【兴证通信｜王楠/章林团队】AI投资前瞻思考

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(二)：盘古大模型将重点做好行业应用，再次印证前期观点，重视“数据要素+国资云”--20230408 ✿事件：4月8日，人工智能大模型技术高峰论坛上，华为云人工智能领域首席科学家田奇表示，未来AI for Industries将是人工智能新的爆发点。 

点评：继百度文心后、华为盘古大模型发力2B市场，再次印证我们的前期观点：#国内大模型率先落地于付费能力更强的2B垂直行业市场。华为云人工智能领域首席科学家田奇表示，未来AI for Industries将是人工智能新的爆发点。华为从2019年立项研发盘古大模型，于2021年4月发布NLP大模型、CV大模型和科学计算三个基础大模型，之后陆续发布行业大模型系列。华为云盘古大模型将推动人工智能开发从“作坊式”到“工业化”升级，未来将重点做好行业应用，为煤矿、水泥、电力、金融、农业、国家云创造产业价值。

 2B端行业大模型或率先商业化落地，#重点行业数据要素价值凸显。受制于初期算力资源、商业模式等原因，国内市场针对2B垂直领域、基于大模型精调之后的小模型有望率先商业化落地。百度、华为、阿里、彭博等已陆续发布多个垂直行业大模型。百度文心已累计发布11个行业大模型，涵盖电力、燃气、金融、航天、制造等领域。百度最新企业级大模型平台“文心千帆”，使用场景也主要包括政务、金融、企业办公、电商、旅游服务等付费能力较强的2B场景。阿里通义模型也将深入电商、医疗娱乐、设计、金融等行业。

华为盘古AI for Industries，也将主要面向政企、金融、能源等华为传统擅长的政企市场开放。#我们判断未来国内各个大厂腾讯、京东、字节都会推自己的大模型，#微软、谷歌以及未来国内大厂的模型相当于一个通用模型，#大而不精。 

想要给具体行业赋能， 成为某一个领域的专家，#就必须使用对应领域的专业数据来训练”，#只有掌握核心行业数据，#才能训练出适用于行业应用的垂直行业大模型。#未来重点行业数据要素价值凸显。 AI的根基是训练，训练的基础除了算力和算法， 更需要海量的优质数据。 只有掌握核心行业数据，#才能训练出适用于行业应用的垂直行业大模型。

针对金融领域，彭博已构建了迄今为止最大的特定领域数据集，并训练了专门用于金融领域的LLM，开发了拥有500亿参数的语言模型BloombergGPT；该模型依托彭博社的大量金融数据源，构建了一个3630亿个标签的数据集，支持金融行业内的各类任务，在执行金融任务上的表现远超过现有通用大模型。 要训练专业的行业大模型，优质的行业数据、公共数据至关重要，下一步关注“国资云+数据要素”。AI三大核心要素：算力、算法和数据，数据是AI算法(模型)的“饲料”，重要性甚至超过算法和算力。就国内数据市场而言，据发改委官方批露：我国政府数据资源占全国数据资源的比重超过3/4，但开放规模不足美国的10%，个人和企业可以利用的规模更是不及美国的7%。

因此，加强公共数据的开放开发，是当前急需落实的核心问题。而国家数据局的组建有望，或将从数据源头加快重要政务部门、重点关键行业的数据分类、确权进程。未来，#谁掌握关键核心领域政务、企业数据的治理、运营权，#谁就享有在AI、数字经济时代的顶级定价权。同时，在数据安全、AI大模型自主可控需求背景下，未来国内重点行业、关键领域的核心政务、企业数据进行AI赋能，将大概率运行于各自的私有云（国资云）上，国资云价值有望迎来重估。

 未来国内算法、算力和数据三大要素企业的合作模式，可以参考目前Open AI与微软合作模式，Open AI提供算法、模型，微软提供云算力及数据支持。我们认为未来国内市场不排除出现类似模式，针对前期付费能力较强的2B垂直市场，#国内互联网厂商专注于大模型开发【算法】，#中国电子云、三大运营商等国资云算力国家队提供底层【算力】支持，#CEC等数据要素运营商提供高质量政务、企业【数据语料】。 投资建议：当前市场对算力、算法挖掘较深，数据价值还未充分认知，AI投资下一步更要重视“数据要素+国资云”。

重点推荐：?深桑达A（全栈式自主可控中国电子云、背靠CEC数据要素运营商）、?中国电信、中国移动、中国联通等AI算力国家队、国资云力量，以及第三方云计算基础设施厂商（润泽科技等、关注光环新网、奥飞数据等）。