动态报告：大模型从云到边，终端交互革命孕育历史机遇

2023年5月11日，谷歌发布全球首个支持边缘端的大模型PaLM 2，开启了从云到端的终端交互革命。一个更小但具有更高质量的模型显著提高了推理效率，降低了服务成本，并使模型的下游应用程序适合于更多的应用程序和用户，使AI边缘部署成为可能。谷歌发布了AI+安卓、AI+边缘设备（主要是可穿戴设备）以及AI+安卓APP的DEMO和专业为安卓开发程序的机器人Studio Bot，基于安卓的边缘AI生态雏形已经建立，未来，谷歌将发布从头训练的Gemini大模型，可以提供各种规模的型号，使Gemini可以被部署在全部设备，扩充边缘AI支持的品类的同时，打通从云到边的AI全链路。 谷歌开启从云到边的AI革命将孕育历史性机遇：当前市场聚焦于云端大模型AI以及上游算力等环节，对于边缘AI预期差较大。4月14日OpenAI开始招聘移动端工程师，谷歌在边缘AI布局更为中科创达明确横向扩品类、纵向做应用的发展路径，而中科创达先发优势显著，中科创达近期发布Rubik或为谷歌PaLM 2国内最稀缺的对标大模型。 未来中科创达横向扩品类、纵向做应用的发展路径将持续验证： 横向：中科创达Rubik围绕现有业务构建AI生态。Rubik大模型系列核心产品为Rubik Language语言大模型，预计2024年时将达到ChatGPT3.5水平。 Rubik Edge、Rubik Multi-Modal以及预计2027年推出的Rubit Robot均将服务于智能手机和智能驾驶领域，提升人机交互体验。与此同时，Rubik系列围绕人机交互和现有业务搭建生态：RubikStudio、RubikAuto、RubikDevice和Rubik Enterprise。在拥有能力强大的大模型同时,也会把大模型变成各种各样的中小模型，以满足各类场景和知识的拆分、提高与客户的适配性。 纵向：中科创达AI应用生态整装待发。中科创达有望实现从智能应用为中心到模型驱动的机器与机器、机器与人交互的全新智能世界。Rubik大模型将与公司现有的智能汽车和物联网业务整合，并通过私有化部署和系统调优来满足各行业需求。公司有望通过大模型持续优化，将机器人变为现实，并在未来智能计算行业的toBtoC领域中发挥核心竞争优势。 投资建议：我们选取当前A股唯三发布大模型的公司三六零、昆仑万维、科大讯飞为可比公司，2023、2024年三家可比公司平均PE分别为120X、69X，相比之下中科创达被显著低估。公司全面受益于谷歌引领的边缘AI和终端交互革命，我们预计中科创达2023-2025年净利润分别为10.13、13.83、19.55亿元，对应市盈率40X、30X、21X，维持“推荐”评级。 风险提示：大模型领域行业竞争加剧；AI技术落地不及预期。 盈利预测与财务指标项目/年度 1PaLM2发布，边缘端大模型AI拐点已现 2023年5月11日，谷歌在开发者大会2023勾画出清晰的从云到边全AI战略框架，发布全球首个支持边缘端的大模型PaLM 2和正在内测中的更强模型Gemini近况。梳理发布会内容，谷歌未来的AI战略从云到边依次为： 1）云端是美国云计算巨头的主战场，谷歌以谷歌云为核心，打包新发布的基于H100的训练平台A3以及MaaS平台Vertex AI等AI能力； 2）PC端是当前全球各类企业大模型开发、应用开发的主战场，谷歌以基于PaLM2的Bard为核心，全面赋能地图、搜索等各类应用，同时开发对标微软MS 365 Copilot的DuetAI，开发插件平台等； 3）边缘端是谷歌优势最大的市场，据Investing分析，谷歌在边缘端不仅拥有安卓生态和对应的开发生态，还在芯片、数据、场景、用户、设备等领域都处于领先地位。谷歌全球首发支持边缘部署的大模型PaLM2、正在开发的更强更适配边缘的大模型Gemini以及搭配自研芯片Tensor G2（含TPU）的各类终端设备，显示出谷歌大力进军边缘端大模型市场，边缘大模型AI有望接替PC端大模型AI、云端算力成为下一个兵家必争之地。 图1：谷歌从云到边AI战略框架 一个更小但具有更高质量的模型显著提高了推理效率，降低了服务成本，并使模型的下游应用程序适合于更多的应用程序和用户，使AI边缘部署成为可能，谷歌基于边缘AI成功落地，正不断横向扩品类、纵向打造应用生态，有望重现安卓生态发展的黄金十年。 1.1PaLM2开创小规模高性能AI的新范式，使AI移动端部署成为可能 根据谷歌《PaLM 2 Technical Report》，PaLM2在最优模型尺寸计算、数据集改进、更好的模型框架和建模目标三大方向进行优化，最终得到能够在边缘设备部署的大模型PaLM2Gecko： 1）最优模型尺寸计算：谷歌通过研究发现，数据集大小至少与模型大小一样重要，数据集和模型大小应该大约1：1以达到给定数量的训练计算下的最佳性能，当前模型的扩展速度比数据集快3倍。谷歌在实验中设定了1 ×1019 1 ×1020 1 1 ×1022 四个大模型进行实验，正好与开发者大会2023发布的四款参数不同的模型形成映射。需要注意的是，体积最小的PaLM 2性能比上一代5400亿参数得PaLM性能更强，体积最大的PaLM2参数量小于5400亿。 、 、 、 ×1021 图2：谷歌研究表明最优的数据集和模型大小比例应该大约1：1 2）数据集改进：以前的大型预训练语言模型通常使用以英语文本为主的数据集，谷歌设计了一种更多语言和更多样化的训练前数据集，扩展了数百种语言和领域（例如，编程语言、数学和并行多语言文档）。实验表明，更大的模型可以处理更多不同的非英语数据集，而不会导致英语理解性能下降，并应用重复数据删除来减少记忆。 3）更好的模型框架和建模目标：谷歌将大模型的底层框架由Transformer升级为Transformer+UL2（谷歌于2022年5月10日开源），同时使用不同的训练前目标来训练模型，以理解语言的不同方面。UL2框架使用去噪器混合物（MoD），将不同的预训练范式结合在一起生成训练前目标，同时引入模式切换的概念，与下游微调合特定的预训练方案相关联。 图3：UL2算法示意图 1.2从安卓OTA AI开始，谷歌边缘AI有望全面渗透 1.2.1基于安卓的边缘AI生态雏形已经建立 据2023谷歌开发者大会，谷歌发布了AI+安卓、AI+边缘设备（主要是可穿戴设备）以及AI+安卓APP的DEMO和专业为安卓开发程序的机器人StudioBot： 1）AI+安卓包括聊天AI、个性化UI定制AI以及照片、视频等流媒体优化AI：聊天AI会根据消息的上下文提供建议的回复，将用户编写的内容转换为不同的文风，使信息更简洁、专业，甚至像莎士比亚本人一样写文章；UI定制AI支持为用户生成用户想要的壁纸、色调，包括3D壁纸；流媒体优化AI使得Instagram等社交应用中新增对夜间模式和10位HDR视频的支持，同时结合超HDR，用户可以拍摄和查看色彩鲜艳、阴影清晰、清晰度高超的照片。 图4：安卓聊天AI DEMO 图5：安卓UI定制AI DEMO 2）AI+设备应用开发迎来升级，AI智能鼠标表现亮眼：早在2023年3月，谷歌就已经将AI导入谷歌手表促进用户睡眠，2023谷歌开发者大会发布全新Jetpack库，能够帮助边缘设备更快更好地开发应用。谷歌以AI智能鼠标为例，利用全新的开发库使得残疾人能够通过眨眼、表情、头部运动等方式操控游戏鼠标，为未来AI+设备应用繁荣打下基础。 图6：通过优化的API使得AI+设备应用开发更加便捷 3）AI+安卓APP以及全新应用开发工具：谷歌发布专用于安卓应用开发的机器人StudioBot（内测）使通过自然语言进行安卓APP开发成为可能。 图7：StudioBot使用界面 截至2023年5月11日，基于PaLM 2的安卓APP DEMO已经达到7个分别为Worldcraft（使用AI进行创意写作）、Listit（AI决策管理）、Quick, Prompt! （AI提示词生成）、Travel planner（AI旅行规划）、Talking character（类似汤姆猫的AI对话软件）、MoodFood（AI饮食规划）、I/Oflip（AI纸牌游戏）。 图8：七款谷歌AI安卓应用 1.2.2谷歌AI生态的下一步：横向扩品类、纵向做应用 未来，谷歌将发布从头训练的Gemini大模型，可以提供各种规模的型号，使Gemini可以被部署在全部设备，扩充边缘AI支持的品类的同时，打通从云到边的AI全链路。 横向看，机器人是谷歌大模型AI最有可能落地的下一个品类：谷歌持续更新AI+机器人的研究动态，最新的研究中谷歌将前期的研究成果进行集成，做到了机器人车队自行巡航、分类回收废物的效果。据《Robotic deep RL at scale: Sorting waste and recyclables with a fleet of robots》，谷歌认为基于RL系统的机器人在真实的办公环境中通过离线和在线数据的结合处理现实世界的任务，同时训练产生飞轮效应持续提调优机器人。 图9：谷歌机器人自动垃圾回收 图10：谷歌机器人垃圾回收原理 纵向看，谷歌内部已经完成资源整合，预计将全面覆盖从云到端的AI应用生态。2023年4月20日，谷歌宣布将DeepMind与谷歌整体合并，谷歌将为AI注入云计算资源，开发“从搜索到手机摄像头”的AI应用生态。 2中科创达：谷歌推动从云到边AI革命核心受益者 我们认为谷歌开启从云到边的AI革命将孕育历史性机遇：当前市场聚焦于云端大模型AI以及上游算力等环节，对于边缘AI预期差较大。4月14日OpenAI开始招聘移动端工程师，谷歌在边缘AI布局更为中科创达明确横向扩品类、纵向做应用的发展路径，而中科创达先发优势显著，中科创达近期发布Rubik或为谷歌PaLM 2国内最稀缺的对标大模型。 2.1横向看：中科创达Rubik围绕现有业务构建AI生态 Rubik大模型系列核心产品为RubikLanguage语言大模型，预计2024年时将达到ChatGPT3.5水平。Rubik Edge、Rubik Multi-Modal以及预计2027年推出的Rubit Robot均将服务于智能手机和智能驾驶领域，提升人机交互体验。 与此同时，Rubik系列围绕人机交互和现有业务搭建生态 ：RubikStudio、RubikAuto、RubikDevice和Rubik Enterprise。在拥有能力强大的大模型同时,也会把大模型变成各种各样的中小模型，以满足各类场景和知识的拆分、提高与客户的适配性。 图11：中科创达Rubik大模型横向扩张路径 与谷歌类似，中科创达Rubik大模型有望首先落地机器人。在众多智能硬件产品中，中科创达的机器人产品可覆盖各种不同的应用场景，并已助力全球众多机器人厂商实现了产品的量产落地。基于在机器人领域的深厚积累，中科创达将智能音箱与机器人进行融合，并通过Rubik大模型的不断训练,已经实现了能够自由对话的智能销售机器人，可以自主回答客户关于企业及产品的各种问题。 图12：中科创达Rubik大模型赋能机器人案例 2.2纵向看：中科创达AI应用生态整装待发 中科创达Smart to Intelligent战略开启，实现从智能应用为中心到模型驱动的机器与机器、机器与人交互的全新智能世界。Rubik大模型将与公司现有的智能汽车和物联网业务整合，并通过私有化部署和系统调优来满足各行业需求。 公司有望通过大模型持续优化，将机器人变为现实，并在未来智能计算行业的toBtoC领域中发挥核心竞争优势。 图13：中科创达AI应用生态规划 RUBIK Auto：汽车实质是一个机器人,车厂对于汽车大模型主要有以下三类需求，第一是端侧运行，端侧的体验、数据、性能是最好的，也是最能保护客户隐私，但硬件需求更高；第二是私有云+Plugin，可以灵活调优；第三类是多种开放模型共存