电子行业深度报告：边缘域AI的“寒武大爆发”

边缘域AI的“寒武大爆发”。自ChatGPT问世以来，从GPT-1到GPT-3.5，GPT模型的智能化程度不断提升，GPT-4多模态模型的发布进一步加速产业革命。ChatGPT对智能终端的赋能开启新一轮“寒武大爆发”时代。 大模型发展历程复盘，AI全面重构科技产业。ChatGPT引领大模型浪潮，AI的“iPhone“时刻来临。3月21日，英伟达CEO黄仁勋在GTC 2023大会上将ChatGPT比作AI的“iPhone“时刻，AI时代加速来临。国际科技巨头加紧布局多模态模型领域。2023年3月，微软和谷歌两大巨头相继推出大模型，OpenAI推出GPT-4模型，谷歌推出PaLM-E模型；随后，OpenAl推出API plugins，进一步扩大了ChatGPT的应用能力并催化至多场景的业务处理能力，AI的“APP Store“时代到来。2023年4月，Meta发布SAM模型，机器视觉颠覆式创新。2023年5月，谷歌发布轻量级PaLM 2模型，能够运行于移动端，有望带动边缘AI计算成长，边缘AI迎“安卓时刻”。 从音频到视频，探讨硬件终端的重估值潜力。我们看好AI+智能终端的趋势，AI将带来产品逻辑的深度变革，加速硬件的智能化、伴侣化趋势。无论是手机、PC、AIOT、MR、汽车电子，都有重估值的潜力。当下，各大厂商纷纷布局，应用端革新渐渐开：1）手机端：高通利用骁龙AI软件栈，运行StableDiffusion模型；华为P60率先搭载多模态大模型智慧搜图；2）PC端：苹果推出M2 Ultra，配备32核神经网络引擎，AMD、Intel均推出嵌入专用AI模块的x86处理器，AI PC呼之欲出；3）AIOT：百度融合文心一言，打造AI音箱“小度灵机”；阿里巴巴天猫精灵，接入“通义千问”大模型；4）MR：苹果发布Apple Vision Pro，推出首款空间计算设备；5）智能汽车：奔驰与微软Azure OpenAI Service达成合作；特斯拉的FSD将取消Beta版本，V12有望落地。 从计算到连接，芯片为边缘算力核心。边缘AI芯片是边缘算力的核心，主要可分为“计算+连接”两方面，其中：计算芯片处于边缘AI的核心，用于接受感知外界环境，同时对视频语音信息加以处理运算，实现边缘AI功能，赋能硬件终端；连接芯片位于诸多终端，更多是通过网络协议接收指令，执行功能。伴随产业发展，计算+连接芯片有二者融合的趋势。当前，边缘计算市场上参与者众多，不同阵营厂商正以不同的路线共同推动边缘计算快速发展。海外以英特尔、AMD等为代表的芯片厂商积极推出CPU、GPU、FPGA、DPU、IPU等边缘算力芯片；国内芯片厂商则发挥在边缘智能终端的优势，加大边缘AI芯片的布局。 投资建议：我们看好以晶晨股份、乐鑫科技等为代表的AI边缘芯片公司持续突破，以芯原股份为代表的IP公司在AI芯片大潮下加速成长，建议关注以传音控股、小米集团等为代表的智能硬件公司估值重估。 风险提示：AI技术渗透不及预期；下游需求不及预期；研发进展不及预期。 重点公司盈利预测、估值与评级 序：边缘域AI的“寒武大爆发” “寒武纪”是距今约5.3亿年的地质时代，深远的海洋中诞生了一大批生物，地球物种空前繁荣昌盛，这也是显生宙的开始。 为何会有生命大爆发？古生物学众说纷纭，有地球变暖说、氧气水平升高说等等。但无论哪种观点都认为，在寒武纪，地球的生态变化跨过了奇点，进而改变了一切。 自ChatGPT问世以来，从GPT-1到GPT-3.5，GPT模型的智能化程度不断提升，GPT-4多模态模型的发布进一步加速产业革命。ChatGPT对智能终端的赋能，同样将开启新一轮“寒武纪大爆发”时代。 图1：AIGC的“寒武大爆发”时代 AIGC内容快速发展下，未来智能终端(平板、手机、音响、电视、IOT等)的人机交互都有望重构。当下，各大厂商争先发布大模型，如ChatGPT、百度文心一言、三六零大模型、华为盘古大模型、阿里大模型等，国内外大模型加速应用落地，多模态大模型赋能下通用与垂直应用场景的应用端革新渐渐开启。 图2：2023年全球AI大模型进展 AI大模型的进展带来边缘域AI三大产业链环节的变革。边缘域AI产业链包括智能硬件、模组、芯片三大环节。AI大模型的迭代推动了边缘域AI的应用发展，将对应用于AI领域的模组以及算力芯片提出更高的要求，同时带动应用端智能硬件的革新。 图3：边缘域AI产业链 1AI发展复盘，轻量级模型重构边缘域 1.1ChatGPT引领大模型浪潮，AI“iPhone“时刻已至 ChatGPT为AI的“iPhone“时刻。3月21日，英伟达CEO黄仁勋在GTC 2023大会上将ChatGPT比作AI的“iPhone“时刻，AI时代加速来临。 自ChatGPT问世以来，从GPT-1到GPT-3.5，GPT模型的智能化程度不断提升，ChatGPT在拥有3000亿单词的语料基础上预训练出拥有1750亿个参数的模型（GPT-2仅有15亿参数），预训练数据量从5GB增加到45TB，模型从预训练+微调转变为人工标注数据+强化学习，人工智能取得技术突破。而随后GPT-3.5turbo带来10倍成本的降低及GPT-4多模态模型的发布，进一步加速生产力的全新跃迁。 图4：ChatGPT的发展阶段 多模态模型成重要趋势，AI应用空间有望进一步拓展。多模态模型结合来自不同模态（例如文本、图像、语音等）的数据进行联合建模，应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域，有效提高模型的准确度和稳定性。 图5：生成式AI技术的成熟应用进程时间表 从OpenAI产品矩阵可以看出其已经布局文本、图片、语音等多模态产品，未来将逐步探索多模态的融合，实现图像、视频、文本间跨模态生成，显著提升智能终端产品体验，带来各行各业生产力水平的质变。 表1：OpenAI产品矩阵 国际科技巨头加紧布局多模态模型领域。微软和谷歌两大巨头相继推出大模型，2023年3月，OpenAI推出GPT-4模型，可以接受图像和文本输入，并输出文本。3月谷歌推出PaLM-E模型，通过输入多模态语句，包括视觉、连续状态估计和文本输入编码，来执行机器人操作规划、视觉问题解答等具体操作；5月谷歌推出PaLM2模型，支持100多种人类语言与20多种编程语言，同时支持读取与生成音视频内容。 表2：海外大厂在大模型多模态的布局公司大模型 AI领域群体效应下，国内大厂纷纷入局。国内AI大厂以百度文心一言发布为拐点，未来有望凭借更优质的中文数据和多场景的应用实现弯道超车。百度文心一言是国内首个全栈大模型产品，模型发布后申请合作厂商超9万家，腾讯、阿里、华为、商汤等大厂在AI大模型领域已有成熟布局，相关应用有望快速发布。 伴随着多模态大模型的不断涌现，更多场景的AI应用将加速落地。 表3：国内大厂在大模型多模态的进展 1.2APIPlugin引入，海量应用迈入AI新时代 Plugin开启AI的“APP Store“时代，生态版图进一步扩展。2023年3月2日，OpenAl推出了自然语言对话模型GPT-3.5-Turbo和语音转文本模型Whisper models的开发者API，使得多种应用程序可通过API的方式接入ChatGPT。3月24日，ChatGPT plugins的发布，进一步扩大了ChatGPT的应用能力并催化至多场景的业务处理能力，AI的“APP Store“时代到来。 图6：Whisper models的开发者API 图7：OpenAI宣布引入插件 插件商城接入10余家应用，具备检索实时信息、检索知识库信息和代替用户操作应用功能。OpenAI官网显示，目前Plugin已接入Expedia、FiscalNote、Instacart、Kayak、Klarna、Milo、OpenTable、Shopify、Slack、Speak、Wolfram以及Zapier等应用，涉及旅行、购物、航班、推荐餐厅、语言导师等各个方面。 未来，随着各类应用与ChatGPT的结合，GPT生态系统有望迎来“苹果+App Store”的繁荣时刻。 图8：ChatGPT plugins可接入的应用 1.3龙头厂商加注轻量级模型，边缘AI迎“安卓时刻” 除大模型外，龙头厂商也纷纷布局轻量级模型，当前Meta、谷歌、高通等公司已开始发力边缘AI。谷歌和Meta分别于今年5月11日和7月19日发布了各自最新的大语言模型版本PaLM 2和Llama 2，较以往版本实现测试数据、性能等全面优化，轻量化版本均能应用于边缘端，其中最新发布的Meta大模型Llama 2更是开放开源免费使用，有望推动边缘AI迎来“安卓时刻”。此前，芯片龙头厂商高通也首次成功实现Stable Diffusion模型在手机端应用生成AI图像，并于5月30日宣布高通正在转型为边缘计算公司，全面下注边缘AI。 表4：三大龙头厂商加注边缘AI 1.3.1M eta发布最新AI大语言模型Llama 2 继今年2月发布Llama 1大模型后，Meta AI在7月19日凌晨发布了最新一代的开源大模型Llama 2。该模型在测试中表现优异，Meta计划将该模型开放开源免费使用，且支持高通芯片运行，有望助力边缘AI加速落地。 Llama2模型的训练数据量、参数均有增加。Llama 2的参数、训练数据和上下文长度相比上一代模型增加。新模型Llama 2系列包含70亿、130亿和700亿三种参数类型，相比原来Llama1最多650亿参数有所增加。并且，相比于Llama 1预训练模型1.4万亿的训练token数，Llama 2预训练模型的训练数据提升了40%至2万亿，且针对聊天用例进行的Chat模型精调训练数据超过100万人类标记数据，使用人类反馈进行强化学习（RLHF）从而提高模型安全性。此外，对于大模型非常重要的上下文长度限制，Llama 2比Llama 1翻了一倍至4096字符，能处理更多信息。Llama 2模型在大多数基准测试中表现优于其他开源模型，包括编码、推理、知识、精通性测试等。不仅如此，Meta从有用性和安全性进行评估，认为Llama 2有希望成为闭源模型的替代品。 表5：Llama2与其他开源模型测试结果对比 Llama 2开放开源免费使用，加速生态构建。Llama一直以来是AI社区内性能最强的开源大模型之一，但此前存在开源协议问题，此次Meta发布Llama 2模型将免费供给研究和商业用途，有望吸引更多开发者，加速AI应用落地节奏。 此外，Meta宣布与微软云服务Azure合作开发基于Llama 2模型的云服务，微软作为全球领先的大模型和云服务厂商，二者合作有望加快生态构建速度。 Llama 2可用于高通芯片，有望加速边缘AI落地。Meta与高通宣布Llama 2将于2024年应用于高通骁龙芯片，成为谷歌PaLM 2大模型之后又一个将运行于高通芯片的大模型。目前已有开发者将Llama 2模型部署至手机终端，实现离线运行，将来Llama 2模型有望进一步运用在汽车、PC、AR/VR等终端设备上，无需担忧网络连接和云端拥挤问题，可提高服务的可靠性，并且减少云端运行成本； 个人数据和信息仅保存在设备边缘端而非云端，可满足用户数据保密需求，并且不牺牲隐私即可提供更个性化的产品和服务，推动边缘AI加速落地，也将推动边缘硬件加速迭代。 图9：Llama 2开放开源免费使用 1.3.2谷歌发布通用大语言模型PaLM 2 在Meta之前，谷歌率先于5月11日发布通用大语言模型PaLM 2，并且包含轻量化版本，可运行于移动终端。PaLM 2性能全面优于前代模型，部分领域能与GPT-4竞争。多语言能力方面，作为驱动AI机器人Bard的模型的升级版，PaLM2可使用Fortran等20多种编程语言，100多种口头语言进行数学、软件开发、语言翻译推理和自然语言生成，多语言能力全面超过前代PaLM模型，同时部分语言能力基准测试结果超过GPT