当地时间4月12日，微软宣布开源Deep Speed Chat，帮助用户轻松训练类ChatGPT等大语言模型。
平安观点：
Deep Speed Chat的开源，将显著降低用户获得大模型的成本。Deep Speed Chat是基于微软Deep Speed深度学习优化库开发而成，具备训练、强化推理等功能，还使用了RLHF（人工反馈机制的强化学习）技术，可将训练速度提升15倍以上，成本却大幅度降低。根据微软公布的数据，使用Deep Speed Chat训练，在微软Azure云上，以8XA100-80GB的GPU集群配置，训练一个130亿参数的大模型，只需9小时就能完成训练，训练花费约290美元。以64X A100-80GB的GPU集群配置，训练一个130亿参数的大模型，只需1.25小时就能完成训练，训练花费约320美元；而训练一个1750亿参数的大模型，也只需要20小时，训练花费约5120美元。Deep Speed Chat的开源，能大幅提升大模型训练速度并降低训练成本，将显著降低大模型的获得成本。
Deep Speed Chat的开源，将加速大模型在千行百业的应用落地。获得成本的显著降低，将加快大模型产品在企业端以及C端用户的普及。于企业端用户而言，利用行业know-how数据训练自己的专属大模型变得更具可行性；于C端用户而言，个人拥有自己的大模型产品也成为可能。自ChatGPT面世以来，办公、游戏、数字人等应用场景已经初见端倪。随着大模型的普及，预计千行百业都将加快大模型应用的探索，大模型在各行业应用的落地将加快。需要特别提出的是，大模型的普及将带来对算力的巨大需求。虽然Deep Speed Chat能大幅降低大模型的训练成本。但是根据我们之前的估算，在大模型的训练和推理中，推理的花费占比超过80%。更重要的是，参考个人电脑和智能手机的发展历程，获得成本的降低带来的产品普及，将带来对算力的长期巨大需求。
投资建议：
Deep Speed Chat的开源，将显著降低用户获得大模型的成本，加速大模型在千行百业的应用落地。大模型产品应用的想象空间已经打开，国内AIGC产业链将迎来空前的市场机会。算法方面，预计今年国内龙头AI厂商将持续推出更多大模型产品；
应用场景方面，预计国内将有办公、教育、医疗、金融等越来越多的行业探索大模型产品的应用；算力是短板，由于供应链的问题，我国高端训练芯片供给可能面对较大的压力，AI算力不足的问题可能显现，相关设备研发和基础设施建设企业可能继续受益。同时，AIGC新技术也会带来新的安全挑战，国产安全厂商也将受益。
风险提示：1）合规风险上升。部分国家对ChatGPT较为严格，应用落地出现困难，如果后续国内采取类似措施，AIGC行业国内应用将存在较大挑战。2）国内大模型发展可能不及预期。虽然龙头企业持续在推出或规划推出大模型产品，但大规模应用落地还需要市场检验。3）供应链风险可能上升。AIGC在算力领域对海外供应商依赖比较严重，国产替代还需要时间，如果海外限制趋严，国内AIGC发展可能遭到迟滞。
来源：平安证券
风险提示：以上数据来源均为公开信息，仅供参考，不构成任何操作建议或推荐。基金投资需谨慎。基金管理人承诺将本着诚信严谨的原则，勤勉尽责地管理基金资产，但并不保证基金一定盈利，也不保证最低收益。基金的过往业绩并不预示其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成本基金业绩表现的保证。投资者在投资基金前，请务必认真阅读《基金合同》及《招募说明书》等法律文件。本基金适当性风险等级为R3，在代销机构申购的应以代销机构的风险评级规则为准。如需购买本基金，请您关注投资者适当性管理相关规定，提前做好风险测评、并根据您自身的风险承受能力购买与之相匹配的风险等级的基金产品。
免责声明：转载内容仅供读者参考，版权归原作者所有，内容为作者个人观点，不代表其任职机构立场及任何产品的投资策略。本文只提供参考并不构成任何投资及应用建议。如您认为本文对您的知识产权造成了侵害，请立即告知，我们将在第一时间处理。