今日(4月8日)，由中国人工智能学会主办的”人工智能大模型技术高峰论坛”主论坛在杭州萧山启幕。国际欧亚科学院院士、华为云人工智能领域首席科学家田奇出席并演讲。
田奇表示，人工智能行业渗诱率将持续提速，2026年将达到20%。他提出了一种将大模型像自动驾驶一样划分为”0~L2″不同阶段的方式，并称大模型已成为应对A应用碎片化的一种方式，将导致市场向大公司集中，产业规则及格局也可能随之改变。他分享人工智能发展面临的两大趋势:
第一，从小模型到大模型，过去10年内A算法的算力需求提升了40万倍。大模型可能收编高度定制化的小模型，导致市场向大公司集中:资本门槛高，大模型开发和训练一次1200万美元;技术门槛高，对AI框架深度优化和超强的并行计算能力。第二，人工智能与科学计算的交汇，工业、气象、能源、生物医学等众多领域都受到AI的深刻影响。
如下为演讲内容及现场PPT整理：从2018年的Bert model3.4亿参数到2020年1月份微软GPT170亿参数，GPT3达到1750亿。去年谷歌发布的PaLM，模型参数达到了5400亿，大模型的数据规模持续提升。
田奇表示，人工智能行业渗诱率将持续提速，2026年将达到20%。他提出了一种将大模型像自动驾驶一样划分为”0~L2″不同阶段的方式，并称大模型已成为应对A应用碎片化的一种方式，将导致市场向大公司集中，产业规则及格局也可能随之改变。他分享人工智能发展面临的两大趋势：
第一，从小模型到大模型，过去10年内A算法的算力需求提升了40万倍。大模型可能收编高度定制化的小模型，导致市场向大公司集中:资本门槛高，大模型开发和训练一次1200万美元；技术门槛高，对AI框架深度优化和超强的并行计算能力。第二，人工智能与科学计算的交汇，工业、气象、能源、生物医学等众多领域都受到AI的深刻影响。
如下为演讲内容及现场PPT整理: 从2018年的Bert model3.4亿参数到2020年1月份微软GPT170亿参数，GPT3达到1750亿。去年谷歌发布的PaLM，模型参数达到了5400亿，大模型的数据规模持续提升。
海量数据训练能够提升大模型泛化能力和通用性，表现出较的性能。多种原因会导致大模型领域的研究机构、企业的集中，两个关键因素：1)资金门槛，GPT-3在千万美元量级，2)技术门槛，巨大模型训练需要专业人员和对框架深度理解，优化能力。
大模型在改变A产业规则和格局，A和传统科学计算融合，如气象海洋农业土木地质等。传统科学计算解决物理世界问题，大量偏做分方程求解，并行度不高，对海量问题解决消耗大时间长。近两年Al for science有很多代表性工作，如A1气象预测等。华为发布了很多行业的大模型，具体用在气象、药物分子、波浪高度的实时预测。如华为云盘古药物分子大模型，缩短先导药物研发周期从数年到1个月。AI和传统科学计算融合有很多问题要去思考，希望人工智能为传统的科学计算带来新的思路、新的工具和新的方法，也希望传统科学计算为AI带来更严密的科学指导。
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大模型成为应对AI应用碎片化新的开发范式，华为大模型是产业喊能的重要权纽。大模型赋能千行百业，把它分成了三个层级L0.L1到L2。L0就是基础通用模型，比如说GPT-3叫foundationmodel，直接应用到行业中比如工业质检、遥感影像中可能不是最好的效果。因此基础模型还要和行业数据相结合。在L0的基础上加入行业数据，混合训练得到大模型L1，再把L1在具体下游千行百业细分场景进行一些部署，得到部署模型或者细分场景任务模型L2。为了尽快的赋能，降低生产成本、提高效率，如何从行业大模型L2中快速生产，从部署到端测、编测和云测，这就是一个非常重要的问题。
而大模型本身要分两个阶段，第一个阶段是预训练阶段，需要海量数据训练基础模型，第二阶段是微调或者部署阶段。此外，为了让模型越来越好，需要对大模型进行持续迭代。从盘古的节奏上看，在2019-2021年我们开始立项盘古大模型，2021年4月我们正式发布盘古NLP、CV、盘古科学计算大模型，2021年9月份发布药物分子大模型，2022年6月发布矿山大模型，2022年11发布了气象、海浪、金融大模型。华为云过去几年人工智能项目已经应用超过1000个项目，其中30%用在客户的核心生产系统中，平均推动客户盈利能力提升18%。
从赋能千行百业的层次上看，L0是我们的基础模型，L1是行业大模型，在L2方面是场景模型，涉及到细分领域的应用和行业ModelArts可以做算法、通信、存储、算法优化等。
这里举例了一些盘古大模型的行业应用，电力巡检、轨道巡检等等，相较于传统方法有较好的效率提升。此外，NLP方面，我们2022年交付了一个阿拉伯语的模型方案，在科学领域，发布了气象、海浪预测模型等。
具体案例一，华为云盘古CV大模型：
具体案例二，华为云盘古科学计算大模型，包含气象、药物等方向应用：
华为认为未来Al for lndustries将是人工智能新的爆发点，基于在华为云上的大数据、大算力、大模型，实现边端云协同，为企业客户、消费者和开发者提供大模型的能力。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。盘古大模型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。
总结来看：
1、AI从小模型走向大模型。大模型可能收编高度定制化的小模型。大模型资本门槛高、技术门槛高，导致市场向大公司集中；
2、人工智能发展已从局部探索走向千行百业，走进企业核心生产系统。人工智能行业渗透率提速，预计2026年将达到20%；
3、盘古大模型发展历程：
2019-2021大模型立项；
2021-04发布盘古NLP、CV和科学计算大模型；
2021-09发布盘古药物分子大模型；
2022-06发布盘古矿山大模型；
2022-11发布盘古气象、海浪、金融OCR大模型；
4、华为盘古大模型的特点：
1）优秀的泛化能力：充分挖掘数据内在联系，对不同场景鲁棒性更强；
2）高效样本筛选能力：海量无标注样本筛选，节省80%人力标注代价；
3）小样本/零样本能力：白动数据增强，挖掘算法实现零训练样本下缺陷样本识别，较传统方法发现效率提升2-3倍；
4）低门槛Al开发：提供自动工作流、自动数据处理、自动调参、自动生成模型，减少对AI工程师的依赖；
5、华为盘古大模型将率先在应用的行业包括：
NLP模型：智能ERP、办公
CV模型：工业质检、物流仓库、时尚辅助设计
科学计算：气象预测
相关受益公司：
源杰科技：华为哈勃投资，高速率低功耗光芯片核心标的。公司研发储备100GEML激光器（应用于数据中心400G、800G高速光模块）、高速硅光模块（应用于数据中心400GDR4架构）以及大功率硅光激光器（应用于CPO光引擎）。预期23/24 PE 80.6/58.63x。
裕太微：华为哈勃投资，国内以太网物理层芯片稀缺标的。大陆极少数大规模百兆、千兆的以太网物理层芯片量产供应商。已完成5G及10G PHY芯片的技术预研，2.5G PHY产品已于去年年底量产。预期23/24 PE 518.89/191.02x。
创耀科技：公司首款星闪芯片将于2023年年中完成验证，其终端客户包括整车厂、Tier1厂商及消费电子厂商等。预期23/24 PE 41.41/29.66x。
长光华芯：华为手机VCSEL芯片IDM供应商，布局硅光平台。400G、800G光模块中的硅光芯片国产率极低，公司有望在光通信领域展开第二增长曲线。预期23/24 PE 68.21/44.69x。
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