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【20230326】GPU行业深度研究报告:AI产业加速推进,智能新时代来临-华金证券_122页.pdf

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简介:
这份由华金证券发布的长达122页的研究报告深入分析了当前GPU行业的趋势和发展机遇,特别是在人工智能技术的快速进步和广泛应用背景下,探讨了智能新时代的到来对行业的影响。报告详细解读了AI产业加速推进如何推动GPU市场的增长,并提供了对未来几年内GPU市场前景的专业预测与见解。 本报告深入探讨了GPU行业的发展前景,尤其是在AI产业加速推进及智能时代到来的背景下。报告指出,AI算法的进步经过长时间积累,并且在技术突破、应用落地以及产业链协同等方面的支持下逐步跨越科学与实际应用之间的障碍,其中最关键的因素是技术创新。 当前深度学习仍然是推动人工智能发展的主要路径。然而早期采用的监督式学习方法因依赖大量标注数据和模型通用性不足等问题正逐渐被新的算法所取代。随着芯片算力快速提升及海量数据积累,新算法正处于加速迭代升级阶段。自监督学习技术迅速发展,“预训练+精调”的开发模式已趋于成熟,并开启新一轮AI产业化进程。谷歌、脸书等公司相继推出基于自监督学习的模型,通过挖掘未标注的数据来减少人为干预。 此外报告还提到云端计算正在迈入高性能计算的新时代,在大规模模型训练方面GPU仍占据主导地位。由于几个关键因素的影响,我们预计未来一段时间内GPU将继续作为主流硬件用于训练各类AI模型。同时随着小型化技术的进步,从模型的开发阶段到实际部署应用将更加便捷灵活,并且在云端、边缘端和终端设备上实现全面覆盖。 最后报告建议重点关注四大投资方向:首先,在端侧设备上的AI应用普及趋势不可逆转;其次高数据传输需求需要大带宽的支持;再者Chiplet技术可以有效解决单芯片性能及良率方面的局限性。

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  • 20230326GPUAI-_122.pdf
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    这份由华金证券发布的长达122页的研究报告深入分析了当前GPU行业的趋势和发展机遇,特别是在人工智能技术的快速进步和广泛应用背景下,探讨了智能新时代的到来对行业的影响。报告详细解读了AI产业加速推进如何推动GPU市场的增长,并提供了对未来几年内GPU市场前景的专业预测与见解。 本报告深入探讨了GPU行业的发展前景,尤其是在AI产业加速推进及智能时代到来的背景下。报告指出,AI算法的进步经过长时间积累,并且在技术突破、应用落地以及产业链协同等方面的支持下逐步跨越科学与实际应用之间的障碍,其中最关键的因素是技术创新。 当前深度学习仍然是推动人工智能发展的主要路径。然而早期采用的监督式学习方法因依赖大量标注数据和模型通用性不足等问题正逐渐被新的算法所取代。随着芯片算力快速提升及海量数据积累,新算法正处于加速迭代升级阶段。自监督学习技术迅速发展,“预训练+精调”的开发模式已趋于成熟,并开启新一轮AI产业化进程。谷歌、脸书等公司相继推出基于自监督学习的模型,通过挖掘未标注的数据来减少人为干预。 此外报告还提到云端计算正在迈入高性能计算的新时代,在大规模模型训练方面GPU仍占据主导地位。由于几个关键因素的影响,我们预计未来一段时间内GPU将继续作为主流硬件用于训练各类AI模型。同时随着小型化技术的进步,从模型的开发阶段到实际部署应用将更加便捷灵活,并且在云端、边缘端和终端设备上实现全面覆盖。 最后报告建议重点关注四大投资方向:首先,在端侧设备上的AI应用普及趋势不可逆转;其次高数据传输需求需要大带宽的支持;再者Chiplet技术可以有效解决单芯片性能及良率方面的局限性。
  • 计算机AI+企服务助力降本增效,“AI助理”.pdf
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    该报告深入分析了AI技术在企业服务领域的应用,探讨如何通过智能化手段实现成本控制与效率提升,并展望“AI助理”的广阔前景。 随着人工智能技术的快速发展以及大模型的不断推出,AI正在逐步深入各行各业,并在企业服务领域展现出巨大潜力。这种融合不仅有助于降低运营成本、提升工作效率,还能推动企业的数字化与智能化转型。 一、AI+ERP:企业资源规划的智能化升级 通过将AI融入ERP(企业资源规划)系统中,企业管理变得更加简洁高效: 1. 智能财务:自动化处理大量重复性高的财务工作,减轻人力资源负担,并在决策支持、流程优化和风险管理等方面提供智能服务。 2. 供应链管理:利用数据分析与操作改进供应链效率,加快响应速度并提高准确性。同时优化库存管理以降低运营成本。 3. 人力管理:革新从招聘到退休的全过程,实现人才匹配度提升及员工体验改善,确保人力资源策略紧密契合企业目标。 二、AI+CRM:客户关系管理智能化升级 在CRM(客户关系管理系统)中应用AI技术可帮助企业更精准地理解客户需求并提高营销效率: 1. 客户获取:深入分析用户行为以优化营销策略,减少人工成本并提升获客率。 2. 维系客户关系:改进传统客服模式提供全天候服务,并通过智能洞察力保证高效沟通。 3. 电商应用:助力自动化营销及个性化服务降低人力需求提高顾客忠诚度。 三、AI+OA:办公自动化的智能化革新 在OA(办公自动化)领域,AI技术改善了人机交互体验并使跨平台数据查询更加便捷: 1. 智能工作助手:快速匹配人员与应用程序,并简化协同工作的流程以提升工作效率。 2. 会议管理:改进会议组织和记录功能实现高效的信息管理和内容整理。 四、国内大厂的AI布局及企业服务 百度、阿里等科技巨头推出的大模型正加速推进AI在企业服务中的应用。结合AI+ERP、CRM与OA,为企业提供全面数字化转型机会。例如普联软件、金蝶国际和汉得信息等行业领军者有望在此轮变革中受益。 五、潜在风险 尽管前景光明,但依然存在海外技术限制、落地效果不及预期以及市场竞争加剧等挑战。企业需密切关注市场变化及时调整策略应对可能的风险。 综上所述,AI与企业服务的深度融合正以前所未有的速度重塑传统运营模式推动向更高效率更低成本方向发展。对于从业者而言掌握这些变革并利用AI提升自身竞争力将是未来成功的关键。
  • 20210306-方正-电子GPU分析框架.pdf
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    这份由方正证券于2021年发布的研究报告深入探讨了电子行业的GPU领域,提供了详尽的研究分析和评估框架。报告内容全面覆盖了GPU的技术进展、市场趋势及应用前景,为投资者与行业人士提供重要的参考信息。 2021年3月6日发布的方正证券电子行业深度报告《GPU研究框架》提供了关于图形处理器的深入分析。这份报告详细探讨了GPU的技术趋势、市场动态以及应用前景,为投资者和相关从业者提供有价值的参考信息。
  • 中邮-固态电池,技术突破持续-230602.pdf
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    本报告深入分析了固态电池行业的最新进展,探讨了产业化的快速推进和技术突破的持续发展,旨在为投资者提供详尽的市场洞察。 中邮证券发布的关于固态电池行业的深度研究报告指出,随着产业化进程的加速和技术突破的不断推进,固态电池行业正处于快速发展阶段。报告发布日期为2023年6月2日。
  • 人工系列:AIGC综述篇——开启AI.pdf
    优质
    本报告为《人工智能系列深度报告》之一,聚焦于AIGC(利用AI生成内容)行业的全面解析,旨在探讨和展望AI技术革新对内容生产领域的影响及未来趋势。 行业发展:人工智能步入新发展阶段,并逐步迈向AGI(通用人工智能)。AIGC将拥抱人类社会,引领人机交互的新变革,迎来更多机遇。 从理论发展来看,人工智能经历了规则导向、机器学习、深度学习到自主学习四个阶段;目前处于深度学习阶段。根据应用成熟度的不同,可以分为弱人工智能(ANI)、强人工智能(AGI)和超人工智能(ASI),当前正处于ANI阶段。按照应用类型划分,则包括感知式AI与分析式AI较为成熟的领域以及近年来快速发展中的决策式AI和生成式AI。 生成式AI即AIGC技术较之传统的用户内容创作模式(UGC)及专业生产者内容创作方式(PGC),能够实现更大规模、更高质量的内容产出,并且单位成本更低。未来,它将从辅助性创造向高度自动化自主创造转变;同时也会在更多领域发挥赋能作用,加速人机共生的进程。 技术进步方面:算力是支撑基础,数据则是发展瓶颈之一。算法也在不断突破中。大模型近年来受到欢迎, 模型参数量显著增加导致计算资源需求上升,这使得算力成为AIGC的核心生产要素;然而全球AI芯片短缺问题日益严重,并且美国对华的制裁进一步升级,短期内国内可能不会面临算力不足的问题,但从长远来看仍需逐步实现国产化替代。数据是机器学习的关键因素, 它决定了模型的质量上限;大规模训练需要大量优质的数据支持。
  • 【赠送】2023年AI应用(PDF).pdf
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    本报告为《2023年AI行业应用深度研究报告》,全面解析人工智能技术在各行业的最新应用与发展趋势。 【赠】AI 行业应用深度研究2023(PDF)
  • 关于数字化转型的.pdf
    优质
    本研究报告深入探讨了当前中国证券行业的现状与挑战,并提出了一系列推动行业向数字化、智能化方向转型的战略建议和实施方案。 这份关于推进证券行业数字化转型发展的研究报告内容详尽、深度分析充分,包含大量实用信息,非常值得相关人士学习与研究。强烈推荐相关人员深入研读此报告。
  • AI:步入融投顾的黄
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    本报告深入探讨了人工智能在金融服务领域的革新应用,尤其聚焦于智能投顾服务的发展趋势与市场机遇,揭示其正迎来前所未有的增长期。 从技术角度来看,智能投顾通过分散化的投资选择来降低风险,并利用海量数据实时调整策略以提高效率,同时克服情绪化交易的弊端,从而优化投资方案并提升专业性和有效性。相较于量化或人工投资方式,人工智能平台能够凭借高效处理器处理全部历史数据,在瞬间获得所需的相关性分析结果,确保资产配置的高度可靠和高效。 智能投顾采用机器学习技术,并通过市场-策略-结果-市场的反馈循环来自动调整策略,根据资产价格及风险变化进行动态管理。这使得在资产配置偏离目标时能够迅速实现再平衡,进一步提升资产管理效率。 相比之下,传统的投资顾问服务通常涉及多种收费项目且透明度较低。例如,在美国,传统投顾机构可能收取咨询费、交易费、充值提现费以及投资组合调整费等近十种费用,总费率往往较高。
  • 西南-人工:AIGC投资框架-230521.pdf
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    这份报告由西南证券发布,专注于分析和解读当前的人工智能行业,特别是AIGC(生成式AI)领域的投资机会与策略,旨在为投资者提供深入洞察。 【大模型与GPT】 在当前的人工智能领域研究焦点之一是大语言模型(Large Language Models, LLM)。这些模型通过深度学习算法训练,并利用大量的文本数据来理解和生成符合语言规律的文本内容。LLM能够执行多种任务,包括但不限于文本翻译、情感分析和构建智能对话系统。自然语言处理技术的发展经历了从基于规则到基于统计再到基于神经网络的几个阶段。其中,Transformer架构的提出是一个重要的里程碑,它引入了注意力机制,使模型更有效地关注关键信息,并提升了其性能。 GPT(Generative Pre-trained Transformer)系列是大语言模型中的杰出代表之一,随着型号的发展如从GPT-1到GPT-3,参数量显著增加且性能不断提升。特别是GPT-3拥有高达1750亿个参数,在生成和理解自然语言方面表现出强大的能力。而最新的GPT-4则在前代基础上进一步增强,不仅提高了文本任务的处理能力,还在上下文理解、推理及演绎等方面展现出更强的实力。 【ChatGPT与人工智能的新纪元】 作为OpenAI推出的一款基于GPT系列的大规模语言模型,ChatGPT标志着向通用人工智能(AGI)迈进的重要一步。通过自回归语言模型和zero-shot prompting技术的应用,它无需额外训练即可完成新任务,并且借助Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) 技术更好地理解和适应人类自然语言模式,革新了人机交互方式。 【GPT的跨越发展与应用场景】 每一次迭代都为GPT带来了显著的进步。在游戏行业里,大语言模型可以增强剧情生成和对话系统的功能;而在视频制作领域,则能帮助创作脚本及字幕等文本内容;对于生物医药研究而言,它们还能辅助药物开发工作以及医学文献的理解分析。这些应用不仅提高了工作效率、降低了成本,并且带来了实质性的技术变革。 【风险与挑战】 尽管AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)展现了巨大的潜力,但也面临着诸如AI更新速度慢于预期、专业领域效果不如人意等问题,此外还有版权争议、伦理问题以及计算资源建设滞后等挑战。投资者在考虑进入这一领域的投资时应当充分评估这些潜在风险。 总之,人工智能尤其是大语言模型和GPT系列的发展正在深刻地影响并改变着各行各业,并且正逐步接近通用人工智能的目标,为社会带来了广泛的应用与深远的影响。然而,在技术快速发展的过程中我们也需要关注相关联的风险问题以确保其健康发展。
  • 20200718_中信专题
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    本报告为中信证券于2020年发布的行业专题研究,深入分析了特定行业的现状、趋势及未来展望,提供专业见解和投资建议。 2020年7月18日,中信证券发布了一份行业专题报告。