20230306-国信证券-AIGC系列专题_从AI技术演进看AIGC_奇点临近_未来已来_35页_5mb

AIGC 系列专题总结

核心内容

AIGC（人工智能生成内容）被视为新一轮生产力革命的重要组成部分，它通过算法、算力和数据三要素的协同作用，推动了人工智能技术从实验室走向实际应用。AIGC不仅能够替代原有劳动力，提升生产效率，还能创造新的需求，如个性化内容推荐、自动化内容生成、人机交互等。

主要观点

1. AI技术演进：人工智能经历了符号主义、连接主义和行为主义的发展阶段，深度学习技术的出现标志着AI进入新的发展阶段。
2. 技术要素：算法、算力和数据是AI发展的三大要素，其中深度学习算法通过多层神经网络，实现自动特征提取，从而突破传统机器学习算法的瓶颈。
3. 商业化应用：AI在多个领域实现商业化落地，包括内容推荐、语音识别、图像识别、智能客服等。
4. AIGC的发展：AIGC从信息分发走向内容生成，随着深度学习、大模型等技术的成熟，其应用场景和商业化潜力显著提升。
5. 投资建议：重点关注数据要素和场景应用，推荐包括中文在线、视觉中国、浙数文化、人民网等公司，以及汤姆猫、昆仑万维、恺英网络、芒果超媒等具备场景落地潜力的公司。

关键信息

AI技术发展

• AI技术经历了三起两落，最终在深度学习技术的推动下进入爆发期。
• 深度学习技术在2012年引入图像识别领域后，错误率显著降低，2015年通过ResNet模型，识别精度超过人眼。
• AI技术目前处于弱人工智能阶段，专注于特定领域，如语音识别、图像识别等。

AIGC的发展阶段

• AIGC自20世纪中期萌芽，经历了早期萌芽、沉淀积累、快速发展和爆发破圈四个阶段。
• 2022年至今，AIGC进入破圈爆发阶段，ChatGPT、Stable Diffusion等产品推动了其广泛应用。

技术与数据支撑

• 海量数据和强大算力是深度学习和AIGC技术发展的基础。
• GPU等硬件的发展显著提升了AI算力，使得AI能够高效处理数据。
• 开源框架如TensorFlow、PaddlePaddle等降低了AI的使用门槛。

商业化与投资

• AI商业化价值显著，尤其在传媒互联网领域，信息分发和内容生成成为重要应用。
• 投资建议关注具备数据优势和场景应用能力的公司，如字节跳动、三七互娱、芒果超媒等。

风险提示

• 技术进步低于预期
• 应用落地低于预期
• 监管政策风险

重点公司盈利预测及投资评级

相关研究报告

• 《传媒互联网周报-数字中国顶层规划出台，ChatGPT开放API加速场景应用爆发》
• 《传媒互联网周报-ChatGPT有望提升广告货币化率，中观维度持续看好游戏板块》
• 《传媒互联网周报-“ChatGPT+搜索”催生NewBing，多家公司计划接入“文心一言”》
• 《传媒行业2022年业绩前瞻与展望-严冬已过，暖风徐来》
• 《传媒互联网周报-ChatGPT加速商业化，看好AIGC在游戏、数字人领域的应用》

行业研究·行业专题

• AI（人工智能）：第四次生产力革命
• 产业链及发展历程：三起两落，数据及算力爆发带来新一轮AI发展机遇
• 人工智能：技术流派及我们所处的阶段
• 万事俱备，人工智能场景应用有望全面爆发
• 从算法推荐到内容生成：AI有望引发新一轮内容与平台投资周期

投资建议

• 建议从数据与场景应用两个角度把握传媒互联网关键产业链环节与核心标的。
• 推荐关注数据要素及IP角度的公司，如中文在线、视觉中国、浙数文化、人民网等。
• 场景落地方面，推荐汤姆猫、昆仑万维、恺英网络、芒果超媒、三人行、蓝色光标、哔哩哔哩等公司。

图表目录

• 图1：人工智能所涉及的基础技术及终端产品
• 图2：人类历史上四次工业革命
• 图3：人工智能发展的三次浪潮
• 图4：深度学习使图像识别逐渐超越人眼可达精度
• 图5：人工智能三大学派
• 图6：三代人工智能算法判定过程
• 图7：三代人工智能算法判定过程
• 图8：传统机器学习VS深度学习数据量及准确度
• 图9：深度学习算法数据量与准确率间的关系
• 图10：基于深度学习的人工智能技术架构
• 图11：弱人工智能的典型应用
• 图12：电影《机械姬》中的强人工智能形象
• 图13：人工智能所属阶段及判断方法
• 图14：部分职业的自动化潜力
• 图15：全球人工智能市场规模及增速
• 图16：中国人工智能市场规模及增速
• 图17：数据量快速增长
• 图18：典型CPU架构
• 图19：典型GPU架构
• 图20：人工智能算力发展概况
• 图21：英伟达芯片高性能计算能力显著提升
• 图22：人工智能技术成熟度曲线
• 图23：我国《新一代人工智能发展规划》战略目标
• 图24：互联网数据量指数级上升
• 图25：“千人千面”内容推荐系统原理
• 图26：文娱领域已应用AI推荐算法的各内容平台
• 图27：信息分发方式演进
• 图28：字节跳动凭借AI推荐算法成为我国互联网领域的第四极
• 图29：字节跳动营业收入及增速
• 图30：字节跳动与BAT2021年营业收入
• 图31：AIGC自20世纪中期萌芽以来经历了四个发展阶段
• 图32：AIGC技术积累融合
• 图33：ChatGPT训练模型
• 图34：ChatGPT百度搜索指数大幅提升
• 图35：训练大模型“预训练+精调”模式
• 图36：AIGC的主要形式与应用
• 图37：AIGC是内容生产的新模式

表格目录

• 表1：人工智能产业链概览
• 表2：人工智能的分类标准及定义
• 表3：主流开源框架
• 表4：中国人工智能行业重要政策梳理
• 表5：AI算法推荐在文娱领域应用
• 表6：主流生成模型一览表
• 表7：主流AIGC预训练模型一览表
• 表8：国内预训练大模型
• 表9：重点公司估值表

总结

AIGC作为人工智能的重要应用，正在从信息分发走向内容生成，其发展受到数据、算力和算法的共同推动。随着深度学习技术的成熟和大模型的普及，AIGC在多个领域展现出巨大的商业潜力。投资建议聚焦于具备数据优势和场景落地能力的公司，以把握AIGC带来的新机遇。