平安證券:豆包大模型家族升級 生產力提升和端側應用潛力凸顯

發布 2024-12-19 下午05:11
© Reuters.  平安證券:豆包大模型家族升級 生產力提升和端側應用潛力凸顯

智通財經APP獲悉,平安證券發佈研報稱,隨着AI大模型應用滲透,不斷解鎖越來越多的新場景,AI逐步走向B端和邊緣端,也會對硬件終端及相關芯片不斷提出更新迭代的要求。在智能化趨勢下,大模型家族升級提高了性能並降低門檻,字節豆包大模型有望加速AI端側落地。在B端,豆包大模型助力企業生產效率提升;在C端,豆包大模型端側應用潛力凸顯,預計相關產業鏈將迎來新機遇。

事件:12月18日,字節跳動火山引擎Force原動力大會(冬季會議)開幕,火山引擎帶來了豆包大模型家族的全面升級款,除了發佈了視覺理解等大模型之外,還對多個前期發佈的大模型進行了升級。

平安證券主要觀點如下:

大會宣佈對大模型家族進行升級,提高性能、降低門檻以推動大模型應用落地。

應用是大模型貨幣化或者變現最主要的途徑,市場也在期待大模型廠商大規模的資本支出之後,帶來較好的回報。豆包大模型作爲國內領先的大模型之一,其發展和落地情況也備受市場關注。在此次火山引擎的原動力大會上,公司表示,自豆包大模型發佈以來,用戶使用量快速增長,12月日均tokens使用量超過4萬億,較5月發佈時期增長超過33倍。此次原動力大會官宣發佈了視覺理解大模型和3D生成模型,還升級了通用模型pro、文生圖模型、音樂模型等。

具體來看:此次新發布的視覺理解大模型,具備更強的內容識別能力、視覺描述能力,預計可以應用於教育、電商營銷、旅遊等場景,大會官宣的定價爲0.003元/千Tokens,價格進入“釐”時代,較低的使用成本將大幅降低使用門檻,有利於豆包大模型的應用推廣。

公司對通用模型pro也做了重要升級,作爲豆包大模型家族的大語言模型,此次發佈的產品能力實現了大幅提升,公司數據顯示,模型綜合能力較5月首次發佈時提升了32%,專業能力較首次發佈時提升了54%,數學能力較首次發佈時提升了43%,多個指標已經與GPT4O對齊,部分複雜場景還有所超越,但豆包基礎模型pro的使用價格只有GPT4O的1/8。此外,升級的文生圖模型實現了一鍵P圖和一鍵海報等實用功能。豆包大模型能力的持續優化,正在賦能企業生產力的提升。

在B端,豆包大模型助力企業生產效率提升

由於能力的持續增強,豆包大模型在重點B端領域的使用效果非常好,調用量也實現了大幅增長。根據此次大會上公司發佈的數據顯示,信息處理領域的調用量較發佈時增長了39倍,客服與銷售領域的調用量增長了16倍,硬件助手、AI工具場景分別增長了13倍和9倍。

火山引擎在大會上也表示,豆包大模型多模態的能力正在快速提升,其語音輸入功能利用其速度優勢,大幅提升了輸入效率,而且能夠導入多種語音信號,識別不同語言方言和口音。同時,爲推動豆包應用的開發,火山引擎宣佈了對火山方舟、釦子和HiAgent三款平臺產品的升級,以幫助企業更好地構建自身的AI能力中心,高效開發AI應用。

在C端,豆包大模型端側應用潛力凸顯

除了作爲生產力提升工具之外,豆包大模型在端側發展十分活躍,AI在邊緣端的應用落地前景開始清晰起來。在此次發佈會上,火山引擎稱,豆包大模型已經與八成主流汽車品牌合作,AI座艙場景是合作的重點方向之一,汽車用戶可以通過豆包大模型進行自然語言交互、個性化服務、多模態交互。在手機側,火山引擎也正在積極將智能助手、系統控制和創作工具等,融入手機場景。

火山引擎在會議上分享了榮耀手機應用豆包大模型的案例,重點介紹了其在魔法修圖等方面的能力。公司稱豆包在終端推廣成績較爲明顯,已經在終端領域開拓出了50多個應用場景,覆蓋終端設備約3億臺,來自智能終端的豆包大模型tokens調用量在半年時間內增長100倍,進展非常快速。

投資建議:

(1) AI算力方面,推薦海光信息(688041.SH)、工業富聯(601138.SH)、浪潮信息(000977.SZ)、紫光股份(000938.SZ)、中科曙光(603019.SH)、神州數碼(000034.SZ)等,建議關注寒武紀-U(688256.SH)、景嘉微(300474.SZ);

(2) SOC方面,推薦恆玄科技(688608.SH),關注樂鑫科技(688018.SH)、星宸科技(301536.SZ)、中科藍訊(688332.SH)、炬芯科技(688049.SH)、全志科技(300458.SZ)等;

(3) 存儲芯片方面,推薦兆易創新(603986.SH);

(4) AI應用方面,強烈推薦中科創達(300496.SZ),推薦金山辦公(688111.SH)、科大訊飛(002230.SZ)、福昕軟件(688095.SH)、萬興科技(300624.SZ)、德賽西威(002920.SZ),建議關注同花順(300033.SZ)、彩訊股份(300634.SZ)。

風險提示:1)應用落地不及預期;2)供應鏈安全風險;3)技術演進、迭代不及預期。

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