为什么ChatGPT如此重要？AIC端产品中的第一个爆款，可能代表着商业化的拐点。1）从用户体验上，比起竞品和上一代产品，ChatGPT的连续对话能力明显更强，具备了大范围商业化的潜力。2）从应用场景的潜力上，语义文本类产品想象空间较图片类更大。短期看有望落地的包括更专业的客服机器人、更垂直更专业化的AI（如医疗教育领域）、新一代的智能搜索等。3）ChatGPT的出现或将加快巨头对于AI的发展速度。ChatGPT的成功或将促进各科技巨头加大对于AI的研发投入，如谷歌近日宣布投资OpenAI的竞争对手Anthropic。大厂的竞争有助于技术的进步和商业化的加速。
　　为什么是ChatGPT？比起竞品和上一代产品，ChatGPT在多方面有了明显改善。1）道德性的增强，敢于质疑提问者提问前提的正确性和正当性。避免出现偏见、歧视等毒害信息。2）主动承认错误或主动承认无法回答某一问题。3）可以理解整段对话上下文的语义，而不是孤立的回答其中一个问题。4）对提问者意图判断能力大幅提升，并非单纯根据相关性进行答案罗列。因此整体上，ChatGPT有着比其他AI机器人更好的用户体验，具备了真正意义上的连续对话的能力。
　　如何落地？短期看是降本增效的新生产力工具，长期看可能带来新的内容生产范式。ChatGPT的成功证明了生成式模型的进化，实现通用人工智能AGI的可能性进一步提高。其重要性体现在AI对人类传达信息的载体有了更好的学习，在此基础上各个媒介之间的互通成为可能。例如从自然语言生成编程语言，可以产生新的人机交互方式；从自然语言生成图片和视频，可以革新内容行业的生产范式。短期直接落地的场景可能是在文本端，提高人的效率：搜索、营销文案、客服、辅助写作；更长期的可能在于提高人机互动的智能，如在游戏、虚拟人方面的应用。
　　投资建议：关注什么？关注上游的算力扩张和下游的应用落地。文字语音、图片、视频等多形式的输入输出，或将为内容创作领域带来革命性变化。而更广的数据形态、更多的应用场景、更深的用户体验，亦将大幅提升支撑人工智能的算力需求，算力或迎来高速扩张时代。建议关注：1）上游算力：浪潮信息、紫光股份、景嘉微、海光信息、宝信软件等。2）下游应用：应用层面建议关注百度集团和三六零（具备AI大模型和成熟的应用场景搜索）、中文在线（AI绘图、AI文字辅助写作）、万兴科技（AI绘图）、昆仑万维（AI绘图、文本、编程、音乐）、神州泰岳（金融场景下的NLP应用），此外，游戏、营销、虚拟人等业态也有望受益于对话智能程度的提升，建议关注相关公司如三人行、蓝色光标、天神互娱、天地在线等。3）算法和数据层面建议关注：商汤科技（AI、计算机视觉）、科大讯飞（NLP）、拓尔思（NLP）、汉王科技（绘图、NLP）、海天瑞声（数据标注）等。
　　风险提示：政策监管变动；技术发展不及预期；商业化落地速度不及预期。
　　

研究报告全文：行业研究证券研究报告传媒2023年03月16日传媒行业深度研究报告推荐维持ChatGPT技术原理演进路线和应用场景为什么ChatGPT如此重要AIC端产品中的第一个爆款可能代表着商业华创证券研究所化的拐点1从用户体验上比起竞品和上一代产品ChatGPT的连续对话能力明显更强具备了大范围商业化的潜力2从应用场景的潜力上语义证券分析师刘欣文本类产品想象空间较图片类更大短期看有望落地的包括更专业的客服机器人更垂直更专业化的AI如医疗教育领域新一代的智能搜索等3ChatGPT电话010-63214660的出现或将加快巨头对于AI的发展速度ChatGPT的成功或将促进各科技巨邮箱liuxin3hcyjscom头加大对于AI的研发投入如谷歌近日宣布投资OpenAI的竞争对手执业编号S0360521010001Anthropic大厂的竞争有助于技术的进步和商业化的加速行业基本数据为什么是ChatGPT比起竞品和上一代产品ChatGPT在多方面有了明显改占比善1道德性的增强敢于质疑提问者提问前提的正确性和正当性避免出股票家数只148002现偏见歧视等毒害信息2主动承认错误或主动承认无法回答某一问题3总市值亿元1388324150可以理解整段对话上下文的语义而不是孤立的回答其中一个问题对提4流通市值亿元1201216170问者意图判断能力大幅提升并非单纯根据相关性进行答案罗列因此整体上ChatGPT有着比其他AI机器人更好的用户体验具备了真正意义上的连续对相对指数表现话的能力1M6M12M如何落地短期看是降本增效的新生产力工具长期看可能带来新的内容生绝对表现0315351产范式ChatGPT的成功证明了生成式模型的进化实现通用人工智能AGI相对表现37184127的可能性进一步提高其重要性体现在AI对人类传达信息的载体有了更好的学习在此基础上各个媒介之间的互通成为可能例如从自然语言生成编程2022-03-162023-03-16语言可以产生新的人机交互方式从自然语言生成图片和视频可以革新内11容行业的生产范式短期直接落地的场景可能是在文本端提高人的效率搜1索营销文案客服辅助写作更长期的可能在于提高人机互动的智能-9如在游戏虚拟人方面的应用220322052208221022122303-19投资建议关注什么关注上游的算力扩张和下游的应用落地文字语音图片视频等多形式的输入输出或将为内容创作领域带来革命性变化而更广传媒沪深300的数据形态更多的应用场景更深的用户体验亦将大幅提升支撑人工智能的算力需求算力或迎来高速扩张时代建议关注1上游算力浪潮信息相关研究报告紫光股份景嘉微海光信息宝信软件等2下游应用应用层面建议关传媒行业周观点20230227-20230303继续注百度集团和三六零具备AI大模型和成熟的应用场景搜索中文在线AI关注教育信息化板块ChatGPT成本下降关注绘图AI文字辅助写作万兴科技AI绘图昆仑万维AI绘图文本应用端机会编程音乐神州泰岳金融场景下的NLP应用此外游戏营销虚2023-03-05行业重大事项点评数字中国布局规划提拟人等业态也有望受益于对话智能程度的提升建议关注相关公司如三人行TMT出TMT板块有望全面受益蓝色光标天神互娱天地在线等3算法和数据层面建议关注商汤科技2023-02-27AI计算机视觉科大讯飞NLP拓尔思NLP汉王科技绘图传媒行业周观点20230220-20230224建议NLP海天瑞声数据标注等关注教育信息化机会2023-02-26风险提示政策监管变动技术发展不及预期商业化落地速度不及预期证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号证监许可20091210号传媒行业深度研究报告投资主题报告亮点本报告与市场不同的地方在于对于ChatGPT的技术原理技术演进的路线和不同技术路线的差异进行了分析ChatGPT不仅是一个搜索答案并完成整合输出的工具大模型其本身就蕴含着强大的逻辑推理能力其应用空间将有望更快的从文字端向图片视频等其他形式扩张多模态的通用型AI对人们生产生活的变化值得更加重视投资逻辑本报告重点阐述了ChatGPT以及同类型算法的背后蕴含的技术原理演进的路线和可能的应用场景从技术的原理角度论述了为什么ChatGPT技术如此重要为什么ChatGPT在当前时点迎来了爆发同时对于ChatGPT和AIGC可能率先落地的应用场景进行了推演和分析短期看ChatGPT是降本增效的新生产力工具长期看可能带来新的内容生产范式ChatGPT的成功证明了生成式模型的进化实现通用人工智能AGI的可能性进一步提高其重要性体现在AI对人类传达信息的载体有了更好的学习在此基础上各个媒介之间的互通成为可能例如从自然语言生成编程语言可以产生新的人机交互方式从自然语言生成图片和视频可以革新内容行业的生产范式短期直接落地的场景可能是在文本端提高人的效率搜索营销文案客服辅助写作更长期的可能在于提高人机互动的智能如在游戏虚拟人方面的应用证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号证监许可20091210号传媒行业深度研究报告目录一是什么5一什么是ChatGPT效果最好的通用对话式AI大模型5二背后的OpenAI是什么背靠微软通用AI研发领头羊5三怎么理解ChatGPT的底层技术三次关键技术变化大力产生的奇迹7四ChatGPT为什么提升如此明显核心是在模型训练中加入了人类的反馈10五为什么重要ChatGPT在商业和工程上的重要性要大于科学上121ChatGPT是AIGC产品中的第一个爆款可能代表着商业化的拐点122不是单纯的搜索引擎ChatGPT具备从文本中学习的能力13二做什么或许正在建立新的范式13一智能搜索推荐和搜索的界限可能更加模糊15二内容的生产除了效率的提升还有叙事方式的变革151视频当前以辅助为主AI视频生成仍需改进152游戏AI助力生产效率提升内容成本持续下降16三营销和文本生成17三谁来做18四风险提示18证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号证监许可20091210号3传媒行业深度研究报告图表目录图表1公司发展历程6图表2OpenAI核心AI项目7图表3技术发展脉络7图表4几种核心技术之间的关系8图表5语义特征提取能力对比8图表6长距离特征捕获能力对比8图表7任务综合特征抽取能力对比9图表8并行计算能力及运算效率对比9图表9ChatGPT和BERT模型的区别9图表10NLP模型发展趋势10图表11模型和GPT35相比的变化10图表12ChatGPT引入的RLHF训练方式原理11图表13action-drivenLLM训练流程图12图表14有人使用ChatGPT实现了虚拟机功能13图表15生成式AI应用前景14图表16应用场景的演进速度14图表17AI视频编辑功能举例15图表18剪映抠图举例15图表19网易云AI音乐16图表20各娱乐类目受生成式AI的影响程度16图表21Roblex推出的文本生成3D模型软件系统16证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号证监许可20091210号4传媒行业深度研究报告一是什么一什么是ChatGPT效果最好的通用对话式AI大模型ChatGPT全名为ChatGenerativePre-TrainedTransformer是22年11月由OpenAI发布一款AI聊天模型即可对话的交互式AI模型用户只需输入包含相关需求的文本ChatGPT即可自动完成回答相较于其他同类产品ChatGPT更拟真更智能可以回答后续问题承认错误挑战不正确的前提拒绝不适当的请求给予更高水平的AI交互体验ChatGPT具备强大的文字交互功能包括但不限于日常对话信息检索代码生成与调试自动文本创作等其可实现与人类的拟真交互一定程度上替代并简化了搜索引擎并为文本创造类行业提供了一种全新且相对可靠的智能内容生成方案OpenAI的CEOSamAltman称ChatGPT在发布5天注册用户即达到100万而其上一代GPT-3花了将近24个月才达到这一体量二背后的OpenAI是什么背靠微软通用AI研发领头羊OpenAI是一家美国的通用人工智能研究公司是当前全球最著名的人工智能研究机构之一已有研究成果包括GPT系列大语言模型DALLE系列文本生成图片预训练模型Whisper系列语音识别模型等据路透社报道预计今年公司收入将达到2亿美元到2024年将达10亿美元公司估值已达200亿美元据澎湃新闻援引美国财经媒体Semafor报道微软希望向OpenAI追加投资100亿美元交易达成后OpenAI的估值将达到290亿美元2015年特斯拉创始人埃隆马斯克和YC的前总裁萨姆阿尔特曼SamAltman等6人共出资成立OpenAI起初OpenAI为非盈利性人工智能公司旨在与其他研究机构合作开放各自研究成果促进AI技术发展由于特斯拉与OpenAI关系愈深且GPT-2模型出现重大进展2018年2月马斯克离开OpenAI专注投身于SpaceX萨姆宣布自己和YC再无干系出任OpenAI的CEO2019年ReidHoffmanLinkedIn联合创始人和KhoslaVentures对公司进行投资此后OpenAI宣布转型为OpenAILP设定有限盈利capped-profit架构随后微软投资10亿美元宣布共同打造AzureAI超级计算技术同时OpenAI的服务也全面转移至Azure云计算上共同构建具有经济价值的AGI证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号证监许可20091210号5传媒行业深度研究报告图表1公司发展历程资料来源商业知行侠OpenAI华创证券OpenAI广泛覆盖AI相关领域研究其技术路径迭代如下2016年公司开发了第个人工智能系统在Dota2游戏中击败了职业玩家2017年发布了GPT-1初代生成人类文本的语言处理模型2019年2月14日官宣GPT-2模型同年3月4日发布用于强化学习代理的大规模多代理游戏环境NeuralMMO2019年4月25日发布最新深度神经网络MuseNet可用于音乐作品创造2020年4月14日发布用于分析神经网络内部特征形成过程的可视化工具Microscope5月28日正式公布GPT-3相关的研究结果6月17日发布ImageGPT模型将GPT运用于计算机视觉领域9月GPT-3的商业化授权给了微软2021年1月5日发布CLIP可有效地从自然语言监督中学习视觉概念并发布DALLE模型可以实现基于文本描述生成全新图像2021年8月10日发布GPT-3后代模型Codex2022年1月27日发布InstructGPT基于GPT-3的AI对话系统4月6日发布DALLE2DALLE二代模型9月21日发布Whisper完全开源的语音识别预训练模型2022年11月30日发布ChatGPT系统AI对话系统证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号证监许可20091210号6传媒行业深度研究报告图表2OpenAI核心AI项目资料来源OpenAI华创证券三怎么理解ChatGPT的底层技术三次关键技术变化大力产生的奇迹通俗的说GPT是一个基于统计学的语言模型其工作就是对词语进行概率分布的建模也就是利用已经说过的话去预测下一个词出现的分布概率衡量一个语言模型的功能最重要取决于两点一是是否能有效利用历史上下文信息这决定其对于人类意图的理解能力二是是否有足够丰富高质量的训练语料这决定其回答的质量此外就是性能和成本之间的平衡图表3技术发展脉络资料来源ChatGPT又一个AI突破的时刻真格基金证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号证监许可20091210号7传媒行业深度研究报告在过去10年发生了三次技术上的变化1Attention机制的提出Attention机制于2014年正式被提出并逐步成为了NLP中应用最广泛的设计Attention机制的核心优势在于将算法的注意力从关注全部转为关注重点将有限的注意力集中到重点的信息上从而节省资源快速获得最有效信息同时解决了此前的长距离信息会被弱化的痛点即使文本较长算法也可以不丢失重要信息这为解决算法对大段文本理解和利用不足的问题提供了思路图表4几种核心技术之间的关系资料来源Attention机制产品经理的AI知识库2Transform架构的提出Transformer在2017年由Google在题为AttentionIsAllYouNeed的论文中提出Transformer是基于Attention机制的改进版自注意力机制的编解码器模型从原理上不同于RNN的序列建模方式Transform架构把序列中所有的单词并行处理通过自注意力机制对所有单词之间的关系进行建模分析在表达能力训练时间训练质量上都有着质的提高很快替代RNN成为主流的NLP架构在Transform模型和Attention机制的基础上自监督模型成为了NLP领域的主流BertChat均是此类型模型图表5语义特征提取能力对比图表6长距离特征捕获能力对比资料来源GongboTangetalwhySelf-AttentionATargeted资料来源GongboTangetalwhySelf-AttentionATargetedEvaluationofNeuralMachineTranslationArchitectures华创证券EvaluationofNeuralMachineTranslationArchitectures华创证券证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号证监许可20091210号8传媒行业深度研究报告图表7任务综合特征抽取能力对比图表8并行计算能力及运算效率对比资料来源GongboTangetalwhySelf-AttentionATargeted资料来源GongboTangetalwhySelf-AttentionATargetedEvaluationofNeuralMachineTranslationArchitectures华创证券EvaluationofNeuralMachineTranslationArchitectures华创证券BERT模型和GPT模型两者间孰优孰劣两者的不同方式在于预训练的方式不一样通俗讲GPT采用的方式写出下文即对模型隐藏任意一段文本的下文让其预测后面的文字并通过和原文进行对比来不断训练模型BERT则是完形填空对于任意一段文字随意隐藏15的字让模型来补全两者的区别在于BERT有除了上文外还有下文可以参考而GPT只有上文因此长期以来BERT模型在很多任务上通过微调都可以取得比GPT更好的效果GPT的优势则在于有更强大的生成能力这代表更强的零样本学习能力更强的泛化能力作为通用型AI也就更具备向大众推广的价值图表9ChatGPT和BERT模型的区别资料来源FromzerotoChatGPT小蛋子3GPT-3模型的突破大力出奇迹GenerativePre-trainedTransformerGPT是一种基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模型它用于问答文本摘要生成机器翻译分类代码生成和对话AI2018年OpenAI推出了GPT-1模型但此时的GPT模型的能力并没有和传统模型有明显差异只可当作语言理解工具使用而非对话式AI19年OpenAI推出了第二代模型和上一代相比GPT-2在网络结构上并没有太多创新和突破但是使用了更多的参数和更大的数据集48层模型和15亿参数量此时GPT-2证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号证监许可20091210号9传媒行业深度研究报告在生成方面表现出了强大且普适的能力GPT-3进一步增加了数据文本的丰富度其参数规模是上一代的百倍以上其卓越性能更是引起了业界的广泛关注已经可以完成NLP的绝大部分任务且性能绝佳英法英德互译达到了翻译模型的最佳水平自动生成的文章让人无法分辨来自人手或是机器两位数加减运算自动生成代码等GPT-3的出现让人们看到了通用人工智能的希望图表10NLP模型发展趋势资料来源ChatGPT又一个AI突破的时刻真格基金华创证券四ChatGPT为什么提升如此明显核心是在模型训练中加入了人类的反馈主要的提升有三处训练数据集的类型和质量有提高模型训练的方式有变化指令做了大量细致有效的调整数据集的类型有增加ChatGPT是基于2022年OpenAI推出的InstructGPT实现的改进版模型训练集基于文本和代码在微软AzureAI服务器上完成的训练和GPT-3相比其数据集增加了代码文本因此新增了代码的理解和生成能力图表11模型和GPT35相比的变化资料来源OpenAI官网ChatGPT将人类的反应引入到了模型的训练中和其他模型相比ChatGPT新引入了从人类反馈中强化学习的训练方式ReinforcementLearningfromHumanFeedbackRLHF以训练什么是香蕉这个问题为例人作为Labeler标记者参与到训练中模型会把问题下发到标记者标记者会回答其希望看到的答案这个答案会先作为标准答案来对模型进行初步训练初步训练结束后模型会将AI生成的答案和标记者提供的答案进行混合混合后的答案会再次发给标记者标记者会给这些答案排序打分打分证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号证监许可20091210号10传媒行业深度研究报告后的结果会形成一个奖励模型因此完整的训练过程如下提问者提出问题后1ChatGPT生成一段答案2ChatGPT将答案放到奖励模型中进行比较得到一个参数3将参数与提前设定好的阈值进行比较如果达到证明答案效果较好会输出如果没有达到就继续迭代直到达到阈值人类反馈系统的引入是整个ChatGPT提升的核心原因图表12ChatGPT引入的RLHF训练方式原理资料来源OpenAI官网华创证券与此前训练模式的不同之处常规大模型的提升重心会放在大模型LLM本身和提示工程环节上而ChatGPT将重点放在了下图右侧的循环上并且进行了长时间仔细的调优工作RLHF属于强化学习其训练比较困难因为算法很容易遭遇大模式坍塌情况即答案会过于向标准答案趋近相似的问题会被收敛到同一种答案而解决这一问题需要耗费大量时间进行调优从InstructGPT的参数量级也可看出虽然量级上只有GPT-3的1100但输出效果要远高于GPT-3和其他改良模型证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号证监许可20091210号11传媒行业深度研究报告图表13action-drivenLLM训练流程图资料来源ChatGPT为什么这么强穿云寻恒星五为什么重要ChatGPT在商业和工程上的重要性要大于科学上1ChatGPT是AIGC产品中的第一个爆款可能代表着商业化的拐点对AI的发展来说现阶段创造商业数据的可以迭代的闭环反馈可能比单纯的算法创新要重要OpenAI相比于Google的算法团队和Deepmind等创业公司更注重商业应用由于对商业的克制或受限于ROI导致Google对于大模型的应用非常保守这使得他们即使技术上的起点非常高但一直在进行小范围迭代而OpenAI从GPT-3开始即拥有了大量客户这些客户和OpenAI的数据交互也将极大的推动产品的进步带来一定的先发优势此外OpenAI也借此获得了极大的关注度这对公司甚至AI产业此后的融资和商业化的开展都极为重要从用户体验上比起竞品和上一代产品ChatGPT在多方面有了明显改善一是道德性的增强敢于质疑提问者提问前提的正确性和正当性避免出现偏见歧视等毒害信息二是会主动承认错误或主动承认无法回答某一问题三是会可以理解整段对话上下文的语义而不是孤立的回答其中一个问题四是会对提问者意图判断能力大幅提升并非单纯根据相关性进行答案罗列因此整体上ChatGPT有着比其他AI机器人更好的用户体验具备了真正意义上的连续对话的能力从应用场景的潜力上语义文本类产品想象空间较图片类更大短期看有望落地的包括更专业的客服机器人更垂直更专业化的AI如医疗教育领域新一代的智能搜索等ChatGPT到了对普通人友好的阶段是AI的第一个爆款应用从技术上来讲ChatGPT并没有颠覆式的创新但它是第一个普通用户可以使用且能够感受到科技感的产品对普通人友好的产品可以有更大的应用想象空间也更容易刺激巨头加快产品和技术的研发投入如谷歌近日宣布投资OpenAI的竞争对手Anthropic证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号证监许可20091210号12传媒行业深度研究报告2不是单纯的搜索引擎ChatGPT具备从文本中学习的能力ChatGPT虽然是一个基于语料的统计模型但是并非所有的认知都来自于灌输的文本内容虽然大模型本质是统计模型但其突破就在于大模型已经获得了很强的推理能力学术上称之为incontextlearning是过去一年以来学界的热点话题微软谷歌都有论文来探讨其原因但目前还没有权威的解释但是已经有大量案例证明了其学习能力图表14有人使用ChatGPT实现了虚拟机功能资料来源JonasDegraveBuildingavirtualmachineinsideChatGPT二做什么或许正在建立新的范式短期看是降本增效的新生产力工具长期看可能带来新的内容生产范式ChatGPT的成功证明了生成式模型的进化实现通用人工智能AGI的可能性进一步提高其重要性体现在AI对人类传达信息的载体有了更好的学习在此基础上各个媒介之间的互通成为可能例如从自然语言生成编程语言可以产生新的人机交互方式从自然语言生成图片和视频可以革新内容行业的生产范式证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号证监许可20091210号13传媒行业深度研究报告图表15生成式AI应用前景资料来源SEQUOLAGenerativeAIACreativeNewWorld图表16应用场景的演进速度资料来源SEQUOLAGenerativeAIACreativeNewWorld证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号证监许可20091210号14传媒行业深度研究报告一智能搜索推荐和搜索的界限可能更加模糊AIGC可能形成对传统搜索引擎的降维打击呈现检索生成的功能传统搜索引擎主要承担信息检索功能但AIGC通过用户互动的形式可更高效的呈现出精准的答复比如某一具体编程问题如何解决某些领域的知识问答等等一定程度上可替代部分搜索引擎的功能并实现高效生成回答的附加价值但AIGC并不可完全替代搜索引擎一方面用户选择信息的权利不应该被最佳答案所替代另一方面以ChatGPT为例本质是聊天机器人其回答是基于有限的训练数据集存在准确度不够时效性不足等问题某些时候会对提问者造成误导巨头积极将AIGC与搜索引擎融合微软已推出通过ChatGPT来回答搜索问题的Bing搜索版本此外还计划将ChatGPT技术整合到WordPowerPointOutlook等软件产品中搜索和推荐的界限会更加模糊搜索和推荐的界限会逐步模糊随着搜索系统变得更加个性化我们预测搜索和推荐之间的界限将变得模糊例如TikTok在最近几年发展迅速字节跳动的个性化不断改进的推荐模式体验已经成功地从Youtube等传统的视频搜索产品中抢占了市场份额我们预计推荐系统将在未来几年内激增并从传统搜索中夺取份额二内容的生产除了效率的提升还有叙事方式的变革1视频当前以辅助为主AI视频生成仍需改进AI视频辅助编辑已较为成熟目前运用广泛AI视频编辑是在已有素材基础上进行相应AI操作包括智能封面自动字幕视频祛抖视频特效自动生成视频美颜等当前该技术已较为成熟广泛运用于视频创作领域包括字节跳动旗下的剪映快手云剪抖音美图等图表17AI视频编辑功能举例图表18剪映抠图举例资料来源深度文娱资料来源剪映官网AI视频生产仍有较大提升空间由于视频设计3D资产整合以及运动其对AI提出更高的要求当前生成的视频时长较短且部分视频无法准确再现真实世界的运作方式AI视频生成技术到成熟应用还有一段距离AI音频生成成熟度高于视频由于音频对视觉要求度较低目前AI生成效果好于视频部分公司已有成功应用案例网易曾推出一站式AI音乐创作平台网易天音依托大量的歌曲曲库率先于行业部署工业出版级智能编曲系统能快速生成一首对标人编1-15证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号证监许可20091210号15传媒行业深度研究报告万元左右的出版级编曲曾成功打造出醒来春启正阳等多首广受欢迎的AI原创歌曲图表19网易云AI音乐资料来源金融界2游戏AI助力生产效率提升内容成本持续下降游戏作为工业化程度较高的内容类产品受益于生成式AI巨大游戏作为工业化程度较高的内容类产品且游戏具备强互动性实时体验性因此高质量游戏具备较高的生产门槛无论是技术还是时间金钱成本生成式AI有望大幅降低内容成本释放游戏行业产能将生成式AI运用于游戏场景人物制作时其更类似于更高效成本更低的自动中台体系一旦创意设计方式被确定则制作游戏的时间和成本都会大幅降低游戏行业产能会得到极大的释放更大体量更多数量的游戏将出现以微软模拟飞行为例游戏中玩家能够围绕整个地球197亿平方英里的地方飞行这一功能是通过人工智能来完成即微软公司与blacksharkai合作对人工智能进行训练从二维卫星图像生成无限逼真的三维世界从而实现了这一浩大的工程量图表20各娱乐类目受生成式AI的影响程度图表21Roblex推出的文本生成3D模型软件系统资料来源阿法兔研究笔记生成式AI在游戏领域的机会资料来源三次方AIRX证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号证监许可20091210号16传媒行业深度研究报告游戏开发门槛的降低将会导致更多的冒险和创造性探索我们可能很快就会进入一个新的游戏开发黄金时代较低的准入门槛会导致出现更多创新和创造性游戏而这不仅仅是因为较低的制作成本导致了游戏制作商需要承担的风险较低还因为这些工具代表了为更多受众创造高质量内容的能力从环节上看AIGC全面介入游戏开发和制作的完整生命周期包括初步设计模型动画的生成关卡设计和游戏世界构建等多个维度初步设计初步设计环节是影视或游戏行业中初期的一个核心工作内容即为一款产品的视觉效果和整体色彩进行定调在这一环节需要游戏设计师进行大量的探索而AIGC可以大大节省这一时间游戏设计师可通过文本提示生成大量2D图像这也是目前AIGC最成熟最广泛的应用领域诸如MidjourneyStableDiffusion和Dall-E2这样的工具直接可以将文本描述生成高质量的二维图像甚至可以通过使用StableDiffusion这样的工具将二维图像进行整合并以此为基础生成更大量的类似图片可以将原本3-4周的工作量压缩到1-2天模型搭建AIGC可以被广泛应用于3D模型资产的生产游戏世界其本质即是各种模型的集合随着对游戏品质要求的提高3D模型使用量剧增而3D模型相比2D平面图要更为复杂需要搭建模型并添加纹理和效果目前已有创业公司推出了相关产品如BariumAIPonzu和ArmorLab创作者可以根据文本或者图像来生成3D纹理可以快速提高创作过程的迭代速度在3D模型的搭建领域也有诸如KaedimMirage和Hypothetic的创业公司大公司也在关注这个问题如Nvidia的Get3D和Autodesk的ClipForgeKaedim和Get3d专注于图像到3D模型的转换ClipForge和Mirage专注于文本到3D转换而Hypothetic公司两者都在参与更多内容的创作音效游戏配乐对话NPC的创作在声音领域AIGC同样有巨大的想象空间除了现有内容的AI制作外在效果上也有更多可以突破的地方1互动音效和配乐现有的音效和配乐多数为提前录制好的但较为重复和失真AI可以实现不同情况下的不同音效如脚步声可以根据角色行走环境角色体重步态跑走静步鞋类型等来生成和调整脚步声音配乐也可以根据屏幕上不同的场景和动作来进行调整2及时对话的生成形如ChatGPT这样的AI对话工具可以让角色对于玩家的行为作出实时的反应也可以生成更有情感表达能力可以承担更多作用的NPC3订制化声音玩家可以用自己的声音在游戏中发生本地化也有进一步提高的空间三营销和文本生成文案生成是生成式AI最早应用的领域之一应用领域包括客服编写邮件新闻稿营销文案撰写诗歌小说创作续写等客服以ChatGPT为代表的聊天机器人经过针对特殊场景的训练后可以很快胜任智能客服的角色除了常规的指引功能外AI客服也可以承担更多的营销任务新闻稿营销文案撰写蓝色光标旗下有多款产品已实现AI易稿模块能够辅助营销人员一键生成新闻草稿诗歌小说创作采用AIGC技术的虚拟人度晓晓曾于22年撰写作高考作文在不到1分钟的时间完成了40多篇文章获得专家打分48分的成绩击败了75的考生2017年5月19日微软AI小冰曾推出原创诗集阳光失了玻璃窗囊括了139首现代诗是人类历史上第一部100由人工智能创造的诗集证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号证监许可20091210号17传媒行业深度研究报告代码生成以微软旗下的GithubCopilot为例该产品基于OpenAI专门用GPT-3为编程场景定制的AI模型Codex使用者文字输入代码逻辑它能快速理解根据海量开源代码生成代码当前微软内部已推广使用三谁来做国内外的差距在哪里1资金差距大模型训练成本百万美金左右对小厂难度较大训练一个大模型成本约300-400万美金之后每次调用成本在几美分小厂商不具备自己训练的能力2数据差距数据量差异AI学界话语权在英文世界因此英语语料较多数据质量差异国内私域互联网较为发达因此公域中高质量中文内容较为缺失3算力差距地缘政治因素导致缺芯短期影响不大长期禁令不解有卡脖子风险4人才差距国内在AI顶尖人才方面仍和海外有一定差距谁有可能最先做出来我们认为互联网公司偏研发型国家队的企业应用终端公司互联网公司不存在算力资金问题AI人才储备丰富但目前各家尚未拉开明显差距其中百度略有优势布局较早经验丰富偏研发型国家队的企业如智源研究院和清北关系密切人才密度较高但资金实力较弱且缺乏足够的商业化能力应用终端公司如科大讯飞具备语音处理能力但解决方案以产品销售为导向可能做成通用大模型关注什么关注上游的算力扩张和下游的应用落地文字语音图片视频等多形式的输入输出或将为内容创作领域带来革命性变化而更广的数据形态更多的应用场景更深的用户体验亦将大幅提升支撑人工智能的算力需求算力或迎来高速扩张时代建议关注1上游算力浪潮信息紫光股份景嘉微海光信息宝信软件等2下游应用应用层面建议关注百度集团和三六零具备AI大模型和成熟的应用场景搜索中文在线AI绘图AI文字辅助写作万兴科技AI绘图昆仑万维AI绘图文本编程音乐神州泰岳金融场景下的NLP应用此外游戏营销虚拟人等业态也将受益于对话智能程度的提升建议关注相关公司如三人行蓝色光标天神互娱天地在线等3算法和数据层面建议关注商汤科技AI计算机视觉科大讯飞NLP拓尔思NLP汉王科技绘图NLP海天瑞声数据标注等四风险提示政策监管变动技术发展不及预期商业化落地速度不及预期证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号证监许可20091210号18传媒行业深度研究报告传媒组团队介绍组长首席研究员刘欣中国人民大学硕士先后于中金公司2015-2016海通证券2016-2019民生证券2019-2020从事TMT行业研究工作所在团队20162017年连续两年获得新财富最佳分析师评选文化传媒类第三名2016年水晶球评选第三名2016年金牛奖第三名2017年水晶球第五名2017证券时报金翼奖第一名2019年获得WIND第七届金牌分析师评选传播与文化类第五名等分析师张静雯中国人民大学硕士曾就职民生证券2019年获得WIND第七届金牌分析师评选传播与文化类第五名2021年加入华创证券研究所研究员费磊南开大学硕士曾就职民生证券2021年加入华创证券研究所助理研究员廖志国莫纳什大学硕士2021年加入华创研究所证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号证监许可20091210号19传媒行业深度研究报告华创证券机构销售通讯录地区姓名职务办公电话企业邮箱张昱洁副总经理北京机构销售总监010-63214682zhangyujiehcyjscom张菲菲北京机构副总监010-63214682zhangfeifeihcyjscom刘懿副总监010-63214682liuyihcyjscom侯春钰资深销售经理010-63214682houchunyuhcyjscom侯斌资深销售经理010-63214682houbinhcyjscom北京机构销售部过云龙高级销售经理010-63214682guoyunlonghcyjscom蔡依林高级销售经理010-66500808caiyilinhcyjscom刘颖高级销售经理010-66500821liuying5hcyjscom顾翎蓝高级销售经理010-63214682gulinglanhcyjscom车一哲销售经理cheyizhehcyjscom张娟副总经理深圳机构销售总监0755-82828570zhangjuanhcyjscom汪丽燕高级销售经理0755-83715428wangliyanhcyjscom张嘉慧高级销售经理0755-82756804zhangjiahui1hcyjscom深圳机构销售部邓洁高级销售经理0755-82756803dengjiehcyjscom董姝彤销售经理0755-82871425dongshutonghcyjscom巢莫雯销售经理0755-83024576chaomowenhcyjscom王春丽销售经理0755-82871425wangchunlihcyjscom许彩霞总经理助理上海机构销售总监021-20572536xucaixiahcyjscom曹静婷上海机构销售副总监021-20572551caojingtinghcyjscom官逸超上海机构销售副总监021-20572555guanyichaohcyjscom黄畅副总监021-20572257-2552huangchanghcyjscom吴俊资深销售经理021-20572506wujun1hcyjscom上海机构销售部张佳妮高级销售经理021-20572585zhangjianihcyjscom邵婧高级销售经理021-20572560shaojinghcyjscom蒋瑜高级销售经理021-20572509jiangyuhcyjscom施嘉玮高级销售经理021-20572548shijiaweihcyjscom朱涨雨销售助理021-20572573zhuzhangyuhcyjscom李凯月销售助理likaiyuehcyjscom段佳音广州机构销售总监0755-82756805duanjiayinhcyjscom广州机构销售部周玮销售经理zhouweihcyjscom王世韬销售经理wangshitao1hcyjscom潘亚琪总监021-20572559panyaqihcyjscom汪子阳副总监021-20572559wangziyanghcyjscom私募销售组江赛专资深销售经理0755-82756805jiangsaizhuanhcyjscom汪戈高级销售经理021-20572559wanggehcyjscom宋丹玙销售经理021-25072549songdanyuhcyjscom证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号证监许可20091210号20