1、ChatGPT火爆的背后：算法革新+算力支持+数据共振
　　 ChatGPT引起全球热烈反响，上线仅五天用户突破百万，ChatGPT在文本交互和语言理解方面能力的显著进步或为通用人工智能的实现带来曙光。究其先进性根本，ChatGPT在以往基础上推进算法革新优化，辅以强大算力支持，并以大规模数据共振，协同助推这一划时代产品诞生。OpenAI以B端提供API接口流量+C端订阅收费模式，探索ChatGPT商业化路径。展望未来AI将横纵向并行，结合技术深化与能力边界拓展，进一步铺开应用面。
　　2、数字内容生产新方式——AIGC
　　AIGC的兴起推动人类叩响强人工智能之门，可应用于文本、音频、图片、视频、跨模态、策略生成等，有望开启新一轮内容生产力革命。随着Transformer、Diffusion Model等算力模型的迭代，推动AIGC在设计、内容创作、游戏智能、机器交互等领域实现降本增效
　　3、新时代生产力工具，AIGC赋能内容生产
　　基于AI生成内容技术，AIGC已在游戏、广告营销、影视、媒体、互联网、娱乐等领域初显成效，并展现出较大的潜力。
　　 AIGC将推动游戏生产范式升级，并丰富游戏资产生成，高效辅助游戏测试，使制作成本显著降低，全流程赋能游戏买量；
　　 AIGC贯穿广告营销全流程，将优化案头工作环节，提供更专业的个性化营销方案，并充实广告素材，实现广告自动化生成；
　　 AIGC提升影视行业全管线效率。影视剧本创作已初见成效，多AI技术将助力电影中期拍摄，后期制作将更快完成；
　　 AIGC带给媒体行业人机协作方案。新闻写作编排效率提升，传媒向智媒转向开启新篇章；
　　 AIGC提供互联网行业丰富内容，和更便捷的服务。ChatGPT赋能智慧搜索，互为供给加速发展内容平台发展，虚拟结合激发电商沉浸式体验；
　　 AIGC为娱乐行业提供了更多样的体验。人际交互娱乐迈入新台阶，AIGC或成元宇宙之匙。
　　风险提示
　　1、AI核心技术和AIGC技术发展不及预期风险。AIGC相关产业技术发展仍不成熟，技术壁垒较高，核心技术难以突破。
　　2、版权相关风险。AIGC生成的内容依赖现有版权素材，不当使用或模型自身问题可能导致不良后果；3、人权道德风险。AI可能会生产违反道德、常规、法律等内容；
　　4、行业竞争加剧风险。若相关企业加快技术迭代和应用布局，整体行业竞争程度加剧，将会对目前行业内企业的增长产生威胁；
　　5、宏观经济波动的风险。若宏观经济景气度下行，将影响消费者消费意愿和产业链生产意愿，AIGC技术应用落地将会受限；
　　6、政策监管风险；
　　7、用户需求不及预期；
　　8、技术垄断风险。

研究报告全文：证券研究报告未来已来AI如何赋能传媒行业AIGC算力时代系列报告行业评级看好2023年3月11日分析师姚天航邮箱yaotianhangstockecomcn电话13691994572证书编号S1230522010001报告摘要1ChatGPT火爆的背后算法革新算力支持数据共振ChatGPT引起全球热烈反响上线仅五天用户突破百万ChatGPT在文本交互和语言理解方面能力的显著进步或为通用人工智能的实现带来曙光究其先进性根本ChatGPT在以往基础上推进算法革新优化辅以强大算力支持并以大规模数据共振协同助推这一划时代产品诞生OpenAI以B端提供API接口流量C端订阅收费模式探索ChatGPT商业化路径展望未来AI将横纵向并行结合技术深化与能力边界拓展进一步铺开应用面2数字内容生产新方式AIGC95AIGC的兴起推动人类叩响强人工智能之门可应用于文本音频图片视频跨模态策略生成等有望开启新一轮内容生产力革命随着添加标题TransformerDiffusionModel等算力模型的迭代推动AIGC在设计内容创作游戏智能机器交互等领域实现降本增效3新时代生产力工具AIGC赋能内容生产基于AI生成内容技术AIGC已在游戏广告营销影视媒体互联网娱乐等领域初显成效并展现出较大的潜力AIGC将推动游戏生产范式升级并丰富游戏资产生成高效辅助游戏测试使制作成本显著降低全流程赋能游戏买量AIGC贯穿广告营销全流程将优化案头工作环节提供更专业的个性化营销方案并充实广告素材实现广告自动化生成AIGC提升影视行业全管线效率影视剧本创作已初见成效多AI技术将助力电影中期拍摄后期制作将更快完成AIGC带给媒体行业人机协作方案新闻写作编排效率提升传媒向智媒转向开启新篇章AIGC提供互联网行业丰富内容和更便捷的服务ChatGPT赋能智慧搜索互为供给加速发展内容平台发展虚拟结合激发电商沉浸式体验AIGC为娱乐行业提供了更多样的体验人际交互娱乐迈入新台阶AIGC或成元宇宙之匙2风险提示1AI核心技术和AIGC技术发展不及预期风险AIGC相关产业技术发展仍不成熟技术壁垒较高核心技术难以突破2版权相关风险AIGC生成的内容依赖现有版权素材不当使用或模型自身问题可能导致不良后果3人权道德风险AI可能会生产违反道德常规法律等内容4行业竞争加剧风险若相关企业加快技术迭代和应用布局整体行业竞争程度加剧将会对目前行业内企业的增长产生威胁5宏观经济波动的风险若宏观经济景气度下行将影响消费者消费意愿和产业链生产意愿AIGC技术应用落地将会受限6政策监管风险7用户需求不及预期8技术垄断风险301ChatGPT火爆的背后算法革新算力支持数据共振02数字内容生产新方式AIGC目录CONTENTS03新时代生产力工具AIGC赋能内容生产04风险提示4ChatGPT火爆的背后01算法革新算力支持数据共振511ChatGPT火爆全球成为现象级互联网产品ChatGPT是一个由OpenAI开发的大型语言模型它使用自然语言处理和深度学习技术可以理解语言内容和语境能够承认错误挑战不正确的前提拒绝不适当的请求通过生成自然语言文本的形式与用户交互从而能够应用于各种语言任务和应用2015年ElonMusk2018-2020年2022年11月30日2023年2月7日2017年谷歌大脑推SamAltmanOpenAI依次推出OpenAI推出在GPT-微软推出由ChatGPT出生成式预训练PeterThiel等投资10GPT-1GPT-2GPT-335模型基础上微调后支持的AI搜索引擎Transformer模型亿美元创立OpenAI等自然语言处理模型得到的ChatGPT模型Bing和Edge浏览器ChatGPT上线仅5天后用户数突破百万各项服务突破百万用户时间相较于其他互联网APP及服务ChatGPT用户规模爆发式增ChatGPT5天长迅速出圈并在全球各地引起热烈讨论Instagram25个月Spotify5个月pChatGPT仅5天就达成百万用户为历史上最快突破百万Dropbox7个月用户的应用Facebook10个月pChatGPT上线2个月后月活用户达1亿为历史上用户Twitter2年Airbnb25年增长最快的消费应用Netflix35年数据来源OpenAI官网Statista机器之心Pro浙商证券研究所612从AlphaGo到ChatGPTAI技术发展叩响AGI之门围棋高手AlphaGo引发AI狂潮语言智能ChatGPT备受市场瞩目pAlphaGo唤起AGI畅想AlphaGo的成功使市场对AIpChatGPT文本交互能力更上一个台阶ChatGPT在文字技术产生空前期待预想AI将由专用人工智能ANI走创作与语言交互等方面的能力令人惊喜一定程度上实向通用人工智能AGI实现人类同等能力的任务执行现了人类同等能力提升读写效率逐渐向AIGC靠近pAGI遇技术难关发展相对停滞随后几年间面向AGIp或为AGI实现带来曙光虽然在大量用户体验下的应用和底层技术的发展不尽如人意遇数据能耗ChatGPT仍暴露出部分反馈偏差问题但验证了基于大语义理解可解释性等瓶颈技术未出现明显突破型语言模型LLM实现AGI具有可能性重塑AI发展前景数据来源DeepMindCSDN浙商证券研究所713解密ChatGPT12算法优化助力GPT模型革新1956年二十世纪初2017年2018年2022年Transformer架构机器学习概念提出RNNCNN等算法迅速发展Transformer架构提出OpenAI推出GPT模型ChatGPT推出Transformer架构由谷歌传统模型Transformer架构的优势于2017年提出架构核心为Self-Attention自注RNNRNN采用从前往后收集信息的线性序列结构导致在大规模并行下的计算能力不足意力机制Transformer架构不存在序列依赖使其在大规模并行计算下的能力明显优于RNNCNNCNN模型通过卷积层捕获远距离特征受卷积核限制Transformer应用位置函数进行编码从而在集成信息过程中自然地建立单词间的联系长距离特征捕获能力更强综合来看Transformer不论是在执行任务能力还是运行速度上均是更好的选择基于RLHF的算法应用基于人类反馈强化学习模式三步法训练模型训练监督策略模型从数据集中随机抽取问题由工程师对预期的输出结果进行标注以此在GPT-35基础上对模型进行微调奖励模型从微调后的模型中随机抽取问题并生成几个输出结果由工程师对结果按质量从高到低排序将排序后的结果用于奖励模型训练近端策略优化PPO强通过奖励模型产生最优的输出结果后将该结果对模型参数进行迭代化学习与优化并不断循环反复这一过程最终得到高质量的ChatGPT模型推理能力的引入在基于大量代码训练构建的Codex模型上引入了推理能力数据来源CSDNOpenAI官网浙商证券研究所813解密ChatGPT22算力支撑数据共振实现交互革命Azure算力支持p2019年微软与OpenAI达成合作由Azure为OpenAI提供训练及使用所需的算力p研究显示模型表现会随着规模的扩大而增长且存在涌现能力emergentabilities基于模型效果需求等因素在OpenAI不断更新GPTOpenAI在对GPT模型的升级过程中涉及参数量和预训练数据量均爆发式增长Azure的算力支持是GPT模型不断完模型最终产出ChatGPT善的重要支撑之一的过程中强大的算力发布时间参数量预训练数据量支持功不可没GPT-12018年6月117亿5GBGPT-22019年2月15亿40GBGPT-32020年5月1750亿45TB数据集的优化p训练ChatGPT模型的数据集更新至2021年主要来自于维基百科书籍期刊Reddit链接CommonCrawl等渠道预计数据量总规模达到45TB大规模训练数据集使模型能力得到显著提升单一大模型下的模型训练p根据ChatGPT的训练原理模型训练数据集绝大多数来自非标注数据并由工程师辅以少部分微调的形式开展较传效率与成本效益更强统标注数据为主的训练模式的通用性更强对工程师介入标注的要求更低使模型训练的效率更强模型训练效率提高训练模式更具通用性经济效益增强ChatGPT先进性反馈准确性提升可以拒绝用户的不适当请求能够承认错误挑战不正确的前提回答更人性化贴近人类价值观具备上下文理解能力交互更流畅数据来源CSDN浙商证券研究所914OpenAI商业化探索B端流量收费与C端订阅收费并行功能应用模型API模型价格美元功能API模型价格美元pB端提供API接口实施流量收费ChatGPTgpt-35-turbo0002千字符10241024002图OpenAI向用户提供语言图像音频等不同类型模型的APIAda00004千字符图像模型5125120018图语言Babbage00005千字符2562560016图模型接口通过用户使用模型的流量收费其中ChatGPT对应APIInstructGPTCurie0002千字符音频模型Whisper0006分钟由其背后的AI模型gpt-35-turbo提供支持Davinci002千字符嵌入模型Ada00004千字符功能API模型训练价格美元使用价格美元此外OpenAI还向用户提供嵌入模型和微调模型支持用户Ada00004千字符00016千字符微调Babbage00006千字符00024千字符根据自定义需求进行模型定制模型Curie0003千字符0012千字符Davinci003千字符012千字符pC端提供产品订阅服务收取费用OpenAI于2023年2月新推出ChatGPTPlus版本对该版本的使用者收取20美元月的订阅费用ChatGPTPlus版本较免费公开使用的ChatGPT模型具有更快的响应速度在应用高峰期能更顺畅的使用模型且订阅者能够优先使用新功能以向ChatGPT模型的深度用户提供更快捷的服务数据来源OpenAI官网浙商证券研究所1015发展展望纵向加深AI能力横向拓展能力边界纵向促进ChatGPT及其原模型的深化发展算力数据ChatGPT依托微软AzureAI超算基础设施凭借参数量的提ChatGPT的训练数据集信息更新截止2021年随着信息的不升带来了模型性能的明显增长随着算力设施建设规模的扩断产生以及大量用户的使用模型可应用的数据集规模进一大和算力承载量的增长或将进一步提升模型质量步扩张或将促使ChatGPT的反馈更贴近实际算法ChatGPT模型基于RLHF的预训练机制但仍存在输出不良或虚假信息的现象且其提供的信息也存在一定的滞后性随着算法的优化改进或将进一步提升模型反馈的准确性和时效性或是简化模型的训练过程从而提升模型效率横向推动AIGC多模态技术场景发展文本生成音频生成图像生成视频生成图像视频文本跨模态生成策略生成GameAI虚拟人生成pChatGPT为AIGC在文本模态下的产物证明了AIGC应用落地的可行性与先进性或将催生更多的应用需求pChatGPT热烈的市场反应以及商业收益或将成为AI行业公司大力发展其他模态的重要激励与契机数据来源CSDN量子位浙商证券研究所11数字内容生产新方式02AIGC122AIGC叩响认知智能之门向强人工智能时代迈进一步人工智能弱人工智能AIGC强人工智能发展脉络计算智能感知智能认知智能机器具备超强的存储能力和超快的计使机器具备视觉听觉触觉等感知机器具有主动思考和理解的能力不特点算能力可以基于海量数据进行深度能力可以将非结构化的数据结构化用人类事先编程就可以实现自我学习学习利用历史经验指导当前环境并用人类的沟通方式与用户互动有目的推理并与人类自然交互2016年Google旗无人驾驶是基于AIGC意味着AI下Deepmind公司道路检测交通开始在现实内的AlphaGo机器人标志识别车辆容中承担新角基于深度学习大跟踪行为分析色叩开认胜世界围棋冠军李和场景理解的感典知智能之门型世石知智能应用事件以ChatGPT为代表电商平台基于对波士顿机器狗利用Transformer模用户购买习惯的BigDog是深度型进行大规模预训练深度学习进行利用DNN技术的与无监督学习提个性化商品推荐感知智能机器人升与人类互动水准数据来源知萌咨询浙商证券研究所132AIGC由技术驱动的数字内容生产新方式内AI生成内容容生nAIGCAI-GeneratedAI产辅助生成内容Content总人工智能技术驱动下数字内容生产方式向更高效迈进n量AIUGCAI-assistedn内容生产总量巨大用户生成内容GeneratedContentn元宇宙式体验nUGCUser-Generatedn内容生产总量大n举例ChatGPTAI绘专家生成内容Contentn大规模沉浸交互nPGCProfessionally-画AI生成视频等n内容生产总量变多GeneratedContentn举例语音转文字协助n小规模多人交互纪要生成百家号TTVn内容生产总量较低n举例小红书微博协助新闻图文生成视频n单人多人专业体验n举例长视频内容消费体验数据来源浙商证券研究所142AIGC产业链逐步形成玩家百花齐放商业模式持续探索以ChatGPT为代表的AIGC行业上游主要包括数据供给方算法模型机构创作者生态以及底层配合工具等中游主要包括文字图像音频视频等数字内容的处理加工方下游主要是各类数字内容分发平台消费方及相关服务机构等数据供给方数据分析及底层配合工具业务数据联通素材数据收集等如第三方营销创作者生态标注生物资产及内容素材渲染引擎混音设备等上公司版权图库方等游相关算法模型研究机构相关开源算法嵌入结合能力的业务平台业务生态内容设计内容制作工具周边售卖运营增效视觉设计文案设计结构设计等音频视频编辑工具新闻采编游戏制作等NFT个性化产品等智能客服简单决策等中游个性化市场营销数据梳理自动实时广告植入品牌虚拟形象打造营销内容生成等内外部数据分析及更新数据分析及算法训练交互各内容创作及分发平台第三方内容终端生产厂商消费品基于AICG激发PGC及UGC活力分发渠道新闻媒体机构金融机构等厂商下游第三方内容服务机构AIGC内容检测MCN公司公关公司等数据来源量子位浙商证券研究所152按技术场景AIGC内容可分为文本音频图像视频等文本生成跨模态生成音频生成策略生成图像生成按技术场景划分GameAIAIGC内容分为视频生成虚拟人生成数据来源量子位浙商证券研究所1621文本生成NLP重要任务标之一神经网络生成法为主流趋势p文本生成TextGeneration是自然语言处理NLP的重要任务之一从非语言的表示生成人类可以理解的文本文本文本数据文本都是文本生成任务关注的传统文本生成方法神经网络文本生成方法p基于规则p基于卷积神经网络CNN的语言生成模型p基于统计p基于递归神经网络RNN的语言生成模型DataAnalysisp基于Transformer的语言生成模型p基于生成神经对抗网络GAN的语言生成模型p基于图卷积神经网络GCN的语言生成模型DataInterpretationHiddenDocumentPlanningInputOutputMicroplanningRealisation数据来源CSDN浙商证券研究所1721文本生成Transformer架构实现并行处理提升模型训练效率pRNN架构局限在于无法并行运算RNN计算是有时序依赖的需要用到前一个时间步或者后一个时间步的信息这导致它难以并行计算只能串行计算GPU的并行化能够大大加速计算过程如果模型不能够并行计算会导致运算速度很低pTransformer架构引入Self-attention自注意力机制可取代RNNDecoder2017年Google发布AttentionisAllYouNeedTransformer模型通过采用Self-Attention自注意力机制完全抛弃了传统RNN在水平方向的传播只在垂直方向上传播只需要不断叠加Self-Attention层即可这样每一层的计算都可以并行进行可以使用GPU进行加速Seif-AttentionTransformer解自注意力机制结构整体结构码Encoder器编码器数据来源CSDNarXiv浙商证券研究所1821文本生成或为AIGC率先应用模态发展阶段成熟于其他文本生成类型特色落地场景发展现状未来展望代表性公司基于结构化数据或AutomatedInsights规范格式在特定新闻写作公司财报为文本生成最早的产NarrativeScience结构化可代替部分较机械化情景类型下的文本撰写客服类问答等生分类应用广泛且textengineioYseop的人工写作文本生成生成生成内容有领域技术趋于成熟ArriaRetresco澜较强规律舟科技等AnywordPhrasee具有更高的文本开底层原理明确发展PersadoCopyai放度和自由度需技术有待提升长篇非结构化营销文本和剧情创作未来4-5年会出现FridayaiRetresco要一定的创意和个文字在内部逻辑上仍等领域较优的长文本内容Conversionai文本生成性化生成内容创然有较明显问题且JasperAISnazzyAI意性更强生成内容稳定性不足彩云小梦等拥有社交属性对处于发展初期缺乏以ChatGPT为革命小冰公司聆心智能交互性NLP处理要求更高虚拟伴侣NPC互人伦道德感感知力点1-2年会有较大LatitudeioOpenAI生成内容需有上下动等领域文本生成不足发展突破等文逻辑对应数据来源量子位浙商证券研究所1922音频生成TTS应用发展成熟AI乐曲创作未来可期p音频生成主要应用于流行歌曲乐曲有声书的内容创作以及视频游戏影视等领域的配乐创作目前在众多场景已获初步发展在部分场景已广泛应用趋于成熟常见音频生成中TTS文字转语音是最普遍使用的落地应用而创意性音频生成有助于激发创作者灵感促进乐曲二创辅助编曲常见AI音频生成文字转语音应用基本成熟关键突破在于如何使语调更有情绪ASR语音转文字通过一个模型把文字转为语智能客服p通过富文本信技音的特征向量比如MFCC有声读物制进息更好表现语术或者基频频谱包络能量作语音播步调的抑扬顿挫VPR声纹识别p基于用户较少原等特征组合的形式然后再报自媒体空的个性化数据理使用声码器Vocoder把语音配音导航间得到整体的复TTS文字转语音特征转换为音频信号播报等制能力创意AI音频生成以乐曲二创辅助编曲为代表AI乐曲创作将在音频生产领域快速发展乐AI作曲AI作曲以语言模型为中介对音乐数据进行双向转化p旋律走向过于随机部分和曲技进弦略有突兀AI编曲基于主旋律和创作者个人偏好生成不同乐器歌AI编曲术步p音乐创作基于前人数据分析曲原对应和弦完成整体编配空理而得难以生成全新曲风生人声录制间成人声录制通过端到端的声学模型和神经声码器完成p音乐数据标注困难数据来源CSDN量子位浙商证券研究所20