GPT4引领认知革命，国内百度文心一言发布在即；文心大模型场景全面，开启我国AI追赶序幕，建议从三大层面关注AI软硬件投资机会：
　　1、AI公司：大模型为AI应用最核心中枢，人工智能公司正打开想象天花板，建议关注三六零（A股唯一自研大模型公司）。
　　2、上游算力：训练模型带动算力需求，AI算力芯片为关键，建议关注寒武纪（A股AI算力芯片龙头）。
　　3、下游应用：建议关注百度生态合作伙伴及下游垂类应用企业。
　　风险提示：市场竞争加剧，研发不及预期。

研究报告全文：百度文心一言发布在即把握AI软硬件投资机会AI行业跟踪报告之三作者光大证券电子通信行业首席分析师刘凯执业证书编号S09305171000022023年3月15日光大证券计算机行业首席分析师吴春旸执业证书编号S0930521080002证券研究报告核心观点GPT4引领认知革命国内百度文心一言发布在即文心大模型场景全面开启我国AI追赶序幕建议从三大层面关注AI软硬件投资机会1AI公司大模型为AI应用最核心中枢人工智能公司正打开想象天花板建议关注三六零A股唯一自研大模型公司2上游算力训练模型带动算力需求AI算力芯片为关键建议关注寒武纪A股AI算力芯片龙头3下游应用建议关注百度生态合作伙伴及下游垂类应用企业风险提示市场竞争加剧研发不及预期请务必参阅正文之后的重要声明2目录1大模型打开想象空间MaaS模式应运而生2百度文心大模型场景全面开启我国AI追赶序幕3云端算力硬件将成为AI新浪潮的关键基础设施4投资建议从三大层面关注AI软硬件投资机会5风险分析请务必参阅正文之后的重要声明1大模型打开想象空间MaaS模式应运而生1211溯源ChatGPT大模型作为基础设施为AI发展带来新机遇图1ChatGPT是一个人工智能对话模型可以生成代码故事诗歌等1性能ChatGPT在一系列对话式AI任务上优于最先进的模型包括问答文本生成和对话生成在基准测试中ChatGPT在许多对话式AI任务上都达到了人类水平的准确度表1ChatGPT部分职业测试成绩考试内容成绩Upenn沃顿商学院MBA期末考试B-CPA注册会计师576Bar法律503SAT美国大学入学测试1020分超过48人类考生Google职业能力考试三级工程师年薪18万美元IQTestcom智商测试83分低于平均Vocabulary词汇测试151分平均99分资料来源LifeArchitect光大证券研究所整理资料来源ChatGPT官网光大证券研究所图3语言模型发展历程2ChatGPT45TB3模型大小GPT-3是世界上最大的语言模型之一拥有1750亿个参数OpenAI2训练数据ChatGPT在来自互联网的超过45TB文本数据的语料库上进行训练这个庞大的数据集用于教授模型自然语言中的模式和关系并建立对单词和短语的上下文和含义的丰富理解4请务必参阅正文之后的重要声明资料来源OpenAI论文1大模型打开想象空间MaaS模式应运而生22MaaS的商业模式应运而生MaaSModelasaService模型即服务这种模式具体运作方式是有能力的大公司提供预训练模型使得垂直行业的小公司能够构建和部署AI模型而无需投资构建和维护自己的模型所需的基础设施硬件和专业知识图4各垂类行业公司借助大模型API接口实现各种场景下的应用落地资料来源腾讯研究院光大证券研究所5请务必参阅正文之后的重要声明目录1大模型打开想象空间MaaS模式应运而生2百度文心大模型场景全面开启我国AI追赶序幕3云端算力硬件将成为AI新浪潮的关键基础设施4投资建议从三大层面关注AI软硬件投资机会5风险分析请务必参阅正文之后的重要声明2百度文心大模型场景全面开启我国AI追赶序幕1421百度生态体系完善在四层技术架构均具备领先的技术能力百度以自主研发的云端通用AI芯片作为AI架构的芯片层基于产业级深度学习开源开放平台飞桨平台形成几大模型体系配套大模型平台支持模型的广泛应用建设了大模型为核心驱动的新产品和创业社区并将AI技术赋能如搜索引擎百度智能云等现有产品图5百度AI核心四层架构布局应用层搜索AIGC媒体金融教育医疗模型层NLP大模型CV大模型跨模态大模型生物计算大模型行业大模型框架层芯片层资料来源百度光大证券研究所请务必参阅正文之后的重要声明72百度文心大模型场景全面开启我国AI追赶序幕2422文心大模型全景图刷新构建产业大模型体系大模型的出现为人工智能进一步发展带来新机遇深度学习平台加大模型贯通AI全产业链夯实产业智能化基座将进一步加速智能化升级图6百度文心全景图资料来源文心大模型官网光大证券研究所请务必参阅正文之后的重要声明82百度文心大模型场景全面开启我国AI追赶序幕3423文心NLP大模型性能强大功能丰富为垂类应用落地提供强大支持其中文心一言生成式AI产品是基于产业级知识增强预训练大模型ERNIE30结合了知识图谱视觉信息多语言等多种数据源实现了对话式语言模型的全面升级表2百度文心NLP模型文心NLP大模型参数量级效果应用场景适用于电商科学新闻医学对话等领域ERNIE30Tiny轻量级20个中英文数据集上取得效果SOTA包含评论情感分析科学文献学科分类新闻分类自然语言推理等任务在14种类型共计45个自然语言理解数据集上取得了智能创作摘要生成问答语义检索情感分SOTA的结果ERNIE30百亿级析信息抽取文本匹配文本纠错等各类自然在9个自然语言生成任务上取得了SOTA的效果语言理解和生成任务在18个数据集上刷新了zero-shot的SOTA效果在机器阅读理解文本分类语义相似度计算等60多项任鹏城-百度文心2600亿舆情分析智能创作文本解析等务中取得最好效果智能创作摘要生成问答语义检索情感分ERNIE30系列模型的最新升级实现了任务知识增强ERNIE30Zeus千亿级析信息抽取文本匹配文本纠错等各类自然显著提升了模型的零样本小样本学习能力语言理解和生成任务资料来源文心大模型官网光大证券研究所请务必参阅正文之后的重要声明92百度文心大模型场景全面开启我国AI追赶序幕4424跨模态大模型行业大模型等带来更多AIGC应用突破B端生态圈持续扩大B端开放接口双向输入从行业接入数据源做训练输出行业垂直技术解决方案形成良性循环未来将有越来越多的企业和开发者通过大模型加深度学习平台的模式步入AI应用的新阶段进一步加速产业智能化升级生态伙伴人文通用智能客服巨人网络汽车之家自然金融基础学科智联招聘太平洋网络定制产品推荐土巴兔掌阅科技历史携程爱奇艺利欧股份华策影视C端论文检索-理解归纳-蓝色光标神策数据医疗健康端医疗B结果输出风语筑天娱数科金蝶云联想TCL教育汉得信息隆基绿能知识垂类教育提供类MaaS的商业价值科创信息信雅达宇信科技东华软件金融百信银行等媒体定制版内容生成机器人生活服务资料来源光大证券研究所请务必参阅正文之后的重要声明10目录1大模型打开想象空间MaaS模式应运而生2百度文心大模型场景全面开启我国AI追赶序幕3云端算力硬件将成为AI新浪潮的关键基础设施4投资建议从三大层面关注AI软硬件投资机会5风险分析请务必参阅正文之后的重要声明31数据和算力是人工智能的基础芯片等硬件构成AI核心底座12人工智能的基础层是数据和算力数据由服务器和光模块存储和运输算力由CPUGPUFPGAASIC等芯片支撑算法服务器光模块PCBCPUGPUFPGAPCBASIC12资料来源CSDN光大证券研究所请务必参阅正文之后的重要声明31数据和算力是人工智能的基础芯片等硬件构成AI核心底座22资料来源寒武纪公开路演PPT请务必参阅正文之后的重要声明1332GPU分为传统GPU与GPGPUGPGPU占据人工智能90以上份额在人工智能领域使用GPGPU在云端运行模型训练算法可以缩短海量训练数据的训练时长减少能源消耗从而进一步降低人工智能的应用成本GPGPU能够提供完善的软件生态系统便于各种已有应用程序的移植和新算法的开发因此全球人工智能相关处理器解决方案仍然是以GPGPU为主GPGPU是人工智能领域最主要的协处理器解决方案占据人工智能90以上的市场份额在智能工厂无人驾驶智慧城市等领域具有广泛的市场空间根据前瞻产业研究院的数据未来几年内中国人工智能芯片市场规模将保持年均40至50的增长速度到2024年市场规模将达到785亿元而随着人工智能相关技术的进步应用场景将更加多元化GPGPU通用性好和软件生态系统完善的优势会进一步展现出来成为该领域的主流解决方案GPGPU在我国人工智能芯片领域也将占据较大比例的市场份额GPU在商业领域的具体应用体现在1商业计算和大数据处理2人工智能处理器3智算中心14请务必参阅正文之后的重要声明33CPU与AI融合将成大势所趋CPU技术发展趋势1单个处理器核心性能持续提升2处理器设计复杂度提高核心数逐步增加IO性能持续提升3微体系结构持续优化CPU在商业领域的具体应用1企业上云需求强烈云计算可助力企业完成数字化转型25G网络的快速铺开加速万物互联时代提前到来国产CPU市场空间广阔随着国产CPU性能的不断提高和软件生态的不断完善基于国产CPU的信息产品已经得到批量应用对信息安全供应链安全要求相对较高的领域均是国产CPU的优势市场伴随着未来信息化的加速桌面服务器CPU的需求量有望大幅增加英特尔SapphireRapids第四代至强可扩展处理器深度支持AI运算英特尔在这代产品中增添全新内置AI加速器英特尔高级矩阵扩展AMX技术英特尔透露该GPU的基础算力平均提升值为53而在AMX的助推下其在PyTorch上的AI实时推理速度可提升至上一代产品FP32的57-10倍训练性能提升最高也能提升到上一代产品的10倍图11龙芯1H芯片示意图图12龙芯2K1000LA芯片示意图资料来源龙芯中科官网15资料来源龙芯中科官网请务必参阅正文之后的重要声明34云边端需求拉动AI芯片市场规模高速增长图15传统芯片与智能芯片比较在云边端训练与推理场景的市芯片类型技术原理技术发展情况与技术特点技术优势与局限性未来发展演化或融合的趋势场渗透率1基本原理为通过灵活的控制单元细粒度的运算单元多层技术成熟通用性最强可执人工智能应用开发生态CPU的演化趋势为集成更广泛应用于个人电脑移动终次的缓存多发射流水线实现对于通用计算任务灵活和高效的支持行各种类型的计算机应用程成熟但性能已无法满足CPU多更高的外部接口长期看端传统服务器等领域在人2具体对于智能训练和推理应用通过CPU的基本指令组合出训序非常适合传统的控制密人工智能快速增长的计算仍将主要应用于通用计算工智能芯片场渗透率相对较低练或推理需要的运算操作从而实现对智能算法的支持集型计算任务能力需求1基本原理为通过简化控制单元并集成大规模的并行运算单元技术成熟通用性较好擅峰值运算性能高但整体GPU的演化趋势为持续保在人工智能领域GPU多用实现对图形渲染等并行任务的良好支持长数据级并行处理为图形能耗较高在云端具备成持其在图形渲染和科学计算于服务器与数据中心是目前GPU2具体对于智能训练和推理应用通过GPU的向量等指令组合出处理科学计算等传统任务熟的应用开发生态但在领域的技术优势加强对人渗透率最高且最主流的芯片类训练或推理需要的运算操作从而实现对智能算法的支持提供了良好的硬件支持终端生态尚不成熟工智能领域的支持型在终端应用较少传统芯1基本原理通过面向数字信号处理的专用架构和专用指令集片技术成熟最初为数字信号随着5G等通信技术的发展实现对数字信号处理任务如快速傅里叶变换的高效支持在人工智能领域主要用于处理任务设计早期多用DSP将持续保持在通信领域的在云端应用较少但在手机等DSP2DSP一般仅用于智能终端的推理任务在支撑推理任务时处理图像语音等任务于传统的通信和音视频信号广泛应用在人工智能领域的终端设备中有一定生态基础DSP利用其数字信号处理指令来实现智能推理任务中的运算操作例编程开发门槛高处理应用前景尚不明朗如通过信号卷积指令组合来实现对于深度学习模型中的卷积层的支持1基本原理通过集成大量的可重构逻辑单元阵列可支持硬件可通过硬件重构方式灵活技术成熟包含充裕的可重FPGA将与CPUDSP等传在芯片原型验证与仿真中有着架构的重构从而灵活支持不同的人工智能模型实现适合于人工智能应用FPGA构逻辑单元阵列硬件编程统类型理器融合到同一颗广泛应用在人工智能芯片市2FPGA一般仅用于智能推理其技术原理通常是将对应的智能的架构但成本和能效与开发和调试门槛较高SoC芯片中实现多样化功能场渗透率相对较低算法通过硬件编程的方式实现在FPGA上从而支持推理任务主流技术路径仍有差距1基本原理通过对各类智能应用和算法的计算和访存特点进抽云端智能芯片将集成更高取和抽象定义出一套适用于智能算法且相对灵活的指令集和处理器相关技术持续发展中全新性能功耗比较传统芯片计算能力更高速的外围在云端边缘端和消费类电架构从而广泛支持多样化的人工智能算法和应用指令集完备高效可覆盖各优势明显可适应各种场接口及更先进的集成电路通用型子终端都开始出现广泛应用2智能芯片的指令通常与人工智能算法中的关键运算操作相匹配类智能算法所需的基本运算景和规模的人工智能计算工艺边缘及终端智能芯片渗透率将逐渐提升智能芯3在具体的训练和推理应用中对于关键运算操作智能芯片指操作需求将集成多样化的模块沿SoC片令可直接支持从而实现高效的训练和推理技术路径继续深度发展相关技术持续发展中在架常用于在低功耗成本敏感的基本原理针对面向特定的具体的相对单一的人工智能应用专门成本相对较低软件栈相专用型智能芯片逐渐融入各类专用型构层面对特定智能算法作硬终端上支撑特定的智能应用设计的芯片具体实现方法为在架构层面对特定智能算法作硬化支持对简单设计和生产周期行业专用SoC芯片如智能音ASIC化支持指令集简单或指令在云端边缘端等场景渗透率多用于推理任务短但通用性较差箱芯片中完全固化相对较低资料来源寒武纪招股书光大证券研究所整理请务必参阅正文之后的重要声明1635从AIChip到AIChiplet图17Chiplets和Chip的不同AIChiplet优势Chiplet模式一个系统里可集成多个工艺节点的硅片如右图支持快速开发根据需要选择不同的工艺节点实现降本开发商可以以ChipletIP的形式提供产品和其他不同工艺的功能模块集成在一起无需受限于Foundry工艺的进展架构设计的灵活性结合工艺灵活性可以在架构设计中有更合理的功能工艺权衡有利于AISoC或AloT芯片更好适应场景需求系统架构的设计特别是功能模块间的互联有更多优化空间商业模式的灵活性对于聚焦AI加速芯片厂商chiiplet可以提供一种新的产品形式增加潜在市场或拉长一代产品的生命周期对于垂直领域的做集成AI加速功能的SoC厂商集成合适AIchiplet而不是IP可以大大节约项目开发时间资料来源壁仞科技研究院Intel光大证券研究所整理17请务必参阅正文之后的重要声明36NPU将成为人工智能的重要趋势NPUIP是指专用于加速神经网络运算机器视觉和机器学习等人工智能应用的数字IP以芯原股份与ARM公司为代表的IP公司可以为SoC与MCU公司提供NPUIP在SoC与MCU中加入边缘算力以芯原股份的神经网络处理器技术为例其包括自主可控的卷积神经网络加速可编程的浮点运算加速指令集和可编程的浮点运算专用编译器优化器等工具设计支持国际标准OpenVX12和OpenCL12EPFP支持最大32位浮点精度数据处理和张量处理的硬件加速支持05TOPs到6TOPs性能的单卷积运算核的可扩展架构设计多卷积运算核扩展后的NPUIP运算能力可达10TOPs图21NPU的核心技术与应用资料来源芯原股份招股说明书请务必参阅正文之后的重要声明18目录1大模型打开想象空间MaaS模式应运而生2百度文心大模型场景全面开启我国AI追赶序幕3云端算力硬件将成为AI新浪潮的关键基础设施4投资建议从三大层面关注AI软硬件投资机会5风险分析请务必参阅正文之后的重要声明4投资建议从三大层面关注AI软硬件投资机会1AI相关大模型为AI应用提供基础设施下游产业对AI认知和接受度提升人工智能公司有望加速成长建议关注三六零A股唯一自研大模型商汤科技神经网络云从科技神经网络格灵深瞳神经网络科大讯飞神经网络NLP拓尔思NLP海天瑞声数据标注2上游算力训练模型带动算力需求建议关注云端算力1AI芯片寒武纪A股AI算力芯片龙头2GPU景嘉微海光信息芯原股份IP3CPU龙芯中科中国长城澜起科技海光信息4FPGA复旦微电安路科技紫光国微等5光模块天孚通信德科立新易盛光迅科技博创科技源杰科技中际旭创等6CHIPLET兴森科技长川科技方邦股份华正新材通富微电长电科技等边缘算力1SoC晶晨股份富瀚微瑞芯微全志科技中科蓝讯炬芯科技等2AIoT乐鑫科技恒玄科技等3RISC-V中科蓝讯乐鑫科技全志科技等服务器浪潮信息中科曙光神州数码工业富联3下游应用百度生态合作伙伴建议关注汉得信息风语筑掌阅科技巨人网络AIGC技术提高生产效率降低生产成本利好下游垂类应用企业建议关注鸿合科技教育万兴科技图像视频视觉场景需求大增建议关注海康威视大华股份萤石网络富瀚微宇瞳光学智能音箱作为AI硬件入口之一建议关注国光电器漫步者晶晨股份富瀚微瑞芯微全志科技中科蓝讯炬芯科技机顶盒作为智能家居入口未来AI化或成趋势建议关注创维数字晶晨股份请务必参阅正文之后的重要声明20