智通財経アプリによると、現在、グローバルな大規模モデルは、単一側面のパフォーマンス競争から、性能と実用性の両立した発展傾向に向かっています。 大規模モデルの能力が一定のレベルに達すると、必ずアプリケーションに向かいます。 大規模モデルメーカーは、製品のコストパフォーマンスを向上させ、下流アプリケーションの展開を推進することで、大規模モデル産業連鎖の商業生態系の形成を加速し、AI投資機会に引き続き強気となっています。

平安証券の主な観点は次のとおりです：

GPT-4oのテキスト、推論およびコーディング能力は、GPT-4Turboに対して対応しています。

GPT-4oは、テキスト、オーディオおよび画像の任意の組み合わせを入力として受け取り、テキスト、オーディオおよび画像の任意の組み合わせを出力できます。 GPT-4oの英語テキストおよびコード面の性能はGPT-4Turboに対して対応しており、非英語テキスト面の性能は著しく向上しており、APIの速度もより速く、コストは50％削減されています。特に、テキスト評価の面では、OpenAI公式ウェブサイトによると、GPT-4oはLlama3 400bなどの主流大規模モデルに比べ、0-shotCOTMMLU（常識問題）で88.7％の新しいハイスコアを達成し、従来の5-shotno-CoTMMLUでは、GPT-4oは87.2％の新しいハイスコアを達成しました。

GPT-4oは、ビジョンとオーディオに関する理解を実現しています。

OpenAI公式ウェブサイトによると、以前は音声モードでChatGPTと対話すると、GPT-3.5 / GPT-4の平均レイテンシーは2.8 / 5.4秒でした。しかし、GPT-4oは、音声入力に232ミリ秒だけで応答することができます。平均時間は320ミリ秒で、1回の会話で人間の応答時間に似ています。これは、以前の音声モードが3つの独立したモデルパイプラインで構成されていたためです：1つのシンプルなモデルがオーディオをテキストに変換し、GPT-3.5またはGPT-4がテキストを受信し、テキストを出力し、第3のシンプルなモデルがそのテキストをオーディオに変換します。このプロセスで、GPT-4は大量の情報を失い、音調、複数の話者、または背景ノイズを直接観察できず、笑い声、歌唱、または感情を表現することができません。GPT-4oは、テキスト、ビジョン、オーディオを跨いで、エンドツーエンドで新しいモデルをトレーニングしました。これは、すべての入力と出力が同じニューラルネットワークによって処理されることを意味します。

GPT-4oの高可用性と高速化は、大規模モデルのアプリケーション側の加速浸透を支援しています。

OpenAI公式ウェブサイトによると、C端ユーザーを対象とした場合：GPT-4oのテキストおよび画像機能は、リリース当日からChatGPTの無料プランで利用可能であり、Plusユーザーには最大5倍のメッセージ制限が提供されます。OpenAIは、ChatGPT Plusで新バージョンの音声モードGPT-4oalphaを数週間内にリリースする予定です。開発者向け：開発者はAPIでGPT-4oのテキストおよびビジョンモデル機能にアクセスできます。 GPT-4oは、GPT-4Turboに比べて2倍の速度で、50％の価格で提供されます。 OpenAIは、数週間以内にAPIで一部のパートナーに対してGPT-4oの新しいオーディオおよびビデオ機能を開放する予定です。GPT-4oのリリースは、実用性の面でのOpenAI大規模モデル製品の重要な突破口である。

幻方AIの公式アカウントによると、以前、国内のAI企業深度求索(DeepSeek)は、2024年5月6日にリリースされた大規模モデルDeepSeek-V2の性能が主流の大規模モデルに並びました。DeepSeek-V2は全方位のモデルアーキテクチャ革新により、コストを大幅に削減し、GPT-4-Turboに比べて、コストパフォーマンスの優位性を実現しました。グローバルおよび国内の大規模モデルは、単一側面のパフォーマンス競争から、性能と実用性の両立した発展傾向に向かっており、よりコストパフォーマンスに重点を置いており、下流大規模モデルデプロイメントのコストを下げ、各シーンでの大規模モデルのアプリケーション展開を加速することが期待されています。

推奨されるシンボル：1）計算力の面：中科曙光(603019.SH)、紫光股份(000938.SZ)、神州数码(000034.SZ)、龍芯中科(688047.SH)、寒武紀(688256.SH)に注目し、景嘉微(300474.SZ)、拓維信息(002261.SZ)、ソフト通動力(301236.SZ)をお勧めします；2）アルゴリズム面：科大訊飛(002230.SZ)をお勧めします；3）アプリケーションシーン面：中科創達(300496.SZ)、盛視科技(002990.SZ)に強くお勧めし、金山オフィスをお勧めし、万兴科技(300624.SZ)、同花顺(300033.SZ)、彩訊股份(300634.SZ)に注目してお勧めします。4）ネットワークセキュリティ面：消極的に推奨される起明星辰(002439.SZ)。

リスク警告：1）国内の大規模モデルアルゴリズム開発が期待を下回る可能性があります。2）AI算力サプライチェーンのリスクが上昇しています。 3）大規模モデル製品のアプリケーション展開が予想よりも低い場合があります。