德邦證券：從技術(shù)路徑，縱觀國產(chǎn)大模型逆襲之路

智通財經(jīng)APP獲悉，德邦證券發(fā)布研報稱，海外大模型寶座經(jīng)過三次更迭，龍頭輪番搶占性能第一寶座，比拼整體性能和多模態(tài)交互，且比較維度升級，從模型到疊加終端，跨設(shè)備的使用效果體驗。理科目前差距較大，聚焦長文本，國產(chǎn)大模型已有趕超GPT之勢。長文本三大難度為注意力機制計算復雜度、上下文記憶、最長文本約束難題。從技術(shù)來看，訓練&推理成本的下降推動降價。頭部公司降價迭代提升競爭力，開拓逆襲之路。

海外大模型寶座經(jīng)過三次更迭，龍頭輪番搶占性能第一寶座，比拼整體性能和多模態(tài)交互

大模型的寶座三次更迭：初代GPT-4o自我革命，持續(xù)刷新綜合性能;二代谷歌Gemini更極限的上下文理解、更低延時；翹楚Claude3.5聚焦視覺和交互體驗。

大模型高地爭奪：多模態(tài)的理解和響應，原生多模態(tài)技術(shù)比拼。大模型的效果取決于多模態(tài)理解與生成，毫秒級響應更先進的視覺與音頻理解能力，智能感知語氣與語態(tài)。端到端原生多模態(tài)技術(shù)、統(tǒng)一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是競爭的主要角力點

大模型的比較維度升級：從模型到疊加終端，跨設(shè)備的使用效果體驗。如谷歌推出AlAgent項目Astra模型，可以手機、眼晴鏡頭對準身邊的物品，并向Project Astra提出一些疑問，它幾乎能做到零延時地準確回答。

國內(nèi)大模型逆襲之路：聚焦長文本，降價迭代提升競爭力。

先文后理：理科目前差距較大，聚焦長文本，國產(chǎn)大模型已有趕超GPT之勢，如通義千問、KIMI、山海等。

長文本的三大難度：注意力機制計算復雜度、上下文記憶、最長文本約束難題。

商業(yè)上降價，加速迭代卷出未來。頭部智譜/字節(jié)跳動/阿里/騰訊/百度/訊飛低價迭代，百川智能/月之暗面/零一萬物等初創(chuàng)公司并未加入降價行列。從技術(shù)來看，降價的背后是訓練&推理成本的下降。

投資建議：建議關(guān)注(1)國產(chǎn)大模型廠商：科大訊飛、商湯、云從科技、格林深瞳、拓爾思、昆侖萬維、創(chuàng)業(yè)黑馬等。(2)接入頭部大模型的應用標的：金山辦公、萬興科技、福昕軟件、虹軟科技、彩訊股份、焦點科技、潤達醫(yī)療、金證股份、泛微網(wǎng)絡(luò)、金蝶國際等，同時關(guān)注Kimi相關(guān)標的。

風險提示：海外大模型展現(xiàn)閉源趨勢，國內(nèi)大模型技術(shù)差距擴大;國內(nèi)大模型在整體性能上未能達到商業(yè)使用的奇點國內(nèi)大模型在缺乏算力支持的情況下迭代速度放緩;國內(nèi)大模型技術(shù)路線產(chǎn)生分歧，無法引領(lǐng)未來發(fā)展方向。