核心观点
　　以ChatGPT为代表的AIGC应用落地，标志着内容行业新生产工具的诞生
　　AIGC，即通过人工智能自动生成内容。我们梳理AIGC技术的发展历程，判断其广泛应用前的技术积累已经基本完成，开源社区繁荣使得进入壁垒集中于数据及算力，目前海内外已经形成了“数据供给→模型定制→内容分发”的完整产业链。截至2023年2月，OpenAI研发的对话机器人ChatGPT已积累一亿月活，成为了史上用户增长最快的消费应用，我们认为ChatGPT的广泛应用，标志着AIGC规模化、商业化应用的开始，人类的内容生产习惯将被改变，随着B、C两端的快速普及，AI创作生产内容将成为下一阶段的重要内容生产方式。
　　B端/C端商业化条件成熟，具备短期落地潜力
　　行业已经具备大规模商业化条件：1）从供给端看，现有技术成熟度已经能够大规模辅助用户进行内容生产，下游供给多点开花，遍及AI绘画、AI写作、AI视频等；2）从需求端看，文娱碎片化、轻量化趋势下，行业逻辑接近快消品，用户消费需求指数级增长，消费形态升级（图文→视频），传统生产方式下行业成本压力加剧，急需降本增效。
　　我们判断ToB、ToC两端的商业化条件已完备，并给出如下展望：1）B端（出售API接口/移植模型）：瞄准进行高频、大规模内容生产的细分场景，为平台提供定制化模型服务，游戏、数字人领域受益短期内即能看到。2）C端（大众应用）：大厂将定制化模型嵌入搜索、办公等成熟应用，利用庞大用户流量挖掘附加价值；此外随着订阅费用的调整，个人创作者直接订阅AIGC应用将更为普遍。
　　投资建议：关注兼具数据、算力及流量优势的厂商&先发布局标的
　　国产替代机会更多存在于兼具中文数据资源、算力及流量分发话语权的企业中，考虑到手握C端流量的大厂技术布局已经相当完备，格局被颠覆的可能性并不高。我们重点关注同时布局AIGC生产及消费领域的互联网平台，料长期主义布局下公司将结构性受益，推荐1）百度：国内AIGC领域发力最早，投入最多，研发成果最丰富的企业，三月其类ChatGPT项目“文心一言”将完成内测并对公众开放。2）腾讯：掌握下游分发话语权，自研“混元”AI大模型已被广泛应用到广告创作、广告检索、广告推荐等腾讯业务场景中，内容、广告及云业务将直接受益；3）网易：AIGC已被引入游戏研发流程，重磅储备《逆水寒手游》上线在即。
　　同时关注已在视频、营销、阅读等相关细分领域抢跑的重点标的，预计先发优势下应用端的推进将更快反映至业绩。推荐1）数码视讯；2）捷成股份；3）风语筑；4）浙文互联。
　　风险提示：AIGC自身存在的伦理、版权、安全等风险；AIGC相关产品上线节奏不及预期风险；监管风险。
　　

研究报告全文：仅供机构投资者使用证券研究报告行业深度研究报告内容产业专题之二新生产工具落地近期即可展望变现AIGC应用商业化及受益标的华西传媒互联网团队证券分析师赵琳SACNOS11205200400032023年2月10日请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明核心观点以ChatGPT为代表的AIGC应用落地标志着内容行业新生产工具的诞生AIGC即通过人工智能自动生成内容我们梳理AIGC技术的发展历程判断其广泛应用前的技术积累已经基本完成开源社区繁荣使得进入壁垒集中于数据及算力目前海内外已经形成了数据供给模型定制内容分发的完整产业链截至2023年2月OpenAI研发的对话机器人ChatGPT已积累一亿月活成为了史上用户增长最快的消费应用我们认为ChatGPT的广泛应用标志着AIGC规模化商业化应用的开始人类的内容生产习惯将被改变随着BC两端的快速普及AI创作生产内容将成为下一阶段的重要内容生产方式B端C端商业化条件成熟具备短期落地潜力行业已经具备大规模商业化条件1从供给端看现有技术成熟度已经能够大规模辅助用户进行内容生产下游供给多点开花遍及AI绘画AI写作AI视频等2从需求端看文娱碎片化轻量化趋势下行业逻辑接近快消品用户消费需求指数级增长消费形态升级图文视频传统生产方式下行业成本压力加剧急需降本增效我们判断ToBToC两端的商业化条件已完备并给出如下展望1B端出售API接口移植模型瞄准进行高频大规模内容生产的细分场景为平台提供定制化模型服务游戏数字人领域受益短期内即能看到2C端大众应用大厂将定制化模型嵌入搜索办公等成熟应用利用庞大用户流量挖掘附加价值此外随着订阅费用的调整个人创作者直接订阅AIGC应用将更为普遍投资建议关注兼具数据算力及流量优势的厂商先发布局标的国产替代机会更多存在于兼具中文数据资源算力及流量分发话语权的企业中考虑到手握C端流量的大厂技术布局已经相当完备格局被颠覆的可能性并不高我们重点关注同时布局AIGC生产及消费领域的互联网平台料长期主义布局下公司将结构性受益推荐1百度国内AIGC领域发力最早投入最多研发成果最丰富的企业三月其类ChatGPT项目文心一言将完成内测并对公众开放2腾讯掌握下游分发话语权自研混元AI大模型已被广泛应用到广告创作广告检索广告推荐等腾讯业务场景中内容广告及云业务将直接受益3网易AIGC已被引入游戏研发流程重磅储备逆水寒手游上线在即同时关注已在视频营销阅读等相关细分领域抢跑的重点标的预计先发优势下应用端的推进将更快反映至业绩推荐1数码视讯2捷成股份3风语筑4浙文互联风险提示AIGC自身存在的伦理版权安全等风险AIGC相关产品上线节奏不及预期风险监管风险201AIGC新生产工具的诞生目录02变现B端C端商业化条件成熟长期想象空间大03投资建议关注兼具数据算力及流量优势的厂商先发布局标的04风险提示301AIGC新生产工具诞生411AIGC人工智能生成内容Web3时代的生产工具AIGCAIGeneratedContent即通过人工智能自动生成内容具体指基于大型语言模型LLM生成对抗网络GAN等深度学习技术输入数据后由人工智能生成相关内容目前AIGC已进入成长期AI生成图像文字代码音乐等领域均已有相关应用落地我们认为随着BC两端的快速普及AI创作生产内容将成为下一阶段的重要内容生产方式图AI生成内容的流程数据准备模型训练生成内容评估效果模型优化准备大量的可供训练的使用机器学习算法如神通过模型的预测接口向评估生成的内容与实际创根据评估效果对模型进行数据如文本图像经网络随机森林等对模型输入指定的模板和数作要求的差异优化提高生成内容的质音频等并对其进行预模型进行训练让模型学据获得生成的内容量处理会生成与人类相似的内容图内容创作模式的演变猜想用户生产内容AI辅助用户生产内容AI生产内容专业人士生产内容UGCAIUGCAIGCPGC资料来源ChatGPT华西证券研究所12当下为何关注AIGC落地前的技术积累已经基本完成图AIGC的四大技术基础神经网络大数据自然语言处理计算机视觉人工智能生成内容的基础理论人工智能生成内容的基础对生通过对人类语言的理解和处理通过模拟人类视觉系统的功能它模拟了人脑的神经网络从而成内容的质量和效果有着重要的从而实现人工智能生成内容对图像及视频进行处理实现了人工智能的生成内容影响图从机器学习角度看AIGC发展历程相关技术已经基本成熟基础架构模型框架落地应用AI换脸深度神经网络DNN生成对抗网络GAN变分自编码器VAEAI生成图像卷积神经网络CNN流生成模型flowglowAI生成音频递归神经网络RNN扩散模型DiffusionGGGPPP残差网络ResNet模型深度与结果开始具有相关性T-T-T-ChatGPT模型的深度和参数量指数级增加123人工智能对话型机Transformer建立长距离的dependency并行器人计算能力大型语言模型LLM资料来源公开资料整理华西证券研究所13当下为何关注AIGCChatGPT诞生催化AIGC商业化价值ChatGPT实现了从技术提升到技术突破的转变此前残差网络及Transformer的出现使得模型的深度和参数量指数级增加大模型成为可能AIGC应用飞速发展大语言模型出现后大模型的使用方式从预训练的单一任务模型迭代到多模态模型微调时所需的标注数据量显著减少从而降低了业务的使用成本在此基础上2022年11月OpenAI上线了机器人对话模型ChatGPTGPT-35新模型参数量为1750亿人脑神经元数量为120-140亿远超此前模型的参数量ChatGPT引入了RLHF基于人类反馈的强化学习能够在大部分领域与人类进行持续的语言交互实现了历史性的突破ChatGPT标志着AIGC规模化商业化应用的开始人类的内容生产习惯将被改变尽管此前StableDiffusionMidjourney等AI绘画应用已经落地但注册及使用门槛仍相对较高ChatGPT的对话机器人属性及免费试用窗口期使其能够广泛触达用户瑞银数据显示上线两月用户数已突破一亿系目前用户增长最快的消费应用2023年1月推出付费订阅版每月价格20美元我们认为ChatGPT之于OpenAI可以对标AlphaGo和AlphaFold之于DeepMind开启了AIGC认知普及的一大步是AIGC内容批量规模化生产的起点图ChatGPT的技术突破点在于引入了RLHF基于人类反馈的强化学习步骤强化学习算法步骤1收集数据监督学习图步骤ChatGPT2建立训练汇报模型实现路径3PPO提示学习算引入监督学习提高一个提问对应多Q如何向一个六岁的一个新提问写一个关于水獭的故事法模型认知能力个回答孩子解释强化学习强化学习的目奖励机制是初始化标注者将回答从标是解释巩固学习到六岁雇佣标注工进行数据标注最好到最差排序在机器学习围棋策略模型进行输出阶段过程中很久很久以前奖励模型对输出进行评价使用监督学习公司给予信任和惩罚该过程中产生的对GPT-35进行数据用于训练奖该评价用于微调在教授过程励模型更新策略模型的参数基于PPO算法资料来源OpenAI华西证券研究所14AIGC的进入壁垒开源降低行业技术门槛但大模型对数据及算力需求极高AIGC本身的技术门槛并不高大模型的涌现和指数级的能力迭代开源社区的繁荣API接口的大量开发和开放ChatGPT即为开放平台使AIGC应用对新进入者较为友好此外大模型的泛化能力和通用性极强无需对场景和模型重复训练即Zero-shot由此而来的低成本准入门槛数据飞轮效应和广泛的场景适应能力都一定程度降低了行业的技术壁垒但大模型对数据量及算力的海量需求使得头部大厂的规模优势更加突出模型是当下主流AIGC应用的核心基础训练和运行模型都需要庞大的数据量和算力成本资金1数据需求模型性能与数据量数据质量紧密相关文献显示即使是拥有130亿参数的模型仅次于拥有1750亿的GPT-3完整版模型处理二位数加减法的准确率也只有50左右处理其他运算的准确率还不到102算力花费GPT35的训练使用了微软专门建设的AI计算系统由1万个V100GPU组成的高性能网络集群总算力消耗约3640PF-days即假如每秒计算一千万亿次需要计算3640天图GPT3的8个模型一共使用了3000亿token图深度学习模型的算力需求指数级增长资料来源OpenAI英伟达华西证券研究所15现有产业链拆解数据供给模型定制内容分发上游数据供给中游模型开发与定制下游应用与分发数据收集算法开发内容生产厂商数据标记训练深度学习模型内容创作应用服务商数据预处理二次开发定制化模型内容分发平台1AI收集大量原始数据并对其进行使用注释数据开发和训练1协助用户使用模型和算法生成内模型以生成内容预处理以便提供给模型训练容如图像文本语音等2在垂直细分领域进行模型的二2将生成的内容分发到各种渠道次开发以便适应定制化需求如社交媒体娱乐平台新闻媒体等文本图像音频视频代码BERT语言理解与Florence视觉识别OPT-175B视觉识别Turing-NLGM2M-100语言理解生成对话系邮件撰写绘画生成AI编曲智能渲染代码生成Bard聊天机器人统生成会议纪要AI换脸AI配音视频剪辑代码纠错Gato多模态Megatron-ChatGPT语Stable文案策划画作修复有声播客素材匹配代码优化Gopher语言理解TuringNLG言理解生成Diffusion语生成语言理解推理言理解与图像对话聊天广告制作会议还原特效生成App制作AlphaCode代码生成推理CLIPDALL-E生成生成图像生成16评估AIGC的政策风险数据算法规范已逐步完善当前责任集中于平台自查AIGC目前存在版权伦理数据安全等风险点AI模型通常是通过预先存储的大量数据训练得到的因此其中可能存在错误偏见或不准确的信息1版权AI模型可能侵犯到他人的版权如通过复制或抄袭别人的作品创建文本2伦理AI模型可能存在伦理风险例如造成误导歧视或侵犯个人隐私3数据安全当存储或处理敏感信息时存在数据泄露被窃取等安全风险数据及算法领域此前已经经历过一轮密集规范相关细则已经相对完善叠加2021年以来数字经济相关政策利好陆续释放我们判断产业初创期相关的政策态度趋于包容目前审核责任更多集中于平台对语料库的自查图此前针对数据及算法的监管体系已经逐步完备顶层法规民法典国家安全法数据安全法网络安全法个人信息保护法网络安全审查办法云计算服务安全评估办法关键信息基础设施安全保护条例互联网信息服务算法推荐管理规定条例细则关键信息基础设施安全保护条例征求意见稿企业数据资源相关会计处理暂行规定征求意见稿数据出境安全评估申报指南第一版关于修改中华人民共和国网络安全法的决定征求意见稿工业和信息化领域数据安全管理办法试行数据分类分级数据采集实行公共数据企业数据个人数据分类分级界定明确各级数据监管范围平台方强化信息采集限制用户方明确数据处置权利数据流通数据管理将数据要素流通市场纳入监管范畴优化数据交易市场机制提升市场化水平维护国家数据安全审慎规范数据使用压实平台管理责任资料来源公开资料整理华西证券研究所02B端C端商业化条件成熟长期想象空间大1121行业已经具备大规模商业化条件供给多点开花顺应行业需求供给侧需求侧现有技术成熟度已经能够大规模辅助用户进行内容生产下游文娱碎片化轻量化趋势下行业逻辑接近快消品用户消费供给多点开花需求指数级增长消费形态升级图文视频传统生产方1我们通过实际使用判断人工智能创作能力基本达到了人类专业工种式下行业成本压力加剧60-70的水平且基于AI的工具容错率高可编辑性强具备落地应用1随着互联网增速放缓红利消耗去肥增瘦成为普遍趋势传统内容的可行性生产部门难以承担内容创作的超高成本AIGC应用在前期能够替代拆条剪辑视频简单文案等劳动密集的重复性工作中后期可展望提供创意2从实际供给来看当前AIGC已经率先在营销影视娱乐等数字化程推动创新在成本控制领域有着不可替代的优势度高内容需求丰富的行业取得重大发展涌现了写作助手AI绘画对话机器人数字人等爆款级应用为文娱乃至金融医疗等领域提供有力2快节奏生产需求下AIGC的高效率特点使其能够进一步节省用户内容内容供给产出的时间成本文案助手自动高效生成生成速度更快绘画生成提升内容质量AI绘画水平较高视频生成增加内容多样性多题材多形态演讲生成降低创作成本成本低廉AI法律支持输入内容用户自定事后AI虚拟主播个性化定制可二次编辑资料来源公开资料整理华西证券研究所21行业已经具备大规模商业化条件厂商实现盈利验证商业模式可行性图AIGC当下的主流商业模式ToBToC出售API接口根据产出数量计费订阅制作为底层平台接入其他产品对外开面向C端提供服务根据内容产出的面向C端提供服务用户需每月付费放按照数据请求量和实际计算量数量计费如AI绘画软件按照图像以换取服务当前订阅价格仍相对计算费用张数收费高昂代表产品代表产品代表产品目前海外已有实现稳定盈利的厂商持续验证商业模式的可行性公开业绩数据显示2020年Deepmind已实现千万美元量级的利润营业额为826亿英镑我们根据此前分析的下游应用场景判断ToBToC两端的商业化条件已完备并给出如下展望1B端出售API接口移植模型瞄准进行高频大规模内容生产的细分场景为平台提供定制化模型服务游戏数字人领域受益短期内即能看到2C端大众应用大厂将定制化模型嵌入搜索办公等成熟应用利用庞大用户流量挖掘附加价值此外随着订阅费用的调整个人创作者直接订阅AIGC应用将更为普遍资料来源公开资料整理华西证券研究所22B端变现展望LLMX瞄准有高频大规模内容生产需求的细分场景B端变现的方式可展望为细分行业定制LLM大语言模型即厂商的模型底座用户数据源构建LLMX厂商通过改变训练用数据的分布来提升模型在某一细分领域的表现从具体领域来看定制化模型能够逐步深度融入到文字音乐图片视频3D多种媒介形态的生产中可以担任新闻论文小说写手音乐作曲和编曲者多样化风格的画手长短视频的剪辑者和后期处理工程师3D建模师等多样化的助手角色在人类的指导下完成指定主题内容的创作编辑和风格迁移传媒互联网是最直接受益于AIGC落地的场景中文互联网首先为大模型的建立提供丰富的中文语料库从源头哺育AIGC传媒细分子赛道均具备高内容需求高交互高创意浓度等属性与AIGC天然契合图AIGC服务商面向B端提供LLMX服务的步骤示意图需求收集数据收集模型训练模型评估模型落地监控和维护客户将其特定客户需要提供服务商使用客AI服务提供AI服务提供商AI服务提供要求和偏好传特定于自身行户提供的数据商需要评估自部署自定义模商后续维护模达给AI服务业的代表性数来训练自定义定义模型的性型使其可供型准确性和质提供商据集模型能客户使用量具体包括要生此数据集应与此过程可能涉涉及进行测试为客户提供可持续监控自定成的内容类型客户想要生成及微调现有的集评估以及用于生成内容义模型的性能所需的内容样的内容类型相预训练模型或人工注释者的的API或将并进行任何必式语气和语关并且应具从头开始训练主观评估确模型直接集成要的更新或修言以及所需有高质量且具新模型生成保其满足所需到其现有软件改的准确性和质有准确的注释满足客户要求的准确性和质中量级别和首选项的内量级别容资料来源公开资料整理华西证券研究所22B端变现展望LLMX瞄准有高频大规模内容生产需求的细分场景重点关注两个能够显著受益的行业游戏行业具备高交互性内容创意密集的特点将显著受益于AIGC带来的成本效益改善玩法创新商业模式有望发生变革以3A游戏为例一款成熟的3A游戏开发时间周期长资金人力耗费巨大R星2018年发售的游戏荒野大镖客2其虚拟场景约有约60平方公里耗费六百余名美术8年时间完成AIGC技术的引入能够在设计调试NPC行为优化3D场景制作等多领域提升效率降低游戏行业对人力的重度依赖有效实现成本控制图AIGC在游戏领域的可能应用内容生产地图生成程序化内容生成玩法创新付费点创新利用AI图像生成技术根使用人工智能和机器学习基于开发者设计的生成规则人工智能和机器学习算法AIGC技术的引入将提升玩据设计者需求生成立绘算法快速生成环境地形结合一定的随机化因素自具备颠覆原有玩法的能力家在游玩过程中的体验配乐文本动生成关卡或怪物分布有望创造新的付费模式图任天堂开放世界游戏塞尔达传说荒野之息开发周期长达四年图网易开放世界手游逆水寒引入数百位人工智能NPC资料来源公开资料整理华西证券研究所22B端变现展望LLMX瞄准有高频大规模内容生产需求的细分场景广告营销内容生产及个性化需求大看好AI数字虚拟人产品降本增效全天候大规模高效率触达客户实时分析数据个性化定制营销策略极大降低人力成本数字人客服能够快速同事触达海量客户保AI实时分析客户数据并个性化客户体验为客AI数字人不再需要真人驱动提升了营销策略持全天候在线户提供更具相关性和吸引力的内容一致性极大降低人力代言成本AI虚拟人数字人人工智能技术驱动下的数字智能体基于AIGC的3D数字人建模已经初步实现产品化目前精度可以达到次世代游戏人物级别可以开放程序接口对接各种应用因此潜力较大范围较广提升制作效能感知与决策更接近人类融入会话式Al系统制作工具更丰富客户可以上传照片视频生AIGC支撑了AI驱动数字人建立一个具象化有亲和力的更多的制作引擎将涌现用户成写实类型的数字人生成多模态交互中的识别感知和分人类形象提升交流中情感的在系统提供的基础形象模板上过程较短成本低可定制析决策功能更加智能化人连接修改参数制作流程有望缩短性化至三十分钟语言理解ASRNLPTTS动作合成AI驱动口型动作传统虚拟人数字人数字智能体目前主要由真人在皮套下驱动广泛应用于营销直播领域资料来源公开资料整理华西证券研究所23C端变现展望AI嵌入搜索引擎代际变革即将开始缺乏实时性是类ChatGPT产品的最大掣肘作为语言模型对话式机器人没有搜索引擎的爬虫能力只能回答已知信息2023年2月起大厂陆续将对话是机器人与搜索引擎结合进一步提升搜索业务效率ChatGPT搜索引擎准确性提升搜索用户体验增强赋能广告业务通过集成搜索引擎技术人工智能对话机搜索结果呈现将更自然更直观聊天功从变现角度看广告位将随附加功能落地而增加用户参与的提升能够使AI收集更器人可以通过访问更广泛的信息源对用能能够提供更加个性化和互动的体验从多个性化数据从而提供更加精准的广告户查询提供更准确和相关的反应而提升用户使用时长及活跃程度推送服务2023年2月推出新版互联网搜索引擎必应Bing2023年2月推出Bard对标ChatGPT该模型利用2023年2月公司AI大模型文心一言将于3月份完和Edge浏览器新版必应的运行基于一个OpenAI来自网络的信息为输入问题提供最新高质量的成内测面向公众开放最初版本将嵌入其搜索语言模型可以切换聊天模式协助用户起草文回答有望将AI的优势带入谷歌日常产品服务中本资料来源公开资料整理华西证券研究所24C端变现展望SaaS应用将是最广泛触达大众的场景之一流量为隐形壁垒SaaS应用将是最快落地最早触达C端用户并带来附加收入的场景一方面AIGC在办公领域的应用前景已经相当显性文本转图像快速文案撰写快速数据分析等技术能够集成至日常工作流程中相关大厂已经开始实际布局微软计划OFFICE全家桶云计算模型Azure中悉数加入AI大模型线上会议软件Teams已经推出了AI撰写会议纪要和邮件的付费服务另一方面工作中的应用需求更为刚性用户基础已经较为庞大心智培育成本低付费意愿更强通过嵌入增值服务收取费用商业模式更加成熟享有C端流量分发话语权的厂商受益更加显著头部厂商的产品本身已经有着用户基数心智壁垒变现路径相对明晰获客成本远低于新进入者图OFFICE应用将与ChatGPT整合图微软在线会议软件Teams已经上线AI纪要付费功能资料来源公开资料整理华西证券研究所25C端变现展望心智提升费用下降直接订阅制将更加普遍直接ToC的按月订阅制产品受众范围较窄当前AIGC应用的订阅价格约在10-30美元区间内我们判断付费制较高的成本将按月订阅的消费者范围限定在了有硬性需求的独立创作者中从AI绘画领域付费情况来看根据6pen数据中国60的用户并没有在使用AI绘图产品上有过付费行为剩下40的付费用户中16付费在10元以内14在100元以内付费超过100元的不到10随着AIGC能力的大幅度提升AIGC订阅费用有望逐步调降购买决策成本降低伴随用户认知建立我们认为C端应用消费需求的扩大已是必然IDC预计中国AI市场规模将以244的CAGR增长有望在2025年超过1843亿美元约1263亿元人民币咨询机构AcumenResearchandConsulting预测2030年AIGC全球市场规模将达到1100亿美元量子位智库预计2030年AIGC市场规模将超过万亿人民币表AIGC应用收费情况图ChatGPTPlus于2023年2月上线软件平台名称付费情况10美元月200次快速生成不限量的排队生成Midjourney30美元月900次快速生成不限量的排队生成Artomatix30美元月ChatGPTPlus20美元月资料来源公开资料整理华西证券研究所03投资建议兼具数据算力及流量优势的厂商先发布局标的20