计算机行业：微软开源DEEP SPEED CHAT 将加快大模型应用在各行业的落地

事项：
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。
平安观点：
Deep Speed Chat的开源，将显著降低用户获得大模型的成本。DeepSpeed 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。但是根据我们之前的估算，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。
投资建议：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。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。算法方面，预计今年国内龙头AI厂商将持续推出更多大模型产品；应用场景方面，预计国内将有办公、教育、医疗、金融等越来越多的行业探索大模型产品的应用；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。在标的方面：1）算法方面，推荐科大讯飞；2）应用场景方面，推荐金山办公，建议关注拓尔思、远光软件；3）算力方面 ，推荐浪潮信息、紫光股份、中科曙光、龙芯中科、海光信息，建议关注寒武纪、景嘉微；4）网络安全方面，强烈推荐启明星辰，推荐深信服、安恒信息和绿盟科技。
风险提示：1）合规风险上升。部分国家对ChatGPT较为严格，应用落地出现困难，如果后续国内采取类似措施，AIGC行业国内应用将存在较大挑战。2）国内大模型发展可能不及预期。虽然龙头企业持续在推出或规划推出大模型产品，但大规模应用落地还需要市场检验。3）供应链风险可能上升。AIGC在算力领域对海外供应商依赖比较严重，国产替代还需要时间，如果海外限制趋严，国内AIGC发展可能遭到迟滞。
【免责声明】本文仅代表第三方观点，不代表和讯网立场。投资者据此操作，风险请自担。

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