科技行业专题研究：AI大模型开启新一轮大国竞争半导体战略地位凸显-230406（34页）.pdf

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1、科技专题研究2023年4月6日中航证券研究所发布证券研究报告请务必阅读正文后的免责条款部分行业评级：增持AI大模型开启新一轮大国竞争，半导体战略地位凸显分析师：刘牧野证券执业证书号：S0640522040001股市有风险 入市需谨慎核心观点AI正处史上最长繁荣大周期：在进入21世纪以来，在大数据和大算力的支持下，归纳统计方法逐渐占据了人工智能领域的主导地位，深度学习的浪潮席卷人工智能，人工智能迎来史上最长的第三次繁荣期，至今仍未有结束的趋势。OpenAI的“暴力美学”：大算力和大数据：OpenAI 认为，通过独立延长模型训练时间、增加训练数据量或者扩大模型参数规模，预训练模型在测试集上的 Te

2、st Loss 都会单调降低，从而使模型效果越来越好。我们认为，在 Scaling Law 的框架下，只要追加数据与算力，大模型的能力就能持续增强。对于OpenAI 而言，目前大模型的最大限制是数据和算力的总量。大模型开启新一轮大国竞争，半导体成顶层博弈焦点：预训练大模型是现阶段人工智能的集大成者，代表了统计学习流派的最高成就。在新一代技术未出现前，它将是人工智能研究和开发的最强武器。围绕大模型的研发和落地，中美之间已经展开了新一轮的竞争，美国已对华限制销售最先进的英伟达A100和H100 GPU 训练芯片。半导体作为AI算力核心，将受到顶层高度关注，成为大国博弈的焦点之一。AI模型运算规模增

3、长，算力缺口巨大：基于大量数据训练、拥有巨量参数的AI预训练模型GPT-3，引发了AIGC技术的质变，从而诞生ChatGPT。然而，预训练模型参数数量、训练数据规模将按照 300 倍/年的趋势增长，现有算力距离AI应用存巨大鸿沟。运算规模的增长，带动了对AI训练芯片单点算力提升的需求，并对数据传输速度提出了更高的要求。建议关注：GPU：景嘉微、航锦科技，海光信息和未上市的地平线、黑芝麻、摩尔线程AI训练芯片：寒武纪、商汤（港股）、燧原科技（未上市）AI存力：兆易创新、北京君正、东芯股份HBM：雅克科技、深科技半导体大国重器：中芯国际、北方华创、中微公司风险提示：AI算法、模型存较高不确定性，A

4、I技术发展不及预期；ChatGPT用户付费意愿弱，客户需求不及预期；针对AI的监管政策收紧FZaXjWkWfZjYqZtWvU8O9RaQtRmMpNoNlOmMmQfQpOqQ8OpOmMwMtQrQwMnPmO一、AI史上最长繁荣周期，大国AI竞赛拉开序幕二、大算力描绘AI的“暴力美学”目 录四、风险提示三、半导体作为AI算力核心，将再次成为大国博弈焦点AI正处史上最长繁荣大周期资料来源：华为，中航证券研究所人工智能从1956 年被正式提出以来，经历了数十年的发展历程。人工智能诞生初期，其研究主要分为三个流派，即逻辑演绎、归纳统计和类脑计算。人工智能研究的三大流派各有优劣势。类脑计算流派的

5、目标最为宏远，但在未得到生命科学的支撑之前，难以取得实际应用。归纳演绎流派的思考方式与人类相似，具有较强的可解释性。由于对数据和算力的依赖较少，归纳演绎流派成为人工智能前两次繁荣的主角。随着学界对人工智能困难程度的理解逐渐加深，数理逻辑方法的局限性被不断放大，并最终在第三次繁荣期中，逐渐让位于统计学习的“暴力美学”。在进入21世纪以来，在大数据和大算力的支持下，归纳统计方法逐渐占据了人工智能领域的主导地位，深度学习的浪潮席卷人工智能，人工智能迎来史上最长的第三次繁荣期，至今仍未有结束的趋势。图：人工智能发展史通用大模型加持，平民化AI普惠千行百业资料来源：华为，中航证券研究所图：在100 张图

6、像上训练基础物体检测算法，从头搭建 vs 大模型支持深度学习依然受到统计学习的框架限制：特征抽取和模板匹配。相比于人类基于知识的推断，这种方式无疑是低效的，因为对于任何新的概念乃至新的实体，算法都需要专门的训练数据来提供相关的信息。在没有基础模型支撑的情况下，开发者们必须从头开始完成收集数据、训练模型、调试模型、优化部署等一系列操作。对于人工智能开发者和垂直细分行业应用而言，都是重大的挑战。预训练大模型降本增效，将推动AI普惠千行百业。预训练大模型加持下的人工智能算法（包括计算机视觉、自然语言处理等），相比于普通开发者从头搭建的算法，精度明显上升、数据和计算成本明显下降，且开发难度大幅降低。从