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　　美国时间2023年12月6日，谷歌发布Gemini 1.0模型。据谷歌官方，Gemini模型能够从数据中心到移动端设备上高效运行。为此，谷歌基于Gemini 1.0推出了三种不同尺寸的模型：Gemini Ultra、Gemini Pro和Gemini Nano。作为原生多模态大模型，Gemini能够处理视频、音频、图像、文本和代码等多种形式的内容，且性能优于现有的“拼接型”多模态大模型。此外，谷歌亦发布新一代TPU系统——Cloud TPU v5p，以帮助训练尖端的AI模型。目前，Bard已开始使用Gemini Pro的微调版本来进行更高级的推理，并计划将Gemini引入旗下智能手机品牌Pixel。此外，从12月13日起，开发者和企业客户可以通过Google AIStudio或Google Cloud Vertex AI中的Gemini API访问Gemini Pro。谷歌计划于2024年初向开发人员和企业客户正式推出Gemini Ultra。
　　我们的观点：
　　TPU+Gemini+Android+Pixel共筑完整的AI产品线
　　谷歌使用内部设计的TPU v4和v5e训练Gemini 1.0。谷歌针对三种不同的尺寸对Gemini 1.0进行了优化：①Gemini Ultra，是谷歌迄今为止最大且能力最强的模型，适用于复杂度高的任务，主要面向数据中心和企业级应用；②Gemini Pro，可扩展的模型，适用于广泛的任务，其为谷歌诸多AI服务提供动力，目前已成为Bard的支柱模型；③Gemini Nano，作为运行在终端设备上的最为高效的模型，其能够在Android设备上本地和离线运行。Pixel 8 Pro将会是第一款运行Gemini Nano的智能手机。Gemini Nona拥有两个版本，其中，Nano-1参数量为1.8B，Nano-2参数量为3.25B。在公布Gemini的同时，谷歌亦推出其迄今为止最强大、最高效且可扩展的TPU系统Cloud TPU v5p，该系统专为训练尖端AI模型而设计。在AI性能方面，TPU v5p能够提供459 TFLOPS的BF16性能或918 TFLOPS的INT8性能，支持95GB的高带宽内存，能够以2.76TB/s的速度传输数据。在模型训练方面，TPU v5p在LLM训练速度上显示出2.8倍的代际提升，即使相比TPU v5e也有约50%的提升。
　　Gemini是首款原生多模态大模型，其性能或基本全面领先GPT-4
　　Gemini可无缝理解和推理各种模态的输入内容，并非将纯文本、纯视觉及纯音频模型拼接在一起，后者如OpenAI的GPT-4、DALL·E和Whisper。根据谷歌官方的评估，从自然图像、音频、视频理解到数学推理，Gemini Ultra在32个常用的学术基准的30个上超越GPT-4。在MMLU（大规模多任务语言理解）测试中，Gemini Ultra以90.0%的高分首次超过人类专家，力压得分为86.4%的GPT-4。在图像、音频和视频等基准测试中，Gemini Ultra超越之前的领先模型，且这一成果是在没有OCR系统帮助的情况下实现的，充分体现了Gemini原生多模态的特性。此外，基于定制版的Gemini，谷歌还推出了更先进的代码生成系统——AlphaCode 2，其性能几乎是初代的两倍。从谷歌官方公布的技术文档中的示例来看，Gemini不仅能够进行双模态之间的转换（如文生图或文生视频），亦能处理需要进行多模态转换的复杂任务，如根据图表生成相应代码再由此生成顺序有变的图表。
　　Gemini将与谷歌现有产品&平台充分结合，预计将于2024年初向开发人员和企业客户正式推出Ultra版本
　　据谷歌，从12月13日开始，开发者和企业客户可以通过Google AIStudio或Google Cloud Vertex AI中的Gemini API访问Gemini Pro。其中，Google AIStudio是一款基于网络的免费的开发者工具，可使用API密钥快速构建应用程序原型并启动应用程序；当需要完全托管的AI平台时，Vertex AI允许对Gemini进行自定义，提供全面的数据控制，并受益于额外的Google Cloud功能，以实现企业安全、隐私以及数据治理和合规性（对标微软Azure OpenAIServices）。目前Gemini尚在进行信任和安全检查，并在进一步完善之中，谷歌仅向选定的客户、开发人员、合作伙伴以及安全和责任专家提供Gemini Ultra，预计其将于2024年初向开发人员和企业客户正式推出。在接下来的几个月里，谷歌会陆续将Gemini同搜索、广告、Chrome以及Duet AI结合起来，目前谷歌已经开始在搜索中试验Gemini，从效果来看，它能够使降低搜索延迟（美式英语的延迟减少了40%），同时搜索质量也有提高。
　　投资建议
　　我们看好原生多模态大模型的投资机会。相较于“拼接型”多模态大模型，原生大模型可能是更优解，其能帮助解决更为复杂的推理任务，从而实现真正意义上的AGI。如果谷歌将旗下产品全面接入Gemini，其搜索引擎和办公软件将能够与微软的NewBing及Microsoft 365 Copilot对垒；此外，谷歌亦有可能在搭载Android系统的移动设备上推出类似于Windows Copilot的AI助手，充分发挥其在2C端的用户优势，顺应当前AI手机的发展潮流。基于此，我们维持