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科技周期探索之七:2016-2030年:通用人工智能时代的到来-241209(53页).pdf

上传人: 数*** 编号:184242 2024-12-10 53页 2.41MB

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1、请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容证券研究报告证券研究报告|20242024年年1212月月0909日日中性中性科技周期探索之七科技周期探索之七2016-20302016-2030 年:通用人工智能时代的到来年:通用人工智能时代的到来核心观点核心观点行业研究行业研究海外市场专题海外市场专题美股美股中性中性维持维持证券分析师:王学恒证券分析师:王学恒010-S0980514030002市场走势资料来源:Wind、国信证券经济研究所整理相关研究报告美股市场速览-科技巨头带领大盘上涨 2024-12-08美元债双周报(24 年第 49 周)-美债利率高位回落,12 月降息预期升温 2024

2、-12-03美股市场速览-大盘延续涨势,消费板块领先 2024-12-01美股市场速览-大盘反弹,传统行业风格延续 2024-11-24美元债2025年展望:非典型降息周期下的美元债投资策略2024-11-24路线的转变:从路线的转变:从CPUCPU 到到GPUGPU 的切换的切换2016 年全球的移动互联网渗透率已经超过了 50%,这代表的其高速增长的时间已经过去;此时英特尔公司放弃了引以为傲的“Tick-tock”战略,CPU 在终于在算力提升的路上严重受阻。这这样的背景下,科技界都在寻找新方向,即能够接过 CPU 接力棒的技术。凭借早年显卡的积累,以及 CUDA 架构的提出,英伟达 GP

3、U 逐渐成为通用计算芯片,它替代 CPU成为引领算力进步的新宠儿。尽管英伟达在人工智能芯片上的单芯片算力从 2012 年开始用了 10 年的时间翻了 1000 倍,但是以提升功率与价格的方式实现的,我们测算最近 10 年全球每 GFLOPS 的复合成本降幅大约在 25-35%之间,这一降幅略低于摩尔定律的要求。三大算力应用:比特币、云计算、新能源车三大算力应用:比特币、云计算、新能源车比特币的出现大大拉动了全网算力的提升,在 14 年的时间里,全网算力增加了 3 万亿倍(3.2*1012),相当于每年复合增速 6.8 倍。目前比特币挖矿的耗电量相当于全球排名第 20 名左右的国家用电量。单 C

4、PU 算力提升受阻,云计算成了继 GPU 之外的又一解决方案。到了 2016年,几乎所有的大公司在云计算的部署都已完成。2024 年,云计算市场规模达到了 6760 亿美元,2016-2024 年复合增速达到了 25.2%。从算力角度,新能源汽车的第一特征可能不再是汽车,而是一台“大号的、行走的计算机”,从 Model-S 开始,新能源车的发展进入到了快车道。中国在新能源车的普及上遥遥领先全球,2023 年新能源车占总销量比重高达 38%,欧洲为 21%,美国仅为 9.5%。单车载芯片算力目前达到500-1000T,预计 2030 年将达到 5000T。大模型的出现:大模型的出现:AIAI 翻

5、开了崭新的一页翻开了崭新的一页2017 年,有关 Transformer 架构的论文发布,随后谷歌的 BERT 模型与OPENAI 的 GPT 模型发布,但初期并未受到广泛关注。2022 年 GPT3.5 成为分界点,它让科技界看到了“大力出奇迹”的千亿参数级别的大模型效果可以如此强大。随后万亿参数级别的 GPT 4、以及多模态 SORA 模型的出现,为大模型的发展打开了更广阔的空间。如果将模型参数与人类的神经突触对标,那么大约到 100 万亿参数的模型可以实现 AGI(通用人工智能),马斯克、黄仁勋、OPENAI 前员工大约预测了这个时间在 2027-2029 年。鉴于 AI Agent 的

6、开发门槛越来越低,LLM 能力越来越强,它或将成为下一个风口。就如同移动互联网时代的 APP,互联网时代的网站,计算机时代的应用软件,AI Agent 或将走出下一批大公司。风险提示:风险提示:地缘政治的不确定性,美联储降息幅度的不确定性,部分行业竞争格局的不确定性。请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容证券研究报告证券研究报告2内容目录内容目录路线的转变:从路线的转变:从 CPUCPU 到到 GPUGPU 的切换的切换.6 62016 年后移动互联网增速开始放缓.62016 年英特尔放弃“Tick-Tock”.8AlphaGo 横空出世.10算力指数级进步:GPU 接过接力棒.11应用

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本文主要内容概括如下: 1. 2016年后,移动互联网增速放缓,标志着移动互联网时代的结束。 2. 2016年,英特尔放弃“Tick-Tock”战略,CPU在算力提升上遇到瓶颈。 3. 2016年,AlphaGo问世,标志着人工智能在围棋领域的突破。 4. GPU接过CPU的接力棒,算力得到指数级提升。英伟达GPU性能在10年内提升了1000倍。 5. GPU通用计算(GPGPU)成为新的技术方向,英伟达CUDA架构推动GPU在通用计算中的应用。 6. 2017年,黄仁勋提出“黄氏定律”,预测GPU性能每两年翻一番,但存在争议。 7. GPU在人工智能、云计算等领域得到广泛应用,成为推动科技进步的重要力量。
英伟达GPU如何接替CPU成为算力新宠? AlphaGo如何利用GPU实现围棋突破? GPU如何实现从图像处理到通用计算的转变?
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