20240814-天风证券-_大模型_2.0__报告_展望Gemini_2_GPT_Next_从Intelligence_Per_Token到Intelligence_11页_815kb

证券研究报告分析总结

研究方向

报告认为，从“每Token智能（IntelligencePerToken）”向“每任务智能（IntelligencePerTask）”的模型进化是重要趋势。

核心观点

1. 在训练阶段，大模型将继续遵循扩展规律（ScalingLaw）。云服务商、初创企业和国家云将加大算力采购和数据中心建设，以持续提升每Token智能。当训练集群超过10万GPU时，对数据中心建设带来更高要求。
2. 在推理阶段，树状搜索/自博弈等方法将提升每Token智能，GPU与CPU高速互联将优化计算效率。应用阶段，新架构将增强规划能力，数学、代码和通用能力也将逐步提升。
3. 2024年模型架构变革至关重要，新一代架构将集成AlphaGo/AlphaZero的规划能力，推动AI应用拓展至更广阔领域。

投资逻辑

• 大模型训练硬件需求激增，GPU高密度计算集群建设面临技术和成本挑战
• AI商业化存在巨大缺口，英伟达数据中心收入或对应6000亿美元终端市场
• 推理阶段以计算密集型任务为主，性价比存在权衡

关键架构演进

1. Gemini2：整合AlphaGo规划能力，训练算力达10^26 FLOPS，模型规模超越GPT-4
2. OpenAI：开发Q*系统模拟Monte Carlo树搜索策略，推进多模态模型和自主深度研究能力

资本关注

建议投资者关注NVIDIA、AMD、ARM、开源数据平台及相关生态企业

风险展望

1. 行业竞争加剧可能导致盈利能力下降
2. 技术迭代可能低于预期市场承受阈值
3. 实际落地速率受制于计算资源和时间成本

[研究报告核心内容]