Al for Industries将是人工智能新的爆发点,盘古大模型将为煤矿、水泥、电力、金融、农业、国家云创造产业价值。
——华为
在进入21世纪以来,在大数据和大算力的支持下,归纳统计方法逐渐占据了人工智能领域的主导地位,深度学习的浪潮席卷人工智能,人工智能迎来史上最长的第三次繁荣期,至今仍未有结束的趋势。
4月8日,华为云介绍“盘古”大模型的进展和应用。4月7日,阿里云宣布自研大模型“通义千问”开始邀请用户测试体验。在AI大模型对产业链的带动效应下,近期不少上市公司更新了AI布局进展。
据业内人士透露,商汤科技、阿里大模型产品、同花顺AI相关产品有望在接下来的一周相继发布。到底什么是通用大模型?现状如何,国内外差距在哪里?有什么风险,我们该如何应对?又有哪些投资机会?
【中航证券】AI大模型开启新一轮大国竞争,半导体战略地位凸显
【华东政法大学】人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展、风险与应对
华东政法大学出品了一篇55页的深度报告——《人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展、风险与应对》,将详细的与大家分享大模型的相关内容。
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报告摘要
报告主要分为四部分:
通用大模型的近期进展
各国通用大模型的能力比较
通用大模型的治理风险评估
用大模型的风险应对策略
什么是大模型?
大模型是指容量较大,用于深度学习任务的模型,通常具有海量的参数和复杂的架构。
大模型具有更好的通用性 、精度和效率,可以通过预训练或其他方式在大型数据集上进行学习 ,再通过微调高效地处理计算机视觉、自然语言处理等复杂任务。
国内外现状如何?
ChatGPT(GPT,Generative Pre-trained Transformer, 生成预训练转换器)的出现反映出了人工智能发展的新趋势,即AI正在从感知智能向认知智能快速发展。
美国作为人工智能发展领域的前沿国家 ,其拥有一系列具备充足技术和资金资源的公司和实验室 ,如谷歌、微软、OpenAI等。
中国作为人工智能领域发展的重要参与者 ,中国正在加快其在通用大模型领域的投资与研究 。例如,百度、腾讯、阿里、科大讯飞 等大型科技公司正在加速开发该领域的技术。
对目前国内大模型发展而言,我们与国外的差距重点不在模型,而在算力。
中美为何会有这些差距?
通用大模型的研发已经成为各国新一轮技术竞争的核心领域。
中国企业在原创能力、技术配套、制度环境三个方面,存在一系列亟待解决的问题。
这些问题制约了中国通用大模型的进一步发展,并导致中国与美国存在一定的技术差距。
现存有什么风险吗?如何应对?
有哪些投资机会?
基于大量数据训练、拥有巨量参数的AI预训练模型—GPT-3,引发了AIGC技术的质变,从而诞生ChatGPT。
然而,预训练模型参数数量、训练数据规模将按照 300 倍/年的趋势增长,现有算力距离AI应用存巨大鸿沟。运算规模的增长,带动了对AI训练芯片单点算力提升的需求,并对数据传输速度提出了更高的要求。
中航证券建议关注:
◼ GPU :景嘉微、航锦科技,海光信息和未上市的地平线、黑芝麻、摩尔线程
◼ AI训练芯片:寒武纪、商汤(港股)、燧原科技(未上市)
◼ AI存力:兆易创新、北京君正、东芯股份
◼ HBM:雅克科技、深科技
◼ 半导体大国重器:中芯国际、北方华创、中微公司
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