通信行业周报：海外AI创新涌现，Sora提升算力与带宽需求

请务必阅读正文之后的重要声明部分 、 海外 AI 创新涌现，Sora 提升算力与带宽需求 -中泰通信行业周报（0205-0217） 通信 证券研究报告/行业周报 2024 年 2 月 18 日 评级：增持（ 维持 ） 分析师：陈宁玉 执业证书编号： S0740517020004 电话：021-20315728 Email：chenny@zts.com.cn 研究助理：杨雷 Email：yanglei01@zts.com.cn 研究助理：佘雨晴 Email：sheyq@zts.com.cn [Table_Profit] 基本状况 上市公司数 134 行业总市值(百万元) 3031654 行业流通市值(百万元) 1170299 [Table_QuotePic] 行业-市场走势对比 公司持有该股票比例 [Table_Report] 相关报告 [Table_Finance] 重点公司基本状况 简称 股价 (元) EPS PE PEG 评级 2022 2023E 2024E 2025E 2022 2023E 2024E 2025E 源杰科技 100.00 1.18 0.26 1.25 1.81 84.75 384.62 80.00 55.25 28.99 买入 广和通 14.92 0.48 0.77 1.03 1.32 31.08 19.38 14.49 11.30 0.67 买入 中际旭创 127.00 1.52 2.52 5.01 6.89 83.55 50.40 25.35 18.43 1.02 买入 天孚通信 108.8 1.02 1.78 3.07 4.11 106.67 61.12 35.44 26.47 1.45 买入 中兴通讯 24.00 1.69 2.09 2.42 2.72 14.20 11.48 9.92 8.82 0.72 买入 备注：以 2024 年 2 月 8 日收盘价计算 [Table_Summary] 投资要点 ◼ 本周沪深 300 上涨 5.82%，创业板上涨 11.38%，其中通信板块上涨 5.00%，板块价格表现弱于大盘；通信（中信）指数的 128 支成分股本周内换手率为 2.63%；同期沪深 300 成份股换手率为 0.61%，板块整体活跃程度强于大盘。 通信板块个股方面，本周涨幅居前五的公司分别是：长江通信（26.54%）、七一二 20.95%）、新易盛（20.66%）、光环新网（17.76%）、信维通信（17.49%）；跌幅居前五的公司分别是：万隆光电（-29.12%）、亿通科技（-24.43%）、精伦电子（-23.46%）、奥维通信（-22.53%）、日海智能（-22.41%）。 ◼ OpenAI 宣布推出全新模型 Sora，是实现 AGI 重要的里程碑。2 月 16 日，OpenAI 宣布推出全新的生成式人工智能模型“Sora”。通过文本指令，Sora 可以直接输出长达 60 秒的视频，并且包含高度细致的背景、复杂的多角度镜头，以及富有情感的多个角色。这意味着，继文本、图像之后，OpenAI 将其先进的 AI 技术拓展到了视频领域。OpenAI 亦表示，Sora 是能够理解和模拟现实世界的模型的基础，这一能力将是实现 AGI（通用人工智能）的重要里程碑。总结下来，Sora 三个主要核心特点分别为：“60s 超长长度”、“单视频多角度镜头”，“世界模型”。时长方面，Sora 能够一次生成整个视频或扩展生成的视频以使其更长。多角度镜头方面，Sora 在一分钟的镜头里，已能实现了多角度的镜头切换。世界模型方面，Sora 是能够理解和模拟现实世界的模型基础，并将成为实现AGI 的重要里程碑。同时，周鸿祎预测 Sora 的出现或许意味着 AGI（通用人工智能）实现将从 10 年缩短到 1 年。周鸿祎表示：OpenAI 训练这个模型应该会阅读大量视频。一旦人工智能接上摄像头，把所有的电影都看一遍，把 YouTube 上和 TikTok 的视频都看一遍，对世界的理解将远远超过文字学习，一幅图胜过千言万语，而视频传递的信息量又远远超过一幅图，这就离 AGI 真的就不远了，不是 10 年 20 年的问题，可能一两年很快就可以实现。我们认为多模态大模型将成为生成式 AI 的重点发展方向，随着文生图、图片对话技术的成熟，文生视频已成为多模态大模型下一步发展的重点，AI+应用有望迎来快速发展期。 请务必阅读正文之后的重要声明部分 - 2 - 行业周报 ◼ 谷歌最新发布 Gemini 1.5 Pro，性能和 1.0 相当但计算更高效。2 月 16 日，谷歌最新发布了 Gemini 的升级版本 Gemini 1.5 Pro，Gemini 1.5 Pro 采用 MoE 架构，是一个中等大小的多模态大模型，它的性能和 Gemini 1.0 Ultra 相当但是计算更高效，同时 Gemini 1.5 Pro 支持 128K 上下文甚至 1M 上下文。该模型在长语境理解方面取得突破，能够显著增加模型可处理的信息量，可持续运行多达 100 万个 tokens，实现迄今任何大型基础模型中最长的上下文窗口。这意味着 Gemini 1.5 Pro 可一次处理大量的信息——包括 1 小时的视频、11 小时的音频、超过 3 万行代码或超过 70 万字的代码库。此外，谷歌透露其在研究中还成功测试了多达 1000 万个 tokens。在 MoE 架构方面，Gemini 1.5 的设计，不同于传统的作为一个庞大的神经网络运行的 Transformer，MoE 模型由众多小型的「专家」神经网络组成。这些模型可以根据不同的输入类型，学会仅激活最相关的专家网络路径。这样的专门化，就使得模型效率大幅提升。而谷歌通过 Sparsely-Gated MoE、GShard-Transformer、Switch-Transformer、M4 研究，已成为深度学习领域中 MoE 技术的领航者。在「大海捞针」测试领域，Gemini 1.5 Pro 在较短的文本长度上的性能超过了 GPT-4-Turbo，并且在整个 100 万 token 的范围内保持了相对稳定的表现。与之对比的是，GPT-4 Turbo 的性能则飞速下降，且无法处理超过 128,000 token 的文本。 ◼ 奥特曼 7 万亿美元芯片计划，AI 算力供给依然紧缺。据《华尔街日报》报道，OpenAI CEO 奥特曼正竭力实现一个雄心勃勃的目标：希望筹集 5 万亿美元至 7 万亿美元的资金，打造庞大的芯片制造厂网络，这些制造厂将由多家代工厂运营，到时不仅为 OpenAI 生产芯片，还为其他公司生产芯片。筹资计划面临几个重大障碍，旨在克服制约 OpenAI 增长的不利因素，其中包括市面上缺少用于训练 ChatGPT 等 AI 系统背后的大语言模型所需的价格高昂的 AI 芯片。Altman 提到，眼下没有足够多的图形处理单元（GPU）芯片，而 GPU 是用来支持 OpenAI 探索实现通用人工智能（AGI）的梦想。去年，全球半导体行业的销售额为 5270 亿美元，预计到 2030 年将达到 1 万亿美元。与此同时，