ChatGPT的橫空出現(xiàn)，把人工智能推到了一個更高的風(fēng)口。

金融機(jī)構(gòu)如何看待其中的產(chǎn)業(yè)變革？大模型有哪些應(yīng)用場景？今年AI概念有哪些投資機(jī)會？在本次2023世界人工智能大會（WAIC）上，《科創(chuàng)板日報》記者專訪了中金公司研究部硬科技行業(yè)首席分析師彭虎。

【資料圖】

聚焦技術(shù)競爭力強(qiáng)的創(chuàng)新型公司

《科創(chuàng)板日報》：“大小模型”正成為市場關(guān)注熱點，何為“大小模型”，你認(rèn)為ChatGPT之后，“大小模型”如何推演？

彭虎：大模型與小模型是相對的概念。

大模型（Large Language Model）是一類以Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)架構(gòu)的人工智能模型，典型特點為語料規(guī)模大、算力需求大、參數(shù)規(guī)模大，具備較強(qiáng)的泛化能力和內(nèi)容生成能力，在人機(jī)交互體驗上具有革新意義。典型的大模型包括谷歌BERT、OpenAI GPT、百度ERNIE等。

小模型相對來說，語料規(guī)模更小、算力需求更小、參數(shù)規(guī)模更小。由于數(shù)據(jù)量與參數(shù)量的限制，小模型通常針對具體任務(wù)或特定場景進(jìn)行開發(fā)，不同場景下的AI模型較難遷移復(fù)用，優(yōu)勢在于“專精”。

我們認(rèn)為，未來大小模型的關(guān)系并非彼此取代，而是相互協(xié)同促進(jìn)。核心原因在于兩者各有優(yōu)劣。大模型泛用性較強(qiáng)，所生成內(nèi)容媲美人類水平，具備涌現(xiàn)能力并處在快速迭代中，但其巨額的訓(xùn)練成本、高昂的算力資源能耗，都對規(guī)模商用產(chǎn)生了不利影響。而小模型盡管泛用性較弱，但貼近真實場景，算力要求低、能耗小，在數(shù)據(jù)隱私要求高的場合，更具有商用落地優(yōu)勢。

具體來看，一方面大模型通過蒸餾可得到小模型，以輕量化的小模型向下游應(yīng)用場景賦能。另一方面，小模型可作為教師模型加速大模型收斂，或作為樣本模型幫助大模型迭代，增強(qiáng)大模型的行業(yè)能力積累。

《科創(chuàng)板日報》：今年AI概念表現(xiàn)亮眼，你如何看待下半年相關(guān)板塊的演繹，又有哪些風(fēng)險和不確定性可以提示投資者？

彭虎：今年以來，科技硬件板塊中算力芯片、服務(wù)器、交換機(jī)、光模塊、PCB等細(xì)分行業(yè)備受資本市場關(guān)注，具備大模型應(yīng)用能力的公司也受到資金追捧。盡管產(chǎn)業(yè)趨勢清晰，但如何將大模型和強(qiáng)算力進(jìn)行商業(yè)變現(xiàn)，仍然存在不確定性。而數(shù)十家公司發(fā)布的上百個大模型產(chǎn)品，也意味著未來市場競爭激烈、市場格局變化難以預(yù)料。

展望下半年，我們認(rèn)為算力產(chǎn)業(yè)鏈較快的成長性和較高的確定性仍值得關(guān)注，而生成式人工智能在自動駕駛、機(jī)器人、機(jī)器視覺等領(lǐng)域的落地節(jié)奏或?qū)⒓铀?，建議著眼于行業(yè)發(fā)展的長期潛力，聚焦技術(shù)競爭力強(qiáng)、產(chǎn)品先發(fā)優(yōu)勢大、業(yè)績確定性高的創(chuàng)新型公司，樹立價值投資理念，避免過度追逐熱點。

AI芯片需求持續(xù)放量

《科創(chuàng)板日報》：隨著大模型應(yīng)用的推出和更新完善，產(chǎn)業(yè)鏈哪些環(huán)節(jié)有望受益，在應(yīng)用場景方面，你看好大模型在哪些應(yīng)用場景的落地？

彭虎：大模型的訓(xùn)練及推理需要海量數(shù)據(jù)的高效處理作為支撐，云端算力基礎(chǔ)設(shè)施迎來發(fā)展機(jī)遇。

1．算力芯片。大模型訓(xùn)練對AI芯片計算能力、存儲容量、通信帶寬等多個維度，提出了更高的技術(shù)要求，AI芯片需求持續(xù)放量。

2．服務(wù)器。AI服務(wù)器以異構(gòu)形式整合了GPU、TPU、DPU、IPU等多類芯片的數(shù)據(jù)處理能力，以便更高效地支持大模型訓(xùn)練及推理能力的提升。相較于普通服務(wù)器，AI服務(wù)器未來或?qū)⒊蔀榉?wù)器的主流形態(tài)。

3．數(shù)據(jù)交換機(jī)。互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流量持續(xù)增長和互聯(lián)網(wǎng)超算數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)轉(zhuǎn)型，有望持續(xù)驅(qū)動數(shù)據(jù)交換機(jī)的升級與提速，高速以太網(wǎng)交換機(jī)市場有望實現(xiàn)強(qiáng)勁增長。

4．光模塊。AI流量爆發(fā)驅(qū)動800G、1.6T等下一代超高速光模塊產(chǎn)品的滲透率曲線，或?qū)⒆兊酶鼮槎盖?。此外，硅光模塊、CPO技術(shù)、LPO技術(shù)有望引領(lǐng)下一代數(shù)據(jù)中心光模塊技術(shù)發(fā)展趨勢，助力超高帶寬數(shù)據(jù)互聯(lián)加速普及。

5．?dāng)?shù)據(jù)中心配套存儲、溫控、電源等產(chǎn)業(yè)鏈均有望受益。

在AI應(yīng)用方面，大模型有望在消費等多場景落地。

消費場景方面，智能手機(jī)：在硬件端，生成式AI有望帶動移動端AI芯片性能提升，促進(jìn)智能手機(jī)性能再次升級；在應(yīng)用端，生成式AI將改變?nèi)藱C(jī)交互的方式，提升手機(jī)作為流量入口的商業(yè)價值，并深刻影響智能手機(jī)應(yīng)用生態(tài)體系的發(fā)展。

可穿戴產(chǎn)品：借助AI內(nèi)容生成和圖像分割/識別模型，AR/VR人機(jī)交互效率和使用體驗將得到顯著提升。

智能家居：智能音箱的交互水平有望得到全面提升，或?qū)⒊蔀橹悄芗揖恿髁咳肟谥唬瑫r通過接入大模型，將提升智能家居系統(tǒng)的智能化程度，有望真正意義上實現(xiàn)全屋智能。

服務(wù)機(jī)器人：谷歌PaLM-E模型探索了通過自主學(xué)習(xí)的大模型，在現(xiàn)實環(huán)境中處理機(jī)器人指令，使服務(wù)機(jī)器人完成復(fù)雜任務(wù)。

產(chǎn)業(yè)場景方面，智能駕駛應(yīng)用中，大模型能夠幫助提升長尾路況場景決策能力；智能座艙應(yīng)用中，“重體驗、強(qiáng)交互”趨勢下，大模型能夠增強(qiáng)車載語音多輪對話、上下文理解能力，有望革新交互體驗；城市安防中，大模型有望賦能城市底層業(yè)務(wù)的統(tǒng)一感知、關(guān)聯(lián)分析和態(tài)勢預(yù)測，更好地實現(xiàn)城市決策與治理。此外，對高重復(fù)度、重知識量等場景，大模型也能有較好的應(yīng)用，包括工業(yè)質(zhì)檢、智慧醫(yī)療、法律服務(wù)、教育等。

未來AI算力領(lǐng)域?qū)阅芴嵘?、需求多樣化、產(chǎn)業(yè)鏈配套加速

《科創(chuàng)板日報》：作為人工智能三大核心要素之一，算力也被譽(yù)為人工智能“發(fā)動機(jī)”，你認(rèn)為，未來AI算力領(lǐng)域?qū)尸F(xiàn)怎樣的發(fā)展趨勢？

彭虎：首先是性能提升。AI范式進(jìn)入“煉大模型”時代，對AI芯片計算能力、存儲容量、通信帶寬等多個維度，提出了更高的技術(shù)要求。當(dāng)下硬件迭代也反映了上述需求變化，例如英偉達(dá)H100 NVL GPU專為大模型訓(xùn)練而開發(fā)，服務(wù)器系統(tǒng)訓(xùn)練效果12倍好于前代A100系統(tǒng)。

其次是需求多樣化。訓(xùn)練芯片方面，訓(xùn)練屬于非實時業(yè)務(wù)，取決于模型參數(shù)量的多少和算力芯片性能的高低，科技廠商“算力競賽”推升AI加速芯片及AI服務(wù)器需求。TrendForce預(yù)計2023年AI芯片出貨量將同比增長46%。推理芯片方面，推理屬于實時業(yè)務(wù)，需要響應(yīng)客戶端觸發(fā)的實際請求，算力需求取決于活躍用戶數(shù)和設(shè)計并發(fā)數(shù)的級別。推理芯片的需求和用戶數(shù)增長呈正比，考慮到大模型應(yīng)用向千行百業(yè)各類場景落地的較大潛力，廣闊的行業(yè)需求有望驅(qū)動推理芯片市場空間加速成長。

然后是產(chǎn)業(yè)鏈配套加速。AI服務(wù)器、交換機(jī)、光模塊、存儲、溫控、電源等算力配套基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，有望迎來發(fā)展機(jī)遇。

第四是自主創(chuàng)新緊迫性強(qiáng)。目前全球GPU市場競爭格局較為集中，某些海外公司的芯片及硬件系統(tǒng)處于市場主導(dǎo)地位。長遠(yuǎn)來看，算力將是AI產(chǎn)業(yè)第一生產(chǎn)力，提升國內(nèi)AI芯片產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)新能力，加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)穩(wěn)定性，已成為亟待解決的問題。

《科創(chuàng)板日報》：AI如何助推數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展？數(shù)字經(jīng)濟(jì)對中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展又起到怎樣的關(guān)鍵作用？

彭虎：人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)對海量數(shù)據(jù)的高速處理和智能分析，并能給出趨勢預(yù)測，從而提高社會生產(chǎn)生活各環(huán)節(jié)運營效率，深化數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實體經(jīng)濟(jì)的融合。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)“是繼農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)、工業(yè)經(jīng)濟(jì)之后的主要經(jīng)濟(jì)形態(tài)，是以數(shù)據(jù)資源為關(guān)鍵要素，以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)為主要載體，以信息通信技術(shù)融合應(yīng)用、全要素數(shù)字化轉(zhuǎn)型為重要推動力，促進(jìn)公平與效率更加統(tǒng)一的新經(jīng)濟(jì)形態(tài)”。

在傳統(tǒng)投資對經(jīng)濟(jì)拉動增長效果邊際遞減背景下，發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠推動產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、智慧化轉(zhuǎn)型，拉動數(shù)據(jù)中心、服務(wù)器、算力芯片、存儲、網(wǎng)絡(luò)傳輸基礎(chǔ)設(shè)施等一系列數(shù)字新基建相關(guān)高科技行業(yè)的發(fā)展，同時也為新經(jīng)濟(jì)注入新活力，接替?zhèn)鹘y(tǒng)投資成為拉動中國經(jīng)濟(jì)的新增長極。