本文來自格隆匯專欄：天風研究，作者：繆欣君團隊

核心觀點

昇思自2020年至今已經成為國內領先的開源AI框架社區，在使用率上與百度飛槳並列國內雙雄，由此可知華為在AI賦能層處於國內領先的水平。天風認為長久的技術積澱造就了華為在大語言模型上的較強能力，未來持續看好基於盤古大語言模型的各類2C和2B應用。

摘要

華為在AI的軟硬件佈局全面，全體系自主可控且水平國內領先

華為具備全棧全場景AI解決方案，為大模型提供堅實的軟硬件平台，整體結構可以分為硬件層（昇騰芯片+服務器）、AI賦能層與模型層。在硬件層華為擁有已經經過驗證的訓練端、推理端芯片和成體系的服務體系，達到了較好的自主可控；軟件層面，公司在AI框架和AI一站式開發平台上都處於國內領先地位；在最上層的大模型，華為在NLP、CV、多模態和科學計算上都有領先的佈局。

MindSpore昇思與ModelArts為華為AI軟件生態打造了良好的基礎

昇思自2020年至今已經成為國內領先的開源AI框架社區，在使用率上與百度飛槳並列國內雙雄，針對大模型，昇思也在並行計算、內存複用等領域有針對性的改進；此外昇思擁有完善的生態夥伴體系與強大的“朋友圈”，眾多科研機構與上市公司都基於Mindspore開發AI算法，也有包括盤古系列在內的多款大模型是基於Mindspore完成開發。ModelArts作為基於華為雲的一站式AI開發平台，也擁有較高的市佔率和較完善的產品體系。由此可知華為在AI賦能層處於國內領先的水平，我們認為這會為未來2B大模型應用打下基礎。

華為在大模型層佈局完善，在NLP大語言模型積累已久，總體實力位列國內第一梯隊

華為早在2021年就開展了大規模自迴歸中文預訓練大語言模型的研究，最初與鵬程實驗室、北京大學等聯合推出了盤古α，此模型與GPT系列結構相似，最高有2000億參數，可見華為技術積累已久。隨後在2023年3月份，公司發表的新論文描述了由華為完全自主開發的盤古Σ，此模型是在盤古α基礎上拓展而來的萬億參數稀疏模型，由3290億token訓練而成，從模型結果看，盤古Σ是國內第一梯隊的中文大語言模型，無論在中文下游任務、中文對話生成、機器翻譯上都處於領先地位，在英語自然語言理解上甚至不輸GPT313B版本，我們認為長久的技術積澱造就了華為在大語言模型上的較強能力，未來持續看好基於盤古大語言模型的各類2C和2B應用。

風險提示： AI應用落地不及預期、硬件領域發展不及預期、大模型進展不及預期。

本文來自：天風證券於2023年 4 月 11 日發佈的《以昇思為基，盤古生態引領中國AI未來》

分析師：繆欣君 計算機首席分析師 S1110517080003

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