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AI大模型行业专题报告：AI大模型企业是如何炼成的。OpenAI 与微软是目前 AI 大模型技术水平、产品化落地最为前沿的领军者。 复盘 OpenAI 发展历程，我们认为以下特质和战略选择至关重要：1）高人 才密度，内部坚定信仰 AGI；2）把握正确的技术路线不动摇，Transformer 架构诞生后快速选择，并坚定其中的解码器路线；3）与微软合作，解决算 力不足问题；4）推动产品落地，形成模型调用、数据反馈和模型迭代的正 反馈循环。目前，微软已经将 OpenAI 的大模型能力整合至其办公软件、搜 索、操作系统、云服务等各 ToB、ToC 产品或服务中。

谷歌：技术储备丰厚&AI 可落地业务生态广阔，目前产品化生态化加速追赶

 谷歌 AI 技术和人才储备丰厚，但产品化一度落后于 OpenAI：算法上，于 2017 年推出当前最主要的 LLM 基础架构——Transformer，并推出 BERT、 PaLM-E 等具有里程碑意义的大模型；算力上自研 TPU 芯片；TensorFlow 框架亦由谷歌推出。谷歌拥有包括搜索引擎、地图、邮箱、办公套件等在内 的丰富产品生态，AI 大模型落地空间广阔。23 年以来，谷歌加速追赶微软 及 OpenAI：1）合并谷歌大脑、DeepMind 两大 AI 团队，以汇聚资源；2） 加速大模型产品化落地。I/O 大会上发布 PaLM-2，并已应用在超过 25 种 功能和产品中，强化聊天机器人 Bard 与谷歌以及外部其他应用的协同能力。

Meta：模型开源的防御性策略，以应对对手的强势闭源模型

Meta 对 AI 业界最大的贡献之一是于 2017 年推出的开源深度学习框架 PyTorch，其凭借灵活性、易用性和高性能成为深度学习领域最受欢迎的框 架之一。进入 AI 大模型时代，Meta 在产品化方面动作较慢，但采用模型开 源策略，作为应对竞争对手强势闭源模型的防御性策略。Meta 在 2023 年接 连开源大语言模型 LLaMa，CV 大模型 SAM、Dinov2、语音大模型 MMS 以及多模态大模型 ImageBind 等，促进了开源社区的繁荣。其中，基于 LLaMa 已经微调衍生出多个开源模型，并在性能上接近谷歌、OpenAI 的专 有模型，成为中小企业、中小开发者的性价比之选。

英伟达：AI 芯片领路者，AI 云服务和模型代工厂新商业模式值得关注

英伟达是全球最大的 GPU 供应商，持续以 CUDA 为核心构建护城河，结合 CPU+GPU+DPU 三大硬件，形成统一的生态闭环。公司能够不断加强领先 优势的关键因素在于：1）敏锐捕捉终端需求变化。10-15 年将重心向高端 游戏显卡过渡；18 年后向数据中心、自动驾驶发展；2）灵魂人物黄仁勋带 领决策，引领行业变革；3）收购完善业务版图。商业模式上，公司深度绑 定台积电走 OEM 模式，并于近期推出 AI Foundations，定位为“超算云服 务+模型代工厂”，其从硬件向算力云服务、MaaS 的商业模式转型值得关注。