近期，人工智能領(lǐng)域取得又一突破性進(jìn)展，OpenAI官方隆重推出了其最新力作——模型o1。這款模型的最大亮點(diǎn)在于，它融合了強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）的訓(xùn)練方法，并在模型推理過程中采用了更為深入的內(nèi)部思維鏈（chain of thought，簡稱CoT）技術(shù)。這一創(chuàng)新性的結(jié)合，使得o1在物理、化學(xué)、數(shù)學(xué)等需要強(qiáng)大邏輯推理能力的學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)，實(shí)現(xiàn)了性能的顯著提升。

OpenAI的這一成果，無疑為人工智能領(lǐng)域樹立了新的標(biāo)桿。RL+CoT的范式，不僅在效果上顯著增強(qiáng)了模型的強(qiáng)邏輯推理能力，更為后續(xù)國內(nèi)外大模型廠商的研發(fā)方向提供了新的思路�？梢灶A(yù)見，在未來的日子里，沿著RL+CoT這一新路線，各大廠商將持續(xù)迭代模型，推動(dòng)人工智能技術(shù)邁向新的高度。

01. 重心由預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)移到后訓(xùn)練和推理

2020年，OpenAI提出的Scaling Law為大模型的迭代奠定了重要的理論基礎(chǔ)。在o1模型發(fā)布之前，Scaling Law主要聚焦于預(yù)訓(xùn)練階段，通過增加模型的參數(shù)數(shù)量、擴(kuò)大訓(xùn)練數(shù)據(jù)集以及提升算力，來增強(qiáng)模型的智能表現(xiàn)。然而，隨著o1模型的推出，OpenAI揭示了在預(yù)訓(xùn)練Scaling Law的基礎(chǔ)上，通過在后訓(xùn)練階段引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）并在推理過程中增加長內(nèi)部思維鏈（CoT，意味著更多的計(jì)算步驟），同樣能夠顯著提升模型的性能。這表明，Scaling Law不僅適用于預(yù)訓(xùn)練階段，還能在大模型的后訓(xùn)練和推理階段持續(xù)發(fā)揮作用。

具體來說，o1模型在編程、數(shù)學(xué)和科學(xué)領(lǐng)域的能力都得到了大幅提升。在Codeforces編程競賽中，o1模型的表現(xiàn)超過了83%的專業(yè)人員；在數(shù)學(xué)競賽方面，以AIME 2024為例，GPT-4o平均只能解決12%的問題，而o1模型平均能解決74%的問題，若采用64個(gè)樣本的共識(shí)，解決率更是能達(dá)到83%；在科學(xué)能力方面，對(duì)于博士級(jí)的科學(xué)問題（GPQA Diamond），GPT-4o的精確度為56.1%，人類專家水平為69.7%，而o1模型則達(dá)到了78%，超越了人類專家的能力。

o1模型的問世，為下一步大模型的訓(xùn)練和迭代提供了新的參考范式——即RL+CoT。從定性角度看，RL+CoT需要更多的訓(xùn)練和推理算力。在o1模型之前，如GPT-4o等模型主要經(jīng)歷了預(yù)訓(xùn)練和后訓(xùn)練（基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)RLHF）兩個(gè)階段，推理則采用單次推理或短CoT。然而，o1模型在預(yù)訓(xùn)練階段的算力變化可能并不大，主要目的是保證模型具有較好的通用能力。在后訓(xùn)練階段，由于采用了RL，模型需要通過不斷搜索的方式來迭代優(yōu)化輸出結(jié)果，因此算力消耗有望上升。在推理階段，o1模型在RL訓(xùn)練下學(xué)會(huì)了內(nèi)部長CoT，推理所需的token數(shù)量明顯增長，因此推理算力相比之前的單次推理或短CoT也顯著上升。

綜上所述，在新的大模型訓(xùn)練范式下，從定性角度看，模型需要更多的訓(xùn)練和推理算力來支持其性能的提升。

02. 算力和應(yīng)用端或值得關(guān)注

目前升級(jí)版的AI大模型主要聚焦于強(qiáng)化邏輯推理能力，通過實(shí)現(xiàn)完整的分步驟推理過程，可以顯著提升回復(fù)的邏輯性和條理性。這一升級(jí)預(yù)示著Agent Network的初步框架即將形成，對(duì)于那些需要更嚴(yán)密邏輯處理的B端用戶，有望率先從中受益。同時(shí)，隨著系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜實(shí)際環(huán)境中邊緣場景的處理能力得到增強(qiáng)，其應(yīng)用范圍和效果也將得到進(jìn)一步提升。

華泰證券分析指出，RL+CoT的訓(xùn)練范式不僅延續(xù)了預(yù)訓(xùn)練階段的Scaling Law，還進(jìn)一步將其擴(kuò)展到了后訓(xùn)練和推理階段。在預(yù)訓(xùn)練算力保持相對(duì)穩(wěn)定的情況下，RL后訓(xùn)練和CoT推理將催生新的算力需求。這些需求的具體規(guī)模將取決于RL搜索的深度、CoT的內(nèi)在長度以及推理效果之間的平衡。由于RL+CoT實(shí)際上為行業(yè)內(nèi)的其他模型開發(fā)商設(shè)定了下一代模型迭代的基本框架，預(yù)計(jì)這一范式將被廣泛采納，從而帶動(dòng)訓(xùn)練算力需求的顯著提升。在此背景下，建議投資者關(guān)注與算力相關(guān)的企業(yè)，如博通、滬電股份、工業(yè)富聯(lián)等。

此外，盡管o1模型目前主要解決的是數(shù)學(xué)、代碼和科學(xué)領(lǐng)域的推理問題，但其核心在于構(gòu)建模型的CoT能力。CoT作為推理的重要手段，有望在端側(cè)結(jié)合用戶的更多私有數(shù)據(jù)進(jìn)行應(yīng)用。蘋果AI Agent被視為實(shí)現(xiàn)CoT能力的理想計(jì)算平臺(tái)。因此，建議投資者關(guān)注與蘋果產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)的企業(yè)，包括立訊精密、鵬鼎控股、水晶光電、歌爾股份、藍(lán)思科技、東山精密、長電科技等。

最后，o1模型展現(xiàn)出的強(qiáng)邏輯推理能力有望擴(kuò)展到更廣泛和通用的領(lǐng)域，并且在推理性能上相較于前代模型有顯著提升。這意味著基于o1及后續(xù)大模型的AI應(yīng)用和Agent有望在能力上實(shí)現(xiàn)本質(zhì)性的超越。因此，建議投資者關(guān)注核心的AI應(yīng)用企業(yè)，如微軟、奧多比、金山辦公、泛微網(wǎng)絡(luò)、螢石網(wǎng)絡(luò)等。

       原文標(biāo)題 : AI大模型的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，關(guān)注哪些機(jī)遇？