华为于3月31日正式发布了其2022年年度报告,收入增长0.9%,达到6423亿元。其中,2022年数字能源收入为508亿元,云计算业务为453亿元,ICT基础设施业务3540亿元,终端业务2145亿元。
华为近日宣布即将推出其最新的盘古大模型4,将是超过任何其他类似应用的最先进、最强大的自然语言处理应用。根据华为云官网显示,华为即将上线的“盘古系列AI大模型”分别为:NLP大模型、CV大模型、以及科学计算大模型。其中,盘古“NLP大模型”是被认为最接近人类中文理解能力的AI大模型,而盘古“CV大模型”首次兼顾了图像判别与生成能力。
国盛证券刘高畅等人在3月26日发布的研报中表示,盘古NLP大模型是业界首个千亿参数的中文预训练大模型;盘古CV大模型业界最大CV大模型、首次实现兼顾判别与生成能力、在ImageNet上小样本学习能力上的业界第一;盘古气象大模型提供秒级天气预报;紫东.太初是全球首个图、文、音三模态大模型。
上海证券陈宇哲在3月25日发布的研报中表示,在早前的华为开发者大会上,华为曾宣布盘古大模型是业界首个千亿级生成与理解中文的NLP大模型,分析师认为未来有望成为国内最强的Chat GPT应用。华为将围绕“鲲鹏”与“昇腾”打造的两个基础芯片族,构筑异构的计算架构。
东吴证券(行情601555,诊股)王紫敬等人在3月27日发布的研报中表示,华为盘古大模型的优势在于人才储备和算力自主可控,有望成为国内领先的大模型,其生态产业链标的有望迎来加速发展。相关标的方面,整机:拓维信息(行情002261,诊股),四川长虹(行情600839,诊股),神州数码(行情000034,诊股),同方股份(行情600100,诊股),广电运通(行情002152,诊股),紫光股份(行情000938,诊股)。固件:卓易信息(行情688258,诊股)。操作系统:麒麟软件(中国软件(行情600536,诊股)),统信软件(诚迈科技(行情300598,诊股)),麒麟信安(行情688152,诊股)。数据库:海量数据(行情603138,诊股)。
中间件:东方通(行情300379,诊股),宝兰德(行情688058,诊股)。应用落地。金融行业:软通动力(行情301236,诊股),润和软件(行情300339,诊股),常山北明(行情000158,诊股),中科软(行情603927,诊股);智慧城市:云从科技(行情688327,诊股);交通:千方科技(行情002373,诊股),中远海科(行情002401,诊股);ERP:用友网络(行情600588,诊股),汉得信息(行情300170,诊股),赛意信息(行情300687,诊股);工业软件:能科科技(行情603859,诊股),中望软件(行情688083,诊股);办公软件:金山办公(行情688111,诊股)。
国盛证券认为,华为盘古为首个多模态千亿级大模型,有望赋能百业。在华为AI领域,推荐大模型端侧应用落地:润和软件、常山北明、软通动力、云鼎科技(行情000409,诊股)、中科星图(行情688568,诊股)。推荐昇腾硬件伙伴:神州数码、拓维信息、广电运通、四川长虹。
具体来看,润和软件基于昇腾AI基础软硬件平台,打造危化品存储室智能安全管控解决方案,帮助危化品存储操作实现智慧安全分析。常山北明为昇腾应用软件伙伴,共同推进人工智能产业繁荣发展,明确在金融、互联网、等领域的全方位合作意向。软通动力深耕数字创新服务+AI赛道,打造了完整的技术创新体系及创新的AI技术能力和团队,并成立了专注于AI领域的人工智能研究与创新中心(AIC),基于昇腾AI推出的AI端云一体化产品也已发布。
云鼎科技联合华为公司煤矿军团、华为云、2012实验室,就AI在煤矿领域的应用展开合作,依托华为在AI算法方面的技术优势,结合云鼎科技在能源生产领域的业务实践,共同研究AI算法模型在能源生产领域的应用。
神州数码子公司神州鲲泰,依托自主创新和生态体系,为客户提供端到端的信创全产业链解决方案。拓维信息子公司湘江鲲鹏依托自主创新的研发基地、先进智能的制造基地和开放共享的应用实验室,在智慧城市等重点行业进行全面应用,联合华为在湖南打造首个“硬件+软件”的鲲鹏生态基地。
广电运通子公司广电五舟,提供国内高性能计算产品及解决方案、云服务器全系列产品、边缘计算和软硬一体化产品、智能计算产品、自主研发的存储产品和行业解决方案,产品广泛应用于政府等行业及领域,业务遍及全国。四川长虹子公司华鲲振宇,聚焦“新计算新存储”基础设施应用,打造基于“鲲鹏+昇腾”处理器的自主品牌“天宫”系列计算产品。
值得注意的是,由于盘古大模型拥有超大规模的参数,需要消耗大量的计算资源和存储资源进行训练,因此训练成本较高。业内人士表示,尽管盘古大模型在中文语言的处理方面具有很高的准确度和质量,但是在语义理解方面仍存在一定的局限性,尤其是在处理复杂的语言结构和语义推理方面。
目前,国内外许多企业都在研发超大规模的AI模型,盘古大模型在这个领域面临着激烈的竞争压力,需要不断优化和提高模型的性能和质量,才能以保持在市场中的领先地位。