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　1、ChatGPT火爆的背后：算法革新+算力支持+數據共振 　　ChatGPT引起全球熱烈反響，上線僅五天用戶突破百萬，ChatGPT在文本交互和語言理解方面能力的顯著進步或為通用人工智能的實現帶來曙光。究其先進性根本，ChatGPT在以往基礎上推進算法革新優化，輔以強大算力支持，并以大規模數據共振，協同助推這一劃時代產品誕生。OpenAI以B端提供API接口流量+C端訂閱收費模式，探索ChatGPT商業化路徑。展望未來AI將橫縱向并行，結合技術深化與能力邊界拓展，進一步鋪開應用面。 　　2、數字內容生產新方式——AIGC 　　AIGC的興起推動人類叩響強人工智能之門，可應用于文本、音頻、圖片、視頻、跨模態、策略生成等，有望開啟新一輪內容生產力革命。隨著Transformer、DiffusionModel等算力模型的迭代，推動AIGC在設計、內容創作、游戲智能、機器交互等領域實現降本增效。 　　3、新時代生產力工具，AIGC賦能內容生產 　　基于AI生成內容技術，AIGC已在游戲、廣告營銷、影視、媒體、互聯網、娛樂等領域初顯成效，并展現出較大的潛力。 　　AIGC將推動游戲生產范式升級，并豐富游戲資產生成，高效輔助游戲測試，使制作成本顯著降低，全流程賦能游戲買量； 　　AIGC貫穿廣告營銷全流程，將優化案頭工作環節，提供更專業的個性化營銷方案，并充實廣告素材，實現廣告自動化生成； 　　AIGC提升影視行業全管線效率。影視劇本創作已初見成效，多AI技術將助力電影中期拍攝，后期制作將更快完成； 　　AIGC帶給媒體行業人機協作方案。新聞寫作編排效率提升，傳媒向智媒轉向開啟新篇章； 　　AIGC提供互聯網行業豐富內容，和更便捷的服務。ChatGPT賦能智慧搜索，互為供給加速發展內容平臺發展，虛擬結合激發電商沉浸式體驗； 　　AIGC為娛樂行業提供了更多樣的體驗。人際交互娛樂邁入新臺階，AIGC或成元宇宙之匙。

自ChatGPT推出以來，國內學術界和科技企業相繼宣布或將推出類似機器人對話模型，有望推動大模型發展。2月7日，百度官宣“文心一言”。2月20日，復旦大學發布了類ChatGPT模型“MOSS”，并面向大眾公開邀請內測，國產大模型有望迎來爆發式增長。 　　需求和政策兩方面，合力推動AI產業增長。國內應用層面的需求推動AI產業的加速發展。根據IDC數據預測，2021年中國人工智能軟件及應用市場規模為51億美元，預計2026年將會達到211億美元。數據、算法、算力是AI發展的驅動力，其中數據是AI發展的基石，中國數據規模增速有望排名全球第一。政策方面，“十四五”規劃中提到“瞄準人工智能”，“聚焦人工智能關鍵算法”，加快推進“基礎算法”的“突破與迭代應用”；北京、上海、廣州等城市發布相關規劃。 　　頭部企業采取“模型+工具平臺+生態”三層共建模式，有助于業務的良性循環，也更容易借助長期積累形成競爭壁壘。大模型廠商主要包括百度（文心大模型）、騰訊（HunYuan大模型）、阿里（通義大模型）、商湯、華為（盤古大模型）等企業，也有智源研究院、中科院自動化所等研究機構，同時英偉達等芯片廠商也紛紛入局。大模型增強了AI技術的通用性，助力普惠AI的實現。未來，大模型有望于場景深度融合，配合專業工具和平臺支持應用落地，開放的生態來激發創新，形成良性循環。 　　技術發展有望促進生產效率提升，并進一步創造新的消費和需求，有利于文娛內容和互聯網行業。在AIGC和ChatGPT方面，我們建議持續關注技術發展和應用情況，把握技術催化和商業化落地帶來的投資機會：1）具備AIGC和ChatGPT的技術探索和應用的公司：百度集團-SW、商湯-W、萬興科技、拓爾思等；2）具有海量內容素材且具有AIGC探索布局的，圖片/文字/音樂/視頻內容及平臺公司騰訊控股，閱文集團、美圖公司、昆侖萬維、湯姆貓、神州泰岳、視覺中國、中文在線、漢儀股份、天娛數科、風語筑等。

　AIGC空間廣闊，商業化落地持續推進

　　AIGC的落地痛點在于成本高昂的通用大模型與下游垂直應用場景需求的不匹配。ChatGPT熱度持續提升，一方面推動了科技巨頭持續加大AI投入，另一方面也直接帶動下游付費意愿提升，進一步加速AIGC應用落地和商業變現，AIGC產業迎來發展良機。 　　（1）從內容形態來看，AIGC應用包括文本、音頻、圖像、視頻、代碼、多模態等內容生成形式，根據紅衫資本預測，AIGC將首先在文本和代碼領域落地應用，隨后逐漸拓展至圖像和視頻領域。 　　（2）從應用價值來看，AIGC應用價值體現在降本增效、提升內容質量、增加內容多樣性、生成個性化內容等方面。在垂直領域，目前國內已有機器寫稿、對話式AI、報告生成等AIGC應用落地，技術價值主要在于替代人工實現降本增效。隨著科技巨頭的持續投入以及技術的迭代升級，AIGC技術應用場景進一步拓寬，技術價值也有望從將本增效向額外價值轉移。 　　AI賦能價值凸顯，AI應用大有可為 　　（1）AI+搜索：搜索是互聯網的流量入口，微軟、谷歌、百度均表示將率先將AI技術應用于搜索，未來有望重塑信息生成和呈現方式，成為新的流量入口。 　　（2）AI寫作：AI寫作可大幅提升效率，在具有較強規律性的結構化寫作方面具有豐富應用場景。目前已在辦公軟件、新聞媒體等專業應用場景商業化落地。 　　（3）AI對話：AI對話主要用于替代人類完成大量重復性、規則性對話任務，在金融、互聯網、運營商等擁有大量C端用戶的行業擁有廣闊應用前景。ChatGPT在多項測試中已經超過人類，將對話AI提升至新的高度，未來應用空間廣闊。 　　（4）AI翻譯：在AI技術支持下，機器翻譯效果持續優化，但在廣義理解層面仍面臨挑戰。相比專業搜索工具，ChatGPT具有更強的理解能力，在部分場景的翻譯表現優于谷歌翻譯和DeepL，表現驚艷。 　　（5）AI作畫：AI作畫可解決視覺內容創作門檻高、耗時長的痛點，對于內容創作的價值凸顯。根據6pen預測，未來五年10%-30%的圖片內容將由AI參與生成，預計2027年市場規模有望超過600億，空間廣闊。 　　（6）AI視頻：AI已經可以輔助完成視頻生成、替換、剪輯等多項任務，已在短視頻、AI修復等領域廣發應用，下游需求旺盛，未來應用潛力廣闊。

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。

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　AIGC多模態跨模態應用逐漸成熟，市場空間廣闊。 　　廣義的AIGC指具備生成創造能力的AI技術，即生成式AI。可以基于訓練數據和生成算法模型，自主生成創造新的文本、圖像、音樂、視頻等內容。2022年被稱為AIGC元年，未來兼具大模型和多模態模型的AIGC模型有望成為新的技術平臺。據《中國AI數字商業產業展望2021-2025》報告，預測AI數字商業內容的市場規模將從2020年的40億元，增加到2025年的495億元。 　　ChatGPT產品歷經多代技術演進，產品與商業模式逐漸成熟。 　　ChatGPT是文本生成式AI，過去的傳統AI偏向于分析能力，主要基于已有內容；現在文本生成式AI基于底層Transformer模型，不斷訓練數據和迭代生成算法模型，歷經GPT-1、GPT-2、GPT-3，模型不斷升級，到ChatGPT的GPT3.5模型，已可以自主生成各種形式的內容。近期收費版ChatGPTPlus版本發布，AI商業化序幕逐漸拉開。 　　AI商業化落地在即，行業算法側和算力側投資機會有望超預期。 　　根據數據顯示，ChatGPT總算力消耗約為3640PF-Days，按國內的數據中心算力測算，需要7-8個數據中心才能支持其運行。各模態AI數據訓練到應用均需要算法和算力的加持，未來要想大規模應用，算法訓練和算力部署均需先行。

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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。

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。 　

事件:美國AI公司OpenAI推出基于大語言模型的對話模型ChatGPT，可提供高質量的回答，并能實現創作、編程等復雜功能，備受市場關注。不到兩個月的時間，ChatGPT全球日活用戶已突破千萬。

　　ChatGPT是突破式的創新技術ChatGPT是OpenAI公司推出的全新聊天機器人模型。通過引入人類反饋的強化學習，大幅提升了AI在人機對話時的準確度和可控性，具有強大的語言理解能力和語言表達能力。GPT模型仍在持續迭代，更先進大語言模型GPT-4有望在2023年推出，有望進一步推動AIGC產業發展。 　 　　ChatGPT應用及商業化落地加速科技公司紛紛涌入AIGC賽道，優秀的AIGC大模型層出不窮，我們認為基于AI文本生成的模型ChatGPT有望率先應用落地。AIGC賽道相關公司受到資本青睞，AIGC頭部初創公司OpenAI最新估值約為290億美元。作為AIGC領域領先的模型ChatGPT在對話機器人、智能創作等領域應用廣泛，亞馬遜、微軟、Jasper等公司已經開啟商業化之路，商業化前景廣闊。 　

ChatGPT，人工智能的曠世巨作。ChatGPT是一種聊天機器人軟件，OpenAI于2022年11月推出的聊天機器人，具備人類語言交互外復雜的語言工作，包括自動文本生成、自動問答、自動摘要等多重功能，應用場景廣闊，相較于上個版本更像人類一樣聊天交流。OpenAI除了ChatGPT還包括Dall·E2、Whisper等項目分別是自動繪圖、自然語言翻譯等軟件。OpenAI的商業模式即API接口收費，可根據不同項目需求進行收費，我們認為其商業模式屬于底層模型開放性標準化SAAS服務模式。我國仍處于初期階段，以輔助生成內容服務為主，我們認為未來有望形成相關SAAS模式。

　　ChatGPT促使AIGC快速商業化發展。GPT系列是AIGC的一種商業化方向，目前AIGC已經實現商業化的方向有AI寫作、AI作圖、AI底層建模，未來AI生成視頻和動畫領域有望快速商業化發展。AIGC也被認為是繼UGC、PGC/UGC之后的新型內容生產方式，有望解決PGC/UGC創作質量參差不齊或是降低其有害性內容傳播等問題，有望在實現創意激發，提升內容多樣性的同時降本增效，并大規模使用。目前我國已經有商業化例如百度AIGC數字人主播度曉曉、百家號TTV等。 　 　　AIGC蓬勃發展，相關廠商有望受益。我們認為AIGC的出世會產生革命性的影響，同時有望賦能千行百業。我們認為受益廠商分為三類，分別是:1、AI處理器廠商，具備自研AI處理器的廠商可以為AIGC的神經網絡提供算力支撐，AI處理器芯片可以支持深度神經網絡的學習和加速計算，相比于GPU和CPU擁有成倍的性能提升和極低的耗電水平；2、AI商業算法商業落地的廠商，原因是AI算法的龍頭廠商在自然語言處理、機器視覺、數據標注方面都具有先發優勢和技術領先性；3、AIGC相關技術儲備的應用廠商，相關廠商有望在降本增效的同時實現創意激發、提升內容多樣性并打開海量市場。

如同蒸汽時代的蒸汽機、電氣時代的發電機、信息時代的計算機和互聯網，人工智能正成為推動人類進入智能時代的決定性力量。全球產業界充分認識到人工智能技術引領新一輪產業變革的重大意義，紛紛轉型發展，搶灘布局人工智能創新生態。人工智能細分賽道持續創新下變革在即，本報告重點關注AIGC領域。

　　AIGC顛覆傳統內容產出模式，或為web3.0內容創造新引擎。AIGC本質上是一種AI賦能技術，能夠通過其高通量、低門檻、高自由度的生成能力廣泛服務于各類內容的相關場景及生產者。隨著人工智能生成能力的突破進展，內容生產已經從專業生成內容（PGC）、用戶生成內容（UGC），進入到人工智能生成內容（AIGC，AI generated content）時代，AIGC被認為是web3.0的重要基礎設施。AIGC的快速興起源于深度學習技術的快速突破和日益增長的數字內容供給需求；應用價值層面，AIGC有望成為數字內容創新發展新引擎，為數字經濟發展注入新能量。數據+算法+算力三大核心要素，決定AIGC產出質量。①數據，海量優質的應用場景數據是訓練算法精確性關鍵基礎。②算法，神經網絡、深度學習等算法是挖掘數據智能的有效方法。與傳統機器深度機器學習算法不同，神經網絡在學習范式+網絡結構上的迭代提升了AI算法的學習能力，未來多模態大模型或為核心趨勢，賦能產業空間及實踐潛力。③算力，計算機、芯片等載體為AIGC提供基本的計算能力。 　 　　AIGC技術場景中，個性化及自動化內容產出為核心價值。①技術成熟度較高結構化領域大部分是在和人力生成內容進行競爭。其中的存量價值來源于同類內容的降本增效，而增量價值則來源于跨模態的內容生成以及AI本身帶來的科技感。對內容渠道的把控將成為核心競爭力。發行商、內容最終消費渠道具有強的產業鏈話語權。②底層技術基本明確/仍待完善的原創性創作領域，本質為AI下的個性化數字內容的自動化構建。該領域重點關注和其配套數據或底層原理是否清晰、商業化路徑。目前AIGC整體影響仍十分有限，主要是中國市場供給端仍處于起步階段。 　 　　AIGC應用場景中，數字化程度高及內容需求豐富的領域有廣闊應用空間。隨著AIGC技術快速迭代，其可高效生成不同模態的信息產出（包括文字、音頻、視頻及跨模態），以真實性、多樣性、可控性及綜合性等特征，有望幫助企業提高內容生產的效率，以及為其提供更加豐富多元、動態且可交互的內容，或將率先在傳媒、電商、影視、娛樂等數字化程度高、內容需求豐富的行業取得重大創新發展。 　 　　深度學習模型+開源模式加速AIGC普及，海外AIGC已到了“快速發展階段”。①隨著深度學習模型不斷迭代，人工智能生成內容百花齊放，產出效果逐漸逼真直至人類難以分辨。2018年，人工智能生成的畫作在佳士得拍賣行以43.25萬美元成交，成為首個出售的人工智能藝術品；2019年，DeepMind發布DVD-GAN模型用以生成連續視頻；2022年11月，OpenAI上線了智能對話系統（聊天機器人）ChatGPT，引發全球熱潮。ChatGPT的成功離不開參數競賽時代下的“大模型”，顯卡等硬件優化帶來的“大算力基礎”與基于“大數據”的RLHF訓練模式。但由于訓練數據的缺乏及訓練數據的偏差，ChatGPT仍需要高成本的調優及持續訓練，進而實現商業化落地。②“開源模式”加速AIGC產業發展。以深度學習模型CLIP為例，開源模式加速CLIP模型的廣泛應用，使之成為當前最為先進的圖像分類人工智能，并讓更多機器學習從業人員將CLIP模型嫁接到其他AI應用。 　 　　中國AIGC仍處“萌芽期”，技術能力與產品形態的成熟、核心場景的確定及產業的接納態度為行業關鍵發展節點。據量子位預測，AIGC在中國發展可分為三個階段：助手階段（摸索磨合期，2021年~2026年）：AIGC輔助人類進行生產，優先變現的關鍵在于編輯優化功能，行業創新關鍵能力為素材模塊分拆+個性化推薦；協作階段（推廣應用期，2026年~2028年）：人機共創，主要價值為降本增效及提供創意，預計互聯網大廠將普遍布局，競爭熱度提升；原創階段（價值增長期，2028年之后）：AIGC將獨立完成內容創作，產生附加價值。中國AIGC企業均在初創階段，機會也許藏在垂直應用領域中，對賽道的選擇十分關鍵。