深度报告-20230128-国盛证券-区块链行业深度_AIGC的商业化之路展望_15页_1mb

区块链与AIGC商业化之路展望总结

核心内容

本文聚焦于AIGC（人工智能生成内容）的商业化路径，分析其在To B和To C领域的应用前景，并探讨其背后的算力需求和社区价值，同时提出投资策略与风险提示。

主要观点

AIGC的商业模式变革

• AI显性化：随着自然语言处理（NLP）技术的发展和AIGC生成算法的优化，AI正以更加显性的方式进入商业应用。
• 商业化加速：AIGC不再局限于硬件和系统打包，而是以独立工具形式出现，降低了使用门槛，使得普通用户也能轻松应用AI。
• 典型案例：Jasper等初创企业已实现商业化，其营收和用户规模增长显著，显示出AIGC在实际应用中的潜力。

To B仍是主要商业模式

• 需求稳定：B端客户对AI生成内容的需求和付费意愿更为稳定。
• 效率提升与成本下降：AIGC可替代部分人工工作，如内容编辑、美工等，从而显著降低企业运营成本。
• 填补需求鸿沟：AIGC能帮助解决部分B端项目中因内容供给不足而产生的需求鸿沟问题，例如IP矩阵的构建。

面向C端的AIGC以SaaS订阅为主

• 效率工具：AIGC可集成到现有工作流中，如Notion AI，提升个人用户的信息处理和内容创作效率。
• 创作工具：AIGC降低了内容创作门槛，使更多个人用户成为创作者，推动UGC内容的繁荣。
• 用户付费逻辑：随着AI技术的成熟，用户愿意为高效的信息获取和创作工具付费。

AIGC背后的算力市场

• 算力需求激增：AI训练所需算力呈现指数增长，远超摩尔定律。
• 算力成本高昂：如GPT-3训练成本高达400万美元，未来GPT-4等模型的算力需求将进一步增加。
• 国产算力芯片机遇：由于英伟达芯片出口受限，国产算力芯片将获得增量市场。

AIGC社区的价值

• 互动与文化发展：AIGC有助于社区互动和文化内容的生成，同时降低平台内容成本。
• 反馈优化模型：社区用户对内容的偏好和讨论能为AI模型提供优质反馈，提升其性能和适用性。
• NFT与AIGC结合：NFT可以确权内容并链接社区，AIGC与NFT的结合可能产生新的商业模式。

关键信息

商业化趋势

• AIGC在To B领域应用广泛，如新闻撰写、内容生成、产品测评等。
• 在To C领域，AIGC以SaaS订阅形式为主，如Jasper和Notion AI。
• 随着技术发展，AIGC将更深入地融入现有工作流，提升效率。

技术与市场驱动

• 算力需求：AI模型训练所需算力呈指数增长，未来算力市场潜力巨大。
• NLP与生成算法：谷歌、微软、科大讯飞、Meta等公司在NLP和生成算法方面占据领先地位。
• 数据集：高质量数据集是AIGC质量与商业模式的关键因素。

投资策略

• 投资标的：
  • 自然语言处理（NLP）：谷歌、微软、科大讯飞、拓尔思
  • AIGC生成算法与数据集：英伟达、Meta、百度、视觉中国、昆仑万维、蓝色光标等
  • 算力：澜起科技、天孚通信、中兴通讯、新易盛、奥飞数据、中际旭创等

风险提示

• 技术创新不及预期：AIGC技术发展可能不如预期，影响商业化进程。
• 政策监管风险：AIGC作品的版权及其他法律监管条款尚不明确，存在不确定性。

结构清晰

• 商业模式变革：AI显性化趋势明显，推动AIGC商业化。
• To B与To C应用：To B仍是核心，To C以SaaS订阅为主。
• 算力市场：AI训练需求巨大，算力成本高昂，国产芯片迎来机遇。
• 社区价值：AIGC与Web3.0和NFT结合，产生新的商业价值。
• 投资策略：涵盖软件、硬件和数据集三个维度，提供具体投资标的。
• 风险提示：包括技术与政策风险，提醒投资者注意潜在挑战。

作者与来源

• 分析师：金郁欣、宋嘉吉
• 资料来源：微软官方博客、OpenAI研究、艾瑞咨询、国盛证券研究所等

相关研究

• 《通信：运营商大周期下，有哪些投资机会？》
• 《通信：重视运营商大周期下的投资机会》
• 《区块链：微软联手OpenAI，AIGC变革搜索行业？》

图表目录

• 图表1：微软与OpenAI深化合作
• 图表2：AI+安防市场规模
• 图表3：Jasper收费模式
• 图表4：Jasper用户评价
• 图表5：路透社AI撰写新闻稿
• 图表6：二次元产业图谱
• 图表7：ChatGPT使用截图
• 图表8：官网展示应用场景
• 图表9：NotionAI集成到现有应用中
• 图表10：内容生产的发展趋势
• 图表11：AI模型所需的算力增长趋势
• 图表12：历史上知名AI模型的训练算力
• 图表13：无界AI的创意大赛
• 图表14：AIGC投资标的

结论

AIGC正在成为Web3时代的重要生产力工具，其商业化路径正在加速。从To B到To C，AIGC不仅提升了效率，还降低了创作门槛。随着算力需求的增长，算力市场将迎来新的机遇。同时，AIGC与社区、NFT等Web3.0技术的结合，可能催生新的商业模式和投资机会。然而，技术创新和政策监管仍是潜在风险，需谨慎评估。