计算机行业研究周报：谷歌推出GEMINI模型 AI演进势不可挡

　　本周，谷歌发布最新人工智能模型Gemini。依托原生多模态，Gemini 展现出强大的交互能力。
　　Gemini 模型建立在 Transformer 解码器的基础之上，并通过改进架构和模型优化进行了增强。经过训练，Gemini 当前支持 32k 上下文长度，并采用了高效的注意力机制。第一个版本Gemini 1.0，包括Ultra、Pro 及Nano 版本。其中，Ultra 是能力最强的模型，用于完成高度复杂的推理和多模态任务；Pro版本在成本和反馈延迟方面进行了性能优化；而Nano 是从较大的Gemini 模型中提炼出来，专为设备本地化运行而设计的高效模型。我们认为，三个版本的推出，也预示着未来Google 可根据需求，在其不同的应用或服务比如浏览器、广告、搜素等，以及设备终端部署对应的模型，实现全面覆盖。
　　多模态能力成为Gemini 挑战GPT-4 的最强点。谷歌将 Gemini 设计为原生多模态模型，即从一开始就在不同模态上进行预训练。然后利用额外的多模态数据对其进行微调，以进一步提高其有效性，进而有助于 Gemini 从一开始就无缝地理解和推理各种输入。根据谷歌技术文档中的描述， Gemini 的视频理解是通过将视频编码为上下文窗口中的帧序列来实现的。视频帧或图像可与文本或音频自然交错，作为模型输入的一部分。而从谷歌给出的测试结果看， Gemini 在多模态的性能会优于GPT-4V。另，我们认为，以视频作为输入，进行实时交互和反馈的能力使得大模型的行为更加接近于人类对于事物的感知和理解的过程。从这层意义上说，Gemini 的发布亦是多模态模型的一个重要的里程碑。
　　自研芯片支撑Gemini 的训练。谷歌在对Gemini 1.0 进行训练时采用的是内部设计的TPU v4 和 v5e。谷歌提到，这些定制设计的人工智能加速器是谷歌人工智能产品的核心，未来将为搜索、YouTube、Gmail、谷歌地图、GooglePlay 和 Android 等数十亿用户提供服务。同时也将帮助世界各地的公司经济高效地训练大规模人工智能模型。一个显著的趋势是，越来越多的模型或者应用厂商，选择自研AI 芯片用于高强度的大模型训练与推理工作。我们认为，一方面，自研的方式能够通过底层的优化实现软硬件层面更好的协同，更高效地发挥芯片性能，另一方面也是基于成本端的考量。而从全行业层面看，企业选择自研AI 芯片可能使得整体供需格局产生一定变化，使得AI 的算力成本有望降低。
　　计算机板块投资策略：
　　Gemini 的 发布使得整个AI 大模型的竞争进入了一个新的阶段。而自去年11月30 日OpenAI 发布ChatGPT 到现在，在过去一年的时间，不管是OpenAI的GPT，或是Google 的Gemini，通用大模型正以飞快的速度发展和迭代，且在持续地颠覆人们对于AI 能力边界的认知。我们认为， AI 能力的演进已经势不可挡，我们有理由对未来通用人工智能AGI 拥有更多的期待和畅想。
　　国内在AI 的模型端和应用端目前尚处于追赶者的位置，但我们认为整体的生成式AI 自身以及它能够给不同行业带来变革的趋势已经明确。我们判断，国内AI 应用明年将进入集中落地期。尤其地，教育、办公、创意产业等场景可能将率先迎来实质性的商业化落地。而大规模的AI 应用，将继续促进算力侧的需求并带来优质的数据反馈，推动模型质量的进一步提升，形成飞轮效应，带动AI 产业的持续发展。建议重点关注：大模型侧的科大讯飞，视觉AI领域的虹软科技、当虹科技、格灵深瞳，AI 应用侧的金山办公、万兴科技、福昕软件等。
　　市场回顾：
　　本周申万计算机指数下跌0.05%，在申万一级行业中排名4/31。
　　本周申万计算机行业指数前十大权重股表现呈现一定分化，涨幅靠前的是同花顺及中科曙光，而跌幅较大的是海康威视及恒生电子。
　　本周计算机板块涨幅前十大个股：信雅达、网达软件、当虹科技、苏州科达、万兴科技、开普云、湘邮科技、恒银科技、新致软件、格灵深瞳-U。
　　申万计算机行业指数当前市盈率TTM（剔除负值）为47.81，近五年分位值53.5%。
　　风险提示：宏观经济波动风险、政策实施不及预期、技术落地不及预期等。
【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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