计算机行业：多模态大模型方向确定从通用到垂直场景智能化升级的统一和差异-230609（58页）.pdf

1、 识别风险，发现价值 请务必阅读末页的免责声明 1 1/5858 Table_Page 深度分析|计算机 证券研究报告 计算机行业计算机行业 多模态大模型多模态大模型方向确定方向确定，从通用到从通用到垂直垂直场景场景智能化升级的统一和差异智能化升级的统一和差异 核心观点核心观点：多模态多模态大大模型是模型是 AI 大模型的发展方向，也是大模型的发展方向，也是 AI 厂商竞争的关键领域。厂商竞争的关键领域。相较于自然语言类模型，多模态模型在训练阶段融合了文字、图像、三维物体等多维度数据的训练，可交互的信息类型较多，通用性得到了大大增强，可应用的场景有较大拓展。我们判断，多模态大模型的技术迭代、产

2、品设计和商业模式的探索将成为下一阶段各厂商竞争的关键。多模态大模型融合了多种类型的数据，技术壁垒高、消耗算力大。多模态大模型融合了多种类型的数据，技术壁垒高、消耗算力大。多模态大模型给 AI 行业带来的变革如下：（1）算法方面：多模态大模型需要对多种类型数据进行编码、配对、拟合，训练过程更加复杂、技术壁垒更高。（2）数据方面：多模态大模型的训练数据量庞大、数据类型多样，需要大数据产品的支持。（3）算力方面：多模态大模型需要处理的非结构化数据较多，在训练和推理阶段消耗的成本更大，所需的算力支持更高。多模态大模型多模态大模型的的开放推动各垂直应用领域智能化升级加速。开放推动各垂直应用领域智能化升级

3、加速。在不同场景中，垂直领域厂商通过调用多模态大模型的 API 进行二次开发，可实现既有应用的快速智能化升级。多模态大模型的开放将大大降低各垂直领域厂商开发 AI 应用的门槛，各场景智能化升级有望呈现出加速和扩散的趋势。在通用行政办公、软件开发、创意设计、金融、医疗等方面已经展现出较好的应用前景。受限于数据安全、技术壁垒以及监管要求，各行业智能化升级的节奏受限于数据安全、技术壁垒以及监管要求，各行业智能化升级的节奏和实现方式有所区别。和实现方式有所区别。消费服务和通用行政办公等 To C 领域由于数据相对容易获取，应用壁垒偏低和行业特征较弱等属性，使得相应领域在接入通用 AI 大模型后的应用产

4、品化落地较快，普适性较高。下游应用相应也面临较大的同质化挑战。而医疗、金融、工业等 To B 领域的性能功能壁垒、数据敏感和私密性以及法律合规性上的高要求导致 AI 功能的开发和应用都呈现私域封闭的特点。相关领域更多借鉴通用 AI 大模型的技术原理，结合自身专业数据积累，打造属于企业内部的模型，相应商业化节奏略慢、行业特征较为明显。投资建议投资建议：建议关注（1）AI 基础技术类公司：寒武纪、星环科技；（2）AI 行业应用受益公司：金山办公、石基信息、同花顺、卫宁健康、金蝶国际、科大讯飞、万兴科技。风险提示风险提示：技术处于发展早期，尚未形成成熟的商业化落地模式；技术开源导致行业竞争加剧的风险

5、；AI 生成内容存在有害和敏感信息可能性的风险；AI 芯片存在供应链不稳定的风险。行业评级行业评级 买入买入 前次评级 买入 报告日期 2023-06-09 相对市场表现相对市场表现 分析师：分析师：刘雪峰 SAC 执证号：S0260514030002 SFC CE No.BNX004 021-38003675 分析师：分析师：周源 SAC 执证号：S0260523040001 0755-88286912 请注意，周源并非香港证券及期货事务监察委员会的注册持牌人，不可在香港从事受监管活动。相关研究：相关研究：计算机行业:算力资源整合优化新进展-全国一体化算力算网调度平台发布 2023-06-0

6、6 计算机行业:部分领域业绩改善可期待、风险偏好和行业比较对行情影响较大 2023-06-04 计算机行业:回调近尾声，后续结构性机会可分两类 2023-05-28 -16%-3%10%23%36%49%06/2208/2210/2212/2202/2304/23计算机沪深300 识别风险，发现价值 请务必阅读末页的免责声明 2 2/5858 Table_PageText 深度分析|计算机 重点公司估值和财务分析表重点公司估值和财务分析表 股票简称股票简称 股票代码股票代码 货币货币 最新最新 最近最近 评级评级 合理价值合理价值 EPS(元元)PE(x)EV/EBITDA(x)ROE(%)收