2023算力發(fā)展有望加速國(guó)產(chǎn)化替代

• 黃江 2023年11月29日 來(lái)源：東方財(cái)富 1119 72
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近期，工信部等六部門印發(fā)《算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃》，旨在推動(dòng)關(guān)鍵行業(yè)應(yīng)用，助力形成產(chǎn)業(yè)正循環(huán)。在新的外部再平衡條件下，國(guó)產(chǎn)算力半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈迎來(lái)更廣闊的發(fā)展機(jī)遇，半導(dǎo)體制造鏈條自主化的產(chǎn)業(yè)安全地位凸顯。

今年以來(lái)，人工智能快速發(fā)展，科技巨頭掀起“百模大戰(zhàn)”。數(shù)據(jù)顯示，截至今年10月底，國(guó)內(nèi)已經(jīng)發(fā)布了238個(gè)AI大模型。

不少機(jī)構(gòu)認(rèn)為，受AI應(yīng)用加速迭代等諸多因素影響，算力需求持續(xù)增長(zhǎng)，或?qū)㈤_啟中長(zhǎng)期的漲價(jià)潮。而算力板塊帶來(lái)的業(yè)績(jī)拉動(dòng)將逐季體現(xiàn)，AI算力的國(guó)產(chǎn)化也將實(shí)現(xiàn)提速。

算力發(fā)展有望加速國(guó)產(chǎn)化替代

從全球范圍來(lái)看，一個(gè)新的計(jì)算時(shí)代已經(jīng)開始。全球各地的公司正在從通用計(jì)算向加速計(jì)算和生成式AI轉(zhuǎn)型。

近期，工信部等六部門印發(fā)《算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃》，旨在推動(dòng)關(guān)鍵行業(yè)應(yīng)用，助力形成產(chǎn)業(yè)正循環(huán)。在新的外部再平衡條件下，國(guó)產(chǎn)算力半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈迎來(lái)更廣闊的發(fā)展機(jī)遇，半導(dǎo)體制造鏈條自主化的產(chǎn)業(yè)安全地位凸顯。

眾多機(jī)構(gòu)認(rèn)為，隨著AI應(yīng)用的不斷快速發(fā)展，AI算力的國(guó)產(chǎn)化也將提速。綜合成本、性價(jià)比、技術(shù)迭代和產(chǎn)品支持等一系列因素，相較于國(guó)外的算力芯片，未來(lái)國(guó)內(nèi)廠商進(jìn)一步擁抱國(guó)產(chǎn)算力芯片是大概率事件。

據(jù)悉，目前國(guó)產(chǎn)廠商正在加速AI芯片的升級(jí)迭代，并已經(jīng)在運(yùn)營(yíng)商、互聯(lián)網(wǎng)、金融、能源等多個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)商業(yè)化落地。

2025年全球人工智能投資2000億美元

預(yù)計(jì)到2025年，美國(guó)的人工智能投資可能達(dá)到1000億美元，而全球?qū)θ斯ぶ悄艿耐顿Y可能達(dá)到2000億美元，這一增長(zhǎng)可能會(huì)提振整體經(jīng)濟(jì)。

這種人工智能投資的激增歸因于生成式人工智能的巨大經(jīng)濟(jì)潛力。生成式人工智能是人工智能的一個(gè)分支，專注于基于大型語(yǔ)言模型創(chuàng)建新內(nèi)容，一個(gè)例子是ChatGPT。

自美國(guó)人工智能公司OpenAI在2022年11月推出聊天機(jī)器人ChatGPT，在全球范圍內(nèi)點(diǎn)燃AI熱潮，截至2023年7月，全球已發(fā)布數(shù)百個(gè)大模型，僅我國(guó)年內(nèi)就發(fā)布80多個(gè)，各大廠基本已躬身入局。

即便是百度、阿里、華為、微軟、Google 、Meta這樣走在AI技術(shù)前沿的公司，都在這場(chǎng)“終極玩家”廝殺賽中面臨難以回答的問(wèn)題——“投資巨大，如何盈利?”

颶風(fēng)刮了大半年，幾天前，微軟、Google 、Meta 相繼發(fā)布Q2財(cái)報(bào)，并宣布接下來(lái)將繼續(xù)加大對(duì)人工智能的投入以穩(wěn)固優(yōu)勢(shì)地位，但此前上百億美金的投資并未帶來(lái)及時(shí)的回報(bào)。此前憑借ChatGPT股價(jià)大漲的微軟，財(cái)報(bào)會(huì)后股價(jià)連續(xù)2日收跌。資本隱隱有躁動(dòng)跡象。

事實(shí)上，多位投資人認(rèn)為，當(dāng)前圍繞AI大模型的首輪競(jìng)爭(zhēng)與投資已然結(jié)束，接下來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)輪次中，只有解決商業(yè)化落地，才能緩解投融資難。第二第三梯隊(duì)是本輪未上車資方的出手方向。

從2023年上半年的人工智能相關(guān)的融資事件的輪次分布來(lái)看，天使輪、A輪以及戰(zhàn)略融資事件數(shù)量位居前列，分別擁有59、57以及38起，共計(jì)154起。

當(dāng)前大多數(shù)投資人“出手難”的關(guān)鍵，在于怎么找到適合自己的應(yīng)用場(chǎng)景去落地，實(shí)現(xiàn)商業(yè)化，而大多數(shù)公司目前可能連過(guò)河的石子還沒摸到。

一個(gè)可供參考的信息是，OpenAI成立的前15個(gè)月，都沒有一個(gè)明確的研究目標(biāo)。2016年5月，時(shí)任谷歌首席AI研究員參觀OpenAI，對(duì)其工作方式曾相當(dāng)困惑。

根據(jù)中研普華研究院《2023-2027年中國(guó)人工智能行業(yè)全景調(diào)研與發(fā)展戰(zhàn)略研究咨詢報(bào)告》顯示：

預(yù)訓(xùn)練大模型技術(shù)使得 AI 的通用能力往前邁了一大步。幾十億、上百億參數(shù)的模型不僅能夠迅速處理海量信息，還能理解人類自然語(yǔ)言的輸入、進(jìn)行復(fù)雜的邏輯推理，并掌握了優(yōu)秀的內(nèi)容生成能力。AI 正在從特定任務(wù)的解決方案轉(zhuǎn)向具有更廣泛應(yīng)用性的解決方案，或者說(shuō)，有望大規(guī)模地創(chuàng)造價(jià)值。

一場(chǎng)關(guān)于生產(chǎn)力的革命已在醞釀之中。全球管理咨詢公司麥肯錫在最近的報(bào)告《生成式人工智能的經(jīng)濟(jì)潛力：下一波生產(chǎn)力浪潮》中指出，生成式 AI 每年可能為全球經(jīng)濟(jì)增加 2.6 萬(wàn)億到 4.4 萬(wàn)億美元的價(jià)值。

在幾天前的亞馬遜云科技紐約峰會(huì)中，「生成式 AI」同樣是全場(chǎng)提及頻率最高的關(guān)鍵詞。

「如今，大模型可以在大量無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)中進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)開箱即用，以處理各種通用性問(wèn)題。此外，只需相對(duì)少量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，它們就能用于特定領(lǐng)域的應(yīng)用?！箒嗰R遜云科技數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)全球副總裁 Swami Sivasubramanian 表示，「通過(guò)微調(diào)輕松定制預(yù)訓(xùn)練模型的能力，絕對(duì)是游戲規(guī)則的改變。」

半年來(lái)，大模型之戰(zhàn)如火如荼。當(dāng) OpenAI 和谷歌你追我趕，迅速崛起的「開源」力量也不容小覷。可以預(yù)見的是，在未來(lái)的大模型競(jìng)爭(zhēng)格局中，「沒有一個(gè)模型可以統(tǒng)治一切」。

在 ChatGPT 發(fā)布兩個(gè)月后，Anthropic 公司就迅速開發(fā)出了「最強(qiáng)競(jìng)品」 Claude，又在 7 月初完成了 Claude 2 的升級(jí)。被稱為是「AI 社區(qū)內(nèi)最強(qiáng)大的開源大模型」的 LLaMa，在不久前也升級(jí)為 LLaMa 2，不斷抬高開源大模型的能力上限。

正像一些業(yè)內(nèi)人士所說(shuō)，任何一家閉源的大模型提供商都沒有護(hù)城河。不管是 LLaMa 還是 Claude，開源大模型都顯示出了迭代速度更快、可定制性更強(qiáng)、更具私密性的優(yōu)勢(shì)。

而這些開源大模型的力量，正在越來(lái)越多地匯聚于亞馬遜云科技的服務(wù)之中。

今年 4 月，亞馬遜云科技發(fā)布了全托管基礎(chǔ)模型服務(wù)「Amazon Bedrock」，以「關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施提供商」的角色加入了大模型之戰(zhàn)。

在今天，即使生成式 AI 模型的功能已經(jīng)如此強(qiáng)大，它們?nèi)匀粺o(wú)法代替人類「執(zhí)行」一部分關(guān)鍵的、個(gè)性化的任務(wù)。

比如一位顧客想咨詢換貨，電商平臺(tái)的 AI 客服當(dāng)然可以迅速地告知顧客想要的款式、尺碼、顏色是否還有庫(kù)存，但無(wú)法完成接下來(lái)的訂單更新或交易管理的操作。

這恰恰是「生成式 AI」轉(zhuǎn)化為「生產(chǎn)力」過(guò)程中非常關(guān)鍵的一步。

問(wèn)題并非不能解決：模型通?？梢愿郊?API、插件、數(shù)據(jù)庫(kù)以擴(kuò)展功能，為用戶自動(dòng)完成某些特定的任務(wù)。比如 ChatGPT 此前就推出了插件機(jī)制，還為開發(fā)者提供了開放平臺(tái)，允許更多用戶根據(jù)自己的需求、想法和專業(yè)能力進(jìn)行擴(kuò)展。

生成式 AI 時(shí)代的搜索技術(shù)變革

在解決大模型落地挑戰(zhàn)的火熱討論中，「向量搜索」和「向量數(shù)據(jù)庫(kù)」的概念開始被越來(lái)越多的人熟知。這是檢索技術(shù)層面在生成式 AI 時(shí)代正在發(fā)生的變革。

首先，伴隨數(shù)據(jù)規(guī)模的增長(zhǎng)，關(guān)鍵詞檢索已經(jīng)不能滿足需求，向量檢索可作對(duì)傳統(tǒng)搜索技術(shù)的補(bǔ)充。通過(guò)將數(shù)據(jù)表示為向量，模型可以快速分析和理解大量信息，準(zhǔn)確地識(shí)別和匹配相似的項(xiàng)目。

其次，經(jīng)過(guò)預(yù)訓(xùn)練的大模型固然能力出眾，但也存在一些不足，比如缺乏領(lǐng)域知識(shí)、缺乏長(zhǎng)期記憶、缺乏事實(shí)一致性的問(wèn)題。而在數(shù)據(jù)規(guī)模不斷增長(zhǎng)、算力日益珍貴的現(xiàn)狀下，向量數(shù)據(jù)庫(kù)可作為大模型的「超級(jí)大腦」，打一份小抄，相對(duì)較低的成本補(bǔ)充動(dòng)態(tài)知識(shí)，滿足用戶不斷增長(zhǎng)的需求。

《2023-2027年中國(guó)人工智能行業(yè)全景調(diào)研與發(fā)展戰(zhàn)略研究咨詢報(bào)告》由中研普華研究院撰寫，本報(bào)告對(duì)該行業(yè)的供需狀況、發(fā)展現(xiàn)狀、行業(yè)發(fā)展變化等進(jìn)行了分析，重點(diǎn)分析了行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀、如何面對(duì)行業(yè)的發(fā)展挑戰(zhàn)、行業(yè)的發(fā)展建議、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，以及行業(yè)的投資分析和趨勢(shì)預(yù)測(cè)等等。報(bào)告還綜合了行業(yè)的整體發(fā)展動(dòng)態(tài)，對(duì)行業(yè)在產(chǎn)品方面提供了參考建議和具體解決辦法。

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  2023-2027年中國(guó)人工智能行業(yè)全景調(diào)研與發(fā)展戰(zhàn)略研究咨詢報(bào)告

  產(chǎn)業(yè)介紹人工智能覆蓋的產(chǎn)業(yè)相對(duì)較廣，主要包括基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層，涵蓋多個(gè)不同的技術(shù)及應(yīng)用場(chǎng)景。當(dāng)前中國(guó)人工智能領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)格局尚未成熟，上中下游具有較大的發(fā)展空間。目前，人工智能行...

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