aigc专题：aigc行业投资机会梳理（附下载） -金沙娱场城app

原标题：aigc专题：aigc行业投资机会梳理（附下载）

今天分享的是aigc系列深度研究报告：《aigc专题：aigc行业投资机会梳理》。

（报告出品方：安信国际tmt）

报告共计：23页

海量/完整电子版/报告下载方式：公众号《人工智能学派》

ai算法不断迭代是aigc进步的源动力

➢ 早期ai：依照实现制定的模板规则进行简单内容制作输出（学习能力低）；

➢ 2006年：深度学习算法突破 硬件与互联网海量数据满足训练条件，发展正式 进入轨道（决策性ai)；

➢ 2014年：生成式对抗网络（generativeadversarialnetwork,gan)为代表的深 学习算法提出和迭代更新，ai正式迎来发展新时代。

国内aigc产业链集中在中游

➢ 根据量子位智库 的报告，我国的 aigc产业尚未发 展成型，中外公 司整体差差距 3 年 左右，底层技术 差距是核心；

➢ 我国的aigc是巨 头公司的边缘业 务，用于辅助主 业；独立运行的 初创公司数量明 显少于国外；

➢ 国外aigc商业化 变现逐渐成熟： api接口按量收费 ；产出内容收费 ( 图片）；软件对 外出售（写作软 件axsemantics) 等，但国内商业 化场景大多处于 针对 c端客户吸引流量阶段。

aigc引发的算力需求激增

➢ 整体而言，ai大模型时代的算力需求增长已经远超历史预期。据openai测算，自2012年以来 ，全球头部ai模型训练算力需求3-4个月翻一番，每年头部训练模型所需算力增长幅度高达 10倍。而摩尔定律认为，芯片计算性能大约每18-24个月翻一番，因此两者间的不匹配势必 将带来对算力基础设施需求的快速增长。

➢ ai模型可大致分为决策式/分析式ai(discriminant/analyticalai)和生成式ai(generativeai) 两类。

➢ 决策式ai：学习数据中的条件概率分布，根据已有数据进行分析、判断、预测，主要应用模型 有用于推荐系统和风控系统的辅助决策、用于自动驾驶和机器人的决策智能体。

➢ 生成式ai：学习数据中的联合概率分布，并非简单分析已有数据而是学习归纳已有数据后进行 演绎创造，基于历史进行模仿式、缝合式创作，生成了全新的内容，也能解决判别问题。

➢ 在aigc图像生成火爆的同时，openai旗下的chatgpt横 空出世，能理解各式各样的需求，做出回答、短文、诗 歌、代码创作和逻辑计算等。

➢ chatgpt采用web浏览器上的对话形式交互，不仅能够满 足与人类进行对话的基本功能，能够回答后续问题、承 认错误、质疑不正确的前提和拒绝不适当的请求。

➢ chatgpt还可以驾驭各种风格和文体，且代码编辑能力 、基础脑力工作处理能力等一系列常见文字输出任务的 完成程度也大大超出预期。比如根据关键词或提问，生 成剧本、发言稿等多种文书。因此，业内人士宣称 chatgpt已经大幅超越过去的a问答系统。

➢ chatgpt是基于gpt-3.5模型，训练集基于文本和代码，在微软azureai服务器上完成训练。

➢ chatgpt提升很明显的一个重要的原因是chatgpt引入了人类反馈的方式加强训练，通过人工标注 训练数据，来训练回报模型，再采用强化学习来增强预训练模型的能力。2018年gpt的与训练数 据量约5gb，2019年gpt-2运算量是40gb，2020年gpt-3达到45tb的海量数据。

➢ 背后公司openai预计2023年和2024年收入将分别达到2亿和10亿美元；路透社称微软希望继续注 资100亿美元，假如谈判达成，微软预计持股约49%。

➢ 便捷性：大型语言和图像al模型可用于自动生成内容，例如文章、博客或社交媒体帖子，对于定期 创建内容的企业和专业人士来说，这是一种宝贵的节省时间的工具；

➢ 优质性：algc生成的内容可能比人类创建的内容质量更高，因为人工智能模型能够从大量数据中学 习并识别人类可能看不到的模式。这可以产生更准确和信息更丰富的内容；

➢ 多样性：aigc模型可以生成多种类型的内容，包括文本、图像和音视频、3d内容等等。这可以帮助 企业和专业人士创建更多样化、更有趣的内容，从而吸引更广泛的人群。

➢ 低成本：内容制作的成本显著降低、效率显著提高，不需要专业人士，以百倍以上的速度和效率， 创造出有独特价值和独立视角的内容。

➢ 目前aigc在内容生成领域的渗透率不过低，根据gartner的估算，2025年aigc产生的数据将占10%； 同时根据量子位智库的估算，预计到2030年，aigc市场规模将超过万亿人民币规模。

➢ aicg大幅度降低了数字内容生产的成本，打破了数字内容生产受到人类想象能力和知识水平的限制，广泛应 用于文本生成、音频生成、图像生成、视频生成、跨模态生成及游戏领域，其广泛应用能够满足数字经济时 代日益增长的数字内容供给需求。

➢ 文本：最先进和最难理解的，随着时 间推移和模型的改进应该可以看到更 高质量的输出、更长的内容和更好的 ai生成文本内容；

➢ 代码生成：短期对开发端带来重大影 响，也能够降低开发门槛； githubcopilot现在在安装它的项目 中生成了近40%的代码。但更大的机 会可能是为消费者开放编码。学习 prompt（提示）可能会成为最终的高 级编程语言。

➢ 国内外科技巨头在生成式ai领域多有布局。国内公司百度、腾讯、阿里、华 为、商汤等及国外公司谷歌、meta、微软等均推出了生成式ai的应用产品， 其中微软旗下open ai推出的gpt-4和chatgpt最为出圈。

报告共计：23页

海量/完整电子版/报告下载方式：公众号《人工智能学派》