科技专题研究：AI大模型开启新一轮大国竞争，半导体战略地位凸显

科技专题研究总结

行业背景与趋势

• AI发展历史：人工智能从1956年起步，历经多次周期，21世纪以来，深度学习的兴起使得AI进入史上最长的繁荣期，至今仍在持续。

• OpenAI的贡献：OpenAI通过增加数据量、延长训练时间及扩大模型参数规模，提升了AI模型的性能，强调了“大模型”的重要性。

• 大国竞争与半导体：预训练大模型成为人工智能领域的核心技术，中美等国家围绕大模型的研发展开竞争，半导体作为AI算力的核心，受到高度关注。

关键技术与应用

• AI算力需求：预训练模型参数量与训练数据规模呈指数级增长，现有算力与AI应用间存在巨大差距。

• GPU与AI芯片：推荐关注GPU厂商如景嘉微、航锦科技、海光信息，以及未上市的公司如地平线、黑芝麻、摩尔线程，和基于ASIC架构的公司如寒武纪、商汤、燧原科技。

• 存算一体：存算一体技术被认为是解决传统冯·诺依曼架构瓶颈的潜在方案，中国移动已将其纳入算力网络的关键技术。

• HBM与高速光模块：HBM和高速光模块（如200G、400G、800G）的使用有助于解决AI模型的存储和传输需求。

风险提示

• AI技术发展不确定性、监管政策收紧、用户付费意愿不足等因素可能影响AI应用的前景。

结论

AI正处于史上最长的繁荣周期，大模型的崛起开启了新一轮的大国竞争，特别是围绕半导体的战略地位日益凸显。GPU、AI芯片、存算一体技术、高速光模块等关键领域成为关注焦点。然而，AI发展仍面临算力、数据规模、算法优化等挑战，同时需警惕监管政策变化及技术发展的不确定性。