大模型趨於分化,關注應用場景落地
1年前

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浦銀國際證券 趙丹,楊子超

近期,我們參加了數場關於人工智能的行業交流會,包括全球數字經濟大會、世界人工智能大會等。與往年相比,今年的熱門話題主要圍繞AIGC(生成式人工智能)展开,其中行業趨勢包括:1)大模型趨於分化,行業模型或成爲普及關鍵;2)具身智能和多模態智能或成爲下一個重點投資方向;3)應用場景落地是關鍵,ToB才是主战場。

  “百模大战”後期或趨於分化。2023年被稱爲AIGC元年,大模型也成爲重中之重,市場預期其創新性甚至遠大於移動互聯網。AIGC或進一步解放生產力,幫助企業降本增效,影響並改變着互聯網的獲取信息和內容產出方式。雖然近期行業龍頭ChatGPT用戶數增速放緩,但是業內對此並不擔憂,因爲這並不代表技術迭代變慢。

  據不完全統計,國內已經有近百家大模型,包括通用和垂直、开源和閉源等不同類型。此外,在2023年的世界人工智能大會上,360集團、百度、華爲、阿裏巴巴等企業被工信部中國電子技術標准化研究院授予“國家人工智能標准化總體組大模型專題組”組長單位,積極推動大模型國家標准體系建設,助力中國大模型產業發展。

  行業大模型或成爲衍變趨勢。未來大模型會進一步分化爲通用、專用和特定場景。市場普遍認爲,從行業特徵來看,通用大模型未來只可能是少數巨頭最後勝出,主要考慮巨大的資金投入,基礎大模型並不適用於數量衆多的中小企業。通用大模型並不能解決很多企業的具體問題,而模型的大小,主要還是取決於企業用戶的自身需求,企業的大模型應用需要綜合考慮行業專業性、數據安全、持續迭代和綜合成本等因素。

  垂直行業的模型未來或成爲大模型加速普及的關鍵,通用公域數據疊加行業數據,共同構成了產業大模型的訓練數據來源。行業大模型的未來趨勢特點還包括:場景集成化,AI原生化以及部署工業化等方面。

  MaaS或進一步推動AI普惠化。MaaS(模型即服務)的理念,提出了以人工智能模型爲核心的开發範式,搭建雲計算技術和服務架構,以此向大模型初創企業和开發者开放。MaaS允許开發人員將機器學習模型部署到應用程序中,並提供自動化方式來進行模型訓練、推理、部署、精調、測評、產品化落地等在內的全方位服務。MaaS的出現或進一步降低使用門檻,提升大模型普及率。

  中美大模型差異:國內企業在底層模型仍需提高,優勢在於應用生態。業內普遍認爲,中美大模型目前仍存在一定距離,不過國內公司正在迎頭趕上。一方面,大模型一定要有充足的算力作爲基礎;另一方面,在數據層面,中文語料的復雜性及質量參差,也對國內大模型研發帶來了挑战,後期高質量的數據才是大模型不斷優化的關鍵。此外,騰訊也發布大模型時代的AI十大趨勢:

  一是湧現,LLM推動人工智能快速進化到AGI階段;

  二是融合,多模態助力大模型解決復雜問題;

  三是懂你,大模型帶來更貼近人的交互方式;

  四是生態,模型即服務(MaaS)生態呼之欲出;

  五是泛在,垂直領域應用是大模型的主战場;

  六是平台,Plugin工具讓大模型迎來APPStore時刻;

  七是入口,大模型爲數字人“注入靈魂”;

  八是賦能,AI大模型助力個體成爲超級生產者;

  九是衝擊,版權“思想表達二分法”基石正在動搖;

  十是向善,倫理和安全建設塑造負責任的AI生態。

  具身智能也是市場重點關注的投資方向之一。英偉達CEO黃仁勳也曾提出,人工智能的下一個浪潮將是具身智能。具身智能是指擁有身體並支持物理交互的智能體,具備感知、思考、學習、決策等能力,能夠與環境進行交互。具身智能有望成爲人工智能的最終載體,主要代表產品包括機器人和自動駕駛汽車等。當前具身智能產業鏈中包括數字基礎設施、機器人制造、機器視覺、多模態大模型的廠商等相關環節。

  多模態智能是具身智能的必經之路。除了在計算機視覺、自然語言處理等特定領域模型的發展,多模態大模型的進一步交叉融合或將成爲未來重要的應用方向。未來人與機器之間的交互方式將更加豐富,或通過文字、視覺、語音等多維度溝通,進而提升效率。

  未來更加關注應用場景落地。能否應用落地並且具備商業化能力,才是檢驗大模型成功與否的標准。不同於傳統C端消費互聯網,B端產業互聯網才是大模型的主战場。隨着模型不斷細分至垂直行業乃至特定場景,或推動應用落地加速。此外,大模型進行大規模推廣落地所需具備的條件仍需改善:標准化、可靠化、大批量部署以及價格相對低廉。我們以可靠化爲例,即用戶對大模型安全性的擔憂,當前生成式大模型以概率的方式生成內容,有時會一本正經“胡說八道”,被稱爲“AI幻覺”,而高質量的語料庫是提升產出內容安全可靠性的關鍵。

  投資風險:研發進展不及預期;商業化模式待驗證。

$中科創達(SZ300496)$

$寒武紀-U(SH688256)$

$三六零(SH601360)$

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