20230420-南京证券-计算机_积极拥抱AIGC技术变革_关注应用落地_32页_2mb
报告摘要
AIGC技术与行业应用总结
核心内容
AIGC(人工智能生成内容)技术正经历快速变革,成为推动多个行业发展的关键技术。随着生成算法、预训练模型和多模态技术的融合,AIGC在内容创作、游戏开发、视频制作和电商营销等多个领域展现出巨大的潜力。本文分析了AIGC技术的发展趋势及在不同行业的应用前景,同时给出了对相关行业的投资建议。
主要观点
AIGC发展的关键因素
- 生成算法的优化:生成算法、预训练模型、多模态等技术的融合是AIGC爆发的关键。
- 预训练模型的突破:预训练模型在自然语言处理、计算机视觉和多模态领域不断取得进展,成为AIGC发展的核心支撑。
- 多模态推动内容多样性:多模态模型能够实现跨模态的生成与转化,极大丰富了AIGC的应用场景。
- 大模型引领技术升级:多模态大模型具备强大的感知和认知能力,成为AIGC技术升级的重要方向。
AIGC在各行业的应用
AI+游戏
- AIGC技术显著提升了游戏开发效率,降低了成本,并增强了玩家体验。
- 网易在《逆水寒》中引入了国内首个游戏版ChatGPT,实现智能NPC对话与行为反馈。
- 腾讯推出“混元”大模型,涵盖NLP、CV、多模态等方向,已应用于广告、搜索、对话等产品。
- 国内多家游戏公司正在积极布局AIGC,如昆仑万维、三七互娱、完美世界等,均在AI生成内容方面有所尝试。
AI+视频
- AI视频技术推动了内容生产流程的变革,从文字、图片、视频等多模态内容生成,极大降低了影视创作门槛。
- 未来视频生产流程将演变为:人为描述 → ChatGPT生成文案 → DeepMusic生成音频 → Gen2生成视频。
AI+电商
- AIGC在电商领域的作用不仅限于降本增效,更在于提升客户体验和优化消费习惯。
- 以阿里云“通义千问”为代表的大模型,正在帮助电商平台进行个性化内容生成与广告优化。
- 电商企业利用AI生成工具,实现商品图、广告内容等的高效生成。
AI+营销
- AI在营销中的应用主要体现在内容生成、精准投放和客户互动等方面。
- 通过自动生成文案、图片、视频、音频等,营销公司可以更高效地完成内容生产。
- 利用客户数据进行分析,实现精准广告投放。
- 虚拟人等新型营销方式增强了与客户的互动,提升了客户粘性。
关键信息
AIGC技术发展
- AIGC技术已从追求内容真实性发展到满足多样性、可控性和组合型需求。
- 多模态大模型具备两种能力:一是建立不同模态数据间的对应关系;二是实现不同模态数据间的相互转化与生成。
- 代表性的AIGC大模型包括:GPT-4、Midjourney、Runway、DeepMusic等。
产业链结构
- 基础层:以预训练模型为主,技术门槛高,成本高,主要由头部科技企业和科研机构掌握。
- 中间层:垂直化、场景化、个性化模型,通过API授权等方式实现商业变现。
- 应用层:面向C端用户,提供文字、图片、音视频等内容生成服务,如App、网页、小程序、聊天机器人等。
大模型时间表
- 华为:4月8日发布盘古大模型
- 商汤科技:4月10日发布日日新大模型
- 阿里巴巴:4月11日发布通义千问,4月18日发布行业应用类模型
- 昆仑万维:4月17日发布天工3.5大语言模型
- 科大讯飞:5月发布讯飞预训练大模型
- 腾讯:5月发布混元大模型
- 字节跳动:9月发布语言和图像的大模型
游戏行业
- 2022年游戏版号恢复发行,显示政策向好。
- 2023年国产游戏版号发放稳定,每月超过80个,进口游戏版号也逐步恢复。
- AIGC技术在游戏中的应用包括智能NPC、场景建模、剧情生成、AI绘图等。
估值分析
- 当前游戏行业PE(TTM)为35.28,处于近十年的中位数水平。
- 估值处于中位数,意味着行业具备一定的增长潜力。
投资建议
- 行业评级:推荐
预计6个月内该行业将超越整体市场表现,具备较强的增长动力。 - 关注AIGC应用落地
建议重点关注AIGC在游戏、视频、电商和营销等领域的应用,尤其是具备强大生成能力和多模态技术的企业。 - 投资标的
风险提示
- 大模型表现不及预期:核心技术的突破和优化可能滞后于预期。
- 版号发行不及预期:政策支持可能受到外部环境变化影响。
- 市场竞争加剧:随着AIGC技术的普及,市场竞争可能加剧,影响企业盈利空间。
展开完整摘要
试读结束,高清完整版pdf/doc/ppt,请点下载