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1、AIAI系列深度报告（四）系列深度报告（四）大模型篇：大模型发展迈入爆发期，开启大模型篇：大模型发展迈入爆发期，开启AIAI新纪元新纪元证券研究报告20242024年年8 8月月1515日日闫磊投资咨询资格编号：S1060517070006黄韦涵投资咨询资格编号：S1060523070003王佳一一般从业资格编号：S1060123070023 证券分析师证券分析师研究助理研究助理请务必阅读正文后免责条款请务必阅读正文后免责条款计算机行业计算机行业 强于大市（维持）强于大市（维持）核心摘要核心摘要技术：大模型发展呈现技术：大模型发展呈现“规模定律规模定律”，TransformerTransfor

2、mer为技术基座为技术基座。大模型（LLM）发展普遍呈现“规模定律”特征，即：模型的性能与模型的规模、数据集大小和训练用的计算量之间存在幂律关系。当前主流大模型普遍是基于Transformer模型进行设计的，Transformer由Encoder（编码器）和Decoder（解码器）两类组件构成，而OpenAI的GPT是Transformer演化树中Decoder-only架构的代表。我们纵观GPT系列模型的发展历程，从GPT-1到GPT-3，参数量从1.1亿大幅提升至1746亿，GPT-4非官方估计达到万亿参数（根据Semianalysis消息，GPT-4包含1.8万亿参数），实现性能的突破。

3、GPT在众多大模型角逐中能够取得瞩目，技术角度上，主要源自其可拓展的训练架构与学习范式以及对于数据质量与数据规模的重视。然而，我们认为GPT的成功也并非全部源自技术性因素，OpenAI能够从早期众多的技术路线中识别到并坚定执行这条路线，这需要大模型团队足够的技术前瞻和定力。市场：全球大模型竞争白热化市场：全球大模型竞争白热化，国产大模型能力对标国产大模型能力对标GPTGPT-3 3.5 5TurboTurbo。全球大模型竞争中，OpenAI、Anthropic、谷歌三大厂商为第一梯队，2024年以来三家大模型能力呈现互相追赶态势。开源大模型厂商中，Meta AI（Llama）、欧洲Mistra

4、l AI等厂商的大模型性能保持前列，图像生成大模型以Midjourney、StableDiffusion、OpenAI的DALLE为代表，视频生成以Runway的Gen、Pika和OpenAI的Sora为代表。2023年底国产大模型迈入爆发期，从参与者来看，国内AI大模型厂商大致可以分为互联网/科技公司、AI公司、学术/科研机构、行业专家品牌四类。从模型能力来看，根据SuperCLUE上半年最新的评测结果，国内绝大部分闭源模型已超过GPT-3.5Turbo，其基准上表现最好的国产大模型为阿里云的开源模型Qwen2-72B，超过众多国内外闭源模型，与GPT-4o仅差4分。变现：变现：APIAPI

5、同质化同质化、订阅实现难订阅实现难，AgentAgent与与MaaSMaaS探索破局之路探索破局之路。OpenAI绝大多数收入来自API调用和ChatGPT订阅，但它的成功并不易复制，值得注意的是，一方面，API是较为普遍的变现方式，但由于大模型性能趋向同质化，全球API价格呈现下降趋势，另一方面，相较API，实现订阅的难度更高，由于AI-first应用目前在用户留存度和粘性上稍显落后，当前在AI产品市场还未出现真正意义上的Killer App。我们尝试总结了两条大模型变现的破局之路：1）C端：AIAgent是通往AGI与Killer App的钥匙。国内以互联网/科技公司、大模型厂商、企业服务

6、SaaS类厂商为代表的越来越多的企业参与进AI Agent市场，产品形态既包括面向企业和开发者的Agent构建平台/框架，也包括服务于各个垂直行业的专业Agent。2）B端：面对企业级需求的快速增长，目前，微软云Azure、阿里云、华为云、腾讯云、百度云、京东云等云服务提供商都已经推出了MaaS（Model as a Service），帮助企业降低模型使用门槛。算力：大模型发展催生海量算力需求算力：大模型发展催生海量算力需求，预计带来千亿美元市场规模预计带来千亿美元市场规模。大模型技术与应用发展催生海量算力需求，根据Jaime Sevilla等人的研究，2010-2022年在深度学习兴起背景下