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核心觀點(diǎn)：今年以來(lái)，以GPT為代表的預(yù)訓(xùn)練大模型引發(fā)技術(shù)和商業(yè)的熱潮。展望國(guó)內(nèi)大模型，我們認(rèn)為華為在該領(lǐng)域積累深厚，有望快速實(shí)現(xiàn)商業(yè)化。復(fù)盤華為盤古大模型發(fā)展，其基礎(chǔ)大模型、行業(yè)大模型、細(xì)分場(chǎng)景模型已經(jīng)在不同領(lǐng)域率先取得成功，并帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)公司。我們認(rèn)為，華為是國(guó)內(nèi)在芯片算力、模型算法、應(yīng)用場(chǎng)景等多個(gè)環(huán)節(jié)具有完整布局的頭部公司，具備優(yōu)秀的大模型研發(fā)與應(yīng)用能力，推薦重點(diǎn)關(guān)注其盤古大模型的研發(fā)、應(yīng)用進(jìn)展及相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的投資機(jī)遇。
　　1.華為云團(tuán)隊(duì)于2020年立項(xiàng)AI大模型，并且于2021年4月發(fā)布“盤古大模型”。自“盤古大模型”發(fā)布以來(lái)，已經(jīng)發(fā)展出L0、L1、L2三大階段的成熟體系持續(xù)進(jìn)化。所謂L0是指NLP大模型、CV大模型等五大水平領(lǐng)域的基礎(chǔ)大模型；而L1指行業(yè)大模型，比如氣象、礦山、電力等行；L2指面向各行業(yè)中細(xì)分場(chǎng)景的模型，比如電力行業(yè)的無(wú)人機(jī)巡檢。
　　2.基礎(chǔ)大模型研發(fā)與迭代能力強(qiáng)勁，持續(xù)創(chuàng)新推動(dòng)大模型發(fā)展。NLP大模型方面，以鵬城實(shí)驗(yàn)室為首的聯(lián)合團(tuán)隊(duì)在模型設(shè)計(jì)、語(yǔ)料庫(kù)訓(xùn)練、分布式訓(xùn)練等方面進(jìn)行創(chuàng)新，推出全球首個(gè)全開源2000億參數(shù)的自回歸中文預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言大模型——鵬程·盤古，并探索迭代語(yǔ)言大模型在具體下游場(chǎng)景中的應(yīng)用優(yōu)化，可以基于更小規(guī)模的模型滿足具體場(chǎng)景的應(yīng)用需求。而在CV和多模態(tài)大模型方面，華為的相關(guān)研究人員也在模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)集豐富等層面持續(xù)創(chuàng)新，是引領(lǐng)引領(lǐng)大模型不斷發(fā)展的重要中國(guó)力量。
　　3.多行業(yè)、多場(chǎng)景成功驗(yàn)證模型能力，商業(yè)化落地效果強(qiáng)于GPT-3。目前盤古預(yù)訓(xùn)練大模型能力已經(jīng)在包括能源、零售、金融、工業(yè)等領(lǐng)域得到驗(yàn)證。例如，在電力領(lǐng)域，可做到一個(gè)模型適配上百種缺陷，一個(gè)模型就可以替代廠商原先的20多個(gè)小模型，極大減少了模型維護(hù)成本，平均精度提升18.4%，模型開發(fā)成本降低90%。同時(shí)盤古NLP大模型通過遷移學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)少樣本學(xué)習(xí)的目標(biāo)，將P-tuning等最新技術(shù)融入到盤古的微調(diào)框架中，并通過龐大的行業(yè)知識(shí)庫(kù)進(jìn)行訓(xùn)練，使其更適合在復(fù)雜商用場(chǎng)景下的應(yīng)用能力強(qiáng)于GPT-3。
　　4.盤古NLP大模型帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈公司。華為大模型在昇騰硬件、云端AI服務(wù)、礦山大模型等各方面積極拓展合作伙伴，推薦重點(diǎn)關(guān)注其盤古大模型的研發(fā)、應(yīng)用進(jìn)展及相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的投資機(jī)遇。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示
　　盤古大模型技術(shù)發(fā)展不及預(yù)期：大模型屬于先進(jìn)AI算法，若后續(xù)盤古大模型算法更新迭代效果不及預(yù)期，則會(huì)影響盤古大模型演進(jìn)及拓展，進(jìn)而會(huì)影響其商業(yè)化落地等；
　　盤古大模型下游應(yīng)用不及預(yù)期：盤古大模型下游應(yīng)用場(chǎng)景可能會(huì)受到GPT-3.5 API開放的影響而減少，導(dǎo)致下游應(yīng)用場(chǎng)景不及預(yù)期。
　　商業(yè)模式不確定：大語(yǔ)言模型帶來(lái)新的網(wǎng)絡(luò)生態(tài)商業(yè)，尚屬于前期成長(zhǎng)階段，政策監(jiān)管難度加大，相關(guān)法律法規(guī)尚不完善，政策監(jiān)管力度可能不及預(yù)期。
　　數(shù)據(jù)數(shù)量與數(shù)據(jù)質(zhì)量不及預(yù)期：大模型需要大量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，若數(shù)據(jù)數(shù)量和質(zhì)量存在短板，則會(huì)影響模型效果。
　　海外巨頭競(jìng)爭(zhēng)加劇：由于訓(xùn)練大模型十分耗費(fèi)資金，谷歌、微軟、Meta的大力投入可能會(huì)加劇行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)，導(dǎo)致盈利水平有所下降，可持續(xù)投入研發(fā)能力與國(guó)外科技巨頭相比仍有距離。