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中信建投 | 华为盘古大模型相关梳理

日期: 来源:中信建投证券研究收集编辑:



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文|阎贵成 金戈 于芳博

今年以来,以GPT为代表的预训练大模型引发技术和商业的热潮。展望国内大模型,我们认为华为在该领域积累深厚,有望快速实现商业化。复盘华为盘古大模型发展,其基础大模型、行业大模型、细分场景模型已经在不同领域率先取得成功,并带动产业链相关公司。我们认为,华为是国内在芯片算力、模型算法、应用场景等多个环节具有完整布局的头部公司,具备优秀的大模型研发与应用能力,推荐重点关注其盘古大模型的研发、应用进展及相关产业链的投资机遇。

1.华为云团队于2020 年立项AI 大模型,并且于2021 年4 月发布“盘古大模型”。自“盘古大模型”发布以来,已经发展出L0、L1、L2三大阶段的成熟体系持续进化。所谓L0是指NLP大模型、CV大模型等五大水平领域的基础大模型;而L1指行业大模型,比如气象、矿山、电力等行;L2指面向各行业中细分场景的模型,比如电力行业的无人机巡检。

2.基础大模型研发与迭代能力强劲,持续创新推动大模型发展。NLP大模型方面,以鹏城实验室为首的联合团队在模型设计、语料库训练、分布式训练等方面进行创新,推出全球首个全开源2000亿参数的自回归中文预训练语言大模型——鹏程·盘古,并探索迭代语言大模型在具体下游场景中的应用优化,可以基于更小规模的模型满足具体场景的应用需求。而在CV和多模态大模型方面,华为的相关研究人员也在模型结构设计、数据集丰富等层面持续创新,是引领引领大模型不断发展的重要中国力量。
3.多行业、多场景成功验证模型能力,商业化落地效果强于GPT-3。目前盘古预训练大模型能力已经在包括能源、零售、金融、工业等领域得到验证。例如,在电力领域,可做到一个模型适配上百种缺陷,一个模型就可以替代厂商原先的 20 多个小模型,极大减少了模型维护成本,平均精度提升 18.4%,模型开发成本降低 90%。同时盘古NLP大模型通过迁移学习实现少样本学习的目标,将 P-tuning等最新技术融入到盘古的微调框架中,并通过庞大的行业知识库进行训练,使其更适合在复杂商用场景下的应用能力强于GPT-3。
4.盘古NLP大模型带动产业链公司。华为大模型在昇腾硬件、云端AI服务、矿山大模型等各方面积极拓展合作伙伴,推荐重点关注其盘古大模型的研发、应用进展及相关产业链的投资机遇。

盘古大模型技术发展不及预期:大模型属于先进AI算法,若后续盘古大模型算法更新迭代效果不及预期,则会影响盘古大模型演进及拓展,进而会影响其商业化落地等;

盘古大模型下游应用不及预期:盘古大模型下游应用场景可能会受到GPT-3.5 API开放的影响而减少,导致下游应用场景不及预期。

商业模式不确定:大语言模型带来新的网络生态商业,尚属于前期成长阶段,政策监管难度加大,相关法律法规尚不完善,政策监管力度可能不及预期。

数据数量与数据质量不及预期:大模型需要大量的高质量数据进行训练,若数据数量和质量存在短板,则会影响模型效果。

海外巨头竞争加剧:由于训练大模型十分耗费资金,谷歌、微软、Meta的大力投入可能会加剧行业竞争,导致盈利水平有所下降,可持续投入研发能力与国外科技巨头相比仍有距离。

阎贵成:中信建投证券通信&计算机行业首席分析师,北京大学学士、硕士,专注于云计算、物联网、信息安全、信创与5G等领域研究。近8年中国移动工作经验,6年多证券研究经验。系2019-2021年《新财富》、《水晶球》通信行业最佳分析师第一名,2017-2018年《新财富》、《水晶球》通信行业最佳分析师第一名团队核心成员。

金戈:中信建投证券研究发展部计算机行业联席首席分析师,帝国理工学院工科硕士,擅长云计算、金融科技、人工智能等领域。

于芳博:中信建投计算机行业分析师,北京大学空间物理学学士、硕士,2019年7月加入中信建投,主要覆盖方向智能汽车、CPU/GPU/FPGA/ASIC、EDA和工业软件等方向。

证券研究报告名称:《华为盘古大模型相关梳理》

对外发布时间:2023年3月26日 

报告发布机构:中信建投证券股份有限公司 

本报告分析师: 

阎贵成 SAC编号:S1440518040002/ SFC 中央编号:BNS315

金戈 SAC编号:S1440517110001/ SFC 中央编号:BPD352

于芳博 SAC编号:S1440522030001

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