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人工智能重塑內容產業的作業模式

不可否認AIGC的出現似乎已經讓大家預見了AI應用的拐點，其創造性與智能性一夜之間刷新了大眾認知。但去偽存真，在市場火爆的背后其真正的應用及商業價值幾何，更待我們冷靜地剖析。基于此，甲子光年智庫特此展開AIGC應用與實踐研究，輸出《AIGC應用與實踐研究展望報告》，期待與各方共同見證AIGC行業的星辰大海。

基于此，本次報告探討了以下幾個問題：

1.AIGC的本質剖析及AIGC背后的新一代人工智能技術革新？

2.基于技術及商業的價值，AIGC將會如何改變內容產業的作業模式，對現有商業模式帶來哪些機遇及沖擊？

3.當下AIGC產業鏈及核心玩家可能是誰，如何在細分領域完成產品及服務？

4.AIGC時代到來，企業及個人需要如何面對？

報告全文如下：

ChatGPT系列報告地址：//www.zhuanzhi.ai/topic/tpcac5a15a1c8b5293bfc970b97839eaf7

本篇報告主要解答了以下問題：AI、AIGC當下發展處于什么階段？未來將呈現怎樣的趨勢？AIGC的核心生產要素是什么？各生產要素的發展趨勢如何？NLP、CV、ASR、TTS算法及發展？ChatGPT為何“火爆出圈”？AIGC包括什么？已有哪些產品？應用現狀及前景如何有哪些企業進行了布局？商業模式如何？

　　行業發展：人工智能步入新發展階段，逐步邁向AGI；AIGC擁抱人類，創造人機交互新變革，將迎來更多新機遇。人工智能從理論發展分為四個階段：規則導向、機器學習、深度學習、自主學習階段，目前處于深度學習階段；從應用成熟度可分為三個階段：弱人工智能階段（ANI）、強人工智能階段（AGI）、超人工智能階段（ASI），目前處于ANI階段；從應用類型可分為四種：感知式AI與分析式AI應用較成熟，決策式AI近年來發展迅速，生成式AI迎來突破。生成式AI，即AIGC，較傳統內容創作模式UGC、PGC可實現更大數量、更高質量、更低單位成本，未來將從輔助創作生成趨向高度自動化自主創造。此外，AIGC將賦能多領域，加速人機共生的建設，迎接更多機遇與挑戰。 　 　　技術進步：算力是支撐，數據是瓶頸，算法迎來突破。算力層，近年來大模型流行，模型參數量迅速膨脹，所需計算資源越來越大，算力是AIGC核心生產要素；而AI芯片全球短缺，美對華芯片制裁升級，我們認為國內短期算力充足，長期仍需要逐步實現AI芯片國產化替代。數據是機器學習的核心，AI發展的瓶頸,數據決定模型質量的上限；大模型訓練需要海量且優質數據，AI對數據訓練集的消耗量遠大于人類數據生產的速度，專業領域、圖像視頻等數據獲取和標注成本也將越來越高，我們認為加速商業化，實現數據反哺是對提高數據量、降成本的重要解決辦法。算法層，近年來迎來不少突破，過去NLP領域以RNN及其變體為主，CV領域以CNN及其變體為主，但各有優劣，Transformer架構突破了RNN不能并行計算的限制，較CNN有更好的計算局部特征間的關聯等，自2017年開始在NLP領域應用、變種升級，Transformer在多模態的發展和應用將讓AI越來越多的向人類推理方式靠近，以實現AGI。AIGC包括文本/音頻/圖像/視頻/代碼/3D/數字人/跨膜態生成等，目前文本、音頻和圖像領域都迎來較大突破，圖像生成的突破是Difussion的出現，文本生成的突破則是GPT的出現，AIGC基本采用GAN算法，算法及產品越來越豐富多元，AI因AIGC的蓬勃發展，已開啟技術與應用的新篇章。 　 　　應用概覽：技術突破實現應用創新。AI小模型是過去主流的研究和應用方向，在B端部分行業、賽道已有不少企業布局，預計未來仍將依托其細分行業、細分賽道的先發優勢和數據、項目實施經驗、產品優勢等壁壘仍將有較好的發展。但大模型尚未實現商業價值閉環，未來需要重點關注數據、算法層面的突破與變革，探索新的商業模式，目前已在影視、傳媒、電商、C端娛樂規模應用，游戲領域逐步應用，金融、工業、醫療、法律、設計等專業領域還在持續拓展。 　 　　產業布局：科技巨頭全面布局，中下游廠商百花齊放。國外主要以微軟、谷歌、Meta為主，國內以百度、騰訊、阿里、華為等為主，既擁有充足的算力支撐，又有優秀的人才團隊，多年算法、數據積累，在大模型領域的發展及應用具備天然優勢。上游除云廠商外，還有光通信廠商、數據服務商、算力相關設備廠商，將較大程度受益于大模型發展帶來的更多計算資源和數據需求。中游有商湯、科大訊飛、曠視、拓爾思等企業多年細分領域布局，部分也有一定算力儲備，垂直行業細分賽道深耕，相關技術、數據儲備豐富。下游主要是受益于AIGC對業務的驅動、降本增效，空間較大，多行業公司均將逐步受益。 　 　　商業模式：商業化初啟，期待產業生態、技術與產品發展完善。小模型在B端已應用多年，大模型商業剛剛開始，主要是MaaS，包括大模型廠商自用，實現增量或降本增效；云廠商“MaaS+IaaS”打包輸出；替代翻譯、美工、原畫師、程序員、分析師、設計師等繁瑣重復的低端工作等。大模型商業價值閉環未成，國內SaaS生態、付費意識較差，商業落地還需要各行各業共同發展、相互奔赴，共建良好產業生態。

數據、算法、算力共振推動AIGC發展，模型開源及商業化帶來的產品化浪潮及通用人工智能領域的初探推動AIGC破圈。AIGC傳媒相關應用有望超千億。 　　復盤AIGC算法迭代：競爭中發展，模型開源及商業化推動應用破圈。2017年推出的Transformer架構的并行訓練優勢奠定了大模型訓練的基礎，以GPT為代表的預訓練模型，通過使用無標注數據預訓練及微調，緩解了標注數據不足的問題，并不斷提升參數量級及模型通用性，ChatGPT在此基礎上加入了利用人類反饋強化學習的訓練方法。擴散模型取代GAN成為圖像生成領域的主流模型，CLIP模型推動跨模態生成技術的發展。GPT3的商業化及CLIP及Stable Diffusion模型的開源推動文本生成、文生圖產品化的浪潮。谷歌、Meta持續探索文字生成視頻領域模型。 　　國內傳媒領域應用有望超千億。Gartner預測至2023年將有20%的內容被生成式AI所創建；至2025年生成式AI產生的數據將占所有數據的10%（目前不到1%）。紅杉預測生成式ai將產生數萬億美元經濟價值。2025年，國內生成式ai應用規模有望突破2000億，我們預測國內傳媒領域應用空間超1000億。 　　AIGC應用于文本、音頻、跨模態、策略生成，在設計、內容創作、廣告營銷、游戲、企業服務等領域開啟商業化，有望開啟新一輪內容生產力革命。 　　文本生成：應用于輔助寫作、營銷、社交、瀏覽器、企業級服務、心理咨詢等領域。代表公司Jasper.ai，通過SaaS訂閱收費模式，獲得B端客戶認可，率先實現規模化收入；OpenAI旗下ChatGPT由于其通用性被集成至瀏覽器、辦公自動化軟件、企業級服務產品中，作為增值服務項目。 　　音頻生成：應用于智能客服、有聲讀物制作、配音、導航、虛擬歌手、作曲等領域。代表公司喜馬拉雅、倒映有聲、標貝科技、StarXMusicXLab等。 　　跨模態生成：包括文生圖、文生視頻，圖片視頻生成文字等應用。AI繪畫代表產品Midjourney、DALL-E2、Dreamstudio、文心一格，主要按生成次數收費。 　　策略生成：應用于游戲、自動駕駛、機器人控制、智能交互數字人等領域。游戲領域代表性公司騰訊AILab、網易伏羲、啟元世界、rct.ai、超參數等。

國產“ChatGPT”揚帆啟航。OpenAI的商業模式為API接口收費。我們認為此種商業模式具有“卡脖子”的風險，因此我國需要發展自主可控的“ChatGPT”。國產生態正在逐步繁榮，百度打響國產ChatGPT領域“第一槍”，其在算法、算力、數據、生態、平臺五方面皆有儲備；ChatGPT的競爭本質即大模型儲備競賽，大模型是人工智能發展的必然趨勢，也是輔助式人工智能向通用性人工智能轉變的堅實底座。大模型分為NLP(自然語言處理)、CV(計算機視覺)、多模態和科學計算四類。此外，中美科技巨頭已經開啟大模型儲備“軍備賽”。

　　百度文心一言，開啟國產ChatGPT新征程。百度是少有大模型語言訓練能力的公司，模型儲備方面，百度實現了全生態布局。1、NLP(自然語言處理)，已經具備智能創作、摘要生成、問答、語義檢索、情感分析、信息抽取等能力，且可以讓機器人像人一樣具有邏輯且自由對話；2、CV(計算機視覺)，可用于應用于圖像分類、目標檢測、語義分割等場景，此外還可以應用于文檔、卡證、票據等圖像文字識別和結構化理解；3、跨境大模型，可實現AI作畫、場景融合視覺常識推理、跨模態圖像檢索、跨模態文本檢索等多場景；4、生物計算，應用場景為蛋白結構預測和小分子藥物研發等領域。 　 　　百度為國產ChatGPT“領軍企業”，具有算力積累和生態優勢。平臺方面:擁有自主生態的百度百舸·AI異構計算平臺，具備高效率、多密度、高易用性、多場景部署、樂高式拼接等能力。算力方面:百度自身具有建設智能算力中心的實力，技術領先且自主可控，已有典型落地案例；服務器方面擁有自研的昆侖芯云服務器；芯片方面，昆侖芯AI芯片是百度自主研發的芯片，2代芯片已量產，具備算力支撐強、高速互聯等多重優勢。生態:百度大模型賦能千行百業，已有落地應用，合作廠商分別覆蓋科技、金融、航天、影視、汽車、電子制造等諸多產業。此外，我們推測ChatGPT有望成為搜索引擎的流量入口，百度搜索引擎有望借助文心一言大模型的能力重回巔峰。此外，目前國產科技巨頭已經開啟大模型的“軍備競賽”，因此，我們判斷，未來AI+有望賦能千行百業，具有AI+能力的廠商有望呈現“百花齊放”的態勢。 　

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ChatGPT：OpenAI史詩級“AI”新品，開啟新一輪的科技革命

　　1）史詩級“AI”新品。ChatGPT自發布以來，僅2個月用戶量迅速增長至億級，是AI產業的史詩級“顛覆性創新”產品，我們預計其用戶量潛在空間10億級，假設人均訂閱價格20美元/月，其對應的商業價值量將極其廣闊。同時，ChatGPT母公司OpenAI估值亦迎來翻倍式增長，根據華爾街日報，其最新估值達290億美元，預計2023年收入2億美元。 　　2）開啟新一輪科技革命。ChatGPT的成功得益于NLP、Transformer、GPT、強化學習等AI相關模型和技術的突破，其在對話、知識反饋等方面已遠超過普通人類水平，更將顛覆搜索、智能客服、智慧教學、電子媒體等千行百業，比爾蓋茨評論其意義不亞于“PC或互聯網誕生“。當前，ChatGPT的第一浪已經開始，AI技術方向已然明確，更宏大的AI浪潮即將奔涌而來。 　　AI算力：ChatGPT核心基座，新AI“軍備競賽”的最受益賽道 　　1）算力是AI技術角逐“入場券”。AI算力是ChatGPT模型訓練與產品運營核心基礎設施，ChatGPT的誕生將對科技產業的格局和商業模式形成顛覆，“危與機“的共同作用下，全球科技互聯網企業必將加速進入ChatGPT角逐，而AI算力基礎設施將成為新AI競賽的“入場券”。 　　2）AI服務器、AI芯片是核心算力產品。AI超算中心或大型數據中心是算力的基礎設施，其中，AI服務器、AI芯片是AI算力基礎設施的關鍵組成。ChatGPT的核心基建主要是微軟投資10億美元建設的AzuerAI超算平臺，包括28.5萬顆CPU和1萬顆GPU等產品，算力相當于全球前五大超算水平，我們預計約30Pflops。ChatGPT的訓練算力約3600Pflops/day，新科技戰的打響將加速科技互聯網企業對AI算力的投入布局。

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1. 我們如何評價ChatGPT的出現？

　　當我們看到微軟CEO納德拉說到“AIGC堪比工業革命”，比爾蓋茨評價ChatGPT的歷史意義重大，甚至不亞于“PC或互聯網誕生”時，我們辯證性地思考這個問題：細數人類社會經歷的三次工業革命，第一次以蒸汽機為代表，機械生產取代了雙手；第二次以發電機而代表，電器成為補充和取代蒸汽機的新能源；第三次以計算機為代表，促成了各種各樣“人-機控制系統”的形成，使得起初的機械化、電氣化邁入進階的自動化。就目前我們看到這三次革命的成果，基本都呈現“機器幫助人”，且存在物理實體的意識型態。不同于前三次，我們有理由猜測第四次工業革命是一個具有前所未有的算力的“超級機器”，它不僅僅可以在體力上協助人類，同時可以在智力上取代人類的部分/全部功能。ChatGPT的出現，從用戶體驗的角度，仿佛一定程度上觸碰到了這個門檻，因為它是那般順暢，滿足了用戶大部分的提問需求，且在一分鐘內呈現答案。在此之前，AI人工智能早已并不陌生，AlphaGo贏下李世石，但這一次，真正讓人們體會到傳統的腦力工作者，幾乎無法在效率的比拼上贏過機器。ChatGPT的出現，更像是Iphone之于手機市場，以用戶最容易上手，接近0教育成本的對話形式，成功打造了爆品。商業社會往往需要成功案例的打造，而ChatGPT在微軟生態的火速應用，以及訂閱模式的跑通確定了人工智能的可行性，證明了業務模式的有效性和可復制性。從這一點論述，ChatGPT確實具備里程碑式意義。 　　2.ChatGPT是否足夠完美，完美到接近與“自然人”的臨界點？ 　　根據我們長時間的使用感受，ChatGPT有它的可取之處：當你需要建議時，它可以提供具有一定新穎性、趣味性的邏輯框架，在內容上啟發創造力與靈感，系統性地梳理思路；當你的語句或者文案不夠有新意時，它可以賦予句子新的生機，大大減少人們構思寫作的時間；當程序員花了大量的時間構思邏輯框架與代碼時，由于編程環境中很多功能的寫法是有定式的，它可以大大減少這種類型代碼的寫作時間，為程序員提高生產效率，而程序員可以將更多時間放在理解需求和構建框架上，而節省執行層面的時間。而缺點也較為明顯：目前提供的信息并不完全準確，利用概率生成的模型有很大概率存在張冠李戴的情況，通常需要二次確認；它很難做增量信息的知識更新；它只可以做大而全的東西，而無法精確到執行層；同時，ChatGPT的某些回答帶有政治、價值傾向性，對用戶有一定的誤導性，所以在當前的情況下，ChatGPT仍然有很多改進優化的空間。 　　3.生成式AI如何做商業化變現？它將如何對傳統行業進行挑戰、升級或是顛覆呢？ 　　我們認為它將挑戰文案寫作類型的工作，全面升級搜索行業的存在形態，顛覆低技術與內容創造類職業。1.根據上文我們提到，ChatGPT擅長文字美化，細節優化與提供建議，一定程度上它可以輔助文案工作者更快、更好的完成創作，助力企業大大減少創作花費的成本與精力，尤其是相關的人力成本。因此我們預計新聞業、互聯網營銷業以及互聯網寫作類的人群將受到挑戰與沖擊。2.搜索行業的呈現形式將發生大變化，而用戶獲取信息的方式以及交互形式也將發生本質性變化。新版Bing和Edge瀏覽器融合ChatGPT后，呈現檢索+生成兩種信息類型，提供實時信息，理解用戶需求后進行一定的邏輯推斷，并自動撰寫內容。根據Statcounter的數據，谷歌在全球搜索引擎市場占有93%的份額，而Bing或借助ChatGPT攪動搜索的競爭格局。3.根據上文的分析，每一次的工業革命意味著“機器幫助人”的形態更進一步，所以我們大膽猜想AI或取代一部分低技術，且重復勞動類職業，如數據分析、電話客服，文員等，同時AIGC也將賦能內容產業，“AIGC+新聞”、“AIGC+影視”、“AIGC+娛樂”的模式也將顛覆原有的產業框架，大幅縮短創作周期，提高生產力。 　　4.中國AIGC的發展如何及相關的投資標的總結。 　　①中國的擅長項在于AI的語音、圖像、視頻識別，因為中國有大量的數據可以對AI進行訓練，獨立運營的公司目前還較少，大多作為公司的附屬業務，變現模式尚不明朗，客戶群體主要集中于B端，如何將AIGC進行商業化應用是目前最主要的矛盾。

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ChatGPT是OpenAI推出的聊天機器人模型，月度用戶已破億，正在逐步探索商業化途徑。ChatGPT能夠通過學習和理解人類的語言來進行對話，還能根據聊天的上下文進行互動，真正像人類一樣來聊天交流，甚至能完成撰寫郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼等任務。根據UBS統計數據顯示，ChatGPT上線2個月后月度用戶數量破1億。 　　OpenAI的商業模式為，會員收費、開放API以及與微軟的戰略合作。會員服務：2023年2月1日，OpenAI推出付費訂閱項目ChatGPTPlus，價格為$20/月，目前面向美國用戶。API服務：ChatGPT將在未來加入OpenAI的API，目前已在包括游戲虛擬人等泛娛樂內容產業和互聯網的多方面進行應用。1）辦公軟件：微軟計劃將包括ChatGPT等AI工具整合進旗下的所有產品中。ChatGPT已加入瀏覽器擴展程序，集成了ChatGPT-4的BING短暫上線。2）泛娛樂：AI或將不斷趨近人類思維敘事，AIGC是踏入元宇宙的重要一步，且已有公司在直播場景、游戲場景等泛娛樂中應用ChatGPT。 　　谷歌、百度等眾多公司推出自有AI產品，百度文心一言（ERNIEBot）預計三月份完成內測。百度擁有飛槳（深度學習開源框架）、百度AI大底座（全棧AI基礎設施）和文心大模型（AI應用場景全覆蓋）。ERNIE是百度開創性提出的基于知識增強的持續學習語義理解框架。ERNIE3.0參數量增大到了10B，訓練數據集為4TB。產品應用或可期待。 　

ChatGPT系列報告：

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【芯片算力】▲芯片需求=量↑x價↑，AIGC拉動芯片產業量價齊升。1）量：AIGC帶來的全新場景+原場景流量大幅提高；2）價：對高端芯片的需求將拉動芯片均價。ChatGPT的“背后英雄”：芯片，看好國內GPU、CPU、FPGA、AI芯片及光模塊產業鏈。 　　相關標的：海光信息、景嘉微、龍芯中科、中國長城、安路科技、復旦微電、紫光國微、寒武紀、瀾起科技、德科立、天孚通信、中際旭創。 　　【深度學習框架】深度學習框架是人工智能算法的底層開發工具，是人工智能時代的操作系統，當前深度學習框架發展趨勢是趨于大模型訓練，對深度學習框架的分布式訓練能力提出了要求，國產深度學習框架迎來發展機遇。 　　相關標的：百度、海天瑞聲、商湯科技、微軟、谷歌、Meta。 　　【深度學習大模型】ChatGPT是基于OpenAI公司開發的InstructGPT模型的對話系統，GPT系列模型源自2017年誕生的Transformer模型，此后大模型數量激增，參數量進入千億時代，國內百度也發布了ERNIE系列模型并有望運用于即將發布的文心一言（ERNIEBot）對話系統，未來國內廠商有望在模型算法領域持續發力。 　　相關標的：百度、科大訊飛、商湯科技、谷歌、微軟。 　　【應用】ChatGPT火爆全球的背后，可以窺見伴隨人工智能技術的發展，數字內容的生產方式向著更加高效邁進。ChatGPT及AIGC未來有望在包括游戲、廣告營銷、影視、媒體、互聯網、娛樂等各領域應用，優化內容生產的效率與創意，加速數實融合與產業升級。 　　相關標的：百度、騰訊、阿里巴巴、網易、昆侖萬維、閱文集團、捷成股份、視覺中國、風語筑、中文在線、三七互娛、吉比特、天娛數科。 　　【通信】AIGC類產品未來有望成為5G時代新的流量入口，率先受益的有望是AIGC帶來的底層基礎算力爆發式增長。 　　相關標的：包括算力調度（運營商）、算力供給（運營商、奧飛數據、數據港）、算力設備（浪潮信息、聯想集團、紫光股份、中興通訊、銳捷網絡、天孚通信、光庫科技、中際旭創、新易盛）、算力散熱（英維克、高瀾股份）。

ChatGPT市場反應熱烈，國內外巨頭紛紛入場

據統計，ChatGPT日活躍用戶數的增速遠超Instagram，1月份平均每天有超過1300萬名獨立訪問者使用ChatGPT，是去年12月份的兩倍多；國內外科技巨頭都非常重視ChatGPT引發的科技浪潮，積極布局生成式AI，國內廠商（百度、騰訊等）也高度關注ChatGPT，積極探索前沿技術，相關深度應用也即將推出。

ChatGPT經歷多類技術路線演化，逐步成熟與完善

ChatGPT所能實現的人類意圖，來自于機器學習、神經網絡以及Transformer模型的多種技術模型積累。Transformer建模方法成熟以后，使用一套統一的工具來開發各種模態的基礎模型這種理念得以成熟，隨后GPT-1、GPT-2、GPT-3模型持續演化升級，最終孵化出ChatGPT文本對話應用。

AIGC跨模態產業生態逐步成熟，商用落地未來可期

AIGC產業生態當前在文本、音頻、視頻等多模態交互功能上持續演化升級，奠定了多場景的商用基礎。跨模態生成技術也有望成為真正實現認知和決策智能的轉折點。

ChatGPT乘東風，商業架構日益清晰

隨著ChatGPT Plus發布，商業化序幕已經拉開。ChatGPT在傳媒、影視、營銷、娛樂以及數實共生助力產業升級等領域均可產生極大助益，提升生產力曲線，多維度賦能虛擬經濟和實體經濟。

ChatGPT引領AI技術新一輪熱潮，預示著NLP技術有望迅速進入平民化應用時代。2022年11月30日，OpenAI公司上線了聊天機器人模型ChatGPT，迅速引發了全球的熱潮。ChatGPT是一種預訓練的語言大模型，采用大量的參數和大量的數據進行訓練，基于人類反饋的強化學習算法，將NLP技術和機器學習結合，極大地提升了模型算法的效率和能力。隨著ChatGPT的熱度不斷攀升，多家科技公司都開始布局ChatGPT相關技術領域，NLP技術有望迅速進入平民化應用時代。

　　ChatGPT具有良好的商業價值，未來應用空間廣闊。ChatGPT相關技術不僅對眾多的C端應用帶來革新，同時也將對B端應用產生重大影響，企業數字化轉型有望真正從數字化走向智能化，ChatGPT在企業辦公中的應用，具備很大的想象空間。我們認為，協同辦公類應用作為企業各類應用的入口，同時具備知識管理、流程引擎等功能，具備很強卡位價值，在把ChatGPT技術引入后，可以極大提升產品的功能與應用體驗。員工僅需給出想要辦理的流程，由ChatGPT進行智能化辦理，從而改變過去員工需要自行在OA、ERP及業務系統中完成信息錄入、功能查找、業務辦理的現狀，將極大地提升辦公效率和使用體驗。目前微軟已經將ChatGPT應用到了Dynamics365、Teams等產品線，未來將要應用到Bing搜索中，未來的商業價值空間十分可觀。 　 　　AIGC有望成為未來人工智能的重要方向，商業化模式仍需摸索。AIGC即人工智能內容生成，ChatGPT就是典型的文本生成式的AIGC，其目前的成功也有望帶動AIGC在圖像、音樂、視頻等其他領域落地。Gartner曾多次將生成式AI列為未來的重要技術趨勢，是當下最引人注目的人工智能技術之一。據Gartner預計，到2025年，生成式人工智能將占所有生成數據的10%，而目前這一比例還不到1%。隨著ChatGPT開啟付費訂閱試點，AIGC的商業化進程正式拉開帷幕。據量子位報告統計，到2030年，AIGC的市場規模將超過萬億人民幣，但由于AIGC目前產業化程度有限，大量業務場景尚未成功變現，商業模式也還處于探索階段。我們認為，在當下時點，AIGC基于其出色的降本增效能力，在企業級市場的應用前景較為明朗和穩定，在C端消費市場的商業模式仍需進一步摸索。