电子设备行业专题研究：全球AI大模型浪潮澎湃，算力芯片有望迎来爆发式需求

/ 电子设备行业专题研究 全球AI大模型浪潮澎湃，算力芯片有望迎来爆发式需求 / 2023年03月22日 【投资要点】 AI大模型相继发布，多方面性能显著提升。OpenAI于近期发布多模态预训练大模型GPT-4，其能够接受文本和图像类型的输入，问答质量和技术都有明显提升，并在许多专业测试中表现出超过绝大多数人类的水平。微软接着宣布正式为Microsoft365应用和服务提供主要由GPT-4驱动的Copilot，旨在协助用户生成文档、电子邮件、演示文稿和更多其他内容，将会与微软365应用程序一起，作为聊天机器人的模式出现在侧边栏。百度公司推出的新一代大语言模型、生成式AI产品文心一言也可在文学创作、商业文案创作、数理推算、中文理解、多模态生成等五个场景使用。 AI训练算力需求增长与摩尔定律出现不匹配。人工智能大模型的实现需要海量数据和强大的算力来支撑训练和推理过程，其中数据主要由服务器和光模块存储、运输，算力支撑则依赖各类芯片。AI模型训练所需算力大幅增长，但随着半导体制程节点持续演进，短沟道效应以及量子隧穿效应带来的漏电、发热等问题愈发严重，摩尔定律已日趋放缓接近失效，因此AI训练算力需求增长与摩尔定律出现不匹配现象，这势必将推动对算力基础设施需求的快速提升。 多技术途径助力AI发展浪潮，产业链有望迎来爆发。CPU、GPU与FPGA等传统芯片长期为AI训练提供底层计算能力，但其架构、性能与能效等方面逐渐不适应AI技术与应用的快速发展。智能芯片专门针对AI领域设计，其架构和指令集针对AI领域中各类算法和应用作了专门优化，可高效支持语音、视觉、自然语言处理和传统机器学习等智能处理任务。此外，Chiplet技术与存算一体也有望助力突破AI算力瓶颈，而边缘计算也将在未来发展趋势中扮演重要角色，国内产业链相关企业将在新一轮AI大趋势中充分受益。 【配置建议】 我们梳理算力芯片行业相关重点公司如下：CPU相关标的：龙芯中科、海光信息、澜起科技；GPU相关标的：海光信息、景嘉微、芯原股份；AI芯片相关标的：寒武纪；FPGA相关标的：安路科技、复旦微电、紫光国微；Chiplet产业链相关标的：芯原股份、华大九天、通富微电、长电科技、长川科技；存算一体相关标的：恒烁股份、东芯股份、润欣科技；边缘计算相关标的：瑞芯微、晶晨股份以及恒玄科技等。 挖掘价值投资成长 强于大市（维持） 东方财富证券研究所 证券分析师：邹杰 证书编号：S1160523010001 联系人：夏嘉鑫 电话：021-23586316 相对指数表现 5.57% -0.90% -7.37% -13.84% -20.32% -26.79%3/215/217/219/2111/211/21 电子设备沪深300 相关研究 《商业航天，星辰大海启航正当时》 2023.03.09 《关注无稀土电机发展的潜在路径》 2023.03.07 《光学光电子系列报告之四：投影设备行业剖析，关注发展趋势及新兴应用》 2023.03.06 《LCDTV订单需求预期强劲反弹，重视背光源升级迸发的产业机会》 2023.02.15 《IC载板系列报告之一：ABF载板国产替代在即，先进封装注入新活力》 2023.02.03 行业研究 电子设备 证券研究报告 2017 【风险提示】 受消费市场影响，下游需求不及预期； 国内外芯片厂商差距较大，市场竞争加剧； 关键性技术突破难度大，产品研发进度不及预期 2017 正文目录 1.AI大模型密集发布，表现性能显著提升4 1.1.GPT-4在多个方面实现飞跃式提升4 1.2.微软Copilot革新Office办公方式6 1.3.百度文心一言发布，成首家加入大语言模型竞争的中国企业7 2.数据与算力是AI大模型训练的基石8 2.1.算力需求增长与摩尔定律不匹配，算力基础设施需求快速增长8 2.2.智能芯片针对人工智能领域特性量身打造9 2.3.英伟达GPU近乎垄断大模型训练所需芯片市场11 2.4.Chiplet技术提供算力芯片新思路13 2.5.存算一体有望突破AI算力瓶颈14 2.6.边缘计算为AI算力下一站15 3.投资建议17 4.风险提示18 图表目录 图表1：GPT-4文字输入限制显著提升4 图表2：GPT-4能够识别出搞笑图片的笑点4 图表3：GPT-4与GPT-3.5各项考试成绩对比5 图表4：GPT-4在九类内部对抗性设计的事实评估中与前三个ChatGPT版本的比较5 图表5：Copilot根据用户指令自动生成PPT演示文稿6 图表6：Copilot可将数据全部接入大语言模型构成新的Copilot系统7 图表7：文心一言展示自然语言处理能力7 图表8：大模型时代算力需求快速增长8 图表9：摩尔定律逐步放缓9 图表10：传统芯片和智能芯片特点及异同点10 图表11：适用于HGX的英伟达A100GPU11 图表12：PCIe版英伟达A100GPU11 图表13：英伟达H100的全新突破性AI性能进一步加强HPC+AI的力量12 图表14：部分国内GPU产业链情况12 图表15：基于Chiplet的异构架构应用处理器14 图表16：华为鲲鹏920处理器14 图表17：龙芯中科3D5000初样芯片14 图表18：三星公司HBM-PIM产品示意图15 图表19：传统中央云解决方案16 图表20：边缘计算原理示意图17 图表21：AI算力需求方面建议关注公司（截至2023年3月21日）18 2017 1.AI大模型密集发布，表现性能显著提升 1.1.GPT-4在多个方面实现飞跃式提升 2023年3月15日凌晨，开发出ChatGPT的美国初创公司OpenAI正式发布了ChatGPT的升级版——多模态预训练大模型GPT-4，相较于之前的GPT-3.5，GPT-4的问答质量和技术都有明显提升。对比GPT-3.5只能接受文本输入，由于GPT-4是大型的多模态模型，因此能够接受文本和图像类型的输入，并且在许多专业测试中表现出超过绝大多数人类的水平。相较于ChatGPT，其文字输入限制也得到了显著提升，达到了25000字；此外，其拥有强大的图像识别能力，例如在测试中给GPT-4输入如下图2中一个长相奇特的手机充电图片，并问其可笑的原因，GPT-4能够回答出是用VGA线给iPhone手机充电；回答准确性方面GPT-4也大为提高；与此同时，GPT-4还能够生成歌词与创意文本，实现了风格多样化。 图表1：GPT-4文字输入限制显著提升图表2：GPT-4能够识别出搞笑图片的笑点 资料来源：软件质量报道，东方财富证券研究所资料来源：OpenAI官网，东方财富证券研究所 GPT-4在专业测试和学术基准上已表现出强大能力。虽然在许多现实世界场景中的能力不如人类，GPT-4在各种专业测试和学术基准上的表现与人类水平相当。例如在实验中，GPT-4通过了模拟律师考试，且分数位于应试者的前10%行列，而GPT-3.5的测试得分在倒数10%左右。OpenAI花了约半年的时间使用对抗性测试程序和ChatGPT的经验教训对GPT-4进行迭代，反复调整，在真实性、可控性等方面得到加强。 GPT-4和GPT-3.5的区别在复杂性任务中显著体现。为了比较GPT-4与GPT-3.5两个模型之间的差异，OpenAI在各种基准和一些为人类设计的模拟考试上进行了实验，结果显示简单情况下两者之间的区别很微妙，但当任务的复杂性达到足够的阈值时，差异就会显现出来。相比之下，GPT-4较GPT-3.5更加可靠与有创意，并且能够处理更细微的指令。 2017 图表3：GPT-4与GPT-3.5各项考试成绩对比 资料来源：OpenAI官网，东方财富证券研究所 GPT-4仍具有明显局限性。尽管GPT-4具有强大功能，但它与早期的GPT模型具有类似局限性，它仍然不是完全可靠的，会出现“幻觉”事实并犯推理错误，但与之前的模型相比已显著减少了幻觉。在OpenAI内部对抗性事实评估中，GPT-4得分比最新的GPT-3.5高40%。在九类内部对抗性设计的事实评估中，OpenAI研究人员将GPT-4与前三个ChatGPT版本进行了比较，所有主题均取得了重大进展。 图表4：GPT-4在九类内部对抗性设计的事实评估中与前三个ChatGPT版本的比较 资料来源：OpenAI官网，东方财富证券研究所 2017 1.2.微软Copilot革新Office办公方式 GPT-4全面接入微软Office，Copilot颠覆Office办公体验。2023年3月16日晚间，微软宣布，正式为Microsoft365应用和服务提供人工智能驱动的Copilot（Microsoft365Copilot）。Copilot主要由OpenAI的GPT-4驱动，旨在协助用户生成文档、电子邮件、PPT演示文稿和更多其它内容。Copilot将与微软365应用程序一起，作为聊天机器人模式出现在侧边栏，Office用户能够调用它来编辑与创作文档，并且根据Word文档创建可包含有动画效果的PPT演示文稿，甚至协助使用Excel中的PivotTables等功能，给出分析并画出相应图表。 图表5：Copilot根据用户指令自动生成PPT演示文稿 资料来源：微软亚洲研究院，东方财富证券研究所 此外，Copilot在Outlook方面能够帮助用户整合并管理收件箱，从而节约出更多时间用于实际沟通；在Teams方面可直接从对话上下文中提供实时摘要和待办事项，提高会议效率。BusinessChat则汇集了来自文档、演示文稿、电子邮件、日历、笔记和联系人的数据，可帮助用户总结聊天内容、撰写电子邮件、查找关键日期，甚至根据其他项目文件制定计划。Copilot可将数据全部接入大语言模型，构成新的Copilot系统，打通整个微软办公生态，大幅提升效率。 2017 图表6：Copilot可将数据全部接入大语言模型构成新的Copilot系统 资料来源：微软，奇妙的Linux世界，东方财富证券研究所 1.3.百度文心一言发布，成首家加入大语言模型竞争的中国企业 2023年3月16日下午，百度公司开启新一代大语言模型、生成式AI产品文心一言公开测试，从而成为第一家加入该赛道竞争的中国企业。在发布会现场，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏通过问答的形式，展示了文心一言在文学创作、商业文案创作、数理推算、中文理解、多模态生成等五个使用场景。文心一言具备中文领域最先进的自然语言处理能力，在百度发布会现场展示中，文心一言正确解释了成语“洛阳纸贵”的含义、“洛阳纸贵”对应的经济学理论，还用“洛阳纸贵”创作了一首藏头诗。在训练数据方面，文心一言包括了万亿级网页数据，百亿级的语音日均调用数据，数十亿的搜索数据和图片数据，以及5500亿事实的知识图谱等，这让百度目前在中文语言的处理上能够独一无二。 图表7：文心一言展示自然语言处理能力 资料来源：百度公司，财经E法，东方财富证券研究所 2017 中文语言大多为象形词，大模型研发难度更大。语言对话模型训练需要让计算机对文字产生理解，汉语多为象形性，而英文语言多为解释性，因此比中文稍微容易一些。由于汉语的特殊性，国内企业在研发大模型时将面临更高难度，但若取得技术突破将会在提供本土服务时具备更大优势。在多模态生成方面，百度公司创始人李彦宏展示了文心一言生成文本、图片、音频和视频的能力。发布会现场，文心一言用四川话朗读了一段内容，并根据文本生成了一段视频。但由于文心一言的视频生成成本较高，百度现阶段还未对所有用户开放，未来将会逐步接入。 2.数据与算力是AI大模型训练的基石 2.1.算力需求增长与摩尔定律不匹配，算力基础设施需求快速增长 人工智能大模型的实现需要海量数据和强大的算力来支撑训练和推理过程，其中数据主要由服务器和光模块存储、运输，算力支撑则依赖各类芯片。根据OpenAI预测，自2012年以来，全球头部AI模型训练算力需求3-4个月翻一番，每年头部训练模型所需算力增长幅度高达