AI行业深度报告-ChatGPT：AI模型框架研究.pdf

行业评级：看好2023年3月25日ChatGPT：AI模型框架研究AI行业深度报告证券研究报告分析师刘雯蜀邮箱证书编号s1230523020002摘要2一、AI框架重要性日益突显，框架技术发展进入繁荣期，国内AI框架技术加速发展：1、AI框架作为衔接数据和模型的重要桥梁，发展进入繁荣期，国内外框架功能及性能加速迭代；2、Pytorch、Tensorflow占据AI框架市场主导地位，国内大厂加速布局AI框架技术；3、AI框架技术从工具逐步走向社区，生态加速形成，未来围绕安全可信、场景落等维度呈现显著发展趋势；二、GPT开启AI大模型时代，国内外大厂发力布局，商业化空间加速打开：1、数据、算法、模型三轮驱动AI发展，大模型优势显著，成为AI主流方向；2、GPT开启千亿参数级AI大模型时代，语言、视觉、科学计算等大模型快速发展；3、微软加速AI商用化进程，国内大厂发力布局，看好在细分场景下的应用落地；三、建议关注标的：1、基础层：AI算力：中科曙光；大模型：360，科大讯飞2、应用层：AI+工具：金山办公；AI+建筑：广联达；AI+法律：通达海；AI+医疗：创业慧康，久远银海；AI+教育：科大讯飞；AI+网安：安恒信息、奇安信；AI+金融：同花顺；AI+交通：佳都科技风险提示：1、AI技术发展不及预期；2、版权、伦理和监管风险；3AI框架深度学习框架：人工智能时代的操作系统4人工智能开发链条长且复杂训练数据准备算法实现环境安装模型训练模型验证推理数据准备算法实现环境安装模型训练数据使用深度学习框架工具进行开发深度学习框架人工智能基础设施分布式硬件资源物理资源调度、I/O设备管理通用模型架构支持计算机视觉应用使用主流编程语言GPU加速拓展包模型使用深度学习框架工具进行开发开发者使用简单支持AI领域的快速变化资料来源：北京日报，认知计算与云安全公众号，华为云，浙商证券研究所人工智能框架技术发展进入繁荣期0152000年 萌芽阶段2015-2018年 稳定阶段2012年 成长阶段2019-2020年 深化阶段API复杂无GPU支持手动实现网络使用简单多GPU支持复杂网络支撑指令式声明式生态友好分布式支持效率优化可拓展编译层优化多场景任务支持丰富套件支持算子优化统一标准端云一体大模型大任务全场景隐私与公平未来资料来源：中国信息通信研究院2022年AI框架技术白皮书，浙商证券研究所国际主流深度学习框架：互联网巨头主导开发016国内外深度学习框架发布时间2013201420152016201720202020202x开发公司深度学习框架语言PythonLua，Python（new）C+PythonC+Lua，Python（new）PythonC+、CUDA、Python是否开源计算图静态静态动态动静兼容静态基于源码转换自动微分，不依赖计算图动静合一是否是分布式框架特点/优点速度快、使用方便、社区好性能高、适合做语音任务高效灵活、易用容易上手简单清晰移动端高性能、通用轻便高效灵活、易用灵活高效资料来源：机器之心，CSDN，浙商证券研究所01TensorFlow+Pytorch占据市场主导地位72022年中国开发者人工智能框架使用率2018-2022年全球论文发表数量（按使用框架分）PytorchTensorFlow资料来源：Papers with Code，Omedia，浙商证券研究所Pytorch：Meta开源的主流学习框架018Pytorch版本平均每34个月更新一次，功能服务持续扩充2017年，Pytorch正式发布2018年4月，0.4版支持Windows，并入caffe22019年5月，1.1版支持TensorBoard，增强可视化2019年10月，1.3版支持移动设备部署，更多功能工具2020年1月，1.4版支持分布式模型并行训练2020年4月，1.5版与Amazon合作，提升开发者模型部署效率2020年11月，1.7版支持Windows上的分布式训练，提供更多API2021年3月，1.8版支持AMD GPU2022年11月，2.0版Transformer模型训练速度提升1.5-2.0倍多维优势支持Pytorch实现对TensorFlow的反超门槛低只需要Numpy和基本深度学习概念代码简洁灵活基于动态图机制，网络搭建更方便文档规范官方社区可查看各版本文档资源丰富arXiv新算法大多基于Pytorch实现开发者多Github上贡献者1100+大厂支撑Meta维护开发适用人群广泛深度学习初学者：快速实现模型算法，加深深度学习概念认识；机器学习爱好者：快速实现人脸识别、目标检测、图像生成等AI功能及实验；算法研究员：最新arXiv论文算法快速复现及开发；资料来源：CSDN，浙商证券研究所Open AI：从多种框架的使用到专注于Pytroch0192015年Pytroch成为统一的深度学习框架深度模型框架转变便于调试：对 Python 生态的良好支持；大多数情况使用TensorFlow特殊情况使用Theano2020年简单易懂：PyTorch 具有用户友好的 API；原因核心功能支持GPU加速的张量计算方便优化模型的自动微分机制强大高效：Pytorch提供了非常丰富的模型组件。极大缩短研究周期资料来源：OpenAI官网，浙商证券研究所Tensorflow：谷歌开源的向更加易用发展的主流学习框架01102017年2019年开源Tensorflow 0.1版本2015年采用CPU+GPU计算模型使得神经网络能够有效计算Tensorflow从0.1到2.0的发展历程202x年Tensorflow2.3发布添加两种新机制，解决输入管道瓶颈并节约资源Tensorflow2.0发布缺点：调试困难、API混乱、入门困难运用更简单的模型进行构建、简化PI优点：简化的模型开发流程、强大的跨平台能力、强大的研究发现缺乏调度能力，需手动配置Tensorflow1.0.0发布，稳定版诞生优点：更快、更灵活、随时就绪引入更高级的API，可在移动设备上运行发布版本改进之处优点缺点资料来源：腾讯云，CSDN，helloword，城市经济网，浙商证券研究所AI框架技术呈现三层次结构，从工具走向社区生态11基础层组件层生态层编程开发编程接口API编码语言训练开发推理部署编译优化分布式并行自动微分动静转换模型轻量化图算融合算子生成内存优化计算图中间表示计算算子通信算子硬件使能自动并行高阶优化器并行及优化组件科学计算（数值方法）科学计算（AI方法）科学计算组件模型可解释数据-模型安全安全可信组件训练可视化调试器工具组件套件-模型库（CV、NLP）AI领域扩展库（GAN、强化学习）AI+科学计算（电磁仿真、视频生成）社区文档AI框架资料来源：中国信息通信研究院2022年AI框架技术白皮书，浙商证券研究所百度PaddlePaddle飞桨平台0112资料来源：CSDN、中国日报中文网、浙商证券研究所飞桨企业版零门槛AI开发平台全功能AI开发平台飞桨产业级深度学习开源开放平台工具与组件自动化深度学习低代码开发工具强化学习联邦学习图学习科学计算量子机器学习生物计算核心框架端到端开发套件基础模型库预训练模型应用工具可视化分析工具安全与隐私工具云上部署编排工具资源管理与调度工具语义理解文字识别图像分类目标检测图像分割图像生成大模型训推一体自然语言处理计算机视觉语音推荐文心大模型时间序列动态图静态图大规模分布式训练产业级数据处理模型压缩服务器推理引擎边缘与移动端推理引擎开发训练推理部署前端推理引擎服务化部署全场景统一部署学习与实训社区未来AI框架技术将呈现六大发展趋势0113资料来源：中国信息通信研究院2022年AI框架技术白皮书、浙商证券研究所泛开发全场景超大规模科学计算安全可信工程化发展趋势泛开发前端便捷化后端高效化全场景标准化互通混合并行分布式处理自动微分统一加速引擎鲁棒性检测模型可解释模型自适应框架精细化前景展望多种开发语言无缝衔接动静图转换能力提升后端运行效率AI框架与硬件平台解耦，通过标准接口实现跨设备平台快速部署突破五堵墙：内存墙+算力墙+通信墙+调优墙+部署墙丰富编程接口内置专业领域科学计算套件提供丰富的 AI 鲁棒性检测工具AI 模型的压缩和端侧推理框架的轻量化14AI大模型算力+数据支撑AI大模型加速发展0215计算和存储能力增长数据爆炸1991年万维网开放2005年全球互联网用户超10亿2007年iPhone发布2010年全球智能手机销量超3亿部算法迭代1958年神经网络提出1965年专家系统诞生1989年，CNN算法应用于图像识别1997年网页评级算法2006年深度学习兴起2009年引入Spark算法处理大数据1997年，IBM战胜卡斯帕罗夫2002年云存储、云计算诞生2004年分布式技术2005年1G磁盘存储成本降至2美元1965年摩尔定律2006年Hadoop技术2010年开始使用GPU训练AI模型2012年深度学习算法在图像分类任务取得突破2013年 谷歌AI学会策略类游戏2016年谷歌推出TPU加速机器学习过程2017年AlphaZero2018年GPT大模型2021年Alphafold实现蛋白质结构预测2022年ChatGPT资料来源：CSDN、腾讯网、新浪网、浙商证券研究所大模型为基底，AI大模型发展为场景应用奠定重要基础0216AI大模型优势泛化性+通用性开发门槛低大模型意义AI应用通用化AI开发工程化项目建设集约化资料来源：IDC2022中国大模型发展白皮书、浙商证券研究所按照目标不同，AI大模型可分为四类，多模态为未来方向0217利用计算机模拟、延伸及拓展人类语言能力NLP大模型CV大模型科学计算大模型定义现状挑战未来发展在语言理解与生成、智能创作、机器翻译、智能对话、知识图谱和定制化语言解决方案落地应用发展顺利语言的歧义、文化差异及多样化、情感分析困难以多个数据信息维度约束来验证情感分析及文本分析的准确性计算机模拟生物视觉，理解数字图像和视频，并提取目标信息2D数据工业质检、智慧城市落地完善，应用场景多；人脸、OCR识别发展较为成熟3D/4D数据识别面临变形、光照、遮挡等问题；数字人、数字孪生的数据获取困难，算法处理复杂打通数据融合以突破3D/4D获取瓶颈高效率完成再现、预测和发现客观世界运动规律及演化特征的全过程“AI+科学计算”（科学智能）引发科研方式的大变革，如生物制药、气象预报、地震探测等科研领域逐渐成熟科学计算大模型对开发者专业知识要求严苛，高质量训练数据的获取成本高，导致模型整体研发成本昂贵科技大厂与科研院校加强合作融合多模态大模型理解能力应用场景计算性能资料来源：IDC2022中国大模型发展白皮书、浙商证券研究所AI迈入大模型时代，参数量过千亿02182018Google BERT-base（1.1）Google BERT-Large（3.4）OpenAi GPT-1（1.2）百度 ERINE1.0Facebook XLM百度 ERINE2.0Facebook BARTGoogle ALBERT（0.31）OpenAi GPT-2 （15.8）Facebook RobertTa（3.35）NIVIDIA Megatron-LM （83）Google T5 （110）Google ELECTRA（1.02）Micrasoft Truning-NLG（172）Facebook M2m-100（150）Google BigBird（1750）OpenAi GPT-3（1758）Eleuther AI GPT-j（60）GLM（1300）百度 ERINE3.0（100）Google FLAN（1370）Naver Corp HyperCLOVA（2040）Google Gopher（2800）百度 ERNIE 3.0 Titan（2600）OpenAi InstructGBT（13）Meta AI OPT（1750）EleutherAI GPT-NeoX（200）Google LaMDA（2800）BigScience BLOOM（1760）Google PaLM（5400）微软和英伟达 Megatron-Turing NLG（5300）2019202020212022资料来源：电子工程世界、微软官网、OpenAI官网、Github、Meta AI官网，浙商证券研究所，单位：亿GPT-1GPT-2GPT-3GPT-4推出年份2018201920202023Transformer层数124896-参数量1.2亿15.8亿1750亿-预训练数据量5GB40GB45TB-国内外大厂相继布局各模态AI模型0219TransformerGPT-3InstructGPT/GPT-3.5ChatGPT资料来源：澎湃网、CSDN、百度、OpenAI官网、Meta，浙商证券研究所时间提出者模型名称功能意义2021年1月OpenAICLIP-DALL E以文搜图，按照文字描述生成对应图片CLIP的zero-shot learning技术在各种数据集上的表现都很好2021年5月GoogleMUM多功能统一模型可从 75 种不同语言中挖掘出的上下文信息对用户搜索结果进行优先排序2021年9月百度DocVQA跨模态文档理解登顶DocVQA榜首2021年11月NVIDAGauGAN2根据输入的文本/简笔画生成对应逼真的风景图、输入图像并编辑部分内容可用文字和图画混合创造逼真的艺术2021年11月Microsoft&北大NvWa女娲实现文本/草图转图像、图像补全、文字指示修改图像视频、文字/草图转视频、视频预测等在8种图像和视频处理的视觉任务上具有出色的合成效果2021年12月NVIDAPoE GAN文字描述、图像分割、草图都可以转化为图片，还可同时接受以上几种输入模态的任意两种组合可以在单模态、多模态输入甚至无输入时生成图片。2022年1月百度ERNIE-ViLG图文双向生成刷新文本生成图像、图像描述等多个跨模态生成任务最好效果2022年1月MetaAu-HuBERT通过输入语音音频和唇语视频内容，输出对应文本在嘈杂的环境下，通过读唇可以将语言识别的准确性最高提升6倍。2022年7月MetaMake-a-Scene文本生成图像，并允许文本输入进行有针对性创作用户获得更丰富的个人理念定制，从而生成更加具有针对性的画作2022年9月OpenAIWhisper语音生成文本，支持语音转录和翻译两项功能并接受各种语音格式多模态AI模型有望进入商用时代2022年9月MetaMake-a-Video文本、图片生成短视频，根据输入的自然语言文本生成一段5秒钟左右的短视频。AIGC进入视频创作领域2022年11月NVIDAMagic3D根据文字描述生成 3D 模型，可将低分辨率生成的粗略模型优化为高分辨率的精细模型3D建模效率更高，且成本更低OpenAI以GPT为基石，深度布局各模态AI及各类应用0220TransformerGPT-3GPT-1GPT-2GPT-3InstructGPT论文年份2018201920202022Transformer层数124896参数量1.2亿15.8亿1750亿13亿预训练数据量5GB40GB45TBWhisper 语音-文本模型DALL-E2 文本-图像模型ChatGPT类别名称参数量基础版本Davinci1750亿Curie67亿Babbage10亿代码生成Code-Cushman-001120亿关联分析Text-similarity-davinci-0011750亿Text-similarity-curie-00160亿GPT模型迭代多样的模型调用接口来源：CSDN，电子工程世界，腾讯网，浙商证券研究所ChatGPT实现路径：算力与框架支持，应用百花齐放0221资料来源：CSDN、机器学习算法与自然语言处理、电子工程世界等、浙商证券研究所微软云AzurePyTorchTransformerGPT-3InstructGPT/GPT-3.5ChatGPTOpenAI的独家云提供商算力资源深度学习框架API 迭代更稳定易于使用模型Attention机制大模型参数少速度快效果好模型人类反馈强化学习RLHF对话AI模型人类反馈强化学习RLHF人工监督微调连续多轮对话承认自身错误质疑不正确的问题承认自身的无知Transfomer的Decoder 分支1750 亿个参数小样本学习能力无代码编程对话类搜索引擎小说生成语音陪伴语音工作助手对话虚拟人机器翻译人工智能客服基于InstructGPT形成ChatGPT对话系统0222ChatGPTInstructGPTGPT-3代码训练指令微调（instruction tuning）基于人类反馈的强化学习（RLHF）参数数量降低了100倍（1750亿-13亿）增加ChatChat属性网页公众测试入口略微降低参数量资料来源：CSDN、电子工程世界、新智元、浙商证券研究所搜索引擎Bing集成ChatGPT，即时生成个性化规划与建议新版Bing搜索引擎四大技术突破将ChatGPT整合进Bing和Edge搜索模型搜索性能答案相关用户体验Bing在OpenAI的下一代LLM模型上运行，该模型专门为搜索定制，比ChatGPT更强大普罗米修斯（Prometheus）模型：可以提高搜索结果相关性，并对答案进行注释搜索与聊天相结合，除了传统的搜索结果外，还提供了聊天界面通过将人工智能模型应用于核心搜索算法，改进了核心搜索指数，使得搜索结果相关性实现飞跃资料来源：微软、The Verge，浙商证券研究所新增聊天窗口传统信息搜索框新版Bing功能展示能动的提供解决方案：创建菜谱、制定旅行计划、诗歌创作等0223微软发布Microsoft 365 Copilot，引领下一代AI大模型0224Microsoft 365 CopilotCopilot工作方式Copilot工作原理 Copilot旨在协助用户生成文档、电子邮件、演示文稿和更多内容 Copilot主要由OpenAI的GPT-4驱动，会与微软365应用程序一起，作为聊天机器人的模式，出现在侧边栏数据来源：微软官网，浙商证券研究所 Copilot嵌入到人们每天使用的Microsoft 365 应用中 商务聊天 Business Chat。Business Chat 将汇总电子邮件、文件、文档、会议、聊天记录、日历等资料，并归纳总结 自动汇集个人已有的数据和资料生成内容，上传到Microsoft Graph Copilot成为智能个人数字助理&实用的内容生成工具Copilot AI 功能的应用场景，大幅提高办公效率0225应用场景Copilot in PowerPoint应用场景Copilot in ExcelCopilot in TeamsCopilot in WordCopilot 可以跨应用程序生成内容。例如，根据Word文档，可以生成一个10张幻灯片的PPT提升演讲效果，增加字体大小和间距，在演讲稿中添加演讲提醒一键压缩冗长的演示文稿，调整布局、重新格式化文本和完美的时间动画。Copilot可以根据需求创建初稿对文本内容进行提炼、改写、简化，查漏补缺用户还可以根据需求调整AI的语气，包括严肃、热情、感谢等数据来源：微软官网，浙商证券研究所在短时间内识别趋势或创建数据可视化数据归纳处理，分析或格式化Excel数据，生成直观图像Excel用户可以通过Copilot即时创建SWOT分析或基于数据的PivotTable在对话上下文中提供实时摘要和操作项，进行会议内容总结，提醒可能错过的东西如果参加会议时间较晚，copilot会提供一份错过的内容摘要，从而提高会议效率Google在各模态领域布局AI模型，并提供多项功能服务模块0226GPT-3ChatGPTFlamingo 图像-文本LOLNerf 2D图像-3D图像Parti 文本-图像Phenaki 文本-视频类别模型功能计算机视觉Pix2Seq用于对象检测的语言建模框架多模式模型DeViSE视觉语义嵌入LiT将语义理解添加到图像模型PaLI多语种语言图像学习FindIt基于自然语言的通用对象定位VDTTS视觉驱动的文本到语音音频生成AudioLM基于语言建模的音频生成官方开源多个多模态模型来源：CSDN，新浪，Google Parti，浙商证券研究所国内AI大模型，大厂+高校将主导未来0227 大模型的主要玩家有科技大厂、高校和新型研发机构，形成了四种合作模式（1）大厂独立完成（2）机构+高校（3）大厂+高校（4）大厂+机构+高校。大厂通过资金优势、数据优势往往可以独立完成或主导合作。机构凭借行业领袖的团队和政府的资金支持，可以主导合作。而高校凭借行业领袖的团队提供科研能力支持。过去来看，由于大厂受到商业任务限制，资金和数据优势未能充分发挥。而未来，在ChatGPT之后，经过验证的模式铺平商业决策之路，将逐步成为未来大模型的主导力量。科研能力优势无商业任务资金优势科研能力优势无商业任务资金优势数据优势高校大厂新型研发机构资金优势：算力、数据数据优势：数据科研能力：模型数据来源：CSDN、电子工程世界、新智元，浙商证券研究所添加标题百度：文心大模型0228坐拥大模型+训练框架+数据+社区多重优势，百度有望成为AIGC领域率先实现商业化的领头羊。自2019年发布ERNIE 1.0，百度持续投入大模型的技术创新与产业应用，布局了NLP、CV、跨模态等大模型，率先提出行业大模型，成了支撑大模型产业落地的关键路径，构建文心大模型层、工具平台层、产品与社区三层体系。根据IDC的大模型评分，在产品能力、生态能力和应用能力三个维度上百度均位于第一梯队，且在生态维度远高于平均水平，这得益于百度的大模型框架“飞桨”、旸谷社区。百度于2023年3月发布“文心一言”，成为首款中文生成式对话大模型产品。文心大模型与产品框架文心大模型评分数据来源：文心官网，IDC，浙商证券研究所。产品与社区文心一格AI艺术和创意辅助平台文心百中大模型驱动的产业级搜索系统旸谷社区大模型创意与探索社区工具与平台EasyDL-大模型零门槛AI开发平台BML-大模型全功能AI开发平台大模型API文心大模型大模型套件数据标注与处理大模型精调大模型压缩高性能部署场景化工具行业大模型国网-百度 文心浦发-百度 文心航天-百度 文心人民网-百度 文心冰城-百度 文心深燃-百度 文心吉利-百度 文心泰康-百度 文心TCL-百度 文心辞海-百度 文心电影频道-百度 文心行业大模型医疗 ERNIE-Health行业大模型行业大模型金融 ERNIE-Finance对话PLATO搜索 ERNIE-Search信息抽取 ERNIE-UIE跨语言 ERNIE-M代码 ERNIE-Code图网络 ERNIE-Sage语言理解与生成ERNIE 3.0 TinyERNIE 3.0鹏城-百度 文心ERNIE 3.0 Zeus商品图文搜索表征学习 VIMER-UMSOCR图像表征学习 VIMER-StrucText多任务视觉表征学习 VIMER-UFO视觉处理多任务学习VIMER-TCIR自监督视觉表征学习VIMER-CAE文图生成ERNIE-ViLG文档智能ERNIE-Layout视觉-语言ERNIE-ViL语音-语言ERNIE-ViL地理-语言ERNIE-GeoL生物计算大模型化合物表征学习HelixGEM蛋白质结构预测HelixFold单序列蛋白质结构预测HelixFold-Single基于BERT衍生百度文心大模型，料将推出对话系统文心一言0229注：ERNIE（Enhanced language Representation with Informative Entities）ERNIE 1.0架构：改进了MLM任务ERNIE 2.0：+持续学习框架ERNIE 3.0、3.0TITAN：+参数量ERNIE版本1.02.03.03.0 TITAN推出年份2019202020212022参数量参考bert base(1.1亿)参考bert base(1.1亿)，bert large（3.4亿）100亿2608亿预训练数据量Wiki，baike，news，tiebawiki，news，dialogue，IR，discourse relation4TB-数据来源：CSDN，电子工程世界，浙商证券研究所。阿里巴巴：通义大模型训练策略和框架上领先行业0230 阿里巴巴率先构建大模型统一底座、通过训练策略大幅提升稀疏参数大模型框架训练效率，在大模型框架上具备领先地位。阿里巴巴2021年3月发布M6，成为国内最早提出千亿模型的厂商，同年发布十万亿模型M6-10T，通过expert prototyping训练策略成功实施MoE稀疏参数模型，使模型达到10万亿参数级别。2022年9月发布通义大模型，通过统一学习范式M6-OFA和模块化的设计，提升大模型跨模态能力和效率。2023年报电话会上，集团CEO张勇表示针对生成式AI趋势，将全力构建预训练大模型。阿里通义大模型架构Dense模型与MoE模型添加标题FFNSAFFN1FFN2FFN3SA路由Dense模型MoE模型数据来源：机器之心，浙商证券研究所华为：盘古大模型聚焦实业0231 华为盘古大模型深耕实业，拥有更广泛的行业大模型，具备更强的落地能力。基于ModelArts AI工作平台的盘古大模型2021年4月发布，目前已应用于10+行业的100+应用场景。根据信通院模型开发和模型能力两方面测评，均为优异水平。盘古预训练大模型架构及Offering数据来源：36氪，浙商证券研究所。盘古大模型（根技术：架构，泛化性，精度，训练成本）盘古行业大模型（行业know-how：行业数据预训练，无监督训练）煤矿小语种/英语金融风控时尚气象生产线质检数字人大脑销量预测电商搜索海浪电力巡检司法工业耗能/参数预测图文搜索智慧育种视觉大模型NLP大模型图网络大模型多模态大模型科学计算大模型皮带质检PCBA缺陷识别电力缺陷识别案件关键词抽取电商情感分析多轮对话企业财务异常检测空气质量检测工业参数检测时尚版权保护时尚辅助设计图文搜索短缺天气预报近海养殖，台风预测智慧育种ModelArts StudioWorkflow2.0PRO工作流并行推理框架预处理算法L2细分场景模型L2行业大模型L0基础大模型合作伙伴交付盘古工作流（快速交付：工作流，增量学习，小样本标注）L0 L1 行业大模型定制费L0基础大模型使用授权费工作流订阅及基于下游任务微调大企业或政府方案（混合云或公有云）中国企业方案（云边协同）Offering 1（千万级）Offering 2（百万级）数据集管理器图像标注工具标注任务特征存储自定义算法预置工作流AI应用评估推理数据采集其他数据来源渠道本地训练ModelArts平台工作流重点关注标的0332 基础层：AI算力：中科曙光大模型：360，科大讯飞 应用层：AI+工具：金山办公；AI+建筑：广联达AI+法律：通达海；AI+医疗：创业慧康，久远银海AI+教育：科大讯飞；AI+网安：安恒信息、奇安信AI+金融：同花顺；AI+交通：佳都科技点击此处添加标题添加标题点击此处添加标题点击此处添加标题点击此处添加标题点击此处添加标题点击此处添加标题添加标题点击此处添加标题点击此处添加标题添加标题点击此处添加标题添加标题95%风险提示331、AI技术发展不及预期：当前以ChatGPT为代表的AI模型以及其他多模态AI模型发展仍不成熟，存在一定缺陷；2、版权、伦理和监管风险：AIGC生成的内容依赖现有版权素材，另外不当使用或模型自身问题可能导致不良后果；点击此处添加标题添加标题点击此处添加标题点击此处添加标题点击此处添加标题点击此处添加标题点击此处添加标题添加标题点击此处添加标题点击此处添加标题添加标题点击此处添加标题添加标题95%行业评级与免责声明34行业的投资评级以报告日后的6个月内，行业指数相对于沪深300指数的涨跌幅为标准，定义如下：1、看好：行业指数相对于沪深300指数表现10%以上；2、中性：行业指数相对于沪深300指数表现10%10%以上；3、看淡：行业指数相对于沪深300指数表现10%以下。我们在此提醒您，不同证券研究机构采用不同的评级术语及评级标准。我们采用的是相对评级体系，表示投资的相对比重。建议：投资者买入或者卖出证券的决定取决于个人的实际情况，比如当前的持仓结构以及其他需要考虑的因素。投资者不应仅仅依靠投资评级来推断结论