>> 國信證券-計算機行業(yè)2023年4月投資策略：BloombergGPT發(fā)布，建議關(guān)注具有數(shù)據(jù)優(yōu)勢的細(xì)分龍頭-230402
| 上傳日期： |
2023/4/2 |
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| 1856KB |
| 格式： |
pdf 共11頁 |
來源： |
國信證券 |
| 評級： |
推薦 |
作者： |
熊莉,庫宏垚,朱松 |
| 行業(yè)名稱： |
計算機 |
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英偉達(dá)發(fā)布DGX云，算力成本有望降低。目前GPT模型對于算力的消耗量較大,GPT的模型算力和模型參數(shù)成正比，當(dāng)下大模型參數(shù)量已經(jīng)到千億規(guī)模，對算力需求量較大。根據(jù)GPT官網(wǎng)的收費標(biāo)準(zhǔn)，GPT-4的收費標(biāo)準(zhǔn)相比于GPT-3，輸入端價格增長50%-200%，輸出端價格增長200%-500%，相比于GPT-3.5-turbo的成本輸入成本增長了14-29倍，輸出成本增長29-59倍。英偉達(dá)推出DGX云服務(wù)后，為各大廠商提供較為低廉的AI算力服務(wù)，降低了各個應(yīng)用廠商的算力門檻，目前已經(jīng)和微軟云、谷歌云、Oracle開展合作，其首個NVIDIADGXCloud是與Oracle合作的云服務(wù)，每個實例每月3.7萬美元起。
微調(diào)模型和DGX基礎(chǔ)模型助力應(yīng)用百花齊放。GPT-3提供四種微調(diào)模型服務(wù)，B端客戶只需將自身的私域數(shù)據(jù)放到微調(diào)模型中訓(xùn)練即可獲得自己的垂類小模型。英偉達(dá)也推出三大模型（NEMO語言模型、Picasso視覺模型、Bionemo生物模型）為B端廠商賦能，降低自身建立模型的門檻。微調(diào)模型和英偉達(dá)的基礎(chǔ)模型將有效降低B端廠商建立自身模型的門檻，此情況下，B端廠商是否有模型調(diào)優(yōu)能力以及細(xì)分場景數(shù)據(jù)將成為大模型能否落地應(yīng)用的關(guān)鍵。
BloombergGPT發(fā)布，細(xì)分領(lǐng)域龍頭有望憑借數(shù)據(jù)積累獲得先發(fā)優(yōu)勢。Bloomberg近期發(fā)布了一個擁有500億參數(shù)的金融領(lǐng)域的大規(guī)模語言模型，取名BloombergGPT。訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集，51.3%來自于彭博近40年來的金融領(lǐng)域積累的數(shù)據(jù)，48.7%來自于公開數(shù)據(jù)。從最終的測試效果來看，在通用性能上，BloombergGPT相比其他模型沒有明顯的不足，但是在金融專業(yè)領(lǐng)域，BloombergGPT相比其他模型有明顯的優(yōu)勢。從Bloomberg的案例可以看出，未來具備細(xì)分領(lǐng)域高質(zhì)量數(shù)據(jù)的公司在大模型的應(yīng)用上將獲得先發(fā)優(yōu)勢。
投資建議：GPT大模型的開發(fā)已經(jīng)成為業(yè)內(nèi)的趨勢，眾多的廠商開始有計劃的推出基于自身領(lǐng)域的垂直類大模型。未來，大模型的運用能力以及高質(zhì)量細(xì)分領(lǐng)域數(shù)據(jù)將成為大模型是否能夠有效落地應(yīng)用的關(guān)鍵抓手，我們認(rèn)為在AI領(lǐng)域高投入、擁有大模型調(diào)優(yōu)能力，且具備細(xì)分場景高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的公司有望在應(yīng)用端獲得先發(fā)優(yōu)勢，建議重點關(guān)注細(xì)分領(lǐng)域龍頭，比如科大訊飛、金山辦公、恒生電子、廣聯(lián)達(dá)、石基信息、同花順、三六零、美亞柏科等。
風(fēng)險提示：疫情反復(fù)；計算機下游需求不及預(yù)期；ChatGPT技術(shù)發(fā)展不及預(yù)期；ChatGPT的商業(yè)化落地不及預(yù)期。
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