平安证券:微软开源Deep Speed Chat 将加快大模型应用在各行业的落地

Deep Speed Chat的开源,将显著降低用户获得大模型的成本,加速大模型在千行百业的应用落地。

智通财经APP获悉,平安证券发布研究报告称,Deep Speed Chat的开源,将显著降低用户获得大模型的成本,加速大模型在千行百业的应用落地。该行认为大模型产品应用的想象空间已经打开,国内AIGC产业链将迎来空前的市场机会。算力是短板,由于供应链的问题,我国高端训练芯片供给可能面对较大的压力,AI算力不足的问题可能显现,相关设备研发和基础设施建设企业可能继续受益。同时,AIGC新技术也会带来新的安全挑战,国产安全厂商也将受益。

标的方面:1)算法方面,推荐科大讯飞(002230.SZ);2)应用场景方面,推荐金山办公(688111.SH),建议关注拓尔思(300229.SZ)、远光软件(002063.SZ);3)算力方面 推荐浪潮信息(000977.SZ)、紫光股份(000938.SZ)、中科曙光(603019.SH)、龙芯中科(688047.SH)、海光信息(688041.SH),建议关注寒武纪(688256.SH)、景嘉微(300474.SZ);4)网络安全方面,强烈推荐启明星辰(002439.SZ),推荐深信服(300454.SZ)、安恒信息(688023.SH)和绿盟科技(300369.SZ)。

事件:当地时间4月12日,微软宣布开源Deep Speed Chat,帮助用户轻松训练类ChatGPT等大语言模型。

平安证券主要观点如下:

Deep Speed Chat的开源,将显著降低用户获得大模型的成本。

Deep Speed Chat是基于微软Deep Speed深度学习优化库开发而成,具备训练、强化推理等功能,还使用了RLHF(人工反馈机制的强化学习)技术,可将训练速度提升15倍以上,成本却大幅度降低。根据微软公布的数据,使用Deep Speed Chat训练,在微软Azure云上,以8X A100- 80GB的GPU集群配置,训练一个130亿参数的大模型,只需9小时就能完成训练,训练花费约290美元。以64X A100-80GB的GPU集群配置, 训练一个130亿参数的大模型,只需1.25小时就能完成训练,训练花费约320美元;而训练一个1750亿参数的大模型,也只需要20小时,训练花 费约5120美元。Deep Speed Chat的开源,能大幅提升大模型训练速度并降低训练成本,将显著降低大模型的获得成本。

Deep Speed Chat的开源,将加速大模型在千行百业的应用落地。

获得 成本的显著降低,将加快大模型产品在企业端以及C端用户的普及。于企业端用户而言,利用行业know-how数据训练自己的专属大模型变得更具可行性;于C端用户而言,个人拥有自己的大模型产品也成为可能。 自ChatGPT面世以来,办公、游戏、数字人等应用场景已经初见端倪。 随着大模型的普及,预计千行百业都将加快大模型应用的探索,大模型在各行业应用的落地将加快。需要特别提出的是,大模型的普及将带来 对算力的巨大需求。虽然Deep Speed Chat能大幅降低大模型的训练成本。但是根据该行之前的估算,在大模型的训练和推理中,推理的花费占比超过80%。更重要的是,参考个人电脑和智能手机的发展历程,获得成本的降低带来的产品普及,将带来对算力的长期巨大需求。

风险提示:1)合规风险上升;2)国内大模型发展可能不及预期;3)供应链风险可能上升。

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