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1、 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。1 证券研究报告 电子电子 AI 大模型企业是如何炼成的大模型企业是如何炼成的 华泰研究华泰研究 电子电子 增持增持 (维持维持)研究员 黄乐平，黄乐平，PhD SAC No.S0570521050001 SFC No.AUZ066 +(852)3658 6000 联系人 权鹤阳权鹤阳 SAC No.S0570122070045 +(86)21 2897 2228 联系人 陈钰陈钰 SAC No.S0570121120092 +(86)21 2897 2228 华泰证券华泰证券 2023 年中期投资峰会年中期投资峰会 行业行业走势图

2、走势图 资料来源：Wind，华泰研究 2023 年 5 月 28 日中国内地 专题研究专题研究 如何形成“数据如何形成“数据-模型模型-应用”的飞轮是应用”的飞轮是 AI 大模型企业成功关键大模型企业成功关键 我们认为：我们认为：AI 大模型是一个资本密集，人才密集和数据密集的产业，如何大模型是一个资本密集，人才密集和数据密集的产业，如何形成形成“数据数据-模型模型-应用应用”的飞轮，是大模型企业成功的关键。的飞轮，是大模型企业成功的关键。通过深度复盘海外基础大模型企业，梳理各公司的资源禀赋和路径选择，我们看到：1)微软&OpenAI 对颠覆式创新的持续投入是当前领先的深层原因；2）谷歌有深厚

3、的人才和技术积累，但管理架构上未形成合力；3）英伟达通过 CUDA 框架，形成了其它芯片公司难以逾越的护城河；4）Meta 等正通过模型开源进行反击。当前，国内百度、阿里、商汤、华为等积极加入，行业呈现“百模大战”的竞争格局，是否能形成飞轮是最后胜出的关键。微软微软&OpenAI：技术水平、产品化落地最为前沿的领军者：技术水平、产品化落地最为前沿的领军者 OpenAI 与微软是目前 AI 大模型技术水平、产品化落地最为前沿的领军者。复盘 OpenAI 发展历程，我们认为以下特质和战略选择至关重要：1）高人才密度，内部坚定信仰 AGI；2）把握正确的技术路线不动摇，Transformer架构诞生

4、后快速选择，并坚定其中的解码器路线；3）与微软合作，解决算力不足问题；4）推动产品落地，形成模型调用、数据反馈和模型迭代的正反馈循环。目前，微软已经将 OpenAI 的大模型能力整合至其办公软件、搜索、操作系统、云服务等各 ToB、ToC 产品或服务中。谷歌：技术储备丰厚谷歌：技术储备丰厚&AI 可落地业务生态广阔，目前产品化生态化加速追赶可落地业务生态广阔，目前产品化生态化加速追赶 谷歌 AI 技术和人才储备丰厚，但产品化一度落后于 OpenAI：算法上，于2017 年推出当前最主要的 LLM 基础架构Transformer，并推出 BERT、PaLM-E 等具有里程碑意义的大模型；算力上自

5、研 TPU 芯片；TensorFlow框架亦由谷歌推出。谷歌拥有包括搜索引擎、地图、邮箱、办公套件等在内的丰富产品生态，AI 大模型落地空间广阔。23 年以来，谷歌加速追赶微软及 OpenAI：1）合并谷歌大脑、DeepMind 两大 AI 团队，以汇聚资源；2）加速大模型产品化落地。I/O 大会上发布 PaLM-2，并已应用在超过 25 种功能和产品中，强化聊天机器人 Bard 与谷歌以及外部其他应用的协同能力。Meta：模型开：模型开源的防御性策略，以应对对手的强势闭源模型源的防御性策略，以应对对手的强势闭源模型 Meta 对 AI 业界最大的贡献之一是于 2017 年推出的开源深度学习框

6、架PyTorch，其凭借灵活性、易用性和高性能成为深度学习领域最受欢迎的框架之一。进入 AI 大模型时代，Meta 在产品化方面动作较慢，但采用模型开源策略，作为应对竞争对手强势闭源模型的防御性策略。Meta 在 2023 年接连开源大语言模型 LLaMa，CV 大模型 SAM、Dinov2、语音大模型 MMS以及多模态大模型 ImageBind 等，促进了开源社区的繁荣。其中，基于LLaMa 已经微调衍生出多个开源模型，并在性能上接近谷歌、OpenAI 的专有模型，成为中小企业、中小开发者的性价比之选。英伟达：英伟达：AI 芯片领路者，芯片领路者，AI 云服务和模型代工厂新商业模式值得关注云