中信建投点评OpenAI首届开发者大会：利好相关应用厂商和AI大模型商业化推进(6)

　　ChatGLM3采用多阶段增强预训练方法，模型性能进一步提高。在44个中英文数据集上排名首位，实现了多模态理解、代码生成、网络搜索等多项新功能。与前一代产品ChatGLM2相比，ChatGLM3在数据集MMLU（大规模多任务语言理解）的性能提升36%、C-EVAL（中文大模型评估基准）提升33%、GSM8K（小学数学应用题数据集）提升179% 、BBH（BIG-Bench Hard，测试语言模型的通用能力，例如推理、常识、逻辑）提升126%。

　　推出可手机部署的端测模型ChatGLM3-1.5B。支持多种移动平台，推理速度快，成本低，同时也支持国产芯片生态，与国产硬件企业联合创新。赋能生成式AI助手智谱清言，智谱清言具备代码交互、搜索增强、图文理解等能力，可实现便捷用户服务。

　　2.4 阿里云通义大模型

　　阿里云大模型升级。阿里云旗下千亿级参数规模的大语言模型通义2.0发布，在多个权威测评中超越GPT-3.5和Llama2，加速追赶GPT-4。基于通义千问的8个行业大模型及一站式大模型应用开发平台阿里云百炼为开发者提供了便捷的大模型服务。

　　阿里云AI基础设施升级。阿里云为支持大模型训练和部署，对人工智能平台PAI进行了全新升级，采用了新一代AI集群网络架构，支持高达10万卡量级的集群可扩展规模，超大规模分布式训练加速比高达96%，节省超过50%算力资源。

　　阿里云开放共促生态繁荣。阿里云在AI时代的定位和目标是“服务好AI时代的创业者、开发者、企业客户等，打造AI时代最开放的大模型平台”。为此，阿里云开源通义千问72B模型，成为中国参数最大的开源模型；在魔搭社区上聚集2300多款AI模型，吸引280万名AI开发者；推出“云工开物计划”，给中国所有大学生每人送一台云服务器。

　　生成式AI产品的商业化落地正究竟。大模型训练与运行过程中涉及服务器成本、数据集成本、研发人员成本等，费用较为高昂，实现商业化落地是生成式AI产品的共同趋势。在海外，OpenAI的ChatGPT Plus、Anthropolic的Claude Pro、微软的Microsoft 365 Copilot等已经通过订阅收费手段实现商业化落地，随着国内生成式AI产品的迅速迭代，大模型的商业化落地进程也会进一步加快，建议关注大模型行业的相关投资机会。

　　风险提示：北美经济衰退预期逐步增强，宏观环境存在较大的不一定性，国际环境变化影响供应链及海外拓展；芯片紧缺可能影响相关公司的正常生产和交付，公司出货不及预期。