2024年Q1AIGC产业观察

研究背景与主要结论 2023年，AIGC产业由GPT爆红、“百模大战”爆发的技术实现的第一阶段，过渡到以客户需求为导向的第二阶段。2024年Q1，行业企业在解决客户/用户需求的过程中，面向B/G端市场的变现路径逐渐清晰，已产生一定营收规模；C端市场尽管以免费为主流商业模式，但也已在政策端、供给端、需求端的推动作用下有初创企业崭露头角，例如，国内大模型独角兽月之暗面的聊天机器人产品kimi单月国内访问量激增310%，印证了大模型的创新活力。同花顺iFind数据显示，截至4月30日，A股已发布2024年一季报的AI概念企业中，50家大模型概念企业中有26家实现盈利，足以说明AIGC热度带来的提振作用。然 而，整体AI行业盈利企业数量与去年相比下滑15家，且从净利润排名来看，赚钱能力靠前的多是民生银行、中国电信、中兴通讯、海康威视等大模型属性并非特别强的企业，但典型大模型企业，如科大讯飞、360等排名相对靠后，一定程度反映出AIGC企业面临的商业化困境，主要体现在销售成本和研发成本提升上。总之，挑战重重，也不乏机遇。进一步培养用户习惯、积累行业know-how和优质数据成为“应用为王”时代大模型角逐的重点方向，因此，本报告深入在飞速变化的AIGC市场中，政策、资本、技术、社会等因素的影响和发展趋势，并从应用视角出发，解读产业链各环节AIGC企业的应对策略和未来发展方向。 主要发现如下： •Q1关键词为“应用”和“变现”，AI公司面临的核心问题在于如何提升大模型技术形成颠覆性用户体验和差异化竞争优势、高质量的场景数据和算力平台支撑，以及如何将AGI优势转化为可持续发展的商业模式。 •基础层：云服务市场激增，生态成熟度高的算力厂商已经率先获益；•模型层：“云端大模型+端侧小模型”有望形成入口级的颠覆性机遇。 •C端市场互联网企业以大模型为底座推出应用产品全家桶，凭借用户基数和场景优势，抢占流量高地，创企推出的产品也在Q1有令人惊艳的市场表现，将由“内容工具”向“生产力工具”进化，但盈利模式仍旧面临考验；•B端市场已形成一定营收规模；•G端市场创下新高，算力和应用类需求仍然是大模型相关的核心需求;•预计未来一段时间内，大模型企业会在持续增强AGI能力的基础上，积累场景数据形成先发优势，C端结合营销推广找到用户新需求、新体验，拓展市场边界。B/G端以应用带技术，持续提升产品的泛化能力。 •融资金额创新高，模型层融资均值最高，基础层下降。融资活跃度有所回升。种子轮融资事件占比大幅减少，天使轮、A轮占比上升。•投融资市场投资策略更加务实，例如，技术创新能力强、产品市场契合度高的通用多模态大模型研发商月之暗面受到市场青睐，成为新晋独角兽。 政策变革 今年一季度召开的两会政府工作报告中，“大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力，以场景应用牵引，实施‘人工智能+’”被提上议事日程。国家及地方层面积极行动，AI相关产业基金纷纷成立，截至Q1大模型获批达到117个。随着AI普惠化的深入，全球掀起人工智能规范化浪潮，美、欧、印等地政府接连推出相关新规。 u国内政策u国外政策 “人工智能+”加速落地，“以应用带技术”正当时 根据2024年3月5日颁布的《政府工作报告》，中央政府主要从供给侧“新质生产力”以及需求侧“扩大内需”两个方面对人工智能产业进行顶层设计，提出面向数据、算力、市场、应用的诸多实施方向。由理论到实践，国资委加快布局”AI+“专项行动，根据人工智能产业发展现状和应用企业的痛点”对症下药“，以实现技术迭代升级、增长动能转换。 中央政府工作报告AI相关重点内容 中央国资委“AI+”专项行动规划 基于政策建议关注方向 大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力 •中央企业、地方大型国有企业、行业龙头企业：主动开放应用场景，积极合作打造可以融入企业生产经营系统的行业大模型，力争“以应用带技术”加快实现技术迭代升级、增长动能转换；强化数智网络赋能的传统产业，紧对算力、算法等关键领域和环节攻关，多路径布局前沿技术，努力实现弯道超车、换道超车。 “人工智能+”新质生产力 •推动产业链供应链优化升级，推动传统产业高端化、智能化、绿色化转型。•积极培育新兴产业和未来产业，巩固扩大智能网联新能源汽车等产业领先优势。•深入推进数字经济创新发展，深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。•建设智慧城市、数字乡村。•健全数据基础制度，大力推动数据开发开放和流通使用。适度超前建设数字基础设施，加快形成全国一体化算力体系，培育算力产业生态。 •基础层：健全数据基础制度，数据开发开放和流通使用；形成全国一体化算力体系，培育算力产业生态 •规模较小、基础较弱的企业：积极挖掘并提供更多可落地人工智能技术的应用场景；继续推进工业互联网、“5G+”应用，推动传统业务、低端产业加速升级。 •模型层：支持平台企业出海 地方AI产业基金进展 •应用层：智能网联车、智慧城市、智能家居、电子产品等领域 着力扩大国内需求，推动经济实现良性循环•积极培育智能家居、文娱旅游、体育赛事、国 货“潮品”等新的消费增长点。稳定和扩大传统消费，鼓励和推动消费品以旧换新，提振智能网联新能源汽车、电子产品等大宗消费。 •北京、上海、安徽、武汉、重庆等地均有地方政府产业基金动作。 来源：创业邦研究中心整理 北上领头，新一线城市人工智能产业基金升温 •2024年以来，北京、上海、安徽、武汉、重庆等地均有地方政府产业基金动作。北京市人工智能产业投资基金通过顺禧基金，出手智谱AI（3月）C+轮融资，后续接连入资面壁智能（4月）、瑞莱智慧（4月）、深势科技（4月）、生数科技（5月），这五家企业均位于北京，4家为“清华系”创企，代表北京市国资基金对关键技术企业的大力支持。•重庆、武汉等“新一线城市”纷纷新设人工智能产业基金，并加快跨产业跨区域合作步伐。 技术发展 2024年Q1有三项值得关注技术进步大事件：多模态技术受到产业关注，相关投资热度持续攀升；Sora横空出世，世界模型曙光初现；全球GPU巨头NVIDIA推出Blackwell芯片，性能跃升高达30倍。 u多模态技术相关投资热度持续攀升uSora横空出世uNVIDIA推出Blackwell芯片 多模态技术相关投资热度持续攀升后GPT时代，多模态技术是最大的机会。据创业邦睿兽分析数据，2023年AIGC产业模型层发生的64起融资事件中，公司画像涉及“多模态”的事件 有21起，占比33%，2024年Q1AIGC产业模型层发生的24起融资事件中有11起涉及相关，占比45%，“多模态”相关投资热度持续攀升。 Sora横空出世，世界模型曙光初现 背景：Sora，美国人工智能研究公司OpenAI发布的人工智能文生视频大模型。2022年底，OpenAI正式推出ChatGPT，这款由人工智能技术驱动的自然语言处理工具能够通过学习和理解人类的语言来进行对话。ChatGPT是OpenAI迈出的第一步，这款让所有人都能体会到人工智能潜力的现象级产品，展现出了文字对于过去人工智能的理解力和逻辑能力的超越。随后，OpenAI的开发重点逐步过渡到图像的生成，Dall-E模型在生成图像方面也获得了重大突破。Sora仍旧延续OpenAIScaling Law的逻辑。 2024年2月15日，OpenAI发布最新视频生成模型Sora，能够生成长达一分钟的分辨率为1920*1080的高质量视频，在生成时长和生成质量上较其他现有模型和产品实现了明显突破。 影响：一方面，Sora预示着超级智能(SuperIntelligence)的可能性--两极分化(基于人类创造的符号+直接来自传感器的世界数据结合训练)来自传感器的数据可能超越人类的理解和解释训练出人类无法理解/解释的模型；另一方面，标志着人工智能在视频制作领域的深入应用，为影视、广告、游戏等行业带来了新的可能性。 对标产品：Runway、Pika、HeyGen等。 技术迭代： 1）LDM自编码器实现时间维度压缩，使得长视频生成成为可能；2）直接对LDM中潜视频进行图块化处理并直接使用Transformer建模，解除输入格式限制的同时，能够创新性地实现任何像素和长宽比视频的生成；3）其训练数据集中可能包含带有物理信息的合成数据，从而使模型展现出对物理信息的初步理解能力；4）复用DALL·E 3的重标注技术，对视频数据生成高质量文字标注，借助GPT对提示词进行扩展，提升生成效果。 NVIDIA推出Blackwell芯片，性能跃升高达30倍 背景：2024年3月18日，英伟达2024 GTC大会展望了人工智能带来的新式产业革命，同时推出了Blackwell计算架构、GR00T项目等多项重磅更新。英伟达正式推出B200和GB200等系列芯片，互联能力大幅提升，多款不同层级的AI服务器也同时亮相。英伟达开启GR00T项目，发布人形机器人的通用基础模型，利用NVIDIA AI、Omniverse、ISAAC三大平台加速人型机器人产业。在自动驾驶领域，发布搭载Blackwell GPU的新一代集中式车载计算平台Thor。英伟达人工智能技术赋能医药、生物、气象等多行业发展，扩大AI技术的应用范围。 英伟达推出全新GPU平台Blackwell，配备B200芯片。Blackwell架构GPU具有2080亿个晶体管，采用专门定制的台积电4NP工艺制造。Blackwell产品均采用两块光刻极限尺寸的裸片，通过10TB/s的片间互联技术连接成统一的GPU。 影响：英伟达专为生成式AI打造的下一代AI架构Blackwell GPU，或将进一步扩大该公司在领域内的领先地位。 对标产品：AMDMI300X芯片、华为昇腾系列等。 技术迭代： 1）英伟达Blackwell采用第二代transformer engine，支持FP4精度与FP6精度。 2）英伟达Blackwell通过专用的RAS（可靠性、可用性、可维护性）引擎建立智能可靠技术。 3）基于Blackwell平台的B200 GPU的AI运算性能是前一代Hopper构架H100的2.3倍，功耗显著优化，配备192GB HBM3E内存。 市场动向 基础层，MaaS带来云服务市场激增，生态成熟度或成算力厂商的头等大事。 模型层，大模型轻量化推动端侧AI，AI手机、PC有望率先进入新一轮增长。 应用层，大模型原生产品投入应用，第一关是流量，互联网大厂掌握流量密码，“kimi概念”异军突起；接着是ROI和留存率，AI原生应用将由“内容工具”向“生产力工具”进化；最后形成差异化优势和可持续发展的商业模式，成为AI企业的增长引擎，而目前研发费用和用户获客成本仍旧高昂。 u细分领域分析u生态建设分析u出海分析 基础层 MaaS带来云服务市场激增，生态成熟度或成算力厂商的头等大事 •模型即服务已成为云服务市场的新增长点。OpenAI在GPT-4的训练中,动用了大约25000个A100GPU,历时近100天,并采用分布式计算以加速模型的训练过程，从而使GPT-4表现出卓越性能，说明进入万亿万卡时代，按A100售价10万元估算，大模型创企训练单个大模型所需GPU算力成本约25亿元，算力租赁或为更可行的措施。•从AI处理器市场份额上看，中国大模型近1/2选择昇腾，其余选择英伟达。受益于华为ICT行业的领先地位，昇腾系列将获得从芯片设计、芯片制造、算力部署、应用生态的全方位支持，有更大概率成为主流国产算力芯片。 大模型轻量化推动端侧AI，AI手机、PC有望率先进入新一轮增长大模型进入多模态、轻量化、个性化的混合AI时代。相较于传统智能硬件而言，AI硬件的创作能力、自学习能力、真实世界感知能力、算 力高效利用能力得到加强，使得用户体验升级，有望通过设备以旧换新成为消费新动能。轻量化移动模型发展迅速，对大模型进行量化、剪枝、蒸馏，轻量化、小型化以适应移动端场景，