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Web3.0前瞻系列之一：AIGC技术提速，场景商业化可期

核心内容

AIGC（人工智能生成内容）作为内容生产的新形态，正逐步从UGC（用户生成内容）向更深层次的AI创作发展。AIGC、NFT和VR是元宇宙和Web3.0的三大基础设施，随着数据积累、算力提升和算法迭代，人工智能在写作、编曲、绘画和视频制作等创意领域快速渗透。

主要观点

• 内容生产演进：内容生产经历了PGC（专业生成内容）→UGC→AIGC的演变过程。UGC因供给量充足、快速试错等优势成为当前主流，而AIGC将这些优势深化，提升内容生成效率与多样性。
• 内容形态发展：内容形态从文字、图片、视频到游戏，难度逐步增加。文字领域的AIGC已日趋成熟，图片和视频领域的AIGC化正在到来。
• 技术演进：AIGC核心技术从NLP（自然语言处理）、GAN（生成对抗网络）逐步过渡到Diffusion Model（扩散模型）。Diffusion Model在图像生成质量、稳定性等方面优于GAN，成为新一代主流图像生成模型。
• 商业化探索：AIGC已在多个领域实现商业化尝试，包括广告、媒体配图、AI绘画工具等。如Rosebud AI、巴比特、Artbreeder等公司已推出AI内容生成平台并探索订阅制和区块链版权存证等商业模式。

关键信息

• AIGC发展阶段：AIGC将经历三个阶段：助手阶段、协作阶段、原创阶段。
• Diffusion Model优势：Diffusion Model图像质量更优，采用开源模式，推动AIGC进入新阶段。
• 商业化应用：AIGC在广告、媒体、游戏等领域已具备商业化潜力，如Rosebud AI的AI素材平台、巴比特的AI配图与区块链版权存证、Artbreeder的AI创意工具等。
• 投资建议：建议关注视觉中国、蓝色光标、万兴科技、中文在线，谨慎看好汉仪股份。

技术发展

1. NLP技术

• NLP是AIGC最早发展的技术，已广泛应用于搜索自动更正、机器翻译、社交媒体监控、聊天机器人等场景。
• 技术演进包括One-Hot、Word2Vec、BERT等，BERT作为第三代技术在自然语言理解方面表现突出。

2. GAN技术

• GAN是传统图像生成模型，但存在训练不稳定、样本重复、模型压缩等问题。
• 应用场景包括图像生成、修复、超分辨率、风格迁移等。

3. Diffusion Model

• 作为新一代图像生成模型，Diffusion Model在图像质量、稳定性等方面优于GAN。
• 通过前向加噪和逆向去噪生成高质量图像，且具备开源优势，成为AIGC发展的核心。

商业化进展

1. Rosebud AI

• 提供AI生成文本、图像、视频和语音工具，适用于广告和营销领域。
• 开发了Synth、Tokkingheads、PixelVibe等产品，覆盖图像生成、视频创作、素材平台。
• 采用订阅式付费模式，价格区间为12.99美元至49.99美元/月。

2. 巴比特

• 率先在媒体领域采用AI配图，替代传统付费版权库图片。
• 通过区块链技术实现版权存证，已积累近千张AI图片，计划开放给更多创作者和媒体。
• 采用积分和权益卡两种付费模式，年付享有20%价格优惠。

3. Artbreeder

• 基于GAN的AI创意合成工具，支持用户上传图片并进行基因编辑，生成新的艺术作品。
• 提供三种付费等级，价格分别为8.99、18.99和38.99美元/月。

投资建议

• 视觉中国：国内领先的图片库平台，已具备成熟的商业化场景，积极布局AIGC，有望实现B端变现。
• 蓝色光标：聚焦AI营销场景，推出“康定斯基模型”AI作画工具，支持多种艺术风格，未来可拓展至更多领域。
• 万兴科技：推出AI绘画小程序，通过关键词创作提升内容生成效率，积极布局元宇宙生态。
• 汉仪股份：AI助力字库设计，实现字体自动化和高效生产，已推出“阿里汉仪智能黑体”，技术领先。

风险提示

• 技术发展不及预期
• 商业化进程不及预期

评级说明

• 股票评级：买入、增持、中性、减持、卖出
• 行业评级：强于大市、中性、弱于大市

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