>> 國(guó)海證券-新材料行業(yè)產(chǎn)業(yè)研究點(diǎn)評(píng)之一：超級(jí)智能引領(lǐng)技術(shù)革命，新材料產(chǎn)業(yè)迎新增長(zhǎng)點(diǎn)-250108
| 上傳日期： |
2025/1/9 |
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270KB |
| 格式： |
pdf 共5頁(yè) |
來(lái)源： |
國(guó)海證券 |
| 評(píng)級(jí)： |
推薦 |
作者： |
李永磊,董伯駿 |
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事件:
據(jù)科創(chuàng)板日?qǐng)?bào)微信公眾號(hào)，2025年1月6日，OpenAI首席執(zhí)行官Sam Altman在1月6日的最新個(gè)人博客中寫道，OpenAI將有信心構(gòu)建通用人工智能（ AGI ），并且公司已經(jīng)開(kāi)始將目標(biāo)轉(zhuǎn)向“超級(jí)智能（superintelligence）”。Altman提到，到2025年可能會(huì)看到第一批AI代理（可以自主執(zhí)行某些任務(wù)的人工智能系統(tǒng)）加入勞動(dòng)力大軍，并實(shí)質(zhì)性地改變公司的產(chǎn)出。
投資要點(diǎn):
超級(jí)智能基于深度學(xué)習(xí)，或?qū)⒃趲浊旌髮?shí)現(xiàn)
根據(jù)人人學(xué)AI微信公眾號(hào)，超人工智能(Super Artificial lntelligence，SuperAl，ASI)是一種超越人類智能的人工智能，可以比人類更好地執(zhí)行任何任務(wù)。最早由英國(guó)教授尼克（NickBostrom）定義：“一種幾乎在每一個(gè)領(lǐng)域都勝過(guò)人類大腦的智慧。”據(jù)中國(guó)科技新聞網(wǎng)，Altman在2024年9月24日發(fā)布的《The Intelligence Age》中提到，最終，我們每個(gè)人都能擁有一個(gè)由不同領(lǐng)域的虛擬專家組成的個(gè)人人工智能團(tuán)隊(duì)，共同創(chuàng)造幾乎任何我們能想象到的東西。我們的孩子將擁有虛擬家庭教師，他們可以用任何語(yǔ)言、以任何速度提供任何學(xué)科的個(gè)性化指導(dǎo)。我們可以想象，類似的想法還能改善醫(yī)療保健，創(chuàng)造出人們能想象到的任何軟件，以及更多。Altman在文中預(yù)測(cè)，人類可能在幾千天后就擁有超級(jí)智能。Altman在文中指出超級(jí)智能的實(shí)現(xiàn)將會(huì)依賴于深度學(xué)習(xí)的奏效。
深度學(xué)習(xí)將持續(xù)驅(qū)動(dòng)底層硬件的更新需求
根據(jù)《Understanding of Machine Learning with Deep Learning: Architectures, Workflow, Applications and Future Directions》（Mohammad Mustafa Taye），深度學(xué)習(xí)又稱為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種在各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)地位的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。機(jī)器學(xué)習(xí)的功能類似于新生兒，大腦中有數(shù)十億個(gè)連接的神經(jīng)元，當(dāng)有信息傳遞到大腦時(shí)，這些神經(jīng)元會(huì)被激活。人類在童年時(shí)期接受訓(xùn)練和教育，在這個(gè)過(guò)程中，他們的神經(jīng)元及其連接路徑都會(huì)發(fā)生變化。如果將人工智能比作大腦，那么機(jī)器學(xué)習(xí)就是AI獲得新認(rèn)知能力的過(guò)程，而深度學(xué)習(xí)則是目前最有效的自我訓(xùn)練系統(tǒng)。根據(jù)《深度學(xué)習(xí)發(fā)展現(xiàn)狀及算法實(shí)現(xiàn)》（郭培卿），由于深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)計(jì)算的模式和特征有著本質(zhì)區(qū)別，前者無(wú)須執(zhí)行復(fù)雜邏輯指令，同時(shí)需對(duì)海量數(shù)據(jù)并行處理，傳統(tǒng)架構(gòu)的處理器無(wú)法有效支撐深度學(xué)習(xí)大規(guī)模并行計(jì)算的需求，因此需要更適應(yīng)深度學(xué)習(xí)算法的新的底層硬件來(lái)加速計(jì)算過(guò)程。
超級(jí)智能的發(fā)展需要大量能源與芯片
據(jù)《The Intelligence Age》，Altman認(rèn)為如果想讓盡可能多的人掌握人工智能，就必須降低計(jì)算成本使其變得豐富，這需要大量能源和芯片。1）能源方面，據(jù)頭部科技微信公眾號(hào)，AI數(shù)據(jù)中心的計(jì)算能力需求急劇上升，導(dǎo)致對(duì)電力的需求也隨之增加。根據(jù)國(guó)際能源署（IEA）的報(bào)告，源于人工智能應(yīng)用的增加，全球數(shù)據(jù)中心的總耗電量預(yù)計(jì)從2022年的約460 TWh增長(zhǎng)到2026年的超過(guò)1000 TWh。IEA報(bào)告指出，數(shù)據(jù)中心內(nèi)部冷卻系統(tǒng)和服務(wù)器的能耗最高，各占數(shù)據(jù)中心能耗的40%。剩余20%的電能則用于能源供應(yīng)系統(tǒng)、存儲(chǔ)設(shè)備和通訊設(shè)備。2）芯片方面，超級(jí)智能所依賴的深度學(xué)習(xí)技術(shù)有著大規(guī)模并行計(jì)算的需求，其主要實(shí)現(xiàn)方式包括使用GPU、FPGA以及ASIC專用定制芯片等。我們認(rèn)為超級(jí)智能的發(fā)展將帶動(dòng)此類芯片需求大幅提升。
能源與芯片將拉動(dòng)新材料產(chǎn)業(yè)需求
我們認(rèn)為未來(lái)能源與芯片的大量應(yīng)用將驅(qū)動(dòng)新材料需求的增長(zhǎng)。1）數(shù)據(jù)中心內(nèi)部冷卻系統(tǒng)的能耗提升將帶動(dòng)液冷技術(shù)發(fā)展。液冷更適用于高密度功率的數(shù)據(jù)中心，其中浸沒(méi)式液冷具有明顯優(yōu)勢(shì)。氟化液是浸沒(méi)式液冷的理想冷卻液，未來(lái)大有可為。2）AI芯片將推動(dòng)半導(dǎo)體材料大發(fā)展，其主要分為制造材料（硅片/化合物半導(dǎo)體、光刻膠、濕電子化學(xué)品、電子氣體、掩膜版、CMP拋光液和拋光墊、濺射靶材等）及封裝材料。3）AI將帶動(dòng)設(shè)備及元器件需求，印刷電路板（PCB）產(chǎn)業(yè)鏈有望重塑和受益，相關(guān)材料包括電子樹(shù)脂、電解銅箔、電子級(jí)玻纖紗、硅微粉、電子PI薄膜等。4）相關(guān)顯示及光學(xué)材料有望受益，如OLED材料、OCA膠、光學(xué)膜、偏光片等。
超級(jí)智能將賦能化工行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)
我們分析認(rèn)為AI對(duì)化工有以下幾方面的影響。1）提升研發(fā)效率：尤其是在合成生物學(xué)領(lǐng)域，AI可大幅提升合成生物學(xué)的各環(huán)節(jié)效率。另一方面，AI也促進(jìn)了實(shí)驗(yàn)室自動(dòng)化，對(duì)傳統(tǒng)勞動(dòng)密集型實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行技術(shù)革命。2）優(yōu)化化工設(shè)計(jì)和建設(shè)：AI使工業(yè)領(lǐng)域落地周期逐步縮短，有效提高設(shè)計(jì)生產(chǎn)效率。3）AI賦能化工生產(chǎn)和運(yùn)營(yíng)：AI技術(shù)助力化工生產(chǎn)實(shí)現(xiàn)全方面多維度的智能化、數(shù)字化，具有提高生產(chǎn)效率、減少用人數(shù)量、提升安全性、降低能耗等多維度優(yōu)勢(shì)。4）AI在工業(yè)中具有較大潛力：在工業(yè)中，已應(yīng)用于精餾塔、反應(yīng)器、鍋爐、控制器、冷水機(jī)組、壓縮機(jī)、泵、管道等各種工藝設(shè)備的校正、工藝參數(shù)預(yù)測(cè)、故障診斷與優(yōu)化；在紡織，水處理，化肥，核電站和油氣等領(lǐng)域
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