模型加速迭代，有望促进应用端快速发展

计算机2025年03月27日 海外科技行业深度研究报告 推荐 （维持） 模型加速迭代，有望促进应用端快速发展 ❑AI大模型是人工智能预训练大模型的简称，其融合了“预训练”和“大模型”两个核心概念，开创了一种全新的智能模式。具体而言，AI大模型通过在海量数据集上进行预训练，能够在仅使用少量数据进行微调，甚至无需微调的情况下，直接支持多种应用场景。模型通常采用多层神经网络架构，并借助高级优化算法和强大的计算资源进行训练，从而具备出色的泛化能力、通用性和实用性，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、智能语音等多个领域，并在其中取得了突破性的性能提升。 华创证券研究所 证券分析师：吴鸣远邮箱：wumingyuan@hcyjs.com执业编号：S0360523040001 行业基本数据 ❑大模型是实现通用人工智能（AGI）的关键路径之一。缩放法则表明，随着模型规模的不断扩大，其在各项任务上的表现会持续提升。而涌现性则意味着，当模型规模达到一定阈值时，其对某类任务的效果会突然出现显著的性能增长，并涌现出新的能力。当大模型能够存储并动态连接人类的全部知识时，其展现出的智能水平将远超人们的预期。AGI的实现将推动人工智能从“数据飞轮”向“智慧飞轮”的演进，最终迈向人机共智的未来。现有的AI体系主要依赖数据飞轮，而AGI催生了新的研究范式——智慧飞轮。通过强化学习和人类反馈，智慧飞轮能够不断解锁基模型的新能力，从而更高效地解决海量的开放式任务。 占比%股票家数(只)3360.04总市值(亿元)49,060.094.91流通市值(亿元)41,734.845.24 %1M6M12M绝对表现2.1%84.8%35.6%相对表现1.9%61.0%26.1% ❑对比海外各家大模型厂商，各厂商进化重点与路径不一： 1.OpenAI：使命是确保通用人工智能（AGI）能够造福全人类。OpenAI的AGI使命主要聚焦于两个核心目标：一是开发出能够解决人类水平问题的系统；二是构建安全且有益的AGI。 2.LLaMA：目标是通过持续优化核心能力（如推理、编码）和扩展多模态边界（如加入语音功能和视频理解能力），打造“一模多能”的AI。未来，LLaMA有望在多模态问答系统、智能助手、教育、医疗等领域发挥更大作用。3.Anthropic：致力于将Claude打造成一个更智能、更灵活的AI助手。Claude4将推出“混合AI”模型，通过滑动条灵活调整处理token的数量，以适应从简单到复杂的各种任务。4.xAI：Grok系列模型在自然语言处理、复杂推理、代码生成以及内容创作等领域展现出强大实力，尤其在实时知识集成和可解释性方面具有显著优势。未来，xAI将重点拓展多模态能力，集成图像和视频处理功能，进一步提升模型在视觉任务中的表现。5.Gemini：谷歌明确表示，Gemini 2.0是为“代理时代”设计的模型，具备自主理解、规划和执行任务的能力。 相关研究报告 《 海 外 科 技 行 业 重 大 事 项 点 评 ： 港 股 科 技 ：AI+SaaS带来资产重估》2025-03-10《计算机行业周报（20250303-20250307）：AI+军 工，推动国防信息化建设》2025-03-09《AI+专题系列点评（三十）：DeepSeek开源周，重塑AI基础设施效率》2025-03-02 ❑模型不断迭代，有望利好应用侧快速发展，建议关注以下标的：1)办公：MSFT；2)金融：AFRM、UPST、SOFI、LMND；3)工业：CDNS、SNPS；4)医疗：TEM、RXRX、DOCS、HIMS、VEEV；5)创意：ADOBE；6)教育：DUOL；7)电商：SHOP、SEA；8)企业服务软件：SAP、CRM、NOW、TEAM、ORCL、WDAY、HUBS、FRSH、CXM；9)安全：PANW、CRWD、NET、FTNT；10)数据基建：ESTC、SNOW、MDB；11）云服务提供商：AMZN、META、MSFT、GOOG、ORCL；12）广告：APP、U、ZETA等。 ❑风险提示：竞争加剧，商业化不及预期，技术更新较快。 投资主题 报告亮点 本报告深入探讨了AI大模型的发展现状与未来趋势，指出AI大模型作为实现通用人工智能（AGI）的关键路径，正推动人工智能从“数据飞轮”向“智慧飞轮”演进。通过对OpenAI、LLaMA、Anthropic、xAI和Gemini等主要厂商的最新产品和技术路线的对比分析，报告指出各厂商在多模态能力、推理性能和行业应用方面的差异化发展。 投资逻辑 通过对OpenAI、LLaMA、Anthropic、xAI和Gemini等主要厂商的深入对比，报告揭示了各厂商在多模态能力、推理性能和应用场景上的差异化优势：OpenAI以强大的多模态处理能力领先；LLaMA专注于多语言对话和代码生成；Anthropic在推理成本控制和企业级应用中表现出色；xAI在数学、科学和编程任务中表现优异；Gemini则凭借其自主理解和任务执行能力，为“代理时代”做好准备。报告认为，模型路线分化有望引领不同场景的创新应用，建议关注底层模型更新进展，从而把握应用与算力层的投资机会。 目录 一、AI大模型掀起时代浪潮，加速通用人工智能AGI时代的来临................................5 （一）人工智能发展进入以AGI为代表的新里程碑阶段..........................................5（二）大模型是实现通用人工智能（AGI）的关键路径之一....................................6 二、大模型进入百模大战阶段，发展趋势逐渐清晰...........................................................7 （一）三轮驱动下，AI模型迎来良好发展契机..........................................................7（二）AI大模型产业趋势确定，Mass将重构商业化生态。.....................................91、大模型将趋于“通用化”与“专用化”并行.....................................................92、大模型将趋于“平台化”与“简易化”并行...................................................103、大模型发展路线逐渐清晰，MaaS将重构商业化生态.....................................10 三、海外AI大模型主要厂商盘点：发展情况或将分化...................................................11 （一）总结：当前各家模型最新版本对比.................................................................11（二）Open AI...............................................................................................................12（三）LLAMA...............................................................................................................14（四）Anthropic.............................................................................................................16（五）xAI.......................................................................................................................17（六）Gemini.................................................................................................................19 四、投资建议.........................................................................................................................20 五、风险提示.........................................................................................................................20 图表目录 图表1 AI大模型的内涵与特征............................................................................................5图表2 AGI包含多个方面以及多个要素.............................................................................6图表3大模型将由数据飞轮向智慧飞轮升级演进.............................................................7图表4优秀的大模型能够赋能各行各业开放任务.............................................................7图表5 LLM研究的发展路径................................................................................................8图表6 AI大模型的技术架构...............................................................................................9图表7 AI大模型将通用化与专用化并行...........................................................................9图表8大模型平台化与简易化并进...................................................................................10图表9 MaaS产业一体化架构.............................................................................................11图表10各模型当前智力、速度、价格对比（截至2025年3月）................................12图表11各模型当前智力与价格的对比（截至2025年3月）........................................12图表12 Open AI模型系列与价格.............................................................................