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教你学会看盘系列(134):教你一招!连续每日盘前识别焦点大龙头,这样做你也可以

23-05-26 19:55 61962次浏览
主升龙头真经
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昨天竞价关注的台海核电 ,收盘得到市场最高程度认可,砸的舒爽

今日开盘前果断识别狙击鸿博股份 ,开盘一秒就下班,引爆人工智能板块,两市核心大龙头,前瞻性再度应验

本周升级后的抢筹盘口模式plus 3.0回顾,每周更新迭代最快贴合适应市场赚钱效应所在
本周一:柯力传感友讯达
本周二:金桥信息晋拓股份
本周三:杭州热电百胜智能
本周四:台海核电
本周五:鸿博股份

下周嗨起来,开盘一秒就下班!
昨天唯一入选前瞻性挖掘的恒烁股份 ,今日是存储芯片板块唯一封住20厘米的涨停

没有坚定立志,就谈不上真正开干。没有持续开干,反复求证,就谈不上成功。没有成功,便没有资格谈无欲无求。

到此深层次觉悟,世俗的境界修行,成功其实是基本要求,过程也是基本要求,一个人只有成功了,或者是只有不断的经历过程,才能真正获得圆满。这是一个很无奈且大多数人都不愿意直面的现实。

所以,这个强大的第一步,就是要抛弃一切矫情的想法,一切懦弱的想法,一切似是而非的想法,一切妥协的想法。大胆去经历,主动去经历,去试错,去创造过程,全心全意让自己强大起来,才是正途。

读懂主力你就是主力,理解龙头你就是龙头,未来新贵出我辈!

5月26日周五收盘总结+下个交易日思路前瞻

(一)情绪周期和题材梳理

数据看情绪

核心龙头:鸿博股份
情绪总体感受:情绪弱回暖
涨停家数家:48家,昨天涨停家数46家
20厘米涨停7个,昨天涨停9个
连扳股家数8个,昨日连扳股家数:12个
跌停家数1家,昨日跌停家数6家
今日炸板率24.6%,昨日16.9%

量化仓位
接力高标赚钱效应:满足
短线量能达标活跃标准:满足
赚钱效应:一般满足
某一热点持续性发酵强化:满足
大盘指数处于做多周期:不满足

一致性情绪参考仓位70%

(A)盘面细节和市场语言解析:
(1)今日盘面状态和主线核心辨识度龙头梳理:

先回顾一下昨晚复盘的巨大价值(每天复盘都有黄金)

预判资金回流最强的是科技股和算力今日算力板块大爆发成为最强细分题材8个涨停


预判存储芯片崛起,应验,并且知其然知其所以然,给出逻辑细节
预判指数企稳回暖但是反弹会弱和虐心,应验


今日开盘,三剑客就出现了竞价抢跑和分歧,日播时尚 作为这一轮情绪抱团接力的总风向标继续一字板,意味着抱团行情延续,但是丰立智能 低开闷杀和杭州热电竞价出货盘口抢跑,就意味着资金对于电力产业链和机器人 题材的分歧加大,所以日内回避电力产业链就不会盘中分时被一度诱多的台海核电冲到8个多点所蒙蔽,也不会被大连热电 的所谓回首掏“弱转强分歧转一致”的回封板所诱多蒙蔽,这些亏钱都可以回避,这就是理解龙头的意义,我常说,读懂主力你就是主力,理解龙头你就是龙头

三剑客虽然竞价阶段直接分歧,但是并不是团灭,而是扣了一个活口,就是日播时尚,那么这意味着接力抱团龙头会继续只是分歧加大,会有新老切换和风格切换,所以随后我没可以看到鸿博股份2连板金桥信息2连板,金冠股份 40厘米2连板都是实际流通盘50--99亿,其实从昨天沈阳机床 实际流通盘90个亿2板和台海核电实际流通盘60个亿4连板可以看出资金风格已经不拘泥于十几亿的小盘子了,这是积极信号,说明大资金开始干活了,这是抱团行情延伸和赚钱效应开始内生韧劲增强的体现

今天的核心辨识度龙头是鸿博股份,9:32第一次涨停的时候“恰好”是杭州热电跳水砸绿盘最快速最惨烈的时候,分时分离很清楚,我当时一致盯着盘面,这种对比,看盘的话,是很强烈的,说明资金新老切换,于是鸿博股份锁代表的人工智能和算力就是日内从电力和机器人切换出来的资金的选择核心,这就是龙头的示范意义

尽管随后上午的盘面一度存储芯片比较博眼球,但是最后收盘回头看,无论是涨停家数,还是连板股家数人工智能和算力都是当之无愧的今日最强题材,这就是龙头的引导性

所以我反复强调,在当下大盘量能不足的情况下,只有板块龙头的抱团才是最安全和弹性最大的,这里注意一个细节,鸿博股份我是周三异动的时候在周三晚上复盘里就明确提示了,当时提示了三个,分别是鸿博股份,剑桥科技中科信息 ,次日周四三者全部涨停,为什么?因为满足抢筹盘口模式,说明有助理资金真金白银介入了,春江水暖鸭先知,那么这意味着人工智能和算力就是接下来反弹的重点,因为三个票都是人工智能属性,那么这种共振就不是意外,而是“有预谋”

昨天变盘日指数结束连续3个大阴线触底反弹,节点窗口应验,昨天的变盘日是二级,反身性向下,这意味着大结构是弱势震荡磨底探底的,结束了持续主跌浪惨烈进入缓跌震荡,但是整体强度依然不够强,所以即使反弹也是虐心,比如今天早盘低开低走一度惨绝人寰,但是下午大逆袭收盘阳线,过程里两面打脸和割肉以后卖飞比比皆是,这就是虐心的反弹,本质就是变盘日的性质是调整周期,变盘日的反身性是向下的

这些都是龙头时空能量法则体系里,关于情绪周期和龙头节点最基础的东西,感兴趣的朋友可以回帖”龙头时空能量法则“,回帖的朋友多我会直播里讲解

(2)周期角度看市场:

大盘今天量能只有8205亿,依然是局部抱团结构为主,因为不足9000亿很难支撑板块大面积爆发,所以我没看到存储芯片板块早盘一度轰轰烈烈,板块指数涨幅第一名,但是收盘看只有3个涨停并且深科技 这种股性活跃的老龙头都没封住,板块内部大多数个股都是冲高回落走势,朗科科技 江波龙 等比比皆是,反噬早盘追涨存储芯片的,除了咱们的抢筹盘口模式的恒烁股份最后封住20厘米也是唯一的20厘米存储芯片其余没有一个20厘米涨停封住,这就是有模式加持的安全感

其实这里教给大家一个窍门,识别板块的强弱,我们都知道尾盘涨停是先手资金的态度,如果尾盘先手资金都不能获利,说明什么?意味着板块分歧大,那么早盘的冲高追涨十之八九都要冲高回落变数增大

昨天尾盘存储芯片板块就异动了,昨天复盘说得很清楚,但是都是冲高很少有涨停的,罕有的涨停是大为股份 涨停(存储芯片属性),但是今天大为股份直接低开闷杀,低开低走,9:47睿能科技 回封涨停的时候,大为股份还在水下,那么这就意味着先锋资金都不赚钱,那么板块分歧加大,冲高被砸的隐患大增,你学会了吗?

现在这样手把手教你如何看盘和理解市场的大V不多了,对兄弟有帮助,请不要吝啬你的金手指,点赞打赏加油券一键三连是最暖心的反馈

大盘目前指数角度目前处于退潮期末端,情绪题材周期角度需要细分
按照整体情绪题材看,是大混沌期,但是按照连板接力抱团的角度目前已经是上升周期内,目前是第一次分歧,代表信号是丰立智能,杭州热电的断板,机器人板块54321出现结构以后的断层(为什么昨晚互动思考题稳新联电子 是不是一口气硬顶做形态,今天的闷杀大阴线已经给出答案了,这里揭秘一下因为是出货涨停盘口,所以每天的互动思考题请你认真对待,里面有“黄金”)结构散架,日播时尚出现分时级别大分歧,那么这里的核心就是日播时尚是否日线级别断板分歧,以及周一杭州热点丰立智能是否至少有一个出现修复反包涨停,其实大家都在等周末监管消息,如果没有出现新的监管消息,那么这里周一是否情绪会进一步强化这是需要思考的

(3)盘面有几个注意的细节(细节涌现全局),因为细节里面才是提升自己的重磅信息量所在:

第一点:不知道大家注意没有,大盘指数5月9日开始大阴线“见顶3418点”随后开始一路下跌到今天,那么5月8日涨停的个股特别是连板涨停的个股,通常就是当时的波段高点或者阶段性高点,比如鸿博股份,比如长江传媒 ,比如金桥信息比如学大教育 ,今天当鸿博股份9:52封死2连板封住以后,马上金桥信息9:57就封住2连板,共性是什么?都创出了5月8日当时大盘“见顶”的波段高点,于是资金开始发酵龙头的结构形态,所以随后学大教育 涨停,下午长江传媒涨停,现在你还觉得意外吗?龙头的发酵不仅仅是地域属性(杭州热电发酵杭州浙江股),还有形态结构也是资金套利的方向,这就是为什么中午小结的时候我说注意前期老龙头,比如寒武纪 ,比如万兴科技 ,中午分享以后下午平均上攻7-10个点,算是实力宠粉送给大家的福利,所以只有设置了对我的特别关注才能不错过盘中实时回帖更新,你把握住了吗?

第二点:虽然机器人板块龙头丰立智能断板调整阴线,但是丰立智能是一个下影线十字星,所以这里依然不能说机器人题材就彻底没戏了,因为睿能科技依然6连板虽然回封最先刺激的事存储芯片,但是机器人板块的高度角度依然有高度龙存在,其次就是维宏股份 20厘米反包涨停依然存在(周三盘中半路抢筹盘口识别分享),并且有机器人属性(机器视觉)的虹软科技 20厘米涨停,万润科技 涨停被砸以后,今天低开最终大阳线反包报收,这些都是内生韧劲的体现,说以对于机器人板块,注意周一的反扑机会,因为既然睿能科技毕竟也有机器人属性而不仅仅是存储芯片属性,既然存储芯片是扶不起来的阿斗带不起来,那么如果睿能科技进一步强势连板延续,那么注意机器人属性的反扑

(3)今天情绪预判先锋信号是谁?

工业富联
我们都知道近期市场的审美是以小为美,昨天工业富联的涨停750个亿流通盘是近期的一个“奇迹”,工业富联这么大的盘子今天依然高开,说明审美纠偏(这也是我按照抢筹盘口模式,敢于竞价直怼鸿博股份和板上加怼的一个因素),属性强化,那么第一反应就是算力服务器(前期主升浪阶段的主属性)的强化,最终算力板块8个涨停,服务器的老龙头拓维信息 等涨停也应验了情绪先锋的判断

(5)前瞻性挖掘:

今日入无盘后静态入选
本周四唯一入选的前瞻性挖掘恒烁股份,今日20厘米涨停,前瞻性再度应验(抢筹盘口尾盘模式触发入选所以才分享给大家)

回帖“主升龙头真经抢筹盘口”(懒得打字的朋友请复制一下)越多,回帖嗨起来,点赞嗨起来,所以现在赶紧回帖吧~

很多人都忽视了稳健的价值,什么时候意识到稳健的价值,距离悟道和突破自己的瓶颈就咫尺之间了

9977信念无敌~~

(6)市场大面股的再理解:

泽宇智能 是昨天的大面股,今天低开低走,从开盘一分钟上冲无果不能站稳红盘马上跌破开盘位置新低绿盘那一瞬间开始,你就必须知道今天名字带只智能的,智能电网电力相关的都要回避,这样你起码可以回避90%的亏钱,只有不亏钱了才能不断赚钱,你说大面股的意义重要吗?

今日大面股
百胜智能-18 (机器人,人工智能,名字带智能,小盘子)

周一观察百胜智能的开盘反扑修复力度,如果强势反包的话,注意机器人,人工智能的龙头机会,因为目前大盘的量能才8205亿,不足以支撑板块大面积普涨,只有核心龙头的弹性和安全度最大

(7)任何时候眼睛里都要盯着“强者所在的地方”
从资金抱团认可度的角度看,最强前三名是医药,电力,机器人
从弹性增量的角度看前三名是医药,电力,人工智能

备注:目前大结构上,无论是抱团认可度还是弹性增量榜都是低能量级别,这意味着整体的强度持续性受限,及时是上榜的板块也不是板块整体都强势普涨,而是意味着这个板块的龙头抱团的弹性更大

今天资金抱团认可度上,表示资金介入的程度深浅(持续性体现)。机器人从榜一大哥直接掉到第三,说明资金开始出货和分歧加大,那么这里注意随后如果机器人不能座次提升的话,那么这里所谓的2波容易变成诱多,这是要谨慎和注意的,因为资金都削弱了,还能走得更远吗?医药再度回归榜一大哥,这就是弱的体现,所以大结构依然弱势,那么注意局部抱团的强化

弹性增量榜的角度,表示资金日内攻击的主要方向。医药变成榜一大哥,说明行情弱,资金不稳定,医药避险,其次人工智能和电力上榜,那么这里注意电力的反扑潜质,人工智能上榜无悬念毕竟日内最强,但是这里人工智能要走出持续性,必须位次进一步提升,这是周一的看点

(二)指数结构和博弈看点

(1)大盘和创业板变盘节点

5月31日下周三是变盘日,大盘能否雄风再起这一天定基调

昨天变盘日指数结束连续3个大阴线触底反弹,节点窗口应验,昨天的变盘日是二级,反身性向下,这意味着大结构是弱势震荡磨底探底的,结束了持续主跌浪惨烈进入缓跌震荡,但是整体强度依然不够强,所以即使反弹也是虐心,比如今天早盘低开低走一度惨绝人寰,但是下午大逆袭收盘阳线,过程里两面打脸和割肉以后卖飞比比皆是,这就是虐心的反弹,本质就是变盘日的性质是调整周期,变盘日的反身性是向下的

读懂主力你就是主力。理解龙头你便是龙头

过往5年连续396次预判大盘变盘节点正确!

(2)从主力建仓筹码方面看(主力成本区和波段进退节奏拿捏)

大盘新的筹码密集峰出现在3286点,今天收盘低于筹码密集峰,处于弱势区间阶段,指数随时可以继续“新低”,注意控制仓位,降低预期,提高选股审美和风控意识

当前位置筹码稍微加长了一些,说明有资金回补,但是回补力度不大,这回抑制反弹的高度和持续性,说明主力对这个位置的底部夯实有存疑,那么弱势震荡是主旋律,抄底要谨慎,这里从波段角度2个走法,要么随后黄金坑(俗称V型反转)拉回到筹码密集峰3286以上,要么当前或者更低位置重新完成新的筹码密集峰即再度补仓后进入新的波段,如果2次补仓平台确立德华,那么未来新的波段的攻击力度和延续性增大

筹码角度只有完成筹码突破,即收盘站稳3286点以上才是强势阶段的体现,大盘收盘在筹码密集峰以下的阶段是弱势的,题材不持续,板块不是整体普涨,只能是局部抱团的龙头行情,板块内部内卷加剧,龙头抱团的持续性强于板块的持续性

看大盘的节奏,我的筹码动力学是龙头时空能量法则的另一大杀手锏,这里只是小荷才露尖尖角的概括,接下来有系统性课程即将来袭

更多精彩,设置对我的特别关注,这是更深入学的最重要一步,未来新贵出我辈!

声明:本人只是记录自己的操作,也没有强制要求大家跟风买入,所以大家要慎重,本博客只是记录自己的操作。(投资有风险,交易需谨慎,计划永远没有变化快,一切跟随盘面而动,文竟内容属于人人思路与记录,记录本人对市场的理解,仅作个人分享记录,不构成任何投资建议,仅供参考,据此买卖,盈亏自负!)
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主升龙头真经

23-05-27 21:19

19
民生通信英伟达供应链真正因此受益的五家公司:天孚(最看好)/旭创(最确定)/富联(最便宜)/腾景科技(预期差最大)/太辰光(最低调) 英伟达Q1实现71.9亿美元,预期(65.2亿美元),特别是数据中心业务,受益于GPU芯片(训练AI)需求的拉动,Q1实现创纪录的42.8亿美元(同比+14%,环比+18%)。 Q2指引乐观,营收预期110亿美元(上下浮动2%),远超预期71.1亿美元。英伟达表示,数据中心系列产品,包括H100、Grace CPU、Grace Hopper超级芯片、NVLink、Quantum 400 InfiniBand和BlueField-3 DPU等正在生产中。我们正在大幅增加供应,以满足日益增长的需求。 建议重点关注深度英伟达产业链的中际旭创( 300308 ,23/24PE为43/23x)、天孚通信( 300394 ,23/24PE为43/25x),以及旭创的光学元器件核心供应商腾景科技( 688195 ,23/24PE为45/23x),同时也建议重点关注800G需求爆发给MPO头部企业太辰光( 300570 ,23/24PE为27/16x)带来的重要机遇,并建议关注服务器厂商工业富联( 601138
主升龙头真经

23-05-27 21:18

3
兄弟好
主升龙头真经

23-05-27 21:18

6
高质量回帖,欢迎好朋友每天来互动
主升龙头真经

23-05-27 21:17

8
最后一句话是重点,缩量的大环境下不能碰杂毛,知行合一啊,兄弟。
主升龙头真经

23-05-27 21:17

4
最懂我的金粉
主升龙头真经

23-05-27 21:17

4
同道中人
主升龙头真经

23-05-27 21:16

3
兄弟好
主升龙头真经

23-05-27 21:16

5
分歧加大是好事,因为这样的话提高筹码的平均持仓成本。
主升龙头真经

23-05-27 21:16

3
@股天乐,请帮忙回答一下这位兄弟在引帖中的问题,谢谢。
主升龙头真经

23-05-27 21:15

18
硅谷AI考察报告

——来自AI前沿的第一手信息

为了近距离了解硅谷AI前沿发展最新动向和第一手信息,近期,我们专程前往硅谷学考察,先后参观了微软、Google、英伟达、Meta等公司总部,与众多业内人士进行了深入交流,收获多多,感触颇深。通过交流过所了解到的很多关于算力和大模型的前沿认知,与国内目前资本市场的理解不尽相同,甚至天差地别,这些差异也许蕴含着重要的投资机遇。为此,特将此次学考察收获第一时间与各位分享。

此行中我们最大的感受是,在美国AI已经不是刚开始引发好奇与争议的新鲜事物,而是像水和电一样融入到社会生产、公司经营和百姓生活的各个方面。同时,AI技术进步的速度处于一个“寒武纪”的时代,几乎每一周甚至每一天,都有让人兴奋的新技术或者新产品横空出世并且迅速应用到实际场景中,因而美国的VC、PE可以说是几乎无孔不入,深入到AI各个方面去寻找投资机会。

以谷歌为代表的全球科技巨头普遍认为,本次AI革命是人类未有之大变局,它是人类进步的一个空前的拐点。我们曾经指出,这一次,AI将计算机历史上最大想象空间的互联网最高流量入口、公有云最大的市场、统一万物的操作系统合三为一,即使这样我们可能仍然低估了它的意义:这或将是人类发展史上最伟大的科技革命!

我们从底层技术路径与算力、行业应用以及大模型与垂直模型的发展趋势三个方面来介绍硅谷AI学考察之行的收获:

1、大模型的底层技术与算力需求

第一,GPT大模型的底层技术是谷歌的TransFormer,其核心的意义在于给定前文后推理出下一个最有可能的字符来进行输出,一些巨头的基础大模型差别在于解码单向结构还是编解码双向结构。ChatGPT可以支持对前文32000个字符分析再推理出下一个字,这已经是一个非常庞大的数量级,且ChatGPT只允许根据前文分析推理不允许加入后文来分析推理(decoder only)。谷歌最先推出的大模型Bard是前后文都可以用来分析推理(编解码双向结构),但后来改成与ChatGPT类似只能用前文推理的PaLM大模型,可能最终还是这种模式更接近于我们人类语言的方式。

第二,大模型本质上更像依赖AI基础设施的“炼丹”,是推理并不是认知;目前视频生成受制于对基础设施的高要求仍存在一定局限性。虽ChatGPT在QA、总结等领域表现令人震惊,但实际上还是推理而不是认知,包括生成图片其实本质上也是生成文本,但是在生成视频上AI推理难度很大,因为视频的每帧都是大量图片,需要非常强大的AI基础设施去支撑。形象地说,大模型训练就像炼丹,AI基础设施越好火力越旺,但是一开始都不知道大模型到底有没有用,有一定的运气的成分在里面。

第三,大模型后来者的追赶难度并没有大家想象那么大,中国大模型追赶海外也会比较快。OpenAI本身并不是技术绝对领先于其他科技巨头,核心在于专注于TransForemer往通用人工智能方向发展,而微软、谷歌、Meta都有很多赚钱的业务不太重视大模型。OpenAI做出来之后大公司发现AI有前途,自己资源更好肯定会加紧追赶。硅谷专家预测6个月到1年以后,全球大厂大模型水平基本看齐。中国大模型追赶海外也会比较快,中国本身是一个很好的市场,现在大模型所有的技术大家都了解,无非就是资源的集中堆积。OpenAI做这么好都“委身”给微软,本身就是因为训练太花钱。

第四,海外AI巨头算力储备A100芯片基本在50万片以上的量级,英伟达在把算力资源向云服务方向发展,同时也在布局自身大模型。目前海外巨头平均A100量级估计在50万片以上,H100可能每家一两百张,六七月份才能大规模上线。英伟达的实际优势是软硬件结合,它的硬件上面有一层框架tensor RT,英伟达有几百人的工程设计团队做框架,比如pytorch必须有Tensor RT才能跑,这个中间层软件一般硬件公司写不了。英伟达不止做硬件,做Tensor RT还要做下层的基础设施,未来英伟达有望形成一个云品牌,同时自己也在布局大模型,可能会对整个AI生态造成极大影响。

第五,推理芯片的市场远大于训练芯片,甚至也远大于训练市场加上云端推理市场的总和,中国在边缘AI算力市场空间非常大。边缘计算应用于物联网等小设备对制程要求不高,现在市场的格局分散,而推理芯片的市场远大于训练芯片,甚至也远大于训练市场加上云端推理市场的总和,中国可以借助自己的制造业优势,把物联网这一块的制程降低,然后专用一点的这种小体量低算力的AI推理芯片推向市场,这是巨大机会。其实终端设备的体量是极大的,世界上能够提供云服务的提供商,数据中心的量跟海量的终端设备的数量比,芯片需求也还是很小的,大概就是2/8的比例。

在大模型的底层技术与算力需求方面,我们认为:

1、算力需求没有天花板。当前大模型的主要算力需求来自于文字训练,未来从文字到图像再到视频,从训练到推理,从云端到边缘端,算力需求的持续高增长是确定性非常强的。

2、GPU芯片的市场格局或将发生变化,在微软等巨头的强力支持下,AMD较为薄弱的软件生态有望取得长足进步,AMD将对N VIDI A形成强有力的挑战。

3、芯片是中美竞争的最大鸿沟。两国达到一个数量级的算力储备既是目前亟待解决的瓶颈,也是未来确定的投资机遇。尤其是在边缘侧推理算力,既是被低估的远超训练算力的市场,也给了中国展现制造业优势的机会。

2 、关于AI行业应用

第一,大模型适用于需要一定容错率的行业,ChatGPT开始做商业化付费使用plus其实并不赚钱,核心是为了挡掉一些乱用而把成本变得过高的用户。大模型应用在要求100%准确的行业目前难度比较大,更多的是比如客服咨询、艺术创作、会议记录、写文章、数据分析等。大模型的商业化在B端已经看到成果了,比如:微软的全家桶office,减少制作时间、提升完成度、提升复购率;客服:给地产公司、医疗公司节省前端客服的成本。视频制作:一键生成visla.us只能生成demo视频等工具,就不需要找工作室了,节约人力成本。GPT4到现在只有一个半月,市场还在讨论如何应用,再过六个月能看到更多更清晰的落地。

第二,微软M365 产品主要在大规模交付、隐私和安全方面发力。微软现在主要的目标是怎样去大规模的交付,尤其是解决一些个性化的AI特征,另外就是安全与隐私方面的准备。M365是微软现在最核心的产品。对于企业整个工作流,整个的协作平台,整个工具、存储、安全都在M365的目录下面。Copilot是对于现有的产品线的生产能力做大幅度的提升。M365有两套不同的运算,依托Azure的数据中心做全球的扩张,M365内部也有自己的数据中心;M365是把openAI嵌入产品,不是用公用的openAI。M365在中国落地技术上有难度:1)运算资源;2)法规:数据透明度、敏感信息的管理。

我们认为,在美国,AI技术的应用已经非常普遍,例如客服咨询、艺术创作、会议记录、写文章、数据分析等众多行业。但需要注意的是,目前大模型的应用应该定位在“副驾驶员”,需要一定的容错率而非确定性的决策工作。此外,以微软为代表的海外大模型应用目前进入中国仍存在较大难度,这些难度不仅仅是在数据安全与合规政策的要求方面,大模型与算力资源的本地化部署方面也面临诸多挑战。

3 、大模型与垂直模型的发展趋势

第一,谷歌和微软的大模型大概率闭源,而Meta可能是最重要的开源“搅局者”。谷歌因为搜索会被大模型颠覆是没有退路的,再开源大模型就没有优势了,而且AI未来会成为重要赚钱工具,所以大概率闭源。微软则是完全依靠OpenAI,希望GPT赋能MS365 Copilot等效率办公工具和Bing搜索引擎,微软大概率也不会把AI开源。而 Meta最重要的业务是社交,AI可以作为聊天助手,Meta的思路是做出大模型然后开源,成为大模型里面的“搅局者”。比较来看,Meta的大模型1750亿参数,估计GPT4参数5000亿左右,Meta开源了超过650亿个参数的大模型,估计精确度比ChatGPT低20%左右。很多公司和学使用Meta的开源模型做微调,在模型参数很小的基础下效果和GPT等差不多。开源的意义在于可以发动全世界上百万工程师一起参与微调。

第二,大模型走向移动端是个趋势。未来大模型开源生态中大公司做大模型,小公司做微调,大模型还会被简化到在各个移动终端上,比如原来的32位浮点运算改成INT8等,提升运算速度。大语言模型在开源中会有一个很好的生态圈,大语言模型就像水、电一样,在一些细分领域让开源生态做。开源社区有些聪明的人可以把模型蒸馏的很小,比如把36位浮点运算改成INT4,可以把体积缩小十倍,小到可以在电脑和手机端装,未来可能会有很多有创意的应用开发出来。未来iOS或者安卓可能会内置大模型,以后所有的移动端应用跑一次给苹果一定费用。

第三,大模型继续发展中参数量的增加核心要考虑ROI。处于科研角度,当然参数越多越好,但是处于商业使用的角度,每多一个参数就会增加成本,包含收集成本、训练成本。ChatGPT 3.0用了1750B的参数量,而GitHub上有一个仿GBT的模型只用了70B的参数就达到了90%GPT的效果。从商业应用层面,需要找ROI最高的参数。

第四,大模型最终会通吃一些通过互联网即可获得数据的垂直行业,可能无法覆盖某些数据无法获得的垂直领域模型。现在谷歌正在做一件事让AI像人一样实时学互联网的内容,而数据在线下无法获得的领域,可能会出现线上的大模型和本地模型做交互的形式,但这个涉及难度比较大的耦合问题。

我们认为:

1、 中国可能是以Meta为代表的开源大模型的最大受益者。
2、我们对于国内大模型追赶全球领先水平的进度应该保持信心,在已经给定了技术路线方向与开源大模型基础上去追赶,实际上节省了从头开始的试错成本。尤其是对大模型通用性要求并不高的垂直行业龙头,借助开源大模型可以迅速搭建垂直大模型,加快垂直领域的应用落地。
3、大模型部署在边缘侧与移动端是一个必然的趋势,尤其在近期谷歌发布移动端大模型和ChatGPT在苹果手机上的App正式上线之后,这一趋势逐步被市场认知,大模型是非标准化的各类AIoT终端等待已久的统一操作系统。
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