美国时间 2023 年 12 月 6 日，谷歌发布 Gemini 1.0 模型。据谷歌官方， Gemini 模型能够从数据中心到移动端设备上高效运行。为此，谷歌基于 Gemini 1.0 推出了三种不同尺寸的模型：Gemini Ultra、Gemini Pro 和 Gemini Nano。作为原生多模态大模型，Gemini 能够处理视频、音频、 图像、文本和代码等多种形式的内容，且性能优于现有的“拼接型”多 模态大模型。此外，谷歌亦发布新一代 TPU 系统——Cloud TPU v5p， 以帮助训练尖端的 AI 模型。目前，Bard 已开始使用 Gemini Pro 的微调 版本来进行更高级的推理，并计划将 Gemini 引入旗下智能手机品牌 Pixel。此外，从 12 月 13 日起，开发者和企业客户可以通过 Google AI Studio 或 Google Cloud Vertex AI 中的 Gemini API 访问 Gemini Pro。谷 歌计划于 2024 年初向开发人员和企业客户正式推出 Gemini Ultra。 

我们的观点：

TPU+Gemini+Android+Pixel 共筑完整的 AI 产品线 谷歌使用 内部设计的 TPU v4 和 v5e 训练 Gemini 1.0。谷歌针对三种不同的 尺寸对 Gemini 1.0 进行了优化：①Gemini Ultra，是谷歌迄今为止最 大且能力最强的模型，适用于复杂度高的任务，主要面向数据中心 和企业级应用；②Gemini Pro，可扩展的模型，适用于广泛的任务， 其为谷歌诸多 AI 服务提供动力，目前已成为 Bard 的支柱模型；③ Gemini Nano，作为运行在终端设备上的最为高效的模型，其能够在 Android 设备上本地和离线运行。Pixel 8 Pro 将会是第一款运行 Gemini Nano 的智能手机。Gemini Nona 拥有两个版本，其中， Nano-1 参数量为 1.8B，Nano-2 参数量为 3.25B。在公布 Gemini 的同时，谷歌亦推出其迄今为止最强大、最高效且可扩展的 TPU 系 统 Cloud TPU v5p，该系统专为训练尖端 AI 模型而设计。在 AI 性能 方面，TPU v5p 能够提供 459 TFLOPS 的 BF16 性能或 918 TFLOPS 的 INT8 性能，支持 95GB 的高带宽内存，能够以 2.76TB/s 的速度 传输数据。在模型训练方面，TPU v5p 在 LLM 训练速度上显示出 2.8 倍的代际提升，即使相比 TPU v5e 也有约 50%的提升。

Gemini 是首款原生多模态大模型，其性能或基本全面领先 GPT-4Gemini 可无缝理解和推理各种模态的输入内容，并非将纯文本、纯 视觉及纯音频模型拼接在一起，后者如 OpenAI 的 GPT-4、DALL·E 和 Whisper。根据谷歌官方的评估，从自然图像、音频、视频理解到 数学推理，Gemini Ultra 在 32 个常用的学术基准的 30 个上超越 GPT-4。在 MMLU（大规模多任务语言理解）测试中，Gemini Ultra 以 90.0%的高分首次超过人类专家，力压得分为 86.4%的 GPT-4。 在图像、音频和视频等基准测试中，Gemini Ultra 超越之前的领先模 型，且这一成果是在没有 OCR 系统帮助的情况下实现的，充分体现 了 Gemini 原生多模态的特性。此外，基于定制版的 Gemini，谷歌 还推出了更先进的代码生成系统——AlphaCode 2，其性能几乎是初 代的两倍。从谷歌官方公布的技术文档中的示例来看，Gemini 不仅 能够进行双模态之间的转换（如文生图或文生视频），亦能处理需 要进行多模态转换的复杂任务，如根据图表生成相应代码再由此生 成顺序有变的图表。 

Gemini 将与谷歌现有产品&平台充分结合，预计将于 2024 年初向开发人员和企业客户正式推出 Ultra 版本据谷歌，从 12 月 13 日 开 始 ， 开发者和企业客户可以通过 Google AI Studio 或 Google Cloud Vertex AI 中的 Gemini API 访问 Gemini Pro。其中， Google AI Studio 是一款基于网络的免费的开发者工具，可使用 API 密钥快速构建应用程序原型并启动应用程序；当需要完全托管的 AI 平台时，Vertex AI 允许对 Gemini 进行自定义，提供全面的数据控 制，并受益于额外的 Google Cloud 功能，以实现企业安全、隐私以 及数据治理和合规性（对标微软 Azure OpenAI Services）。目前 Gemini 尚在进行信任和安全检查，并在进一步完善之中，谷歌仅向 选定的客户、开发人员、合作伙伴以及安全和责任专家提供 Gemini Ultra，预计其将于 2024 年初向开发人员和企业客户正式推 出。在接下来的几个月里，谷歌会陆续将 Gemini 同搜索、广告、 Chrome 以及 Duet AI 结合起来，目前谷歌已经开始在搜索中试验 Gemini，从效果来看，它能够使降低搜索延迟（美式英语的延迟减 少了 40%），同时搜索质量也有提高。 

投资建议 

我们看好原生多模态大模型的投资机会。相较于“拼 接型”多模态大模型，原生大模型可能是更优解，其能帮助解决更 为复杂的推理任务，从而实现真正意义上的 AGI。如果谷歌将旗下 产品全面接入 Gemini，其搜索引擎和办公软件将能够与微软的 New Bing 及 Microsoft 365 Copilot 对垒；此外，谷歌亦有可能在搭载 Android 系统的移动设备上推出类似于 Windows Copilot 的 AI 助手， 充分发挥其在 2C 端的用户优势，顺应当前 AI 手机的发展潮流。基于此，我们维持行业“推荐”评级，建议关注微软、Meta、Adobe、 谷歌、百度、阿里巴巴、美图、联想集团、焦点科技、吉宏股份、 华凯易佰、万兴科技、新国都等相关标的。 

风险提示 

AIGC 发展不及预期风险、行业竞争加剧风险、用户流失风险、政策监管风险、反垄断风险、商业化拓展不及预期风险、 内容质量不佳风险等、各公司并不具备完全可比性，对标的相关资料和数据仅供参考。