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                  中信證券:豆包發(fā)布視覺理解模型 關(guān)注產(chǎn)業(yè)鏈投資機(jī)會(huì) 2024年12月20日 08:38 來源:第一財(cái)經(jīng) 小 中 大 東方財(cái)富APP

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                  專業(yè),豆包豐富

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                  一手掌握市場(chǎng)脈搏

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                  摘要 【中信證券:豆包發(fā)布視覺理解模型 關(guān)注產(chǎn)業(yè)鏈投資機(jī)會(huì)】中信證券研報(bào)表示,12月18日,視覺字節(jié)跳動(dòng)在2024火山引擎FORCE原動(dòng)力大會(huì)·冬上發(fā)布豆包視覺理解模型,理解鏈投豆包·視覺理解的模型亞洲精品久久無(wú)碼日韓緋色輸入價(jià)格為每千tokens 0.003元,比行業(yè)平均價(jià)格降低85%,關(guān)注帶領(lǐng)視覺理解模型輸入成本正式走進(jìn)厘時(shí)代。產(chǎn)業(yè)我們認(rèn)為,中信證券資機(jī)豆包·視覺理解模型在內(nèi)容識(shí)別能力、豆包理解和推理能力以及視覺描述能力上已能實(shí)現(xiàn)優(yōu)秀水平,發(fā)布且該模型較低的視覺調(diào)用價(jià)格有望加速視覺處理能力在AI終端上的調(diào)用,看好產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)環(huán)節(jié)的理解鏈投投資機(jī)會(huì)。

                    中信證券研報(bào)表示,模型12月18日,關(guān)注亞洲天堂在線觀看完整版字節(jié)跳動(dòng)在2024火山引擎FORCE原動(dòng)力大會(huì)·冬上發(fā)布豆包視覺理解模型,豆包·視覺理解的輸入價(jià)格為每千tokens 0.003元,比行業(yè)平均價(jià)格降低85%,帶領(lǐng)視覺理解模型輸入成本正式走進(jìn)厘時(shí)代。我們認(rèn)為,豆包·視覺理解模型在內(nèi)容識(shí)別能力、理解和推理能力以及視覺描述能力上已能實(shí)現(xiàn)優(yōu)秀水平,且該模型較低的調(diào)用價(jià)格有望加速視覺處理能力在AI終端上的調(diào)用,看好產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)環(huán)節(jié)的投資機(jī)會(huì)。

                    全文如下

                    電子|豆包發(fā)布視覺理解模型,關(guān)注產(chǎn)業(yè)鏈投資機(jī)會(huì)

                    2024年12月18日,字節(jié)跳動(dòng)在2024火山引擎FORCE原動(dòng)力大會(huì)·冬上發(fā)布豆包視覺理解模型,豆包·視覺理解的輸入價(jià)格為每千tokens 0.003元,比行業(yè)平均價(jià)格降低85%,亞洲婷婷六月的婷婷帶領(lǐng)視覺理解模型輸入成本正式走進(jìn)厘時(shí)代。我們認(rèn)為,豆包·視覺理解模型在內(nèi)容識(shí)別能力、理解和推理能力以及視覺描述能力上已能實(shí)現(xiàn)優(yōu)秀水平,且該模型較低的調(diào)用價(jià)格有望加速視覺處理能力在AI終端上的調(diào)用,看好產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)環(huán)節(jié)的投資機(jī)會(huì)。

                    字節(jié)跳動(dòng)重磅發(fā)布視覺理解模型,輸入價(jià)格比行業(yè)平均價(jià)格降低85%。

                    2024年12月18日,字節(jié)跳動(dòng)在2024火山引擎FORCE原動(dòng)力大會(huì)·冬上發(fā)布豆包視覺理解模型。據(jù)字節(jié)跳動(dòng),豆包·視覺理解模型的輸入價(jià)格為每千tokens 0.003元(相當(dāng)于一塊錢可以處理284張720P的圖片),比行業(yè)平均價(jià)格降低85%(作為對(duì)比,Claude 3.5Sonnet-200k、亞洲偷偷自拍高清qwen-vl-max-32k、GPT-4o-128k每千tokens輸入價(jià)格分別為0.021/0.02/0.0175元),帶領(lǐng)視覺理解模型輸入成本正式走進(jìn)厘時(shí)代。我們認(rèn)為,豆包·視覺理解模型在內(nèi)容識(shí)別能力、理解和推理能力以及視覺描述能力上已能實(shí)現(xiàn)優(yōu)秀水平。其中,1)在內(nèi)容識(shí)別能力方面,不僅可以識(shí)別出圖像中的物體類別、形狀等基本要素,還能理解物體之間的關(guān)系、空間布局以及場(chǎng)景的整體含義。2)在理解和推理能力方面,不僅能更好地識(shí)別內(nèi)容,亞洲無(wú)AV在線中文字幕還能根據(jù)所識(shí)別的文字和圖像信息進(jìn)行復(fù)雜的邏輯計(jì)算。3)在視覺描述能力方面,可以基于圖像信息,更細(xì)膩地描述圖像呈現(xiàn)的內(nèi)容,還能進(jìn)行多種文體的創(chuàng)作。我們認(rèn)為,豆包視覺理解模型較低的調(diào)用價(jià)格有望加速視覺處理能力在AI終端上的調(diào)用,看好產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)環(huán)節(jié)的投資機(jī)會(huì)。

                    視覺理解模型有望拓展大模型的場(chǎng)景邊界,看好豆包·視覺理解模型在智能終端、醫(yī)療、安防、教育、物流等行業(yè)的應(yīng)用潛力。

                    視覺是人類獲取信息的主要方式,因此具備視覺理解能力的模型能夠更好地模擬人類的感知和認(rèn)知過程,從而為AI提供一種更直接、更自然的與人類交互的方式。據(jù)豆包大模型團(tuán)隊(duì),根據(jù)圖像信息,豆包·視覺理解模型可以完成諸多復(fù)雜的邏輯計(jì)算任務(wù),包括解微積分題、分析論文圖表、診斷真實(shí)代碼問題等挑戰(zhàn)性任務(wù)。通過豆包·視覺理解模型,用戶可以同時(shí)輸入文本和圖像相關(guān)的問題,模型經(jīng)綜合理解可給出準(zhǔn)確的回答,有望實(shí)現(xiàn)在智能終端、醫(yī)療、安防、教育、物流等應(yīng)用場(chǎng)景的廣泛應(yīng)用。聚焦智能終端領(lǐng)域,豆包大模型已服務(wù)50+的AI應(yīng)用場(chǎng)景,覆蓋超過了3億個(gè)終端設(shè)備,來自智能終端的豆包大模型日均tokens調(diào)用量從5月到12月增長(zhǎng)了100倍。我們認(rèn)為,視覺理解能力將極大拓展大模型的場(chǎng)景邊界,為大模型的場(chǎng)景使用打開天花板。

                    視覺理解模型應(yīng)用加速,AI眼鏡有望核心受益。

                    我們認(rèn)為,AI智能眼鏡是最接近人類視覺感知的設(shè)備,在視覺理解模型的加持下,AI眼鏡具備感知能力,有助于深入了解用戶意圖,提供更精準(zhǔn)貼切的智能服務(wù)。我們看好視覺理解模型應(yīng)用對(duì)AI眼鏡芯片及存儲(chǔ)的需求拉動(dòng)。

                    1)SoC:目前AI眼鏡的SoC主要包括2類方案,①集成方案:將ISP集成進(jìn)SoC;②外掛方案:SoC上外掛一顆ISP。參考ISP在手機(jī)SoC中外掛/集成的過程,我們認(rèn)為AI眼鏡主控芯片方案初期會(huì)兩者并存(即獨(dú)立ISP初期存在起量機(jī)遇),長(zhǎng)期有望走向集成方案(不排除部分追求超高圖像處理效果的產(chǎn)品再外掛一顆ISP)。從價(jià)值量上看,Rayban Meta中使用的高通AR1 Gen1(4nm),成本約55美元;此外,紫光展銳的W517已應(yīng)用于百度AI眼鏡等產(chǎn)品中,我們估算價(jià)值量約10+美金。單看ISP芯片,目前市場(chǎng)上的低功耗ISP芯片像素不高,單價(jià)與安防領(lǐng)域ISP類似(接近1美金),后續(xù)升級(jí)為低功耗高像素產(chǎn)品后,ISP的ASP有望提升。

                    2)存儲(chǔ):目前AI眼鏡中存儲(chǔ)芯片主要包含2部分,①內(nèi)嵌:將一顆NOR Flash集成進(jìn)SoC,類似AI耳機(jī)SoC搭載方式;②外掛:采用eMCP或ePoP方案,如Rayban Meta中使用2GB LPDDR4+32GB的eMMC, 價(jià)值量約11美金,硬件成本占比7%,僅次于SoC。我們認(rèn)為SoC內(nèi)嵌NOR Flash主要用于存儲(chǔ)AI眼鏡的系統(tǒng)固件以及藍(lán)牙模塊驅(qū)動(dòng)等硬件組件的驅(qū)動(dòng)程序并可存儲(chǔ)視覺處理算法及語(yǔ)言交互模型,模型復(fù)雜度提升下存儲(chǔ)容量相較于AI耳機(jī)有所升級(jí),但將受限于NOR存儲(chǔ)密度性價(jià)比,其容量提升具有天花板,更高量級(jí)的模型算法、應(yīng)用程序、用戶數(shù)據(jù)將存儲(chǔ)于外掛的eMCP或ePoP中,未來容量及ASP有望提升。

                    風(fēng)險(xiǎn)因素:

                    需求不及預(yù)期,技術(shù)迭代不及預(yù)期,市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加劇等。

                  (文章來源:第一財(cái)經(jīng))

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