计算机行业AIGC系列之八暨华为产业系列之五：华为盘古对方法论创新致敬产业落地有借鉴意义-230326（17页）.pdf

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1、行业及产业计算机申万宏源研究SWS RESEARCh2023年03月26日华为盘古：对方法论创新致敬，产行业研究行业点评业落地有借鉴意义看好AIGC系列之八暨华为产业系列之五相关研究华为：宣布即将推出其最新的盘古大模型。大模型产业落地深刻借鉴意义。1）算法上，“AIGC从算法+算力已到场景维是“格局型”标的？-计算机行业周报证券研究报告20230320-202303242023年3月254）其余ai训练平台、算力、芯片，有自己的生态准备；5）应用：更少合作伙伴，可能8直接面向政企客户，可能较少Maas合作伙伴，模式更加类似于安防双雄的EBG+Al“国产AI芯片的百倍算力需求！-AIGC系列之七

2、2023年3月24日华为盘古大模型算法：参数不落后，方法论与国际领先接轨，体现在encoder-decoder结构、增量推理、工程化落地、CV突破。1）NLP大模型：1100亿稠密参数，encoder-decoder，嵌入灵活性+下游适应。2用Encoder-Decoder，可能相比google证券分析师BERT/百度ernie能展现出更好的NLP生成效果。3）在推理方案上，华为使用了增量推洪依真A0230519060003理+分布式推理提升性能。这种方式，与EDA或FPGA设计中的增量设计（I施鑫展A0230519080002Design）思维有异曲同工之妙。4）盘古NLP充分考虑了工程化落

3、地问题，例如大模型shixz最后一公里/小样本学习/支持二次开发。融合了通用知识+行业经验，支持二次开发（知李国盛A识库+支持二次开发的特点和百度文心有相似性，这可能是国产大模型的特色）5）华为宁柯瑜A0230520070005对新的transformer+CV的方法论勇于尝试。未来意味着更大的参数上限和性能上限。这林起贤A0230519060002种方法论上的更新可能带来传统领域精度突破刘洋A0230513050006AI生态：Mindspore生态圈+昇腾芯片，分别挑战英伟达和海外框架，框架难点可能在AI编译技术。1）设计思路：着重提升易用性并降低AI开发者的开发门槛，端、边缘和云联系人都

4、适应。2）芯片与英伟达比较。华为在2019年8月发布的异腾910与英伟达在2020洪依真年5月发布的A100性能相当，但是我们认为华为的主要问题在于不具备深度学习框架生（8621）态掌控力。3）深度学习训练框架，目前难点可能在AI编译技术。要想打破Tensorflow和Pytorch的全断必须要靠原始创新，而目前包括华为Mindspore在内的国产深度学习框架尚未很好解决上述两大训练框架的痛点。我们认为Tensorflow和Pytorch目前共同的痛点在于对海量算子和各种AI芯片支持的难度，华为正在探索靠AI编译器的技术来解决上述问题，但是目前编译技术仍然还达不到人工优化的效果。应用：大模型可

5、能是2B+AI渗透提升的突破口，目前已经在医学影像、金融、工业质检等100余项实际任务中得到了验证。1）小模型：碎片化制约2B的AI化。2）NLP大模型已经实现了泛化和涌现，投资者期待类似情况在CV领域出现。目前已经在医学影像金融、工业质检等100余项实际任务中得到了验证，平均缩短开发时间80%以上。综合考虑华为五类合作伙伴、生态、AIGC场景、行业地位，我们建议：1）华为软件与AI的紧密合作伙伴：赛意信息（此前发布个股深度，华为智能方案）软通动力（华为服务）广电运通（与华为战略合作）格灵深瞳、云从科技等。2）华为AI软硬件弹性：拓维信息（tmt）智洋创新、神州数码、沪电股份（申万电子）其他部

6、分AIGC在计算机的重要公司：石基信息（酒旅AI）大华股份（视觉CV）润达医疗（申万医药、医疗诊断AI）广联达（建筑AI化）虹软科技（StableDifiusion2B图像）福听软件、金山办公、致远互联、万兴科技等。风险提示：大模型技术中美仍存在差异，部分技术尚处于实验室阶段，存在落地风险。请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明#page#SMSC行业点评华为：大模型产业落地深刻借鉴意义。一、算法上，效果未知的情况下，参数不落后，方法论是和国际接轨的。NLPencoder-decoder相比百度结构可能效果好；CV用了transformer结构提取特征方法论上可能是领先的二、其余ai训练平