本文转载自微信公众号:中信建投证券研究
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文|武超则 于芳博 庞佳军
大语言模型发展进入深度推理阶段,通用人工智能愈行愈近,AI应用进入爆发前夜。站在当前这一重要的历史节点,我们从技术、应用、能源三个维度展望了人工智能的未来发展,其中技术是源动力,应用是牵引力,能源是支撑力。对未来的展望中,我们提出推理计算、合成数据、缩放法则、超级智能体、具身智能、AI4Science、端侧创新、自动驾驶、人工智能+、能源需求十个方面的重要发展趋势。
趋势一 推理计算提升大模型准确率,强化学习激发模型推理能力
趋势二 高质量数据更为稀缺,合成数据价值显现
趋势三 缩放法则依然有效,o3与GPT5循环驱动有望开启
趋势四 应用的最佳形态——超级智能体(AI Agent)走向普及
趋势五 具身智能不断突破,人形机器人进入量产元年
趋势六 AI4science:黄金时代已经到来
趋势七 端侧创新将不断涌现,AI塑造端侧新分工新格局
趋势八 自动驾驶迈向端到端,Robotaxi进入商业化落地阶段
趋势九 “人工智能+”全面铺开,企业数字化率先落地
趋势十 AI对能源需求大幅增长,可持续发展日益紧迫
技术是原动力。OpenAI发布具有深度思考能力的o1推理模型,标志大语言模型发展进入深度推理阶段,推理侧缩放法则同样存在,大模型算力需求侧逐步迁移至推理侧,推理计算提升大模型准确率,强化学习激发模型推理能力;伴随文本模型的日益成熟,高质量数据更为稀缺,合成数据价值显现,其与大语言模型推理有望产生新的化学反应;缩放法则从文本为主的大语言模型训练迁移到更加广阔的人工智能领域,同时o3与GPT5循环驱动有望开启。
应用是牵引力。AI Agent即将进入能力快速跃升阶段,头部的人工智能企业和互联网公司均在端侧AI Agent方面有所布局,超级智能体将走向普及;具身智能不断突破,人形机器人进入量产元年,机器人相继进入工厂实训,加速智能制造落地进展;人工智能极大加速科学研究进度,应用可见于所有STEM领域,AI4Science已经进入黄金时代;随着AI大模型逐步成熟,几乎所有硬件产品都可以加入AI元素来提升表现能力,端侧创新将不断涌现,AI塑造端侧新分工新格局;自动驾驶算法进入端到端驾驶算法发展阶段,大语言模型和视觉语言模型(VLM)逐步与端到端融合,进一步增强环境理解能力,Robotaxi进入商业化落地阶段;“人工智能+”全面铺开,企业数字化率先落地,AI在提升效率、精准决策、降低风险、创新服务方面均有巨大潜力。
能源是支撑力。推理端算力需求大幅增长,基于云的人工智能系统需要消耗更多的能源,可持续发展日益紧迫。
人工智能模型技术发展不及预期:人工智能模型属于先进AI算法,若后续算法更新迭代效果不及预期,则会影响人工智能模型演进及拓展,进而会影响其商业化落地等;
数据数量与数据质量不及预期:人工智能模型需要大量的高质量数据进行训练,若数据数量和质量存在短板,则会影响模型效果;
隐私问题:人工智能在进行预训练过程中,使用了大量数据,其中会涉及相关隐私问题;
伦理冲突风险:技术进步推动人工智能迈向通用型人工智能,可能将产生人工智能欺骗、人工智能上瘾等一系列伦理问题;
算力基础设施支持不及预期:需要关注算力芯片产能不及预期风险;
政策监管力度不及预期:大语言模型带来新的商业生态,尚属于前期成长阶段,政策监管难度加大,相关法律法规尚不完善,政策监管力度可能不及预期;
应用不及预期:人工智能算法与相关应用落地之间还存在一定距离,需要注意应用落地不及预期风险。
武超则:中信建投证券研究所所长兼国际业务部负责人,董事总经理,TMT行业首席分析师。新财富白金分析师,2013-2020年连续八届新财富最佳分析师通信行业第一名;2014-2020年连续七届水晶球最佳分析师通信行业第一名。专注于5G、云计算、物联网等领域研究。中国证券业协会证券分析师、投资顾问与首席经济学家委员会委员。
庞佳军:电子行业联席首席分析师、人工智能组联席首席分析师,东南大学硕士,7年半导体行业经验,曾在Marvell、Nvidia、平头哥半导体、乐鑫科技等公司从事芯片研发和管理,2022年加入中信建投电子团队,专注研究CPU、GPU、EDA等领域。
于芳博:中信建投人工智能组首席分析师,北京大学空间物理学学士、硕士,2019年7月加入中信建投,主要覆盖人工智能等方向,下游重点包括智能汽车、CPU/GPU/FPGA/ASIC、EDA和工业软件等方向。
证券研究报告名称:《2025年人工智能十大发展趋势》
对外发布时间:2025年1月27日
报告发布机构:中信建投证券股份有限公司
本报告分析师:
于芳博 SAC 编号:S1440522030001
武超则 SAC 编号:s1440513090003
SFC 编号:BEM208
庞佳军 SAC 编号:S1440524110001
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