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Base Model提供者：賦能萬物。自OpenAI發(fā)布ChatGPT以來，海內(nèi)外廠商都加速布局基礎大模型的研發(fā)，所有大模型的訓練都分為兩步：首先通過預訓練形成基礎模型，然后針對特定領(lǐng)域做微調(diào)。通過這種過程，原則上來說只要有細分領(lǐng)域數(shù)據(jù)，大模型就可以針對垂直領(lǐng)域做優(yōu)化，賦能各行各業(yè)。目前國內(nèi)基礎大模型百花齊放，多家廠商已陸續(xù)推出大模型并開始用于自身業(yè)務或?qū)ふ倚袠I(yè)伙伴進行落地，成為Base Model可賦能萬物，擁有極大的空間。
　　行業(yè)預訓練大模型：比微調(diào)通用性更優(yōu)。除了基礎大模型，許多大模型廠商都致力于推出各類行業(yè)大模型。實際應用并不一定需要大模型具有非常全面的能力，而更需要對行業(yè)知識的理解和對行業(yè)需求的適配，在具體行業(yè)上，行業(yè)大模型的泛化等能力往往要優(yōu)于基礎大模型+微調(diào)。百度文心大模型與各行業(yè)企業(yè)聯(lián)手，在通用大模型的基礎上打造能源、金融、航天、制造、傳媒等具體行業(yè)大模型。華為將大模型體系分為了基礎大模型L0、行業(yè)大模型L1、細分場景模型L2三層。
　　科大訊飛也提出“1+N”戰(zhàn)略，“1”是通用大模型算法研發(fā)及高效訓練底座平臺，“N”是教育、醫(yī)療、人機交互、辦公等行業(yè)大模型。
　　結(jié)合模型的深度微調(diào)，通過Knowhow、數(shù)據(jù)形成場景、方案?；A大模型或者行業(yè)大模型最終需要結(jié)合實際應用場景進行落地，這個階段需要深度微調(diào)。在用場景數(shù)據(jù)深度微調(diào)模型時，需要豐富的行業(yè)經(jīng)驗Knowhow進行評價和指導，前期得到的模型輸出可能還并不夠完美，此時就需要有行業(yè)經(jīng)驗的專家對模型的輸出進行評價，給出修改意見，再重新結(jié)合場景數(shù)據(jù)進行深度微調(diào)。除了結(jié)合Knowhow與數(shù)據(jù)微調(diào)模型，還需要形成具體方案。每個場景所需要解決的問題不同，最終需要將模型與實際問題結(jié)合，與場景進行交互，形成具體的解決方案仍然會實現(xiàn)較強的效果和較大的壁壘。
　　積累訓練經(jīng)驗，轉(zhuǎn)向場景與方案廠商，依舊有優(yōu)勢。應用落地首先要依賴大模型的基礎能力，因此一方面大模型廠商將致力于提升大模型的基礎能力，積累的訓練經(jīng)驗對于模型能力提升尤其重要，同時訓練經(jīng)驗還可以極大降低預訓練新行業(yè)模型的以及模型落地新場景微調(diào)的成本和。另一方面除了大模型本身的差異，需要競爭的就是具體落地方案，在各應用場景落地解決方案的積累，可以幫助廠商更好地滿足行業(yè)客戶的具體需求，同時還可能對于類似客戶形成規(guī)模效應。未來積累了豐富經(jīng)驗的廠商，將對應用行業(yè)可以提供一站式的解決方案，全方位滿足客戶需求。很多投資者會靜態(tài)地看待大模型公司的發(fā)展，這是一個時代的起點，在浪潮之巔探索的企業(yè)多積累的經(jīng)驗可能遠遠超出想象，即使失之東隅，仍然收之桑榆。
　　建議關(guān)注：
　　算力：英偉達、中科曙光、海光信息、寒武紀、易華錄、光通信產(chǎn)業(yè)鏈、拓維信息、常山北明、神州數(shù)碼、浪潮信息、景嘉微、工業(yè)富聯(lián)。
　　大模型及技術(shù)公司：百度、阿里、華為、360、科大訊飛、云從科技、昆侖萬維、海天瑞聲、拓爾思、騰訊、字節(jié)跳動等。
　　應用：1）對標微軟辦公：微軟、金山辦公、彩訊股份；2）多模態(tài)GPT（輸入輸出信號變化）：大華股份、?？低?、萬興科技、千方科技、當虹科技、云從科技、螢石網(wǎng)絡、商湯科技、中科創(chuàng)達、新國都等。3）互聯(lián)網(wǎng)傳媒：昆侖萬維、湯姆貓、藍色光標、中文在線、利歐股份、游戲、數(shù)字人、電商等。4）智能助理（耳機/音箱）：漫步者、科大訊飛、傳音控股、國光電器、恒玄科技、奮達科技、惠威科技等。5）其他優(yōu)質(zhì)應用：同花順、恒生電子、金證股份、上海鋼聯(lián)、石基信息、漢得信息等。6)AI安全：新華網(wǎng)、人民網(wǎng)、電科網(wǎng)安、美亞柏科、安恒信息等。7)國內(nèi)巨頭合作：光云科技、賽意信息、云鼎科技、朗新科技、潤和軟件、軟通動力等。8）醫(yī)療應用：潤達醫(yī)療、嘉和美康、衛(wèi)寧健康、創(chuàng)業(yè)慧康。8)機器人：三花智控、拓普集團、鳴志電器、綠的諧波、晶品特裝。
　　風險提示：AI技術(shù)迭代不及預期風險；經(jīng)濟下行超預期風險；行業(yè)競爭加劇風險。