百度文心大模型场景全面,开启我国AI追赶序幕。百度生态体系完善,在四层技术架构均具备领先的技术能力。百度以自主研发的云端通用AI芯片作为AI架构的芯片层,基于产业级深度学习开源开放平台飞桨平台,形成几大模型体系,配套大模型平台支持模型的广泛应用,建设了大模型为核心驱动的新产品和创业社区,并将AI技术赋能如搜索引擎、百度智能云等现有产品。 GPU分为传统GPU与GPGPU,GPGPU占据人工智能90%以上份额。在人工智能领域,使用GPGPU在云端运行模型训练算法,可以缩短海量训练数据的训练时长,减少能源消耗,从而进一步降低人工智能的应用成本。 GPGPU能够提供完善的软件生态系统,便于各种已有应用程序的移植和新算法的开发,因此全球人工智能相关处理器解决方案仍然是以GPGPU为主。 GPGPU是人工智能领域最主要的协处理器解决方案,占据人工智能90%以上的市场份额,在智能工厂、无人驾驶、智慧城市等领域具有广泛的市场空间。 根据前瞻产业研究院的数据,未来几年内,中国人工智能芯片市场规模将保持年均40%至50%的增长速度,到2024年,市场规模将达到785亿元。而随着人工智能相关技术的进步,应用场景将更加多元化,GPGPU通用性好和软件生态系统完善的优势会进一步展现出来,成为该领域的主流解决方案。GPGPU在我国人工智能芯片领域也将占据较大比例的市场份额。 GPU在商业领域的具体应用体现在:1.商业计算和大数据处理;2.人工智能处理器;3.智算中心。 投资建议:从三大层面关注AI软硬件投资机会。1、AI相关:大模型为AI应用提供基础设施,下游产业对AI认知和接受度提升,人工智能公司有望加速成长,建议关注三六零(A股唯一自研大模型)、商汤科技(神经网络)、云从科技(神经网络)、格灵深瞳(神经网络)、科大讯飞(神经网络&NLP;)、拓尔思(NLP)、海天瑞声(数据标注)。
2、上游算力:训练模型带动算力需求,建议关注:云端算力:(1)AI芯片:寒武纪(A股AI算力芯片龙头);
(2)GPU:景嘉微、海光信息、芯原股份(IP);
(3)CPU:龙芯中科、中国长城、澜起科技、海光信息;
(4)FPGA:复旦微电、安路科技、紫光国微等;
(5)光模块:天孚通信、德科立、新易盛、光迅科技、博创科技、源杰科技、
中际旭创等;
(6)CHIPLET:兴森科技、长川科技、方邦股份、华正新材、通富微电、
长电科技等。
边缘算力:(1)SoC:晶晨股份、富瀚微、瑞芯微、全志科技、中科蓝讯、炬芯科技等; (2)AIoT:乐鑫科技、恒玄科技等;
(3)RISC-V:中科蓝讯、乐鑫科技、全志科技等。
服务器:浪潮信息、中科曙光、神州数码、工业富联。 百度生态合作伙伴:建议关注汉得信息、风语筑、掌阅科技、巨人网络;
AIGC技术提高生产效率,降低生产成本,利好下游垂类应用企业,建议关注鸿合科技(教育)、 万兴科技(图像);
视频视觉场景需求大增,建议关注:海康威视、大华股份、萤石网络、富瀚微、宇瞳光学; 智能音箱作为AI硬件入口之一,建议关注:国光电器、漫步者、晶晨股份、富瀚微、瑞芯微、 全志科技、中科蓝讯、炬芯科技;
机顶盒作为智能家居入口,未来AI化或成趋势,建议关注:创维数字、晶晨股份。 风险分析:市场竞争风险:随着下游产业的发展和市场需求的不断增加,AI各个细分领域的市场竞争愈发激烈。在通用处理器领域,Intel、AMD的CPU产品在全球市场中占据绝对优势地位;在协处理器领域,英伟达、AMD的GPGPU产品占据绝对优势地位。总体上国内各厂商的市场份额与国际龙头企业相比差距较。 行业景气度持续低迷:国际政治冲突、新冠疫情、极端气候等因素影响下,全球经济复苏承压,造成下游需求疲软,从而会影响行业景气度。若行业景气度持续低迷,则会对行业内公司业绩产生负面影响。 研发不及预期风险:本行业重视人才的经验积累,产品研发周期较长,需要厂商持续高研发投入,若新品研发不及预期,可能影响后续相关公司成长增速。