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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。

大模型出現有望帶動AI服務器需求爆發

　　我們認為ChatGPT具備跨時代的意義的本質是AI算法大模型，因此科技巨頭已經開始算力“軍備賽”，大模型的出現有望帶動AI服務器需求爆發。服務器架構隨負載量擴張不斷優化，已經經歷傳統單一部署與集群模式，目前正處于分布式模式的轉變階段。CPU、內部存儲和外部存儲是服務器的核心部件。 　　加速計算是服務器成長的核心驅動力 　 　　按照CPU指令集架構的差異，服務器可分為CISC(復雜指令集)、RISC(精簡指令集)、VLIM等架構，代表架構為X86。人工智能應用場景下的加速計算服務器是中國服務器的核心驅動力，AI服務器相較于通用服務器區別在于硬件架構、加速卡數量與設計方面；我們認為AI服務器眾芯片組為服務器的核心，且價值成本占比較高。 　　算力時代到來，服務器價值再次凸顯 　 　　我們認為服務器是“伴科技類”的硬件產品，隨著科技的服務形式和應用方式不斷進步，服務器同樣在不斷迭代升級或更新換代，近年來隨著互聯網+、云計算、AI+、邊緣計算的出現，服務器市場迎來了極大的發展；根據IDC的數據顯示，國家計算力指數與GDP/數字經濟的走勢呈現出了顯著的正相關，而AI服務器作為算力載體為數字經濟時代提供廣闊動力源泉，更加凸顯其重要性。

　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。

ChatGPT：AIGC現象級應用，商業化落地打開成長空間

　　ChatGPT上線后熱度持續提升，已超過TikTok成為活躍用戶增長最快的產品。英偉達CEO黃仁勛表示“ChatGPT相當于AI界的iPhone問世”。目前ChatGPT已開啟商業化探索，面向B端開放接口對外輸出服務（如與微軟Bing的結合）；面向C端推出收費的Plus版本，月度費用為20美元/月。根據OpenAI預測，2023年將實現2億美元收入，2024年將超過10億美元，未來成長空間廣闊。

　　大模型+大數據+高算力，ChatGPT不斷突破

　　（1）預訓練大模型：GPT大模型是ChatGPT的基礎，目前已經過多個版本迭代，GPT-3版本參數量達1750億，訓練效果持續優化。（2）數據：數據是預訓練大模型的原材料。GPT-3數據主要來自CommonCrawl、新聞、帖子、書籍及各種網頁，原始數據規模達45TB，訓練效果大幅提升。（3）算力：微軟AzureAI是OpenAI獨家云計算供應商，所用超算擁有285,000個CPU內核、約10,000個GPU。在大模型、大數據和高算力的支撐下，ChatGPT技術持續突破，表現驚艷。

　　巨頭積極布局，產業落地加速

　　AIGC在AI技術創新（生成算法、預訓練模型、多模態技術等）、產業生態（三層生態體系雛形已現）和政策支持（北京經信局表示支持頭部企業打造對標ChatGPT的大模型）共振下，有望步入發展快車道，根據騰訊研究院發布的AIGC發展趨勢報告，預計2030年AIGC市場規模將達1100億美元，前景廣闊。

　　（1）微軟：微軟自2019年與OpenAI展開合作，并表示未來所有產品將全線整合ChatGPT。目前已推出引入ChatGPT技術的搜索引擎NewBing，經過測試后，71%的用戶對ChatGPT版Bing滿意，AI與搜索協同效果顯著。

　　（2）谷歌：2023年2月谷歌推出對標ChatGPT的對話機器人Bard。Bard基于谷歌LaMDA模型，參數量最高達1370億，LaMDA已經在多個維度接近人類水平。谷歌表示未來會將AI技術率先應用于搜索領域，或將與微軟展開正面競爭。

　　（3）百度：百度在AI領域深耕數十年，在芯片、深度學習框架、大模型以及應用已形成全棧布局，已有文心一格（AI作畫）、文心百中（產業搜索）產品落地。2023年2月，百度推出聊天機器人“文心一言”，目前生態合作伙伴近300家，未來可期。

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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。

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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。