开源证券近日发布电子行业点评报告：2024年2B参数量的大模型MiniCPM能力与2020 年GPT-3175B大模型能力接近。往后看，大模型的规模化扩展需依赖云端和终端的协同工 作，通过云端搭配终端进行AI计算工作负载的分流，带来成本、能耗、性能等方面的优 化，AI处理的发展重心有望逐步从云端向手机、PC等终端载体转移。 以下为研究报告摘要： AI模型持续迭代，端侧化与轻量化成为核心方向 全球主流大模型通过算法优化与数据积累实现快速迭代，核心表现为能力增强与推理效 果优化两大维度。基础模型层面，GPT系列、Gemini等通过扩大参数规模、引入多模态融 合，实现复杂任务处理能力突破，例如支持代码生成、逻辑推理、跨语言理解等高阶功能； 同时，模型推理效率持续优化，通过多模块注意力、动态扩展、高级批处理等技术，企业可 以确保其AI兼具高性能、低延迟和高性价比，为端侧部署奠定性能基础。 随着大模型压缩和量化技术的不断提升，知识密度持续增大，终端搭载的模型能力值逐 步增强。2024年2B参数量的大模型MiniCPM能力与2020年GPT-3175B大模型能力接近。往 后看，大模型的规模化扩展需依赖云端和终端的协同工作 ...