（報(bào)告出品方/作者：中信證券）
投資分析
隨著 ChatGPT 在全球范圍內(nèi)強(qiáng)勢(shì)“出圈”，AI 大模型商業(yè)模式已成功跑通，我們認(rèn)為 AIGC 時(shí)代即將到來(lái)。近年來(lái)，隨著 AI 大模型以及算力成本不斷優(yōu)化，訓(xùn)練及推理成本持 續(xù)下降為 AIGC 商業(yè)化應(yīng)用提供了先決條件。AIGC 已衍生出豐富的能力矩陣，具備了孿 生、編輯和創(chuàng)作三大核心能力，長(zhǎng)期看 AIGC 具備在全行業(yè)顛覆式降本增效的應(yīng)用前景。
根據(jù)《GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models（2023）》（作者：Tyna Eloundou 等），AIGC 或?qū)?80%以上的勞動(dòng)者 產(chǎn)生影響。同時(shí)，AIGC 也可在前沿領(lǐng)域催化出新的產(chǎn)業(yè)機(jī)會(huì)，AIGC 大幅加快數(shù)字內(nèi)容創(chuàng) 作及數(shù)字人產(chǎn)業(yè)發(fā)展，推動(dòng)元宇宙產(chǎn)業(yè)加速落地?？紤]到 AIGC 需強(qiáng)大的硬件支撐以及在 全行業(yè)廣闊的應(yīng)用空間，我們重點(diǎn)推薦三條投資主線：算力硬件支撐、推動(dòng)行業(yè)生產(chǎn)效率 顛覆式提升、催生元宇宙發(fā)展新生態(tài)。
主線一，AIGC 算力硬件支撐產(chǎn)業(yè)鏈，AI 大模型帶來(lái)的算力革命將會(huì)帶動(dòng)算力硬件支 撐產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展，衍生硬件性能有望持續(xù)提升；主線二，AIGC 推動(dòng)行業(yè)生產(chǎn)效率顛覆式提升。短期看，AI 已具備輔助人類完成部分 工作任務(wù)的能力，我們認(rèn)為 AIGC 在軟件開(kāi)發(fā)、日常辦公、影視娛樂(lè)、教育、電商等領(lǐng)域 將率先應(yīng)用。長(zhǎng)期看，隨著 AI 逐步具備媲美人類的專業(yè)創(chuàng)造能力，AIGC 將在全行業(yè)帶來(lái) 顛覆式的生產(chǎn)方式，我們預(yù)計(jì)娛樂(lè)、傳媒以及軟件開(kāi)發(fā)領(lǐng)域相關(guān)公司將率先在成本端受益；主線三，AIGC 催生元宇宙發(fā)展新生態(tài)。游戲公司有望率先在內(nèi)容創(chuàng)作以及游戲設(shè)定 等方面應(yīng)用 AI 大模型并在元宇宙產(chǎn)業(yè)中占得有利競(jìng)爭(zhēng)位置。
AIGC悄然興起，算力降本夯實(shí)“AI底座”
AIGC悄然興起，ChatGPT強(qiáng)勢(shì)“出圈”
隨著人工智能越來(lái)越多應(yīng)用在內(nèi)容創(chuàng)作，AIGC 概念悄然興起。AIGC（AI Generated Content，人工智能生成內(nèi)容）指利用 AI（Artificial Intelligence，人工智能）技術(shù)可根據(jù) 用戶需求自動(dòng)生成與之匹配的內(nèi)容。只需輸入要求，AIGC 即可幫助創(chuàng)作者自動(dòng)生成所需 內(nèi)容，創(chuàng)作者可花費(fèi)更多時(shí)間進(jìn)行主題構(gòu)思并減少實(shí)際創(chuàng)作時(shí)間，提升工作效率和創(chuàng)作質(zhì) 量。20 世紀(jì) 50 年代以來(lái)，深度學(xué)習(xí)算法和設(shè)備算力發(fā)展迅速，AI 研究取得了長(zhǎng)足進(jìn)步。AI 不僅能夠與人類進(jìn)行互動(dòng)，還可以進(jìn)行寫(xiě)作、編曲、繪畫(huà)、視頻制作等創(chuàng)意工作。AIGC 發(fā)展可大致劃分為三個(gè)階段：早期萌芽階段、沉淀積累階段以及快速發(fā)展階段，目前已進(jìn) 入快速發(fā)展階段。
ChatGPT 應(yīng)用領(lǐng)域廣泛，有望率先在 AIGC 領(lǐng)域落地。ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer，聊天生成式預(yù)訓(xùn)練器）為 OpenAI 開(kāi)發(fā)的聊天機(jī)器人，它建立 在 OpenAI 開(kāi)發(fā)的 GPT-3 大型語(yǔ)言模型之上，并使用監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)（人類監(jiān)督）技 術(shù)進(jìn)行微調(diào)。在 AIGC 領(lǐng)域，ChatGPT 能夠根據(jù)用戶需求而自主創(chuàng)造出高質(zhì)量的內(nèi)容，不 但降低了創(chuàng)作門(mén)檻，還能大幅提高用戶創(chuàng)作效率。AIGC 產(chǎn)品能力的決定性因素是互動(dòng)、 數(shù)量和質(zhì)量，ChatGPT 在生成和理解能力上有了顯著提升，GPT-4 則推動(dòng)內(nèi)容形式從單 一走向多元，大幅優(yōu)化了內(nèi)容質(zhì)量。
ChatGPT 僅用兩個(gè)月 MAU 即突破 1 億，成為史上用戶增速最快的消費(fèi)級(jí)應(yīng)用。2022 年 11 月 OpenAI 推出 ChatGPT，一經(jīng)發(fā)布即成為 AI 界“頂流”。根據(jù) SimilarWeb 數(shù)據(jù)顯 示，ChatGPT 在僅推出兩個(gè)月后 MAU（Monthly Active User，月活用戶）已到達(dá) 1 億， 成為史上用戶增長(zhǎng)速度最快的消費(fèi)級(jí)應(yīng)用程序。根據(jù) Sensor Tower 數(shù)據(jù)，TikTok 花費(fèi) 9 個(gè)月 MAU 達(dá)到 1 億，Instagram 則花費(fèi) 2 年半的時(shí)間。
全球智能算力規(guī)?？焖僭鲩L(zhǎng)，訓(xùn)練成本有望持續(xù)優(yōu)化
全球智能算力規(guī)模高速發(fā)展，2026 年中國(guó)智能算力規(guī)模有望增至 1271.4EFLOPS。根據(jù)華為預(yù)測(cè)，未來(lái) AI 將從感知走向認(rèn)知，創(chuàng)造能力不斷增強(qiáng)，AI 將走進(jìn)日常生活并賦 予萬(wàn)物智能，算力需求將高速增長(zhǎng)，2030 年全球智能算力有望達(dá)到 105ZFLOPS（每秒 10 21 次浮點(diǎn)計(jì)算），對(duì)比 2020 年增長(zhǎng) 500 倍。目前，國(guó)內(nèi)頭部科技企業(yè)均發(fā)力布局 AI 大 模型，需依托高算力系統(tǒng)構(gòu)建，預(yù)計(jì)國(guó)內(nèi)智能算力規(guī)模將保持高增。根據(jù) IDC 數(shù)據(jù)，2022 年中國(guó)智能算力規(guī)模達(dá)到 268.0EFLOPS（每秒 10 18 次浮點(diǎn)運(yùn)算），預(yù)計(jì) 2026 年智能算力 規(guī)模將進(jìn)入 ZFLOPS 級(jí)別，達(dá)到 1271.4EFLOPS。
AI 大模型參數(shù)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，新“摩爾定律”呼之欲出。近年來(lái)，隨著算力以及數(shù)據(jù) 集快速發(fā)展，基于 Transformer 模型的 NLP（Natural Language Processing，自然語(yǔ)言處 理）算法發(fā)展迅速。AI 大模型具有“涌現(xiàn)能力”，當(dāng)訓(xùn)練量超過(guò)某個(gè)閾值時(shí)，模型就會(huì)解 鎖“涌現(xiàn)能力”，即模型精度會(huì)突然暴增。因此，最先進(jìn)的 NLP 以及 CV（Computer Vision， 計(jì)算機(jī)視覺(jué)）模型中的參數(shù)數(shù)量均持續(xù)增長(zhǎng)，近年來(lái)呈指數(shù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。
根據(jù)《AI and Memory Wall（2021）》（作者：Amir Gholami 等）數(shù)據(jù)，近十年來(lái) CV、NLP 和語(yǔ)音學(xué)習(xí)方面的 AI 模型所需算力以每?jī)赡?15 倍的速度增長(zhǎng)，而 Transformer 模型的增長(zhǎng)速度更快，增長(zhǎng) 速度為每?jī)赡?750 倍。OpenAI 預(yù)計(jì) AI 研究所需要的計(jì)算資源將每 3-4 個(gè)月翻一倍。OpenAI首席執(zhí)行官Sam Altman也于2023年2月發(fā)推文稱“新版摩爾定律很快就要到來(lái)， 宇宙中的智能將每 18 個(gè)月翻一倍”。
英偉達(dá)數(shù)據(jù)中心 GPU AI 推理能力不斷增強(qiáng)，單位算力成本不斷優(yōu)化。近年來(lái)，英偉 達(dá)數(shù)據(jù)中心 GPU 平均 2-3 年迭代，目前 AI 大模型訓(xùn)練使用的 GPU 包括 V100、A100 及 H100。從性能層面看，英偉達(dá)通過(guò)多實(shí)例 GPU（MIG）技術(shù)允許多個(gè)網(wǎng)絡(luò)同時(shí)基于單個(gè) GPU 運(yùn)行，最大限度提升計(jì)算資源的利用率；并通過(guò)優(yōu)化 GPU 架構(gòu)以及指令提升大模型 訓(xùn)練速度。根據(jù)英偉達(dá)官網(wǎng)信息，英偉達(dá)數(shù)據(jù)中心 GPU AI 推理能力大幅提升，H100 相 較于 A100 超大模型的 AI 推理吞吐量提升 30 倍。與此同時(shí)，GPU 價(jià)格雖出現(xiàn)上漲，但漲 幅遠(yuǎn)低于算力。根據(jù)中關(guān)村在線報(bào)價(jià)以及網(wǎng)易科技信息，英偉達(dá) H100 價(jià)格在 24 萬(wàn)元以 上，約為 A100 的 3 倍。因此，我們認(rèn)為隨著 GPU 架構(gòu)以系統(tǒng)設(shè)計(jì)持續(xù)優(yōu)化，單位算力 成本降低將會(huì)成為長(zhǎng)期趨勢(shì)。
參考《The Economics of Large Language Models（2023）》（作者：SUNYAN）以及 《Efficient Large-Scale Language Model Training on GPU Clusters Using Megatron-LM （2021）》（作者：Deepak Narayanan 等），研究人員均提出以訓(xùn)練詞數(shù)（Tokens）、大模 型參數(shù)量（Parameters）、芯片算力（FLOPS）、芯片價(jià)格等指標(biāo)為參數(shù)的成本測(cè)算模型。我們將根據(jù)相關(guān)模型，測(cè)算 GPT-3 的訓(xùn)練和推理成本，以及英偉達(dá)芯片迭代帶來(lái)的成本優(yōu)化。
模型及硬件優(yōu)化有望節(jié)省 80%以上成本，算法和數(shù)據(jù)集有望成為競(jìng)爭(zhēng)核心。根據(jù)《The Economics of Large Language Models（2023）》（作者：SUNYAN）估算，作者預(yù)計(jì) GPT-3 訓(xùn)練成本約為 140 萬(wàn)美元，推理成本為 0.0035 美元/1000Tokens。我們認(rèn)為，受益于大模 型參數(shù)優(yōu)化、算力利用率逐步提升、單位算力成本隨著芯片迭代不斷下降，AI 大模型訓(xùn)練 及推理成本有望持續(xù)降低，預(yù)計(jì)可節(jié)省 80%以上。根據(jù)《Training Compute-Optimal Large Language Models（2022）》（作者：Jordan Hoffmann 等）內(nèi)容，DeepMind 認(rèn)為擴(kuò)展模 型參數(shù)數(shù)量的效果或是邊際遞減，我們認(rèn)為高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集以及優(yōu)質(zhì)的算法有望成為 AI 大模型的核心競(jìng)爭(zhēng)力。
AI大模型商用在即，AIGC解放生產(chǎn)力
多模態(tài)AI大模型高速發(fā)展，AIGC多領(lǐng)域落地
Transformer 模型百花齊放。2017 年以來(lái)，Transformer 為 CV 和 NLP 領(lǐng)域帶來(lái)了 大幅性能提升，在物體檢測(cè)和語(yǔ)義分割任務(wù)中均刷新了此前的紀(jì)錄，CV 和 NLP 有望統(tǒng)一 在 Transformer 結(jié)構(gòu)之下。近年來(lái)，學(xué)界掀起了研究 Transformer 模型的熱潮，根據(jù) 《TRANSFORMER MODELS: AN INTRODUCTION AND CATALOG（2023）》（作者：Xavier Amatriain）數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，基于 Transformer 已發(fā)展出 60 余個(gè) AI 大模型，其中包括名 聲大噪的 GPT 系列模型。
預(yù)訓(xùn)練呈“大一統(tǒng)”趨勢(shì)，Transformer 架構(gòu)向多模態(tài)場(chǎng)景延伸。近年來(lái)，NLP、CV 和多模態(tài)等領(lǐng)域的預(yù)訓(xùn)練開(kāi)始呈現(xiàn)大一統(tǒng)（big convergence）趨勢(shì)。2022 年，微軟亞洲 研究院推出 BEiT-3 預(yù)訓(xùn)練模型，在目標(biāo)檢測(cè)、實(shí)例分割、語(yǔ)義分割、視覺(jué)推理、圖片描 述生成等任務(wù)上取得了 SOTA（state-of-the-art，最好/最先進(jìn)）的遷移性能。通過(guò)對(duì)大量 數(shù)據(jù)進(jìn)行大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練，可以更輕松地將模型遷移到多種應(yīng)用領(lǐng)域，微軟亞洲研究院認(rèn)為 大一統(tǒng)的趨勢(shì)已經(jīng)在三個(gè)方面逐漸顯現(xiàn)，分別是骨干網(wǎng)絡(luò)（backbone）、預(yù)訓(xùn)練任務(wù)和規(guī) 模提升。我們認(rèn)為，基于 Transformer 架構(gòu)的 AI 大模型將持續(xù)向多模態(tài)發(fā)展，推動(dòng) AIGC 在全行業(yè)進(jìn)行全方位應(yīng)用。
GPT-4 迎來(lái)巨大性能升級(jí)，OpenAI 占得 AIGC 發(fā)展先機(jī)。根據(jù)《GPT-4 Technical Report（2023）》（作者 OpenAI）內(nèi)容，GPT-4 可以接受圖片輸入，并具備“類似人類” 的圖片解讀能力；GPT-4 在 60%的 AP 考試科目中取得了 5 分（滿分），較 GPT-3.5 提升 30%以上；GPT-4 也在研究生入門(mén)考試 GRE 中取得了 339+4 的成績(jī)，超越 95%的應(yīng)試者。GPT-4 引入多模態(tài)為后續(xù)生成音頻、圖片、視頻打下了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。憑借微軟全生態(tài)助力以 及 ChatGPT 在全球范圍內(nèi)的“出圈”表現(xiàn)，我們認(rèn)為 OpenAI 將在 AIGC 領(lǐng)域加速迭代， 持續(xù)提升模型內(nèi)容生成以及邏輯推理能力，占得 AIGC 發(fā)展先機(jī)。
AIGC 在多領(lǐng)域逐步落地，長(zhǎng)期看 AI 有望具備專業(yè)級(jí)創(chuàng)作能力。受益于 AI 大模型高 速發(fā)展，AI 正逐步從內(nèi)容生成進(jìn)化為內(nèi)容創(chuàng)作。從應(yīng)用領(lǐng)域看，AIGC 可應(yīng)用于文字、圖 像、音樂(lè)、視頻、3D 建模、建筑等領(lǐng)域，可在辦公、傳媒、藝術(shù)等場(chǎng)景擔(dān)任輔助甚至是 創(chuàng)作者角色。從產(chǎn)業(yè)化角度看，AIGC 在文本和代碼領(lǐng)域發(fā)展較快，如今已具備長(zhǎng)文本寫(xiě) 作和基礎(chǔ)軟件開(kāi)發(fā)能力，可輔助白領(lǐng)以及技術(shù)人員完成部分工作；在藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域，AIGC 仍在初級(jí)探索階段，創(chuàng)作能力仍有較大提升空間。我們認(rèn)為，隨著多模態(tài) AI 大模型能力不 斷增強(qiáng)、針對(duì)圖像、視頻的算法持續(xù)優(yōu)化，AIGC 有望在藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域具備超過(guò)專業(yè)人士 的創(chuàng)造能力。
AIGC衍生出豐富能力矩陣，推動(dòng)全行業(yè)降本增效
AIGC 包括三大核心能力，已衍生出豐富能力矩陣。AI 模型在 CV 和 NLP 等單模態(tài)領(lǐng) 域已擁有成熟的商業(yè)化應(yīng)用。近年來(lái)，多模態(tài) AI 模型加速發(fā)展，Transformer 已發(fā)展成為 龐大的“家族”，多模態(tài)商業(yè)應(yīng)用正走向成熟。參考中國(guó)信息通信研究院的研究，我們認(rèn) 為 AIGC 主要包括三大核心能力：數(shù)字孿生能力，數(shù)字編輯能力和數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作能力。三 大核心能力意味著將現(xiàn)實(shí)世界內(nèi)容遷移至數(shù)字世界（孿生能力），再建立數(shù)字世界與現(xiàn)實(shí) 世界的內(nèi)容互通并輔助現(xiàn)實(shí)世界的內(nèi)容生成（編輯能力），最終從數(shù)字模仿進(jìn)化至媲美人 類的現(xiàn)實(shí)創(chuàng)作能力（創(chuàng)作能力）?；谌蠛诵哪芰?，AIGC 已衍生出豐富的能力矩陣，根 據(jù)京東探索研究院信息，AIGC 正在文字、語(yǔ)音以及圖像視頻等領(lǐng)域發(fā)展從識(shí)別到生成的 能力矩陣。
AIGC 應(yīng)用前景廣闊，我們認(rèn)為將在日常辦公、傳媒、影視娛樂(lè)、電商等場(chǎng)景較快落地。Stable Diffusion 和 GPT-4 分別在圖像和文字領(lǐng)域讓大眾感受到 AIGC 接近人類的創(chuàng) 作能力，各大科技巨頭均加碼 AI 大模型。從 2022 年開(kāi)始，谷歌、微軟、Meta、亞馬遜、 百度、阿里巴巴、騰訊等平臺(tái)型科技巨頭均加大力度布局 AIGC，與現(xiàn)有商業(yè)模式結(jié)合的 速度有望加快。目前，傳媒、影視娛樂(lè)以及電商等領(lǐng)域的數(shù)字化程度較高，為 AIGC 提供 了良好的土壤，AIGC 有望率先在相關(guān)行業(yè)落地。我們認(rèn)為憑借 AI 持續(xù)進(jìn)化的文字、圖片、 視頻內(nèi)容生成能力，可助力相關(guān)行業(yè)大幅度降本增效，市場(chǎng)潛力巨大。
AIGC+文字&音頻：賦能 AI 客服降本增效。AI 客服已在全球范圍內(nèi)普及，已從文字 對(duì)話迭代至語(yǔ)音對(duì)話。受益于 AIGC 快速發(fā)展，AI 客服推理能力持續(xù)增強(qiáng)，可以在充分理 解客戶訴求的基礎(chǔ)上進(jìn)行邏輯推理并給出合適的回答。根據(jù) IBM 商業(yè)價(jià)值研究院研究?jī)?nèi)容， 使用虛擬客服技術(shù)可在每次客戶對(duì)話中節(jié)省 5.5 美元的成本。同時(shí)，AI 客服技術(shù)領(lǐng)先的企 業(yè)客服滿意度更高：客戶和客服員工滿意度分別提高 12%和 9%，處理時(shí)間縮短了 15%。我們認(rèn)為，AI 在文字和音頻領(lǐng)域的生成能力成熟度高，商用化進(jìn)程較快，AI 客服有望在全 行業(yè)全面滲透。根據(jù) GrandView Research 數(shù)據(jù)，2022 年全球 AI 客服市場(chǎng)規(guī)模為 13.8 億 美元，預(yù)計(jì)到 2030 年將達(dá)到 70.8 億美元，對(duì)應(yīng) 2022-2030 年 CAGR 為 22%。
AIGC+圖像視頻：推動(dòng)影視娛樂(lè)行業(yè)降本增效。在影視娛樂(lè)領(lǐng)域，AI 已具備圖像、視 頻以及 3D 建模的創(chuàng)作能力。在圖片領(lǐng)域，根據(jù) 6pen 預(yù)測(cè)，若未來(lái)五年 10%-30%的圖片 內(nèi)容由 AI 參與生成，市場(chǎng)規(guī)模有望超 600 億元。在視頻領(lǐng)域，2023 年 1 月，日本奈飛（Netflix JP）和日本 WIT 工作室、微軟小冰公司日本分部（rinna）共同制作了動(dòng)畫(huà)《犬與少年》， 成為歷史首次使用 AI 生成背景的商業(yè)動(dòng)畫(huà)片。除去人物及動(dòng)物角色，繪制工作絕大部分由 AI 完成。
在 3D 建模領(lǐng)域，騰訊 AI Lab 展示了使用 AI 從零開(kāi)始迅速搭建一座 3D 虛擬城 市的過(guò)程，所建虛擬城市面積達(dá)到 25 平方公里，包含 130 千米路網(wǎng)、4416 棟建筑以及超 過(guò) 38 萬(wàn)個(gè)室內(nèi)映射。根據(jù)騰訊 AI Lab 在 2023 游戲開(kāi)發(fā)者大會(huì)發(fā)布內(nèi)容，建模一座如此 大的城市，過(guò)去往往需要多名美術(shù)師以年為單位的時(shí)間完成，而結(jié)合 AI 只需數(shù)周。我們認(rèn) 為 AI 在動(dòng)畫(huà)和游戲領(lǐng)域已具備輔助專業(yè)創(chuàng)作者完成部分創(chuàng)作的能力，大幅提升創(chuàng)作效率并 減少人力成本，從而推動(dòng)整個(gè)影視娛樂(lè)行業(yè)降本增效。
AIGC或?qū)?0%勞動(dòng)力產(chǎn)生影響，2030年中國(guó)
AIGC 市場(chǎng)有望超萬(wàn)億元 AIGC 或影響 80%勞動(dòng)力的 10%工作任務(wù)，并大幅提升勞動(dòng)者工作效率。AI 大模型 在文字、圖像視頻等方面已具備了一定的創(chuàng)造能力，在非手工操作以及人際交流的工作場(chǎng) 景中均可輔助甚至代替人力完成工作任務(wù)。根據(jù)《GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models（2023）》（作者：Tyna Eloundou 等），在美國(guó)平均一個(gè)職業(yè)當(dāng)中約有 15%的工作任務(wù)會(huì)受到 AI 大模型影響；大約 80%的美 國(guó)勞動(dòng)者可能有至少 10%的工作任務(wù)受到 AI 大模型影響，而約 19%的勞動(dòng)者可能有至少 50%的工作任務(wù)受到影響。另外，AIGC 已可在日常辦公場(chǎng)景中大幅提升員工工作效率， 根據(jù)新華社報(bào)道，斯坦福大學(xué)和麻省理工學(xué)院針對(duì)一家技術(shù)企業(yè)的最新研究結(jié)果顯示，AI 可提升技術(shù)支持員工平均 14%的勞動(dòng)生產(chǎn)率，“新手和低技能員工”的工作速度則能提升 35%。
AIGC 行業(yè)成熟在即，2030 年中國(guó) AIGC 市場(chǎng)規(guī)模有望超萬(wàn)億元。根據(jù) OpenAI 和賓 夕法尼亞大學(xué)的研究，隨著 AI 大模型的推理能力不斷提高，即便停止開(kāi)發(fā)，其影響力仍將 持續(xù)擴(kuò)大，全球范圍內(nèi)已掀起了一場(chǎng) AIGC 投資熱潮，AIGC 在各行業(yè)的商業(yè)應(yīng)用正加速 落地。根據(jù) Gartner 預(yù)測(cè)，AIGC 有望在未來(lái) 2-5 年進(jìn)入行業(yè)成熟期。我們認(rèn)為，隨著國(guó) 內(nèi)企業(yè)加速在研發(fā)生產(chǎn)端以及銷售端引入 AIGC 以降本增效，國(guó)內(nèi) AIGC 產(chǎn)業(yè)也將迎來(lái)快 速發(fā)展期。根據(jù)量子位智庫(kù)預(yù)測(cè)，2023-2025 年中國(guó) AIGC 產(chǎn)業(yè)處于培育摸索期，預(yù)計(jì)年 均復(fù)合增速為 25%；2026-2030 年行業(yè)將迎來(lái)快速增長(zhǎng)階段，中國(guó)市場(chǎng)規(guī)模有望在 2030 年達(dá)到 11491 億元。
想象力即生產(chǎn)力，AIGC修筑通往元宇宙之橋
想象力即生產(chǎn)力，AIGC掀起內(nèi)容生產(chǎn)革命
AIGC 將走過(guò)三個(gè)發(fā)展階段，人機(jī)協(xié)同時(shí)代即將到來(lái)。當(dāng)前，內(nèi)容創(chuàng)造已由 PGC （Professional Generated Content，專業(yè)生產(chǎn)內(nèi)容）轉(zhuǎn)向 UGC（User Generated Content， 用戶生成內(nèi)容），AI 輔助內(nèi)容生成（AIUGC）和 AIGC 也正在全面普及。根據(jù)百度 CEO 李 彥宏的判斷，AIGC 將走過(guò)三個(gè)發(fā)展階段：第一個(gè)階段，被稱之為 AIGC 的“助手階段”， AIGC 用來(lái)輔助人類進(jìn)行內(nèi)容生產(chǎn)，比如生產(chǎn)有聲書(shū)、輔助視頻創(chuàng)作等；第二個(gè)階段，被 稱之為 AIGC 的“協(xié)作階段”，AIGC 以虛實(shí)并存的虛擬人形態(tài)出現(xiàn)，形成人機(jī)共生的局面。第三個(gè)階段，即 AIGC 的“原創(chuàng)階段”，AIGC 將獨(dú)立完成內(nèi)容創(chuàng)作。我們認(rèn)為，隨著 AI 大模型已具備多模態(tài)的內(nèi)容創(chuàng)造能力，AIGC 已具備大規(guī)模應(yīng)用條件，人機(jī)協(xié)同時(shí)代即將 到來(lái)。
內(nèi)容創(chuàng)作門(mén)檻降低，AI 時(shí)代想象力即生產(chǎn)力。AI 已從傳統(tǒng)的分析數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)規(guī)律升級(jí) 為分析感知數(shù)據(jù)并進(jìn)行內(nèi)容生產(chǎn)。相較于人腦只能基于自身知識(shí)圖譜進(jìn)行少數(shù)方向的信息 處理，AI 具備從更龐大的知識(shí)體系中進(jìn)行多方向信息處理的能力，可以提供更多的創(chuàng)作思 路。復(fù)盤(pán)內(nèi)容創(chuàng)作歷史，在 PGC 時(shí)代，內(nèi)容創(chuàng)作需使用專業(yè)創(chuàng)作工具進(jìn)行內(nèi)容創(chuàng)作，例 如攝影愛(ài)好者需學(xué)習(xí)使用專業(yè) PS（Adobe Photoshop）工具進(jìn)行修圖；進(jìn)入 UGC 時(shí)代， 攝影愛(ài)好者僅需學(xué)習(xí)使用門(mén)檻較低的美圖秀秀即可達(dá)到媲美專業(yè) PS 工具的修圖效果。我 們認(rèn)為，進(jìn)入 AIGC 時(shí)代，任何人都將成為內(nèi)容創(chuàng)作者，只需充分發(fā)揮想象力，將需求描 述給 AI 工具，AI 即可完成代碼、繪圖、建模等具有專業(yè)門(mén)檻的創(chuàng)作任務(wù)，完成效果甚至 超出創(chuàng)作者預(yù)期。
AIGC賦能多模態(tài)數(shù)字內(nèi)容生成，加速元宇宙時(shí)代降臨
元宇宙可帶來(lái)沉浸式體驗(yàn)，數(shù)字人（Avatar）、物理世界數(shù)字重構(gòu)及軟件智能體 （Software Agent）為數(shù)字化世界關(guān)鍵。元宇宙為物理世界、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）及虛擬現(xiàn) 實(shí)（VR）在共享數(shù)字空間中的融合，元宇宙具有成為未來(lái)數(shù)字社交互動(dòng)通用平臺(tái)的潛力。我們認(rèn)為，構(gòu)建高可用的元宇宙平臺(tái)，既需要成熟的混合現(xiàn)實(shí)技術(shù)（MR）以實(shí)現(xiàn)良好的 人機(jī)交互，也需要海量的數(shù)字內(nèi)容以實(shí)現(xiàn)比肩物理世界的數(shù)字世界體驗(yàn)。結(jié)合商湯對(duì)于元 宇宙的理解，我們認(rèn)為 AIGC 可通過(guò)三種核心方式支持沉浸式和交互式的元宇宙體驗(yàn)：1） 數(shù)字人：AIGC 可為人類創(chuàng)建虛擬化身，提供進(jìn)入虛擬世界的入口；2）物理世界數(shù)字重構(gòu)：AIGC 在 3D 重建方面的應(yīng)用可實(shí)現(xiàn)物理世界的數(shù)字重構(gòu)，構(gòu)建物理與數(shù)字世界的連接；3） 軟件智能體：AI 大模型已具備較強(qiáng)的分析與推理能力，AIGC 可創(chuàng)造高智慧的軟件智能體 與數(shù)字世界中的人類流暢交流。
AIGC 解放數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作生產(chǎn)力，打造元宇宙底座。參考陀螺研究院的研究成果，我 們認(rèn)為元宇宙數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作與游戲創(chuàng)作具有相似性，均需要大量專業(yè)技術(shù)人員對(duì)包含文本、 圖像、3D 模型、音頻、視頻、代碼等資源進(jìn)行大規(guī)模開(kāi)發(fā)。長(zhǎng)期以來(lái)，數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作過(guò) 于復(fù)雜導(dǎo)致開(kāi)發(fā)門(mén)檻很高。AIGC 極大地降低了內(nèi)容創(chuàng)作的門(mén)檻，普通用戶在 AI 的幫助下 即可化身為“專業(yè)創(chuàng)作者”，這將徹底解放數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)力，為元宇宙提供海量數(shù)字內(nèi)容。根據(jù) IDC 數(shù)據(jù)，2021 年，全球數(shù)據(jù)總量達(dá)到 84.5ZB，預(yù)計(jì)到 2026 年全球結(jié)構(gòu)化與非結(jié) 構(gòu)化數(shù)據(jù)總量將達(dá)到 221.2ZB；2025 年預(yù)計(jì) AIGC 產(chǎn)生的數(shù)據(jù)將占所有數(shù)據(jù)的 10%（2021 年比例不超過(guò) 1%），2021-2025 年 CAGR 為 127%。
數(shù)字人進(jìn)入 AIGC 時(shí)代，2026 年 AI 數(shù)字人市場(chǎng)規(guī)模有望超 100 億元。上世紀(jì)末，創(chuàng) 造數(shù)字人基本依賴于手繪，創(chuàng)作周期長(zhǎng)、人力成本高。隨著 21 世紀(jì)初 CG 和動(dòng)作捕捉技 術(shù)的發(fā)展，數(shù)字人創(chuàng)作進(jìn)入計(jì)算機(jī)時(shí)代，但仍受專業(yè)創(chuàng)作者產(chǎn)能限制。隨著多模態(tài) AI 大模 型快速發(fā)展，數(shù)字人創(chuàng)作進(jìn)入 AIGC 時(shí)代，數(shù)字人產(chǎn)業(yè)進(jìn)入蓬勃發(fā)展期。結(jié)合騰訊研究院 的研究成果，我們認(rèn)為目前 AIGC 不僅可以管線化生產(chǎn)擁有“好看”皮囊的數(shù)字人，而且不斷推動(dòng)數(shù)字人向著擁有“有趣”的靈魂方向發(fā)展，數(shù)字人創(chuàng)作周期大幅縮短。根據(jù) IDC 預(yù)測(cè)，未來(lái)數(shù)字人將逐步過(guò)渡到純 AI 驅(qū)動(dòng)，AI 數(shù)字人市場(chǎng)將進(jìn)入快速發(fā)展階段，2026 年 中國(guó) AI 數(shù)字人市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到 102.4 億元，2022-2026 年 CAGR 約為 83%。
重點(diǎn)企業(yè)分析
主線一：AIGC算力硬件支撐產(chǎn)業(yè)鏈
同飛股份：公司成立于 2006 年，是國(guó)內(nèi)工業(yè)溫控國(guó)產(chǎn)替代先鋒，綜合 競(jìng)爭(zhēng)力強(qiáng)。公司作為液冷解決方案龍頭，積極布局?jǐn)?shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)，2022 年加入數(shù)據(jù)中心 行業(yè)協(xié)會(huì)，與眾多公司交流技術(shù)和產(chǎn)品。隨著與客戶的方案落地，我們認(rèn)為 2023 年有望 成為公司數(shù)據(jù)中心液冷產(chǎn)品放量元年，公司將充分受益于 AI 服務(wù)器的快速放量。23Q1 公 司實(shí)現(xiàn)營(yíng)收 2.7 億元，實(shí)現(xiàn)歸母凈利潤(rùn) 0.3 億元。
和林微納：和林微納成立于 2012 年，主營(yíng)業(yè)務(wù)為半導(dǎo)體測(cè)試探針以及 MEMS 相關(guān)精微零組件。隨著 ChatGPT 問(wèn)世，頭部科技企業(yè)在全球范圍內(nèi)掀起新一輪“AI 軍備競(jìng)賽”。英偉達(dá)為全球 AI 芯片龍頭，有望直接受益于 AI 大模型訓(xùn)練和推理所帶來(lái)的旺 盛 AI 芯片需求。公司與英偉達(dá)長(zhǎng)期合作半導(dǎo)體芯片測(cè)試探針業(yè)務(wù)，AI 芯片需求快速增加 有望直接拉動(dòng)公司半導(dǎo)體測(cè)試探針業(yè)績(jī)。23Q1 公司實(shí)現(xiàn)營(yíng)收 0.4 億元，歸母凈利潤(rùn)為-0.1 億元。
鼎通科技：鼎通科技成立于 2003 年，主要業(yè)務(wù)為通訊連接器精密組件 和汽車連接器精密組件。AI 預(yù)訓(xùn)練大模型對(duì)算力需求大幅提升，有望推動(dòng)相關(guān)硬件基礎(chǔ)設(shè) 施持續(xù)擴(kuò)容升級(jí)。公司通信連接器業(yè)務(wù)堅(jiān)定大客戶戰(zhàn)略，深挖客戶增量需求，近年來(lái) cage 系列新產(chǎn)品向核心客戶繼續(xù)導(dǎo)入，新入泰科 cage 系列供應(yīng)商名錄；同時(shí)，產(chǎn)品亦持續(xù)迭 代升級(jí)，2x6 規(guī)格 cage 產(chǎn)品及 112GB/s 結(jié)構(gòu)件產(chǎn)品亦順應(yīng)傳輸速率提升而升級(jí)，有望貢 獻(xiàn)新增量，尤其 112GB/s 主要滿足 800G 數(shù)通需求。此外，公司亦設(shè)立馬來(lái)西亞子公司， 后續(xù)有望以馬來(lái)工廠為依托，拓展泰科、安費(fèi)諾等大客戶海外業(yè)務(wù)。23Q1 公司實(shí)現(xiàn)營(yíng)收 1.6 億元，歸母凈利潤(rùn) 0.3 億元。
高瀾股份：公司成立于 2001 年，在液冷領(lǐng)域具備深厚技術(shù)積累，通過(guò) 前瞻性布局，已經(jīng)擁有冷板式液冷服務(wù)器熱管理解決方案、浸沒(méi)式液冷服務(wù)器熱管理解決 方案、集裝箱液冷數(shù)據(jù)中心解決方案。業(yè)務(wù)涵蓋了從液冷板、多種型號(hào)和換熱形式的 CDU、 多功率的 Tank、多尺寸的集裝箱等部件到數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)、設(shè)備集成、系統(tǒng)調(diào)試、設(shè)備運(yùn)維 的系統(tǒng)集成。2022 年公司 IDC 熱管理產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)營(yíng)收約 1.07 億元，同比增長(zhǎng) 9835.1%。23Q1 公司實(shí)現(xiàn)營(yíng)收 1.5 億元，歸母凈利潤(rùn)為-0.1 億元。
主線二：AIGC推動(dòng)行業(yè)生產(chǎn)效率顛覆式提升
杰創(chuàng)智能：公司成立于 2008 年，是國(guó)內(nèi)的智慧城市、智慧安全解決方 案提供商，為政企、互聯(lián)網(wǎng)等下游客戶提供安防、信息系統(tǒng)、數(shù)據(jù)感知采集等產(chǎn)品和解決 方案。公司加大對(duì)高性能計(jì)算、信號(hào)及協(xié)議分析等核心技術(shù)的研發(fā)投入，為智慧城市、智 慧安全的大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用、數(shù)據(jù)協(xié)議分析應(yīng)用提供底層計(jì)算支持。公司具備相對(duì)全面的業(yè) 務(wù)資質(zhì)，如建筑智能化系統(tǒng)設(shè)計(jì)專項(xiàng)甲級(jí)、電子與智能化工程專業(yè)承包一級(jí)、公安部列裝 資質(zhì)等。23Q1 公司實(shí)現(xiàn)營(yíng)收 1.9 億元，歸母凈利潤(rùn) 0.1 億元。
風(fēng)語(yǔ)筑：公司成立于 2003 年，主營(yíng)業(yè)務(wù)為數(shù)字展覽展示業(yè)務(wù)。公司作 為國(guó)內(nèi)數(shù)字展示行業(yè)的龍頭公司，在線下沉浸式文化體驗(yàn)方面多年深耕，對(duì)于 ARVR、虛 擬主播等技術(shù)的應(yīng)用有豐富的經(jīng)驗(yàn)；此外，公司在藝術(shù)設(shè)計(jì)方面的人才儲(chǔ)備豐富，有望推 動(dòng)推動(dòng)數(shù)字藏品等業(yè)態(tài)的多元發(fā)展。23Q1 公司實(shí)現(xiàn)營(yíng)收 4.2 億元，歸母凈利潤(rùn) 0.4 億元。
主線三：AIGC催生元宇宙發(fā)展新生態(tài)
完美世界：公司成立于 1999 年，目前多款主力游戲產(chǎn)品處于穩(wěn)健的運(yùn) 營(yíng)周期，《幻塔》、《夢(mèng)幻新誅仙》、《完美世界》、《誅仙手游》等游戲保持較強(qiáng)長(zhǎng)線運(yùn)營(yíng)能 力。公司持續(xù)布局 AIGC 等前沿科技應(yīng)用，有望提升游戲研發(fā)效率。公司內(nèi)部已成立 AI 中心，由游戲業(yè)務(wù) CEO 負(fù)責(zé)，中臺(tái)技術(shù)部門(mén)牽頭，各項(xiàng)目制作人深度參與，研究及推行 AI 技術(shù)學(xué)習(xí)與應(yīng)用。目前已有部分應(yīng)用于智能 NPC、場(chǎng)景建模、AI 繪畫(huà)、AI 劇情、AI 配 音等方面。隨著類似 ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion 等 AIGC 技術(shù)應(yīng)用工具日 趨成熟，AI 技術(shù)將在公司游戲研發(fā)、發(fā)行及運(yùn)營(yíng)中應(yīng)用于更多場(chǎng)景，進(jìn)一步提升游戲研發(fā) 效率、優(yōu)化玩家體驗(yàn)。23Q1 公司實(shí)現(xiàn)營(yíng)收 19.0 億元，歸母凈利潤(rùn) 2.4 億元。
吉比特：公司成立于 2004 年，公司主力游戲《問(wèn)道手游》和《一念逍 遙》整體保持穩(wěn)健運(yùn)營(yíng)狀態(tài)，已獲版號(hào)產(chǎn)品和自研產(chǎn)品管線較為豐富。公司持續(xù)布局 AIGC 等前沿科技應(yīng)用，AI 相關(guān)工具已對(duì)公司實(shí)際工作帶來(lái)幫助，例如美術(shù)人員利用 AI 作畫(huà)工 具快速構(gòu)造素材，策劃人員利用 AI 作畫(huà)工具快速構(gòu)造原型，讓美術(shù)人員了解策劃意圖，降 低溝通成本。類似 ChatGPT 的 AIGC 工具也被應(yīng)用到策劃設(shè)計(jì)工作中，有效提高了公司 生產(chǎn)效率。23Q1 公司實(shí)現(xiàn)營(yíng)收 11.4 億元，歸母凈利潤(rùn) 3.1 億元。
文章來(lái)源：未來(lái)智庫(kù)
