传播文化行业：AIGC迎巨头加码，望成内容生产引擎

AI研究数量呈指数级增长，推动AIGC迅速爆发。根据arXiv统计，2010-2021年间在该网站上发表的机器学习及AI相关论文数量增长超3倍。随着深度学习算法不断迭代，AIGC（AI-Generated Content，即利用AI技术寻找数据规律并泛化生成内容）逐步从实验性转向实用性，其效果亦逐渐逼真至人类难以分辨的程度 AIGC产业生态雏形已现，文本、代码生成趋近成熟，图像、音视频有望精进。目前AIGC已形成四类应用场景：1）AI文本生成，协助编辑广告、博客、邮件、海报等文案；2）AI代码生成，与AI文本生成类似，通过归纳演绎推理减少重复性工作；3）AI图像生成，绘画工具、数字藏品等C端应用兼具娱乐性与艺术性；4）AI音视频及游戏NPC生成，有望在元宇宙时代优化用户体验、激励用户自主创作。根据红杉资本预测，2023年文本、代码生成有望得以成熟应用，图像、音视频生成尚处于生成基础初稿的阶段。 AIGC提高内容生产力、打开内容创作想象空间，或为巨头争相加码的原因所在。从现有的四类应用场景来看，AIGC已经可以替代部分重复劳动力，并协助部分创造性劳动，未来AI技术的发展有望不断降低内容生产成本、提高生产效率并拓展内容边界。1月23日，微软宣布未来将对OpenAI追加投资数十亿美元，2月2日，微软宣布旗下产品将全线整合ChatGPT，对于微软而言，ChatGPT对必应（Bing）的赋能有望助其突破谷歌的桎梏，作为回应，谷歌亦发力大型语言模型。除了加码AI文本、代码生成以外，海外巨头如Meta、Netflix亦着力布局音视频等内容生成，未来人机协同或是大势所趋。 AIGC有望重塑内容生产范式，建议关注内容行业积极布局AIGC的标的。AI技术的发展有望不断降低内容生产成本，对内容生产依赖度较高的行业有望迎来重塑。受益标的：视觉中国（拥有超过2/3的高水准独家或自有内容，素材储备丰富，多轮AIGC数字藏品均售罄）；蓝色光标（“创意画廊”平台于22年11月上线，支持用户生成抽象画作并用于虚拟人创作、AI营销、DTC电商等领域）；万兴科技（公司于22年11月宣布布局AIGC，首款产品万兴AI绘画开启公测）；昆仑万维（成立Star X MusicX Lab，目前已经正式销售AI歌曲）等；天娱数科（1月30日，公司升级上线“MetaSurfing-元享智能云平台”，将AIGC技术纳入内容创作流程中）。 风险提示：技术发展不及预期，商业化拓展低于预期，版权纠纷等。 1.AI研究数量呈指数级增长，推动AIGC迅速爆发 自2010年以来，机器学习及AI相关研究数量呈指数级增长，推动AIGC迅速爆发。根据arXiv统计，2010-2021年间在该网站上发表的机器学习及AI相关论文数量由不到1000篇/月增至超过4000篇/月。随着深度学习算法不断迭代，AIGC（AI-Generated Content，即利用AI技术寻找数据规律并泛化生成内容）逐步从实验性转向实用性，其效果亦逐渐逼真至人类难以分辨的程度，典型案例如2022年8月AI绘画作品《太空歌剧院》获得美国科罗拉多州博览会美术比赛的第一名，2023年1月超级对话模型ChatGPT通过沃顿商学院的一门商业管理课程考试。 图1：在arXiv上发表的机器学习及AI相关论文数量呈指数级增长 图2：随着深度学习算法不断迭代，AIGC效果逐渐逼真至人类难以分辨的程度 2.AIGC应用场景广、演进空间大，商业化潜力初显 2.1.产业生态：基础层具备最高门槛，应用层百花齐放 AIGC产业生态可划分为基础层、中间层、应用层三层架构。 图3：AIGC产业生态可划分为基础层、中间层、应用层三层架构 1）基础层：利用预训练模型搭建基础设施，该环节具备最高的进入门槛，参与者以头部企业为主。预训练模型是众多小模型的通用基底，为开发者降低AI开发与应用的门槛。预训练模型初始投入成本高、运行成本高，对软件、硬件均提出较高要求，因此涉足该环节的企业以微软、谷歌、英伟达、Meta等科技巨头以及Open AI、Stability.ai等AI研究机构为主。以Open AI为例，2020年该机构训练GPT-3的硬件及电力成本达1200万美元；以Meta为例，为了提供更强大的算力支撑，Meta携手英伟达、Penguin Computing及Pure Storage打造AI超级计算机RSC，其测试数据显示，RSC训练大型NLP模型的速度提升3倍，运行计算机视觉工作的速度提升20倍。 图4：基础层方面，Meta携手英伟达打造AI超级计算机RSC 2）中间层：基于预训练模型开发垂直化、场景化、个性化的模型和应用工具。在预训练模型基础之上，开发者可根据不同行业、不同功能场景生成相应的小模型，基础层企业向中间层延伸为顺势而为。此外，基础层企业还可扮演MaaS（Model-as-a-Service）服务提供方，将其模型开源给更多企业以二次开发模型，如Novel AI基于Stability.ai的开源模型Stable Diffusion开发出二次元风格AI绘画工具。 图5：中间层方面，2022年Meta、英伟达相继发布模型及应用工具 图6：Stable Diffusion画风更为细腻 图7：Novel AI以二次元画风闻名 3）应用层：面向C端用户提供文本、图像、音视频等内容生成服务。 基于基础层、中间层的模型及工具，应用层企业可将其重心放在满足用户需求乃至创造内容消费需求上，AI写作、AI绘画等AIGC应用已在营销、娱乐、艺术收藏等领域落地。以国内企业为例，视觉中国依托其数字版权内容优势布局AIGC数字藏品，借力AI持续扩充艺术多元性，截至目前多轮发售的AIGC数字藏品均已售罄；蓝色光标机器人小蓝博面向广告主推出AI绘画、AI写作工具，其中AI绘画工具创意画廊可生成抽象风格画作以适配不同营销场景。 图8：视觉中国面向C端用户推出AIGC数字藏品，蓝色光标面向广告主推出AI绘画、AI写作工具 2.2.应用：文本、代码生成趋近成熟，图像、音视频有望精进 文本、代码生成有望最先得以成熟应用，图像、音视频生成趋向成熟还需时日。AIGC按内容生成类别可划分为文本、代码、图像、音视频四类，根据红杉资本预测，2023年文本、代码生成有望得以成熟应用，其中文本生成可实现垂直领域文案的精确调整，达到科研论文精度，代码生成可覆盖多语种多垂直领域；图像、音视频生成的成熟度相对较低，目前尚处于生成基础初稿的阶段，2030年有望得以成熟应用。 应用场景一：AI文本生成，协助编辑广告、博客、邮件、海报等文案。 海外主流AI文本生成工具Jasper、Copy.ai涵盖多种企业文案场景，其中Copy.ai以撰写博客、海报及邮件为主，Jasper在其基础上还可制定产品说明、协助创作故事、根据AIDA营销框架编辑文案、以不同口吻向不同人群阐述等。 应用场景二：AI代码生成，与AI文本生成类似，通过归纳演绎推理减少重复性工作。 图9：2023年文本、代码生成有望得以成熟应用，图像、音视频生成趋向成熟还需时日 图10：AI文本生成工具Jasper、Copy.ai可协助编辑广告、博客、邮件、海报等文案 ChatGPT在文本、代码生成上均拥有出色能力，适用于海量细分场景，估值约290亿美元。2022年11月30日，OpenAI发布新一代超级对话模型ChatGPT，该模型较前代而言有显著进步，如减少不真实回答、避免有害回答、挑战用户问题前提等，同时还具备连续对话的记忆能力，人机交互体验更为逼真。基于强大的智能回答能力，ChatGPT可实现代码转换、故事创作、信息抽取等多种功能，适用于海量细分场景，该模型亦因此迅速出圈，根据OpenAI CEO发文及外媒报道，ChatGPT上线5日用户数已突破百万，截至目前MAU数或已破亿。除了吸引用户以外，OpenAI亦备受资本青睐，根据钛媒体报道，其估值约290亿美元，远高于其他AIGC企业。 图11：ChatGPT功能强大，适用于海量细分场景 表1:AI文本、代码生成相关企业备受资本青睐，其中ChatGPT所属公司OpenAI估值约290亿美元 应用场景三：AI图像生成，绘画工具、数字藏品等C端应用兼具娱乐性与艺术性。与AI文本、代码生成相比，AI图像生成的创造性更强，AI区别于人类的想象力可以在结果上更为直观地体现出来，且具备更强的传播力，目前AI图像生成以绘画工具、数字藏品等C端应用为主。 图12：意间AI绘画用户可设置生成图像风格 图13：美图秀秀支持用一张照片智能生成图像 应用场景四：AI音视频及游戏NPC生成，有望在元宇宙时代优化用户体验、激励用户自主创作。创作者生态的发展可以划分为专业化、工业化、全民创作三个阶段，其中专业化阶段由创意强、技术领先的PGC主导，目前大部分内容平台均处于这一阶段；在工业化阶段，辅助创作者生产内容的工具与中间件将逐步扩充，AI技术在美术创作、游戏开发与运营等方面的应用将逐步加深，从而大幅降低创作成本；当创作门槛降低至一定程度时，UGC与PGC之间的技术鸿沟将被填平，届时将涌入大量UGC，创作者生态迈向全民创作阶段。除了为用户提供低门槛创作工具以外，AIGC在游戏NPC中的应用还可使游戏体验更为逼真生动，但目前所需成本仍然较高。 图14：游戏《荒野大镖客2》拥有超1000个AI NPC，游戏开发耗时7年、成本约2亿美元 图15：创作者生态的发展可划分为三个阶段，目前大部分内容平台仍处于由PGC主导的第一阶段 我们认为AIGC的意义在于提高内容生产力、打开内容创作想象空间，这或许也是巨头争相加码AIGC的原因所在。从现有的四类应用场景来看，AIGC已经可以替代部分重复劳动力，并协助部分创造性劳动，未来AI技术的发展有望不断降低内容生产成本、提高生产效率并拓展内容边界。1月23日，微软宣布与OpenAI展开全新合作，未来将追加投资数十亿美元，2月2日，微软宣布旗下产品将全线整合ChatGPT，对于微软而言，ChatGPT在拟人化交流、即时生成内容等方面对必应（Bing）的赋能有望助其突破谷歌的桎梏，作为回应，谷歌即刻投资Anthropic并计划推出类似于ChatGPT的大型语言模型。除了加码AI文本、代码生成以外，海外巨头如Meta、Netflix亦着力布局音视频等内容生成，未来人机协同或是大势所趋。麦肯锡分析亦显示，全球数字化劳动力市场规模将迅速扩大，2030年有望达到1.7万亿元，其中交互应用/企业流程优化/工业应用/特殊应用规模分别达6247/5213/3215/2583亿元。 图16：海外巨头争相加码AIGC，板块近期迎来高频催化 图17：2030年全球数字化劳动力市场规模有望达到1.7万亿元 2.3.商业化：付费订阅制渐成主流，商业化潜力初显 主流AIGC应用工具均已开启付费订阅服务，商业化潜力初显。2月2日，OpenAI宣布推出ChatGPTPlus订阅套餐，美国试点价格为20美元/月，订阅该套餐的用户可在免费服务基础上享受高峰时段免排队、快速响应以及优先获取新功能等权益。除了ChatGPT以外，NovelAI、Stable Diffusion等其他主流AIGC应用亦开启商业变现，根据内容生成次数、生成质量等条件设置多级别订阅套餐。 表2:主流AIGC应用工具均已开启商业变现，收费模式多为分级收取订阅费用 3.投资建议 AIGC迅速爆发，有望重塑内容生产范式，建议关注内容行业积极布局AIGC的标的。在文本、图像、音视频等内容素材创作过程中，部分工作有望被AIGC完全取代，剩余工作或由人机协同完成，AI技术的发展有望不断降低内容生产成本，对内容生产依赖度较高的行业有望迎来重塑。受益标的：视觉中国（拥有超过2/3的高水准独家或自有内容，素材储备丰富，多轮AIGC数字藏品均售罄）；蓝色光标（“创意画廊”平台于22年11月上线，支持用户生成抽象画作并用于虚拟人创作、AI营销、DTC电商等领域）；万兴科技（公司于22年