>> 國信證券-科技行業(yè)周期探索之七：2016-2030年，通用人工智能時代的到來-241209
| 上傳日期： |
2024/12/9 |
大小： |
2462KB |
| 格式： |
pdf 共53頁 |
來源： |
國信證券 |
| 評級： |
中性 |
作者： |
王學(xué)恒 |
| 下載權(quán)限： |
此報告為加密報告 |
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路線的轉(zhuǎn)變：從CPU到GPU的切換
2016年全球的移動互聯(lián)網(wǎng)滲透率已經(jīng)超過了50%，這代表的其高速增長的時間已經(jīng)過去；此時英特爾公司放棄了引以為傲的“Tick-tock”戰(zhàn)略，CPU在終于在算力提升的路上嚴(yán)重受阻。這這樣的背景下，科技界都在尋找新方向，即能夠接過CPU接力棒的技術(shù)。憑借早年顯卡的積累，以及CUDA架構(gòu)的提出，英偉達(dá)GPU逐漸成為通用計算芯片，它替代CPU成為引領(lǐng)算力進步的新寵兒。
盡管英偉達(dá)在人工智能芯片上的單芯片算力從2012年開始用了10年的時間翻了1000倍，但是以提升功率與價格的方式實現(xiàn)的，我們測算最近10年全球每GFLOPS的復(fù)合成本降幅大約在25-35%之間，這一降幅略低于摩爾定律的要求。
三大算力應(yīng)用：比特幣、云計算、新能源車
比特幣的出現(xiàn)大大拉動了全網(wǎng)算力的提升，在14年的時間里，全網(wǎng)算力增加了3萬億倍（3.2*10^12），相當(dāng)于每年復(fù)合增速6.8倍。目前比特幣挖礦的耗電量相當(dāng)于全球排名第20名左右的國家用電量。
單CPU算力提升受阻，云計算成了繼GPU之外的又一解決方案。到了2016年，幾乎所有的大公司在云計算的部署都已完成。2024年，云計算市場規(guī)模達(dá)到了6760億美元，2016-2024年復(fù)合增速達(dá)到了25.2%。
從算力角度，新能源汽車的第一特征可能不再是汽車，而是一臺“大號的、行走的計算機”，從Model-S開始，新能源車的發(fā)展進入到了快車道。中國在新能源車的普及上遙遙領(lǐng)先全球，2023年新能源車占總銷量比重高達(dá)38%，歐洲為21%，美國僅為9.5%。單車載芯片算力目前達(dá)到500-1000T，預(yù)計2030年將達(dá)到5000T。
大模型的出現(xiàn)：AI翻開了嶄新的一頁
2017年，有關(guān)Transformer架構(gòu)的論文發(fā)布，隨后谷歌的BERT模型與OPENAI的GPT模型發(fā)布，但初期并未受到廣泛關(guān)注。2022年GPT3.5成為分界點，它讓科技界看到了“大力出奇跡”的千億參數(shù)級別的大模型效果可以如此強大。隨后萬億參數(shù)級別的GPT 4、以及多模態(tài)SORA模型的出現(xiàn)，為大模型的發(fā)展打開了更廣闊的空間。
如果將模型參數(shù)與人類的神經(jīng)突觸對標(biāo)，那么大約到100萬億參數(shù)的模型可以實現(xiàn)AGI（通用人工智能），馬斯克、黃仁勛、OPENAI前員工大約預(yù)測了這個時間在2027-2029年。
鑒于AIAgent的開發(fā)門檻越來越低，LLM能力越來越強，它或?qū)⒊蔀橄乱粋€風(fēng)口。就如同移動互聯(lián)網(wǎng)時代的APP，互聯(lián)網(wǎng)時代的網(wǎng)站，計算機時代的應(yīng)用軟件，AIAgent或?qū)⒆叱鱿乱慌蠊尽?br> 風(fēng)險提示：地緣政治的不確定性，美聯(lián)儲降息幅度的不確定性，部分行業(yè)競爭格局的不確定性。
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