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华安证券：尹沿技王奇珏胡杨张天金荣
ChatGPT引发的大模型时代变革，数据要素重要性提升
ChatGPT是一种由OpenAI所开发的先进语言AI模型，它利用庞大的语料库生成类似于人类的反应，展现出卓越的自然语言处理能力。该模型的参数数量最初为1.17亿，随着版本的更新，如GPT2和GPT3，其参数数量分别增加至15亿和1750亿。这种不断提升的参数量级，使得ChatGPT3如今已具备在商业、科研以及开发领域广泛应用的能力。
在当下，那些参数规模庞大的模型已经成为了各大科技巨头的研究焦点。这些模型的根基在于大量的高质量数据，例如 ChatGPT 的前身 GPT-3，它就依赖于 3,000 亿单词、超过 40T 的数据。然而，要充分利用这些庞大的数据集，我们需要经历三个关键步骤。首先，是在有效场景下收集数据；其次，是进行大数据的存储、清洗和标注工作；最后，是对数据质量进行检验。这三个环节缺一不可，共同构成了大模型发展的基石。
大模型发展之下，算力与网络设施建设成为刚需
随着人工智能的发展，尤其是深度学习技术的应用，算力的需求呈现出爆炸式增长的态势。在此背景下，ChatGPT等大型人工智能模型的运行，更需要依赖大量的算力资源。以英伟达为例，其研究显示，要训练GPT-3模型，至少需要512块V100显卡连续训练7个月，或者配置1024块A100芯片进行训练，耗时长达一个月。这充分说明了，当前人工智能训练任务的算力需求已经远远超过了芯片产业长期存在的摩尔定律（即晶体管数量每18个月翻一倍）。自2012年以来，人工智能训练任务所需的算力每3.5个月就会翻一番，这一趋势已经持续了相当长的时间。这也从侧面反映出，我们国家在人工智能领域的研究和发展上，已经取得了显著的成果，并且在未来，我们有理由相信，随着技术的进步，我们的算力需求将会得到更好的满足。
以微软Azure为例，其独特的网络设施基于ChatGPT的调用能力，该设施的核心部分是由英伟达Ampere A100 Tensor Core GPU构建的AI基础设施。通过Quantum infiniBand交换机，这个设施具有强大的横向扩展能力，从而能够满足和服务器节点多、跨服务器通信需求巨大的场景。据微软公布，每一台GPU服务器的网络连接能力高达400Gbps。然而，随着服务器节点的增多，网络带宽性能成为了GPU集群系统的瓶颈。因此，解决这一问题的方法包括提高单节点通信带宽和降低网络收敛比。这不仅对光模块和交换机等网络设施提出了更高的需求，同时也为未来网络设施的发展提供了新的机遇和挑战。
下游应用场景丰富，多行业落地可期
“生成式AI”（generative AI）在互联网及元宇宙等领域具有巨大的市场潜力。据我国现行的自然语言处理（NLP）算法的发展水平和数据集规模来看，未来生成式AI将在“智能客服”和“搜索引擎”领域发挥重要作用，甚至有望以“插件”形式赋能现有的“生产力工具链”，如工程软件和音视频制作工具等。
人工智能在制造业中的应用主要涵盖三个层面：首先，是智能装备领域，这其中包括了具备感知、分析、推理、决策以及控制功能的制造设备，例如工业机器人、协作机器人和数控机床等。其次，是智能工厂的建立，通过运用现代化的技术，实现了工厂的办公、管理和生产的自动化，如协作机器人、智能仓储物流系统等。最后，是智能服务的提供，包括个性化的定制、远程运维以及预测性的维护等，这方面的典型代表有工业互联网等。
在智能汽车领域，人工智能的应用广泛而重要，主要体现在两个方面：一是智能驾驶，通过运用人工智能技术，驾驶辅助系统将升级为完全自动驾驶，从而实现车辆的自主行驶。二是智能座舱，在人工智能技术的推动下，座舱的角色也将发生改变，从传统的出行工具转变为贴心的出行管家，提供更加便捷、个性化的出行服务。
风险提示
在当前的AI领域中，存在诸多挑战和风险因素，这些风险因素不仅会对我国AI产业的发展产生影响，也可能对全球市场造成不确定性的影响。首先，国内大模型的表现并未达到预期，这可能会导致相关企业和投资者的失望和损失。其次，随着行业竞争的加剧，各企业将面临更大的压力和挑战，这也将使得整个行业的竞争格局更加复杂。此外，AI应用所涉及的伦理道德问题也日益凸显，如何平衡技术进步与社会责任的关系，将成为未来发展的关键课题。除此之外，芯片及芯片技术供应的风险也是一个不容忽视的问题。由于全球经济形势的波动，以及技术研发和生产的不确定性，可能导致芯片供应短缺或质量下降，进而影响到AI设备的性能和可靠性。同时，商业模式的变现与落地未达预期，也会给AI产业的发展带来压力，企业需要不断探索和创新，以实现盈利和持续发展。综上所述，我国AI产业在发展过程中面临着诸多风险和挑战，需要各方共同努力，积极应对，以推动AI产业的稳健发展和繁荣。
本文源自：券商研报精选
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