国信证券:看好国产 AI 大模型持续突破

国信证券:看好国产AI大模型持续突破国信证券4月1日研报指出,看好国产AI大模型持续突破,国内模型、应用、算力等均迎来发展机会。2024年国内AI大模型新势力异军突起,产品力和应用体验快速追赶全球头部模型水平,部分领域已经接近,甚至达到了全球第一梯队。以Kimi为代表的长文本能力、阶跃星辰的多模态模型,均验证了国内团队在一年多时间里取得的跨越式进步。随着模型能力持续迭代,国内在应用方面的创新性,算力国产化的进一步升级将带动AI生态进入正循环。

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平安证券:国产 AI 大模型在长文本处理领域持续迭代

平安证券:国产AI大模型在长文本处理领域持续迭代,平安证券研报指出,国产AI大模型在长文本处理领域持续迭代。Kimi智能助手和通义千问等国产大模型在长文本处理领域取得的持续突破,体现了国产AI大模型在长文本处理领域取得的积极成果。AI大模型在长文本处理能力方面的提升,未来会帮助用户打开对AI应用场景的想象力。继续看好AIGC产业链,尤其是大模型的应用潜力。建议关注:1)算力方面,推荐浪潮信息、中科曙光等;2)算法方面,推荐科大讯飞;3)应用场景方面,强烈推荐中科创达等;4)网络安全方面,强烈推荐启明星辰。

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国新证券:国内 AI 大模型持续迭代 应用端发展加速

国新证券:国内AI大模型持续迭代应用端发展加速国新证券研报指出,从Kimi升级,到阿里发布通义千问再到阶跃星辰发布万亿参数多模态大模型,国内AI大模型持续迭代,有望带动整个大模型行业的水平提高,行业准入门槛也将提升,资金、人才等也将向头部企业集中。随着众多大模型处理能力的不断攀升,对算力需求也将呈现指数级增长,算力国产化是我国科技自立自强趋势下的主线,国产IDC、服务器、算力算法等相关龙头企业有望受益。

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长城证券:海外龙头加速推进 AI 产业发展 持续看好算力相关产业链发展

长城证券:海外龙头加速推进AI产业发展持续看好算力相关产业链发展长城证券发布研报称,随着海外各厂商持续对大模型的布局,为AI应用开辟了更广阔的发展空间,有望加速拓宽AI应用场景,新产品新应用有望加速落地,同时,随着各厂商持续运用AI赋能其业务板块,持续看好海外云厂商未来业绩发展和相关产业链投资机会。国内AI算力产业链核心企业也将加快产品布局与建设步伐,以铜互联、光模块、PCB、连接器等核心部件厂商或将借力英伟达的服务器产品升级创新与AI建设布局,加快自身技术发展及业绩提升,长期受益于行业发展。

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东北证券:国产 AI 大模型与算力形成正向循环

东北证券:国产AI大模型与算力形成正向循环东北证券研报指出,Kimi带动国内包括阿里通义千问、百度文心一言、360智脑等AI大模型纷纷宣布推出或预计推出自身长文本模型,国内一系列基于大模型的应用有望在接入Kimi后迎来能力爆发。同时Kimi宣布开放面向所有合规开发者接入,这必然会对已然紧缺的算力资源持续带来压力,进而促进国产AI大模型与算力形成正向循环。同时,伴随一季报临近,市场开始逐渐关注本年度真正有成长有业绩的方向进行布局。

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中信证券:AI 大模型加速迭代 算力高景气

中信证券:AI大模型加速迭代算力高景气中信证券研报指出,AI大模型加速迭代,算力高景气,应用加速落地,智能终端紧随其后。展望2024年下半年,科技行业基本面将持续改善,AI依然是板块投资的核心主线。LLaMa3、GPT4—o等海外大模型竞备升级,国内科网公司、初创公司群雄逐鹿,多模态迭代、端侧部署能力的提升将加快应用端的落地速度。建议关注:1)算力产业与国产替代:数通光模块、AI服务器、AIDC等基础设施及AI云计算平台将维持高景气度,在外部环境再平衡过程中,AI芯片设计、半导体制造等产业安全自主可控方向长坡厚雪;2)AI应用:伴随国内大模型的升级与多模态的发展,看好企业办公、管理、教育及互联网等诸多赛道AI应用及解决方案的落地机遇,其有望以订阅等模式完成商业化,形成“大模型-应用-商业化”的闭环;3)智能终端:国内大模型端侧能力的适配、交互方式的革新亦将带来消费电子、智能汽车、机器人等新领域的投资机遇。

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中信证券:持续看好 AI 算力层面的投资机会

中信证券:持续看好AI算力层面的投资机会中信证券研报认为,本次月之暗面更新的Kimi长文本版本取得了实质性技术突破,将输入文本长度的上限提升至200万字,刷新了当前业界的最高纪录。Kimi的这一进展将引领大模型厂商掀起新一轮技术革新浪潮。长文本输入能力是实现多模态处理的关键前提,而多模态内容,尤其是视频和图像的UGC(用户生成内容),仍然是AI应用层面的核心增长点。从技术实现角度看,长文本处理主要受限于工程优化和成本控制能力。随着业界对超长文本的支持需求不断提升,预计硬件基础设施也将随之升级,以满足海量文本数据的存储和计算要求。因此,持续看好AI算力层面的投资机会,特别是在商业应用日趋成熟的背景下,推理侧算力有望迎来更大的增长空间。

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