电子3月周报：大模型不断更新，算力条线仍为重点

1 行业报告│行业周报 请务必阅读报告末页的重要声明 电子 3 月周报（3.25—3.29） 大模型不断更新，算力条线仍为重点  腾讯发布 BrushNet 图像修复模型： 3 月 11 日，腾讯人工智能团队联合香港中文大学研发出了一种名为BrushNet 的创新图像修复模型。BrushNet 是一个基于扩散模型的即插即用双分支模型,该模型的一个分支专注于提取遮罩图像的像素级特征，另一个分支负责图像生成，这种设计能够将像素级掩码图像特征嵌入任何预训练的扩散模型中,从而实现语义一致且质量增强的图像修复效果，可以实现高质量且自然连贯的重绘。  月之暗面升级 Kimi 智能助手 3 月 18 日，月之暗面宣布，Kimi 智能助手已支持 200 万字超长无损上下文，并开启产品内测。Kimi 智能助手的智能搜索功能，可根据用户的问题，主动去互联网上搜索、分析和总结最相关的多个页面，生成更直接、更准确的答案。Kimi 诞生于 2023 年 10 月，是国内人工智能创业公司北京月之暗面科技有限公司推出的一款大模型应用。作为全球首个支持 200 万字上下文的中文大模型，Kimi 不仅提升了内容创作和整理的效率，还为小说、剧本创作等领域带来了深化和创新，同时在游戏互动、AI 陪伴和专业领域任务执行等方面开辟了新的应用场景。  AI21 发布 Jamba 突破性 AI 模型 AI21 公司推出了名为 Jamba 的突破性 AI 模型,这是世界上第一个采用了Mamba 结构状态空间模型(SSM)和 Transformer 混合架构的大规模生产级模型。Jamba 能够同时优化内存、吞吐量和性能表现。Mamba 结构由卡内基梅隆大学和普林斯顿大学的研究人员提出，主要解决 Transformer 内存占用大，随着上下文的增长推理速度变慢等问题，在 Jamba 推出之前，Mamba 用例更多停留在学术圈。  投资建议 1) 英伟达是全球 AI 龙头，其 GPU 技术有望持续引领市场，建议关注英伟达产业链快速发展带来的新机遇以及国内算力芯片在国产替代和自主可控逻辑下的渗透率提升。2）AI 需求兴起有望加速服务器平台向更大性能方向的产品替换。PCB 行业在这一发展过程中有望呈现产品价值量普遍提升的趋势。3）带宽由存储器决定，存力是限制 AI 芯片性能的瓶颈之一，建议关注存储产业链。4）高算力 AI 芯片导入有望加速服务器高功率密度演进趋势，而这对于散热效率提出了更高的要求。5）受益于全球数据量快速增长，光通信产业链建议重点关注。 风险提示：宏观经济增速不及预期，消费电子复苏和 IOT 产品出货量低于预期风险，AIGC 行业发展进程不及预期。 证券研究报告 2024 年 03 月 31 日 投资建议： 强于大市（维持） 上次建议： 强于大市 相对大盘走势 作者 分析师：熊军 执业证书编号：S0590522040001 邮箱：xiongjun@glsc.com.cn 联系人：刘欢宇 邮箱：hyliu@glsc.com.cn 相关报告 1、《电子：GTC 2024 引领哪些硬件新方向?》2024.03.24 2、《电子：AI 手机有望驱动新一轮换机周期》2024.03.16 -40%-23%-7%10%2023/32023/72023/112024/3电子沪深300请务必阅读报告末页的重要声明 2 行业报告│行业周报 正文目录 1. 大模型不断更新 ................................................... 3 1.1 腾讯发布 BrushNet 图像修复模型 ............................... 3 1.2 月之暗面 Kimi 智能助手 ....................................... 5 1.3 AI21 之 Jamba 突破性 AI 模型 ................................... 7 1.4 AIGC 需要大算力 .............................................. 8 2. 投资建议：算力条线仍为重点 ....................................... 10 2.1 算力芯片 ................................................... 10 2.2 PCB ........................................................ 11 2.3 存储芯片 ................................................... 11 2.4 散热 ....................................................... 11 2.5 光芯片/光模块 .............................................. 11 3. 风险提示 ........................................................ 11 图表目录 图表 1： BrushNet 创新图像修复模型 ..................................... 3 图表 2： BrushNet 的工作原理........................................... 4 图表 3： BrushNet 性能表现优异 ......................................... 5 图表 4： BrushNet 修复能力优异 ......................................... 5 图表 5： 支持 200 万字上下文的中文大模型 Kimi 已启动内测 ................. 6 图表 6： Kimi 可以针对用户的问题给出诊疗建议 ........................... 7 图表 7： Jamba 能够同时优化内存、吞吐量和性能表现 ...................... 8 图表 8： Jamba 在各种基准测试中表现优异 ................................ 8 图表 9： Chat-GPT 模型与参数........................................... 9 图表 10： 各语言模型训练算力需求对比 .................................. 9 图表 11： 算力需求上升且增速变快 ..................................... 10 图表 12： 全球计算设备算力总规模（Eflops） ........................... 10 请务必阅读报告末页的重要声明 3 行业报告│行业周报