深度报告-20230319-国金证券-传媒互联网产业行业研究_AIGC步入快车道_游戏行业降本增效或超预期_19页_3mb

传媒互联网产业行业研究总结

核心内容

本报告深入探讨了AIGC（人工智能生成内容）技术在传媒与互联网行业，特别是游戏领域的应用现状及未来趋势。AIGC技术正逐步进入成熟阶段，有望在游戏行业实现降本增效，提升内容质量，并推动创意与交互性的发展。报告还给出了相关投资建议及潜在风险提示。

主要观点

• AIGC技术发展已进入快车道，预计未来2-5年内达到成熟阶段。
• AIGC技术已应用于文本、图像、音视频及跨模态内容生成，为内容生产带来了变革。
• AIGC在游戏制作中主要应用于美术环节，包括原画、角色设计、场景与物体生成等。
• 游戏运营环节中，AI可辅助广告素材生成，提升广告投放效率。
• AIGC有助于降低内容生产成本，提升效率与质量，对游戏开发周期有积极影响。
• 投资建议关注具备AIGC布局的公司，如腾讯控股、网易、巨人网络、三七互娱、完美世界等。

关键信息

技术发展

• AIGC产业分为基础层、中间层和应用层，其中基础层以预训练模型为主。
• 基础层技术不断进步，如Transformer模型、BERT、GPT系列、CLIP等，推动了AIGC的爆发。
• 多模态模型（如StableDiffusion、GPT-4）已出现，实现文本、图像、音视频等多种内容形态的生成。

游戏行业应用现状

• 原画设计：Midjourney、StableDiffusion等AI工具可辅助生成高质量2D素材，但部分细节仍需人工调整。
• 2D美术：
  • 角色设计较成熟，AI工具可快速生成。
  • 动作与特效仍需进一步发展，但已有工具可辅助生成。
• 3D美术：
  • 角色模型与表情较成熟，NVIDIA Omniverse和Unreal Metahuman可生成3D角色模型与表情。
  • 动作生成尚不成熟，NVIDIA ASE可实现部分3D动作生成。
  • 场景与物体生成以3D扫描为主，如Quixel。
• 其他环节：
  • 策划：ChatGPT等工具可辅助文本生成与创意激发。
  • 音乐与音效：Meta AudioGen、昆仑万维StarX MusicX Lab等工具可用于音乐生成。
  • 代码逻辑：GitHub Copilot、OpenAI Codex等工具可辅助代码编写。

AIGC应用作用

• 降本增效：
  • 阅文集团内容成本占收入比例在30%以上，AI可显著降低该比例。
  • 游戏研发成本约占收入15%-35%，AIGC可优化约40%成本。
  • 据伽马数据，2022年中国游戏销售收入约2659亿元，AIGC可优化制作成本约266亿元。
• 提升内容质量：
  • AI可激发创意，如ChatGPT在策划环节。
  • 提升画质，如AI辅助美术生成。
  • 提高交互性，如智能化NPC的生成。

投资建议

• 关注游戏上线节奏及AIGC应用情况。
• 建议关注具备AIGC技术布局的公司，如腾讯控股、网易、巨人网络、三七互娱、完美世界等。
• 未来AIGC将推动游戏内容生产效率提升，助力游戏行业增长。

风险提示

• AIGC技术发展及应用不及预期。
• AI生成内容面临版权归属、隐私与伦理等监管风险。

重要图表与数据

• 图表1：AIGC产业各层级一览。
• 图表2：2022人工智能技术成熟曲线。
• 图表3：主流生成模型。
• 图表4：国内外主要预训练模型。
• 图表5：AIGC技术场景一览。
• 图表6：AIGC应用现状一览。
• 图表7：从Transformer模型到GPT-4：自然语言处理模型的进化。
• 图表8：ChatGPT聊天截图。
• 图表9：海内外ChatGPT相关AI布局。
• 图表10：GPT-4对输入“文本+图像”形式内容的解答。
• 图表11：GPT3.5、GPT4（no vision）、GPT4多种考试的测评结果。
• 图表12：GPT-4对安全性指标的改进。
• 图表13：游戏产业链及AIGC可赋能环节。
• 图表14：游戏制作领域AIGC应用现状。
• 图表15：获奖AI画作《太空歌剧院》。
• 图表16：借助Midjourney生成的2D场景图。
• 图表17：AI绘画工具Midjourney自动生成图片。
• 图表18：NVIDIA vid2vid Cameo捕捉真人面部表情。
• 图表19：使用DALL·E2对图片二次创作。
• 图表20：Stable Diffusion将2D视频制作成动画。
• 图表21：NVIDIA Omniverse Audio2Face功能。
• 图表22：NVIDIA ASE 3D角色动作训练。
• 图表23：NVIDIA GET3D效果。
• 图表24：NVIDIA Magic3D效果。
• 图表25：ChatGPT生成代码。
• 图表26：Quixel 3D扫描物体。
• 图表27：Meta AudioGen工作原理。
• 图表28：GitHub Copilot辅助代码生成。
• 图表29：昆仑万维旗下StarX Music Lab AI生成曲目。
• 图表30：阅文集团内容成本及其占在线阅读收入的比例。
• 图表31：完美世界/三七互娱/吉比特研发费用中职工薪酬占收入比例。
• 图表32：游戏行业上市公司研发费用占收入比例。
• 图表33：以2022年游戏收入计，可优化制作成本约266亿。
• 图表34：《原神》VS《羊了个羊》画质对比。
• 图表35：传媒互联网领域上市公司AIGC相关布局。
• 图表36：上市公司游戏储备。

结论

AIGC技术在游戏行业的应用正逐步深化，特别是在美术环节，已实现显著的降本增效。随着技术的进一步发展，AI在策划、代码、广告素材生成等方面也有望发挥更大作用。未来，随着AIGC技术的成熟与应用，游戏行业将迎来更高效的内容生产方式与更高质量的游戏体验。