事件:多模态大模型的计算能力需求远高于纯文本模型。以Gemini为例，其强大的多模态能力背后是巨大的计算能力需求。虽然没有正式公布，但根据内部消息，Gemini有万亿参数，训练中使用的计算能力甚至是GPT-4的五倍。解读:
多模态的意义
Gemini1.0号称具有本地多模态能力，能处理视频、音频、图像、文本、代码等多种形式的内容，性能优于现有的“拼接”多模态大模型。从谷歌官方发布的技术文档中的例子来看，Gemini不仅可以转换双模态（如文生图片或文生视频），还可以处理需要多模态转换的复杂任务。多模态的意义在于，它为人工智能应用带来了更多的可能性，即通用人工智能（AGI）发展的关键。从这个角度来看，Gemini的推出是人工智能产业发展的一个里程碑，其代表的本土多模式大模式有望拓展大模式的应用场景和边界。国盛证券表示，Gemini的出现有望为行业贡献大模型泛化能力的新范式，加速AIGC向AIGC的发展 Agent的转变。作为科技巨头，谷歌拥有丰富的软硬件生态。国海证券表示，如果谷歌将其产品完全连接到Gemini，其搜索引擎和办公软件将能够与微软的Newbing和Microsoft合作 365 Copilot对抗；此外，谷歌还可以在配备Android系统的移动设备上推出Windows 人工智能助手Copilot，充分发挥其在2C端的用户优势，顺应当前人工智能手机的发展趋势。开源证券表示，科技巨头之间的多模式大模型竞争日益激烈，推动了底层多模式大模型能力的持续突破。随着GPTS等人工智能应用形式的出现，人工智能应用预计将迎来一个快速增长的时期。开源证券表示，科技巨头之间多模式大模式的竞争日趋激烈。与此同时，它推动了底层多模式大模式能力的不断突破。随着GPTs等人工智能应用形式的出现，人工智能应用有望迎来一个快速增长的时期。计算能力是中流砥柱。多模式大型模型的计算能力要求远高于纯文本模型。以Gemini为例，其强大的多模态能力背后是巨大的计算能力需求。虽然没有正式公布，但根据内部消息，Gemini有万亿参数，训练中使用的计算能力甚至是GPT-4的五倍。与传统大模型对英伟达硬件和生态的依赖不同，Gemini训练所需的计算能力是基于谷歌自主研发的TPU v4、v5e等硬件。在推出新模型的同时，谷歌宣布推出最强大、最高效、可扩展性最强的TPU系统Cloud。 TPU v5p，将用于开发更多的人工智能大模型。其TPU v5p的训练性能是上一代TPU v4的2.8倍，内存带宽的3倍，芯片间互联带宽的2.8倍，4.8倍Tbps，与此同时，V5p单POD中的芯片数量翻了一番，达到了8960个。另一方面，因为Gemini Nano登陆谷歌Pixel 8 Pro手机，端侧计算能力也受到重视。高通此前发布的报告显示，未来人工智能推理的规模将远高于人工智能培训，推理成本将随着日常用户数量和使用频率的增加而增加，云推理的成本掌握在云制造商手中，这将导致规模扩张难以持续，因此安排端计算能力是生成人工智能规模扩张的关键一步。看看全球AI行业，OpenAI于11月发布了GPT-4 谷歌随后发布了Gemini，这表明人工智能巨头在大模型领域的竞争仍然白热化。民生证券认为，谷歌作为自主研发计算能力的新力量，有望激化计算能力市场的良性竞争，进而降低计算能力使用成本。计算能力基础设施产业链将继续受益于海外互联网巨头AI模型军备竞赛。国盛证券还表示，谷歌有望为计算能力供需提供新的选择。从供给方面看，有利于技术的良性竞争。从需求方面看，充分的市场竞争也有利于降低计算能力的使用成本。平安证券表示，在此背景下，人工智能计算能力需求的增长将继续乐观。国信证券还表示，除了ChatGPT，绘图、视频等人工智能应用取得了进展，培训和后续推理需求持续，计算能力基础设施长期繁荣持续。AI算力产业链的主题早8点：
多模态概念：
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