从OpenAIo1和CIOE2024看光模块产业趋势20240917

从OpenAIo1和CIOE2024，看光模块产业趋势20240917_原文 2024年09月17日21：09 发言人00：06 感谢大家参加本次会议。会议即将开始，请稍后。Thanksforyourparticipation.Themeetingisreadytostart.Pleaseremainontheline. 发言人00：29 感谢大家参加本次会议。 从OpenAIo1和CIOE2024，看光模块产业趋势20240917_原文2024年09月17日21：09 发言人00：06 感谢大家参加本次会议。会议即将开始，请稍后。Thanksforyourparticipation.Themeetingisreadytostart.Pleaseremainontheline. 发言人00：29 感谢大家参加本次会议。会议即将开始，请稍后。Thanksforyourparticipation.Themeetingisreadytostart.Pleaseremainontheline. 发言人00：52 从OpenAIOE到CIOE2024看光模块产业趋势电话会议。下面开始播报你的声明，声明播报完毕后，主持人可直接开始发言。本次会议为中信证券白名单会议，仅限受邀客户参会，未经中信证券和演讲嘉宾书面许可，任何机构和个人不得以任何形式将会议内容和相关信息对外公，不转发、转载、传播、复制、编辑、修改等。如有上述违法行为，中信证券保留追究相关方法律责任的权利。 发言人01：51 好的，各位投资人下午好。欢迎今天下午大家来参与讨论这个openI和最新的光博会对光模块产业的一个影响。我是中信证券的通信首席分析师黄亚元，在线的还有我们组的分析师魏鹏程。很高兴今天下午来给大家做这样一个分享。首先是祝大也是祝大家中秋快乐。然后呃因为也是在今天下午去开这个会议，其实也是因为上周像openI的这个OE的模型的发布，其实最近陆续还是引起了产业界各个方面非常大的反响，包括上周的光博会也是还有很多更新的东西。所以希望在这个时间第一时间来进行一个更新的分享。 发言人02：50 首先我觉得对于这个OY模型这一块，我觉得我会简单的先讲几点结论，然后待会儿同学展开一下。第一个就是说整个效果其实在产业界各个层面还是引起了很大轰动。其实从他最开始传出来这个单月的费用，这个价格从20美金提到200美金的时候？敢定价定这么高，肯定是有东西。出来的效果确实非常好。提炼下来，它最主要的改进能力的提升都是体现在深度思考和复杂推理能力方面。这个在一些数学编程还有科学问题各个方面，这些深度思考和复杂推理能力就非常关键。所以取得非常好的表现，所以整个效果是很强的。 发言人03：44 然后第二个就是它的方法其实最主要是在推理端的这样的一个自我对弈的强化学习，还有他的这个思维链相关的一些技术。这些东西其实是在有点像在推极端实现的这样的skinmore，所以这是最最核心的它的方法。当然更细的很多东西，其实他们现在没有去披露太多。包括他这样的他的这个强化学习这些里面的反馈模型，讲这是是是具体是怎么设置的，各方面他他没有讲太多，但是核心的思路是这样做的，这个也是在推理上的这样的一个skinmore开始体现。第一个是效果是很强的。第二个方法主要是这样子的，还是要用算力。 发言人04：40 第三块也是我们今天本届会议更关注的，就是对于算力产业链还有光模块的影响，我们看其实从他现在的一个发布的oone的这个产品，我们能看到，售价很高，对应的这个成本其实也是很高的。而且目前它也还是限制次数，有比较长的等待时长。这些东西其实跟之前像，比如说像这个赛季第四这些发布的时候，包括3.5之前发布的时候开始有点类似。那体现的其实都是啊对算力有更强的需求，所以这点是比较明确的。而且其实看现在能够看到的版本其实是preview或者media的版本。这个可能还不是完整版的oone，所以这个其实是有更多的期待的，对后面这个无论是它整个模型的能力，还是后面对性能的算的一个分类需求，更不要说后面还有像GT5这样的一些东西。其实你有可能在未来，能看到它可能是一个训练推理训练这样一个螺旋式的一个提升的一个过程，所以在算力层面，对光模块这些来讲，觉得是一个很强的一个信心提振。前段时间其实像模块这些也是因为没有看到应用端的迭代，以及国内的这个市场的交易萎缩比较快，市场情绪比较弱，导致这个估值折价非常严重，对吧？ 发言人06：18 那最近包括像光博会，上周其实也是对于产业链发展的趋势，1.6T的迭代，国内农资厂商在规模方面的进展，各方面我觉得还是有一定的超预期的对明年的增长还是有非常强的信心，在后面的这个AI大模型整个大产业的一个迭代，从这个训练推理多模态视频各个层面也还有很持续的机会。所以光模块的整个格局，还有龙头厂商目前的这个技术布局，后面的这个格局比较好，技术布局也是比较领先。我觉得还是有很不错的这样的一个估值修复的机会。 发言人07：06 以上就是我先简要汇报一下我们今天要讲内容的一个一些核心的结论。然后围绕一些数据各方面的一些细节，同城在做一个进步的展开。好好，杨哥，各位投资人下午好，我是中信证券通信组的魏鹏程。首先也是感谢各位投资人，在中秋佳节之际来参加我们这一次的报告的一个解读会。报告的核心思想，其实刚才元哥已经大概其实大概已经说过了。因为我们确实看到节前opens发布了全新的系列大模型这个oone，我们觉得其实对于整个AI模型应用，包括算力整体的一个发展，我们觉得都是一个比较重要。有我们可以认为是有一个相对来说可以说是一个里程碑式的这么一个影响。 发言人08：02 另外一个，就是上周光博会也是在深圳去举办。周三、周四、周五，这个也是国内的规模最大，也是最重要的一次光电的一个展览会。其中其实主要的全球的头部的厂商都参与了。我们也是看到了整个光模块，乃至包括它的上游，包括芯片，包括DSP一些行业最新的一个进展。在本周末，我们也是外发了这么一个报告，主要来分享我们对于这个一方面是对于这种大模型O1就O2的这样一个相关的这么一个产业界的一个思考。另外一个也是对这个观摩会上的一些行业进展，包括的我们一些见闻进行了一些分析和一些论述。报告也是我们昨天进行了一个外发，今天我们重点是来对这篇报告进行相关的这样一个解读。 发言人09：02 首先我先来介绍一下我们对于比较重要的重磅的这么一个事情，就是这种oone大模型这样一个观点和分析。首先简要的来介绍一下这个事儿，欧亚是在周五的凌晨，就是9月13号，然后发布了由I发布了这 个preview和这个mini。发言人09：37 根据业内的一个反馈，其实这个模型就是之前这个openI极度的去渲染的这个草莓。其内这这草莓是其实是它的一 个内部的一个代号，那从整体的一个模型表现来看，首先从负简单来讲，其实从复杂的问题上，主要包括像一些理科的一些测试，数学兼更多公司调研添加微信号S130970，这些比较复杂的推理任务来看，它的整体表现是明显优于之前的这个GPTTGPGPT4O的那包。在openI论文中，他也是给了很多的例子，例如像在国际奥林匹克资格的一个考考试中，oone的正确率是能达到8%83。那相比之下，这个GGGPCO其正确率是只有10%，就是只有13%。 发言人10：41 这个差异我们目前来看，其实是是非非常大的。目前欧安其实还没有完全对外开放，目前开放的是preview和迷和mini版本。主要的开放对像也都是一些plusteam，包括一些这种AAPI使用等级达到5级以上的这样一个开发者。而且使用的这个权限，目前也是限制的非常的死，就基本只有3就apreview应该是只有30次，然后mini只有50次。这个也刚才正如袁哥所说，其实体现了一方面是体现了他对算力需求的之大。另外一方面也能看出来现在需求在算力上需求和供给这样严重的一个不平衡。这一点我们后面也会进行一个分析。 发言人11：29 接下来来简单的来介绍一下ON整体的一个原理。根据这个OpenAI的这样一个技术的一个勃勃，就是这个博客其实OI目前这个大模型虽然没有明确就是在报在这个博客就这个技术文档都没有明确的去给出一个技术的一个细节。但总体的它的一个设计思路，就是通过在训练中引入一种大规模的强化学习算法，来增强他处理复杂处理任务的一个11个1个能力。那么通过这种强化学习，在响应客户知识之前，会产生一个比较长的一个内部的这么一个推理。OpenAI叫做内部的这么一个思维链chainOOOdot。然后从而来改进整体的一个策略，包括像交通错误，包括拆分复杂问题，但是这么说相对有点复杂。其实说的简单而言，其实O一这个模型就是通过更复杂的这样一个推理，然后来改进在一些困难问题解决上的一些表现。这个思路整体上来说，我们目前来看跟之前的一些大模型更注重春明的其实是不得是不是不太一样的。 发言人12：45 那么OII官网也是用了一个相对比较生动的这么一个描述，就是说是在回答问题之前，他们会进行更多的一个思考。就会spendmoretimethinkingbeforetheyrespond。在这篇文章中的OKI其实也进行了这么一个证明。 发言人13：05 就是说是在实验中我们可以看到无论是提高整个OE就OI模型的这么一个训练推的一个时间，还是这个推理的一个时间，都是可以提高他在复杂任务处理中的这么一个表现。而且虽然那个文章中没有直接说，但是从这个数据表现上来看，推理时间的提高其实对于正确率的提升，我们从直观感觉其实相对来说是更明显的。所以说这个也再次证明了推理这个过程其实对于模型表现，尤其是在复杂问题解决上，其实是有一个非常重要的这么一个意义的 那就我个人而言，我们来谈一下就是说OM这个大模型对于整个AI的算力，包括对模块这样一个我们认为的一个意义。首先第一点是从AI应用上，就是说从AI应用上，首先OM大模型推出，其实是有望来拓宽AI整体应用的这么一个范围。我们觉得是非常有利于来推进这种AI应用的一个商业化的。首先我我们看到的一件事情就是说oone这种大模型的推进的确是在一些更复杂的一些问题上表现的是非非常好的。我们如果是简单的去去展望，其实我们去看，无论是在 未来的可能方向的一些科研，或者说是像一些医疗，一些常见的一些复杂问题的一些应用领域中，我们认为应用潜力其实非是非常大的。它其实我们觉得最重要的其实是代表未来大模型的一个发展方向。 发言人14：47 或者说我们说是模型的这样一个，重要的一个设计思路。其实就是在解决复杂推理的过程中，来实现这种叫做cross的一个自动化。因为之前在解决复杂问题的时候，其实都是人工的去做，这个过程就是人工需要去分解问问题，然后去一个一个去喂给这个大去喂给大大模型。但是在欧曼这个大模型，我们可以看到这种大量的人工的过程是被省略掉的。那么模型自身可以通过一个比较复杂的这样一个推理，来自身去拆解一些复杂问题，从而实现这样一个更直观的问题的一个解决。所以说我们可以看到，在未来的这种科研医疗这种比较复杂的，我们设想一下就是一些弊端场景，其实我们觉得应用潜力是非常大的。简而言之，我们觉得是非常明显的有力的去推动了AI整体的一个商业化的那一个进程。是这个是我们想分享的第一点。 发言人15：53 第二点，我们觉得其实是从算力部署而言，就是我们觉得首先这篇文章在理论上也或者说从实验中去证明了推理端的算力对于模型的表现很重要。甚至在一些复杂问题上可能可能并不比这个吹牛对于他的影响更小。其实表现我们从实验结果来看，确实对于性能的提升其实是更更显著的。所以说这也就意味着未来算力的这么一个投资，很可能从现在的相对去重训练而轻推理，而转向这种训练和推理并重的这么一个一个方向。 发言人16：38 目前我们直观可以看到是OOOE这个大大模型对于推理的策略要求是很高的。这一点从官网上这个定价我们也能看出来，就是欧曼这个大模型的定价其实显著高于之前的这个GGDP所有的。对于像目前对于preview的这么一个定价，其实它的对于输出的定价大概是15美元这个百万投票。那么输那么输出大