)智能电动车时代的特斯拉和宁德时代。当我们进入 AI 大模型时代,我们认为,以微软为代表的大模型厂商和以英伟达为代表的算力提供方有望受益于 AI2.0 的崛起,实现平台扩张。图表图表2:AI 2.0 是下一代通用技术平台是下一代通用技术平台 资料来源:Wind,华泰研究 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分,请务必一起阅读。6 科技 科技 过去,计算机视觉等 AI 模型需要针对每个特定任务进行数据采集、模型训练等一系列工作,且训练出来的模型无法用到其他场景,这导致边际成本难以降低、难以大规模落地等问题。大模型的出现改变了 AI 模型
22、的训练和使用的范式。在大模型的新范式下,首先训练出具备跨领域知识的基础模型(Foundation Model),然后通过微调等方式适配和执行下游各领域的任务,能够降低模型落地的边际成本。大模型的新范式带来了成本结构变迁:大模型出现之前的 AI 1.0 时代,模型训练成本和模型数量等比例增加,边际成本较高;AI 2.0 时代,训练基础模型的固定成本高,但微调以适应下游应用的成本极低,预训练模型+微调的新范式边际成本低,具有明显的平台效应,为 AI 公司探索新商业模式提供机会。图表图表3:AI 步入步入 2.0 时代,边际成本大幅度下降时代,边际成本大幅度下降 资料来源:人工智能发展报告 2011
23、-2020(清华大学,2021),华泰研究 我们相信 AI 2.0 是未来十年科技行业最重要的投资机会,建议投资人参考 4G 的投资逻辑,按照基础设施-终端-平台-应用 顺序寻找投资标的。复盘 4G 产业发展历程,我们看到在受益板块中电信设备商先行,手机次之、电信服务及移动互联网应用紧跟其后。第一阶段,爱立信等通信网络设备商享受最初的资本开支红利,但由于华为出现导致的格局改变以及设备投入存在周期性,股价波动回到原点;其次,中国三大运营商在 4G 时代发挥着至关重要的作用,但由于来自监管的提速降费压力和业务范围的制约,运营商盈利增速缓慢;4G 时代应用端的主要附加价值被互联网占据,社交、游戏、电
24、商和视频等领域出现了一批杀手级应用,以腾讯为代表的平台型企业也在互联网浪潮中实现市值飞跃。展望 AI 大模型时代,我们认为:1)算力基础设施率先受益:AI 大模型推动算力需求快速增长,基础设施的业绩成长确定性最高,主要产业链环节包括计算芯片、服务器、数据中心等;2)交互终端次之,当前智能手机是大模型应用的主要载体。未来看好大模型能力提升推动AR/VR,无人驾驶车,机器人等成为下一代硬件载体的潜力。3)大模型平台是当下产业发展趋势中最核心的一环,看好 MaaS 成为 AI 大模型时代新的商业模式,关注各国对 AI 大模型企业监管政策对行业发展的影响;4)AI 2.0 最大的投资机会在应用。看好大
25、模型在搜索,电商零售,办公,金融、医药等行业率先落地。免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分,请务必一起阅读。7 科技 科技 图表图表4:从从 4G 周期经验看周期经验看 AI 大模型受益顺序大模型受益顺序 资料来源:Bloomberg,华泰研究 投资机会投资机会#1:算力需求增长利好芯片送水人:算力需求增长利好芯片送水人 我们认为,算力需求增长会率先利好算力芯片,光模块,服务器产业链等送水人。根据 OpenAI 测算,目前算力的增速(翻 1 倍/3-4 个月)远超过摩尔定律(翻 1 倍/18-24 个月),未来 AI 应用的逐步丰富,将推动推理芯片等相关市场保持强劲增长。我们预计 202
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