AI大模型需要什么样的硬件？_ai硬件

摘要：大模型能力提升不断解锁新的应用场景

过去一年，大模型能力的发展速度超出我们预期。以衡量 LLM 的常用的多语言理解均值评 测标准（MMLU）为例，2021 年底全球最先进大模型的 MMLU 5-shot 得分刚达到 60%， 2022 年底超过 70%，而 2023 年底已提升至超过 85%。在语言能力之外，AI 大模型的多模 态能力也快速提升。2023 年初，主流闭源大模型通常为纯文本的 LLM。2023 年至今，闭 源模型的多模态能力具有大幅度提升，目前主流闭源大模型通常具备图像理解、图像生成 能力。部分最前沿的闭源大模型，例如 GPT-4o、谷歌 Gemini，支持的模态更加多元，能 够理解文本、图像、音频、视频（帧），并生成文本、图像、音频。2022 年 9 月，红杉资 本预计还需要近十年的时间，大模型才能实现实习生级别的代码生成、好莱坞质量的视频 和区别于机械声的人类质量语音，但是实际进展远超当时预期，Sora 已经能够生成 60s 的 高质量视频，GPT-4o 和谷歌 Gemini 都已经能够实现具备感情的实时人机语音交互。

我们看到，随着大模型能力的不断增强，AI 的作用不断深化，生成式 AI 新的应用不断被解锁。通过对 AI 在搜索、电商零售、办公、金融法律、影视游戏，医药、教育、汽车等行业 应用前景的分析，我们认为，AI 应用的落地节奏或与行业数字化程度成正比，我们看到 AI 大模型在互联网（搜索+广告营销）、办公、金融等领域率先迎来“iPhone 时刻”。其中最 值得关注的应用包括：1）文本生成在电商、金融、医疗等行业替代传统客服；2）文本和 图像生成在办公、广告营销、金融、影视游戏等领域成为下一代生产力工具；3）蛋白质生 成能力拓宽人类探讨世界的范围，特别是在新药开发上的应用前景。

硬件是大模型的重要载体，什么是 AI 大模型时代的最佳硬件形态是投资人最关心的话题之 一。我们认为随着大模型能力的不断提升，新的硬件形态会被不断解锁。建议投资人沿着： 1）大模型如何赋能终端，2）终端如何解决大模型普及难点两条思路，寻找硬件的落地机 会。

大模型如何赋能终端：交互能力提升（轻量级 AR），代码执行（具身智能）。AR/VR 一直 被认为有望替代手机成为下一代移动终端。但由于缺少触摸屏，人机交互困难一直是困扰 AR/VR 发展的一大难点。从最近 OpenAI 推出的 GPT-4o、谷歌推出的 Project Astra 以及 Meta 的雷朋眼镜中我们看到，大模型所具备的图像理解、语音交互，以及根据语音交互结 果进行的执行能力有望大幅度提高 AR/VR 产品的交互能力。另外，虽然目前具身智能的发 展仍然处于非常早期阶段，但是大模型所具备的以上能力，也有望提高机器人对环境的理 解能力，以及根据理解结果控制关节等的执行能力。

终端如何解决大模型痛点：隐私保护（AI PC）。23 年 3 月，微软推出面向 Office 的 Microsoft 365 Copilot 以来，以办公助手为切入点，重塑包括 Word、Excel、Powerpoint 等 通用办公软件，以及 Dynamics 套件等专业软件在内的生产力工具矩阵，向数据协同、 功能联动的方向发展。如何保护自身私域数据的安全是企业导入微软 Copilot 的主要痛点之 一。24 年 5 月，微软推出 Copilot+PC，通过在终端侧部署轻量级的大模型，在保护隐私的 前提下，能够实现会议纪要、文档总结、PPT 智能创作、文生图等企业的基本办公需求， 是大模型时代生产力工具的主要支点。我们认为 2025 年 AI PC 渗透率有望大幅提升。

终端如何解决大模型痛点：高频使用（AI 手机）。手机是人们日常生活最高的交互终端，具有普及率高、使用频率高，考虑终端算力、存力以及客户应用需求等因素，手机已经成为 AI 大模型在 C 端落地的重要设备。去年底至今，随着三星 Galaxy S24、Google Pixel 8 等 重要产品上市，以及苹果 WWDC 推出 Apple Intelligence，手机 AI 的功能逐渐清晰。目前 语音助手、修图、写作助手等功能成为主流。苹果通过 Siri，将 AI 当作手机不同 App 之间 联系的工具，而不是像此前三星和谷歌的 AI 应用更侧重于让 AI 去完成单一特定任务。未来 AI 软件由谁付费或发展成手机品牌商、芯片厂商、软件厂商、消费者的四方博弈，但随着 token 成本的下降和苹果较大的优质用户基数，模型 API 成本或持续下降，并推动应用加速 普及，AI 手机渗透率有望持续提升，形成正向循环。

华泰观点：关注AI大模型x硬件的两条思路

从22年11月OpenAI推出ChatGPT至今，我们看到Chatbot应用的能力不断增强，从最初的文字问答，迅速向具有自主记忆、推理、规划和执行的全自动能力的AIAgent发展。我们认为端侧智能是大模型发展的重要分支。建议投资人沿着：1）大模型如何赋能终端，2）终端如何解决大模型普及难点两条思路，寻找硬件的落地机会。我们看好1）Apple Intelligence推动苹果用户换机，2）交互能力提升推动轻量级AR开始普及，3）隐私保护需求推动办公用PCAI化等三大机会。

具备记忆、推理、规划、执行能力的AIAgent可能是大模型的最终形态

大模型的应用能力最初功能仅限于文字问答，此后逐渐引入图像理解、文生图功能，并通过GPTStore拓展功能，形成了AIAgent雏形，近期GPT-4o则实现了具备情感的互动。用户数方面，根据Similarweb，24年5月ChatGPT的PC+移动端独立访客数达到3亿，在全球所有网站中排名第22。我们认为大模型的演进方向是智能化和自动化程度逐渐提升，最终形态是AIAgent，具有自主记忆、推理、规划和执行的全自动能力。

观点#1：Apple Intelligence推动苹果用户换机，利好产业链业绩增长

6/11,苹果WWDC 2024大会推出由苹果自研的端侧大模型、云端大模型、以及OpenAI的ChatGPT组成的全新智能系统Apple Intelligence。从功能上来讲，和OpenAI，Google的现有功能差异不大，但由于此类功能只在iPhone 15 pro/max及以后系列搭载，有望推动苹果用户换机。根据IDC数字，苹果2023年销量2.34亿台，华泰预测苹果2024年销量下降8.2%到2.15亿台。根据BankMyCell数字，2024年苹果手机活跃用户14.6亿人，对应目前换机周期6.23年，如果Apple Intelligence能够缩短换机周期3个月，可以带动约1000万台新机销售。苹果产业链相关公司包括立讯、鹏鼎、环旭、水晶光电、蓝思、东山精密、比电、鸿腾、瑞声、长电等。

观点#2：交互能力提升推动轻量AR普及

AR/VR被认为有望替代手机成为下一代移动终端。但由于缺少触摸屏，人机交互困难一直是困扰其发展的一大难点。从最近谷歌推出的Project Astra以及Meta的雷朋眼镜中我们看到，大模型所具备的图像理解、语音交互，以及根据语音交互结果进行的执行能力有望大幅度提高AR眼镜的交互能力。目前具身智能的发展仍处于非常早期的阶段，但是大模型所具备的以上能力有望大幅提高机器人对环境的理解能力，以及根据理解结果控制关节等的执行能力。相关标的包括：Meta，奕瑞，龙旗，舜宇，水晶光电，歌尔。

观点#3：隐私保护需求推动办公用PCAI化

23年3月，微软推出面向Office的Microsoft 365 Copilot以来，以办公助手为切入点，重塑包括Word、Excel、Powerpoint等通用办公软件，以及Dynamics套件等专业软件在内的生产力工具矩阵，向数据协同、功能联动的方向发展。如何保护自身私域数据的安全是企业导入微软Copilot的主要痛点之一。24年5月，微软推出Copilot+PC，通过在终端侧部署轻量级的大模型，在保护隐私的前提下，能够实现会议纪要、文档总结、PPT智能创作、文生图等企业的基本办公需求，是大模型时代生产力工具的主要支点。我们认为2025年AIPC渗透率有望大幅提升。

一、大模型全套的学习路线

学习大型人工智能模型，如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型，需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型，那么学习路线是必不可少的，下面的这份路线能帮助你快速梳理知识，形成自己的体系。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L2级别：AI大模型API应用开发工程

L3级别：大模型应用架构进阶实践

L4级别：大模型微调与私有化部署

一般掌握到第四个级别，市场上大多数岗位都是可以胜任，但要还不是天花板，天花板级别要求更加严格，对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。

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二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

三、大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

四、AI大模型商业化落地方案

作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。