计算机行业华为系列深度之十八暨GenAI系列深度之四十九：算力新变局，训练范式、架构创新、工程优化-申万宏源-20250207.pdf
本报告主要关注算力新变局下的训练范式、架构创新和工程优化，并对AI大模型的发展趋势进行深入分析。
**核心观点：**
* **算力需求持续增长：** 随着AI大模型训练范式转向多阶段（预训练、后训练和推理），强化学习及推理阶段的算力投入将持续提升。模型架构创新和工程优化可以降低训推成本。开源和蒸馏等普惠趋势下，算力总量需求仍将乐观。
* **训练范式转变：** AI发展遵循三大Scaling Law（规模定律）：预训练、后训练和推理，其中后训练和推理阶段的重要性逐渐提升，这推动了对算力需求的增长，尤其是后训练阶段的强化学习及推理阶段。
* **模型架构创新：** MoE 混合专家模型、线性/稀疏注意力机制等技术可以降低训练成本，优化推理效率。Deepseek V3 和 R1 模型的成功，也佐证了后训练和推理阶段的重要性。
* **工程优化：** Deepseek V3 在训练和推理方面进行了深度优化，有效降低了算力成本和时间。
* **开源与蒸馏：** 开源和蒸馏技术正在推动AI模型的普及，降低了使用门槛，同时也可能加速杰文斯悖论的发生，从而促进对算力的需求。
* **市场动态：** 海内外大厂都在加大资本开支，如微软、Meta、谷歌等，国内厂商也在积极跟进。同时，国产算力在性能和生态方面取得了突破，如海光信息、华为昇腾等，有望形成与英伟达竞争的“第二极”。
* **投资建议：** 报告建议关注浪潮信息、神州数码、紫光股份、海光信息、泰嘉股份、澜起科技、中芯国际、盛科通信-U、烽火通信、中兴通讯等公司。
**风险提示：** 技术路线不确定性、研发进展不及预期、供应链稳定风险、竞争加剧风险。
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