微软或推出自研大模型,AI 产业链景气度有望提升据《The information》报道,微软将推出一款参数达5000 亿的全新AI 模型产品,内部称为MAI-1,由前谷歌AI 负责人、Inflection CEO 穆斯塔法·苏莱曼(Mustafa Suleyman)负责监督。据其报道,MAI-1 拥有大约5000 亿参数,且可以调整参数或设定来确定模型在训练期间学习哪些内容,该模型与Inflection 之前发布的Pi 模型是分开的。我们认为随着微软为代表的MaaS及应用巨头加入自研大模型路线,算力产业景气度有望进一步提升,此外自研大模型有望推动应用体验的进一步改善,AI 应用商业化有望加速。建议关注微软等海外巨头、算力产业链相关公司。
模型端:路线进一步丰富,为AI 应用升级打下坚实基础微软在大模型中采用多路线布局的方式,通过自研小模型为客户提供更多选择,23 年发布Phi-1.0(13 亿参数)、Phi-1.5(13 亿参数)、Phi-2 模型(27亿参数),24 年4 月23 日开源小语言模型Phi-3-mini(38 亿参数)。在通用大模型方面,此前主要通过Azure 提供MaaS 服务,微软拥有OpenAI 模型的独家第三方供应权,同时支持开源模型生态,包括Stable Diffusion、Llama2、Mistral 7B、Nemotron-3 8B、Jais 等多类开源模型;此前微软通过高质量的训练数据实现小模型能力的提升,我们认为随着微软进入自研大模型赛道,底层模型能力或实现进一步的突破,为AI 应用升级打下坚实基础。
算力端:自研模型+智能云算力消耗,为巨头Capex 增长提供动力据《The information》,微软自研大模型参数量或达5000 亿,较此前微软小模型参数量有较为明显的提升,参数量增加或推动训练成本的上升,从而推动算力需求的进一步释放。未来随着通用大模型能力的进一步提升,为客户提供AI 模型层支持的智能云服务需求或进一步释放。FY24Q3 AI 占Azure收入比重为7%,未来随着AI 的拉动作用增强,围绕AI 的算力部署或进一步增长。从巨头Capex 情况看,据公司财报,CY24Q1 Microsoft、Google、Meta、Amazon 合计资本开支443.5 亿美元,同增35%,增速比23Q4 提升26pct。我们认为在巨头自研大模型的推动下,算力开支或持续高增。
应用端:自研模型赋能有望改善体验,AI 商业化或加速微软凭借多层级的应用产品积累,积极推进AI 技术在应用端的落地,此前已在Bing、Office、Dynamics、Power Platform、Windows 等产品中接入了GPT 系列模型的能力,其中2B 与2D 是重要的场景。据公司财报电话会,FY24Q3GitHub Copilot 付费客户超180 万人(qoq +38%);Power PlatformCopilot 使用者33 万家(qoq +43%);Copilot Studio 客户数超3 万家(qoq+175%)。我们认为在2B 与2D 场景中,底层模型的安全、可控性及参数的可调整性较为重要,微软自研底层大模型有助于进一步改善2B 及2D用户的整体使用体验,或推动AI 商业化加速。
风险提示:自研模型进展不及预期;AI 商业化进度不及预期。
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(责任编辑:王丹 )
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