生成式AI下一颗最闪亮的星：视频+引擎_31页_3mb

生成式AI在视频/3D/游戏领域的渗透分析

核心观点

内容创作工具的重要性在于拉动更具潜力的市场。类比GIF创作工具带动短视频发展，视频与建模工具将大幅拉动生成式AI需求。

技术路线分化

• 当前扩散模型下，各公司图片生成能力尚无明显分化
• 视频与3D领域仍处于发展早期，关键技术包括：
  • Runway: Gen-1/Gen-2 视频生成模型（基于扩散模型）
  • LumaAI: 文生3D模型技术（基于NeRF）
  • OpenAI: Point-E 到 Shap-E 的3D生成迭代
  • NVIDIA: 3DMoMa、Neuralangelo 神经渲染技术
• 关键对比：
  • Runway Gen-1 可实现7.383倍StableDiffusion视频生成速度
  • LumaAI 实现1分钟内完成3D模型训练

下半年关注方向（海外）

1. 图像生成可控性提升
2. 矢量图、结构、视频、3D模型生成加速
3. 重点关注Unity与Apple合作：双方在AI生成内容/建模/App适配方面将共同推进空间计算生态建设

投资建议

• AI+工具：万兴科技/美图/腾讯/Adobe/Unity/Nvidi
• AI+游戏：神州泰岳/恺英网络/掌趣科技/虹软科技
• AI+影视：光线传媒/中国电影/上海电影

风险提示

1. 技术发展不及预期
2. 算力成本控制不及预期
3. 产品商业化效果不及预期

市场渗透趋势

视频与建模工具正与传统工作流深度整合，通过人均使用时长和内容生产量变化反映用户价值：

• 剪映等短视频工具日均处理超千万条视频
• RealityCapture等3D建模软件在建筑/影视行业的应用渗透率达38%
• 游戏引擎Unity 2023年实时3D内容开发效率提升40%

技术演进路线

2024年将成为生成式AI从技术探索到商业化落地的关键转折点，各细分领域技术成熟度对比（附对比表）。