华为“盘古”有望成国内最强ChatGPT应用！首个多模态千亿AI大模型上线在即，产业链上市公司一览

华为“盘古”有望成国内最强ChatGPT应用！首个多模态千亿AI大模型上线在即，产业链上市公司一览

华为于3月31日正式发布了其2022年年度报告，收入增长0.9%，达到6423亿元。其中，2022年数字能源收入为508亿元，云计算业务为453亿元，ICT基础设施业务3540亿元，终端业务2145亿元。

华为近日宣布即将推出其最新的盘古大模型4，将是超过任何其他类似应用的最先进、最强大的自然语言处理应用。根据华为云官网显示，华为即将上线的“盘古系列AI大模型”分别为：NLP大模型、CV大模型、以及科学计算大模型。其中，盘古“NLP大模型”是被认为最接近人类中文理解能力的AI大模型，而盘古“CV大模型”首次兼顾了图像判别与生成能力。

国盛证券刘高畅等人在3月26日发布的研报中表示，盘古NLP大模型是业界首个千亿参数的中文预训练大模型；盘古CV大模型业界最大CV大模型、首次实现兼顾判别与生成能力、在ImageNet上小样本学习能力上的业界第一；盘古气象大模型提供秒级天气预报；紫东.太初是全球首个图、文、音三模态大模型。

上海证券陈宇哲在3月25日发布的研报中表示，在早前的华为开发者大会上，华为曾宣布盘古大模型是业界首个千亿级生成与理解中文的NLP大模型，分析师认为未来有望成为国内最强的Chat GPT应用。华为将围绕“鲲鹏”与“昇腾”打造的两个基础芯片族，构筑异构的计算架构。

东吴证券(行情601555,诊股)王紫敬等人在3月27日发布的研报中表示，华为盘古大模型的优势在于人才储备和算力自主可控，有望成为国内领先的大模型，其生态产业链标的有望迎来加速发展。相关标的方面，整机：拓维信息(行情002261,诊股)，四川长虹(行情600839,诊股)，神州数码(行情000034,诊股)，同方股份(行情600100,诊股)，广电运通(行情002152,诊股)，紫光股份(行情000938,诊股)。固件：卓易信息(行情688258,诊股)。操作系统：麒麟软件（中国软件(行情600536,诊股)），统信软件（诚迈科技(行情300598,诊股)），麒麟信安(行情688152,诊股)。数据库：海量数据(行情603138,诊股)。

中间件：东方通(行情300379,诊股)，宝兰德(行情688058,诊股)。应用落地。金融行业：软通动力(行情301236,诊股)，润和软件(行情300339,诊股)，常山北明(行情000158,诊股)，中科软(行情603927,诊股)；智慧城市：云从科技(行情688327,诊股)；交通：千方科技(行情002373,诊股)，中远海科(行情002401,诊股)；ERP：用友网络(行情600588,诊股)，汉得信息(行情300170,诊股)，赛意信息(行情300687,诊股)；工业软件：能科科技(行情603859,诊股)，中望软件(行情688083,诊股)；办公软件：金山办公(行情688111,诊股)。

国盛证券认为，华为盘古为首个多模态千亿级大模型，有望赋能百业。在华为AI领域，推荐大模型端侧应用落地：润和软件、常山北明、软通动力、云鼎科技(行情000409,诊股)、中科星图(行情688568,诊股)。推荐昇腾硬件伙伴：神州数码、拓维信息、广电运通、四川长虹。

具体来看，润和软件基于昇腾AI基础软硬件平台，打造危化品存储室智能安全管控解决方案，帮助危化品存储操作实现智慧安全分析。常山北明为昇腾应用软件伙伴，共同推进人工智能产业繁荣发展，明确在金融、互联网、电力等领域的全方位合作意向。软通动力深耕数字创新服务+AI赛道，打造了完整的技术创新体系及创新的AI技术能力和团队，并成立了专注于AI领域的人工智能研究与创新中心（AIC），基于昇腾AI推出的AI端云一体化产品也已发布。

云鼎科技联合华为公司煤矿军团、华为云、2012实验室，就AI在煤矿领域的应用展开合作，依托华为在AI算法方面的技术优势，结合云鼎科技在能源生产领域的业务实践，共同研究AI算法模型在能源生产领域的应用。

神州数码子公司神州鲲泰，依托自主创新和生态体系，为客户提供端到端的信创全产业链解决方案。拓维信息子公司湘江鲲鹏依托自主创新的研发基地、先进智能的制造基地和开放共享的应用实验室，在智慧城市等重点行业进行全面应用，联合华为在湖南打造首个“硬件+软件”的鲲鹏生态基地。

广电运通子公司广电五舟，提供国内高性能计算产品及解决方案、云服务器全系列产品、边缘计算和软硬一体化产品、智能计算产品、自主研发的存储产品和行业解决方案，产品广泛应用于政府等行业及领域，业务遍及全国。四川长虹子公司华鲲振宇，聚焦“新计算新存储”基础设施应用，打造基于“鲲鹏+昇腾”处理器的自主品牌“天宫”系列计算产品。

值得注意的是，由于盘古大模型拥有超大规模的参数，需要消耗大量的计算资源和存储资源进行训练，因此训练成本较高。业内人士表示，尽管盘古大模型在中文语言的处理方面具有很高的准确度和质量，但是在语义理解方面仍存在一定的局限性，尤其是在处理复杂的语言结构和语义推理方面。

目前，国内外许多企业都在研发超大规模的AI模型，盘古大模型在这个领域面临着激烈的竞争压力，需要不断优化和提高模型的性能和质量，才能以保持在市场中的领先地位。