傳媒互聯(lián)網行業(yè)分析1ChatGPT引領技術革命，通用人工智能曙光將至1.1ChatGPT破圈復盤：AI顯性化的三個階段我們從全球產業(yè)角度，復盤AI顯性化的三個階段。自2022年底OpenAI發(fā)布聊天機器人ChatGPT，以及背后GPT3.5、GPT4大模型的推出，新一輪技術變革的浪潮從學術界、產業(yè)界向普通互聯(lián)網用戶依次破圈。我們將這一過程稱作“AI的顯性化”，主要分為三個階段：1）技術奇點出現。Ⅰ）22年11月ChatGPT發(fā)布：OpenAI基于GPT3.5大模型推出對話聊天工具ChatGPT，在文本生成的準確度、流暢度，長序列文本處理能力，可擴展性等多方面都顯著優(yōu)于以往AI模型。Ⅱ）23年3月GPT4發(fā)布：相較于GPT3.5版本，接入GPT4大模型的ChatGPT在文字對話內容的深度、廣度層面均有提升；此外，除了識別文字內容，GPT4也支持圖片內容的輸入，多模態(tài)識別能力顯著增強。2）海外C端產品破圈。Ⅰ）ChatGPT能力初步破圈：22年11月ChatGPT發(fā)布后，用戶規(guī)模5天突破100萬、兩個月突破1億，在學術論文、專業(yè)考試等C端應用場景中初步破圈。23年2月微軟將ChatGPT接入搜索引擎Bing，推動Bing移動端DAU單月環(huán)比增長6倍。Ⅱ）現象級應用誕生：3月微軟將Office全家桶接入GPT4，發(fā)布辦公助手Office365Copilot，有望撬動全球14億用戶規(guī)模。Ⅲ）下游生態(tài)全面開啟：3月27日OpenAI允許第三方開發(fā)ChatGPTPlugin插件，第一批支持的包括Expedia、Instacart、Zapier等酒旅、電商場景的頭部應用。“插件”生態(tài)的放開確立了ChatGPT的流量入口地位，AI迎來“AppStore時刻”，下游生態(tài)全面開啟。3）國內大廠跟進，大模型生態(tài)起步。自22年11月ChatGPT發(fā)布后，國內頭部科技、互聯(lián)網公司隨即跟進。3月百度先后發(fā)布類ChatGPT的聊天機器人“文心一言”、企業(yè)級平臺“文心千帆”，對標海外ChatGPT生態(tài)。4月阿里巴巴發(fā)布同類產品“通義千問”，華為公布“盤古”大模型進展。騰訊、字節(jié)跳動等互聯(lián)網大廠也成立了專門的大模型攻堅團隊，相關產品有望陸續(xù)發(fā)布。1.2ChatGPT突破之處：通用人工智能的曙光從前沿的研究和應用方向來看，AI（人工智能）主要有NLP（自然語言處理）、CV（計算機視覺）兩大領域，分別聚焦于對自然語言和圖像進行分析、處理。其中，ChatGPT及其背后的GPT系列模型帶來的影響主要集中于NLP領域。因此，我們通過復盤過去10年NLP領域的技術發(fā)展，來解答一個關鍵的問題：從技術角度看，ChatGPT究竟是不是革命性的突破？從技術角度復盤過去10年的AI發(fā)展歷程，有四個重要的時間節(jié)點：1）2017年Transformer統(tǒng)一NLP研究范式。谷歌在著名論文《AttentionIsAllYouNeed》中推出Transformer架構，通過引入“自注意力”機制，極大拓展了AI模型在不同任務中的可遷移性。該論文發(fā)布5年內被引用超過3.8萬次，統(tǒng)一了NLP的研究范式，后續(xù)也被廣泛跨領域應用于CV場景。2）2018年谷歌、OpenAI路線之爭：完形填空vs文本生成。2018年，谷歌、OpenAI基于Transformer框架，分別推出了AI模型BERT和GPT-1。通俗來講，二者技術路線最主要的區(qū)別在于：預訓練任務中，谷歌BERT主要使用“完形填空”的方式，即隨機遮蓋一些文字，讓AI模型通過上下文理解進行補全；而GPT則主要使用“文本生成”的方式，即通過完全遮蓋訓練語料中的“下文”，訓練模型基于“上文”，逐字逐句地生成文本。從應用結果來看，谷歌BERT在文本分類、關鍵詞提取等“自然語言理解”類任務中的表現好于初代GPT。而后續(xù)隨著模型參數量的指數級提升，GPT模型在翻譯、寫作、問答等“自然語言生成”類任務中的優(yōu)勢開始逐步顯現。3）2020年GPT3優(yōu)勢初顯，千億參數量催生“涌現”效應。2020年，OpenAI推出新的AI大模型GPT-3，其參數量高達1750億，相較上一代GPT-2的15億高出一百余倍。2020年后，AI大模型的“涌現”效應得到業(yè)內的廣泛關注，即當參數量高于特定量級后（一般認為千億級別是門檻），再基于模型結構、訓練方法的調整，AI大模型的特定性能會出現指數級的提升，如能夠準確回答未經過訓練的問題。此后，谷歌、Meta等相繼推出千億參數大模型，而GPT-3的技術路徑優(yōu)勢日益凸顯。4）2022-2023年：ChatGPT橫空出世，技術路徑再統(tǒng)一。2022年11月，OpenAI基于最新AI大模型GPT-3.5，使用來自人類反饋的強化學習（RLHF）進行精調，發(fā)布了聊天機器人ChatGPT。經過廣大B端、C端用戶的大規(guī)模測試，ChatGPT在文本生成場景中的通用性遠超過谷歌BARD等同類應用。2023年3月，OpenAI發(fā)布GPT-4，使得ChatGPT的問答深度、廣度，以及多模態(tài)識別能力進一步增強。至此，OpenAI的GPT系列已全面領先于谷歌、Meta等競爭對手，其技術路徑的先進性得到充分驗證。我們認為，ChatGPT（及其背后的GPT3.5、GPT4大模型）的推出，對于人工智能的發(fā)展具有三層重要意義：1）統(tǒng)一技術路線，推動AI發(fā)展駛入“快車道”。復盤NLP發(fā)展路徑可見，繼2017年谷歌Transformer框架之后，NLP大模型曾分支出以谷歌BERT、OpenAIGPT為主的兩大技術路徑并各有擁躉。隨著GPT3.5、GPT4在通用性文本生成領域的全面領先，有望再次統(tǒng)一LLMs（大型語言模型）的技術路徑。在市場競爭的“鯰魚效應”之下，其他AI模型廠商有望逐步遷移至類GPT的技術路徑，投入的算力、人力等資源規(guī)模大幅增長，進而推動AI大模型整體的迭代速度加快、應用場景拓寬。2）功能實現飛躍，推動AI產品層面的“顯性化”。具體從功能上來看，ChatGPT在兩個層面實現了較大突破：1）通用性：與此前只能應用于特定場景的AI工具不同，ChatGPT能夠滿足B端企業(yè)、C端生活場景中的大多數語言交互需求。2）多模態(tài)：在接入GPT-4之后，ChatGPT新增了圖片輸入的能力，能夠識別、分析專業(yè)的數據圖表和網絡梗圖，也能基于一張寫有需求的圖片生成網站源代碼。ChatGPT多模態(tài)能力的初顯，不僅提升了輸入內容形式的自由度、提升用戶體驗；更為語言類大模型打開了“用圖像輔助認知世界”的新通路，推動模型認知能力的進一步提升。3）終局預期提前，推動AGI可見度提升。3月22日微軟研究院發(fā)布GPT-4測評論文《AGI的火花：GPT-4早期試驗》，核心觀點為：鑒于GPT-4能力的廣度和深度，GPT-4應該被合理視作AGI（通用人工智能）的早期版本。AGI是指具有一般人類智慧，可以執(zhí)行任何人類智力任務的機器智能。此前，AGI作為人工智能研究領域的遠期愿景，預計實現的時間在2050年以后。而繼ChatGPT推出之后，AI大模型技術路徑的統(tǒng)一、功能上的飛躍，推動AGI終局的可見度提升，落地預期或從2050年大幅提前。因此，從技術角度看，ChatGPT（及其背后的GPT3.5、GPT4模型）在通用性和多模態(tài)層面實現飛躍，統(tǒng)一了NLP研究的技術路徑，從而使人工智能研究的終局（AGI）預期大幅提前。進而回答本節(jié)最初的問題：從技術角度看，ChatGPT毫無疑問是革命性的突破。1.3ChatGPT核心壁壘：算力、數據和工程能力ChatGPT的研發(fā)主要分為預訓練（Pre-train）和精調（Fine-tune）兩個環(huán)節(jié)。其中：1）預訓練：使用無標注、大規(guī)模的數據集，對模型進行預訓練。2）精調：讓模型與專業(yè)的標注人員、AI訓練師進行交互，推動模型逐步學習人類通用的表達方式和價值觀，從而最終生成符合人類期望的回答。其中又可分為有監(jiān)督精調（InstructionTuning）和強化學習訓練（RLHF）兩個環(huán)節(jié)。通俗地理解，如果將AI大模型類比于學生，那么模型的預訓練就是通過廣泛的通識性閱讀，使學生具備初步的文字理解能力；模型的精調就是“教學”的過程，其中使用優(yōu)質教材的效果往往勝過大量普通書籍。我們從ChatGPT的主要技術環(huán)節(jié)，分析其核心壁壘所在：1）算力資源：據數據，以英偉達A100口徑計算，ChatGPT需要2萬塊GPU來處理訓練數據，隨著ChatGPT的商用化，需要的GPU數量可能超過3萬塊。目前國內GPU集群的存量資源有限，疊加美實體清單影響高端芯片采購受阻，導致對于國內大模型廠商而言，模型的推理、部署、應用等環(huán)節(jié)的算力資源緊缺。但從長期來看，國內AI大模型算力緊缺的問題有望得到緩解。從市場角度，算力資源本質上是自由流通的商品，相較于模型技術、工程能力等硬性壁壘更易突破；從技術層面看，大模型的研發(fā)、應用環(huán)節(jié)所需算力未來均有優(yōu)化的空間。4月13日微軟推出大模型訓練工具DeepSpeed-Chat，其中包括開源的RLHF框架，能基于單個GPU訓練超過130億參數的模型，訓練速度提升15倍以上，垂類企業(yè)應用大模型的算力門檻有望大幅降低。2）參數量：一般認為1000億的參數量級是語言類大模型產生“涌現”現象的門檻,GPT3的訓練參數量達1750億，GPT4參數量未公布。對于國內大模型廠商，尤其是擁有豐富自有數據資源的互聯(lián)網大廠而言，1000億的參數量級并非難以達到。目前百度、華為、阿里等頭部企業(yè)均已推出或發(fā)布千億參數以上的AI大模型，但在性能上仍和ChatGPT有較大差距。3）數據集的質量：GPT3的預訓練數據集來自于commoncrawl（網頁爬蟲聚合類數據平臺）、維基百科等標準化程度較高的公開數據庫。目前國內AI大模型的預訓練數據集也以公開網頁爬取的數據為主，再結合公司自有的行業(yè)數據進行訓練。問題在于，相較于英文，目前互聯(lián)網上中文內容的規(guī)模和質量均存在較大差距。因此，國內AI大模型的預訓練數據集中也以英文數據為主，使得在中文為主的用戶使用環(huán)境中產生較多的適配性問題。目前來看解決的方法包括：一是建立標準化、高質量的中文語料庫；二是加強AI大模型的翻譯能力，使其生成的結果更符合中文用戶的使用習慣。4）工程能力：包括預訓練、精調等訓練環(huán)節(jié)的執(zhí)行能力和方法等，需要研發(fā)團隊通過長時間的經驗積累、不斷試錯，再對模型結果進行調優(yōu)，這也是OpenAI的ChatGPT目前領先于國內、乃至谷歌BERT等其他海外頭部大模型的核心壁壘之一。例如在精調過程中，OpenAI使用極少量的高質量標注數據，顯著提升了GPT-3.5的應答能力。此外，中文和英文數據集在規(guī)模、質量等方面存在差距，這也需要額外的工程能力去彌補，使得國產AI大模型更適用于中文的使用環(huán)境。整體來看，對于國內AI大模型廠商，算力資源、數據質量和工程能力是類ChatGPT大模型研發(fā)的核心壁壘所在。其中算力資源的緊缺主要受外部因素限制，長期有望得到緩解；數據質量和工程能力的差距彌補需要資金、人才的大規(guī)模、長時間投入。在2023中國高層發(fā)展論壇上，360創(chuàng)始人周鴻祎表示，中國大語言模型技術水平和GPT4的差距在2到3年時間。2AI產業(yè)化：大模型為入口，關注應用環(huán)節(jié)降本增效+新增量2.1AI大模型：新的生產力工具和流量入口ChatGPT的應用：不只是聊天機器人。ChatGPT從最初作為一款聊天機器人應用被推出，到市場充分認識到其背后生態(tài)的戰(zhàn)略意義，其間歷經兩個重要的時間節(jié)點：1）AI的“iPhone時刻”：3月16日微軟發(fā)布365Copilot，通過ChatGPT和Office全家桶的結合，直觀展現了AI賦能后C端用戶體驗的質變。從人機交互方式變革的角度看，自2007年iPhone開創(chuàng)多點觸控的交互時代后，以ChatGPT為代表的自然語言交互有望引領新一次變革。2）AI的“AppStore時刻”：3月26日OpenAI允許第三方開發(fā)ChatGPT插件Plugin，第一批支持Expedia、Instacart、Zapier等頭部應用，覆蓋餐飲酒旅、語言培訓、電商等多個生活場景。第三方插件生態(tài)的放開，可類比于2008年AppStore的推出，而ChatGPT作為流量入口，商業(yè)化潛力持續(xù)推升。從ChatGPT看大模型的戰(zhàn)略意義：新的生產力工具，新的流量入口。1）大模型是新的生產力工具。類GPT大模型在通用性和多模態(tài)兩個層面實現了飛躍，作為更高效的新一代生產力工具，能夠幫助所有互聯(lián)網企業(yè)提高生產效率。因此，擁有大模型的廠商將在生態(tài)中扮演“賣水人”的角色，通過出售大模型接口的調用權限、提供基于大模型的企業(yè)級服務等多種方式進行商業(yè)化變現。目前，OpenAI基于ChatGPT，推出了收費服務ChatGPTPlus，以及開放的應用程序編程接口OpenAIAPI，前者訂閱制收費（每月20美元），后者按調用的token數量收費。從需求側來看，OpenAI推出的兩項服務均供不應求，曾數次出現因訪問量過大而暫停服務、或暫停接收新用戶的情況。2）大模型是新的流量入口。微軟CEO在365Copilot發(fā)布會上提出：最通用的人機交互方式將會是自然語言。我們復盤TMT行業(yè)的發(fā)展歷程，發(fā)現從PC圖形界面到iPhone多點觸控，每一次互聯(lián)網范式的變革的背后，都是人機交互方式的升級帶來使用效率的提升。GPT3.5、GPT4大模型在通用性層面的飛躍，使得基于自然語言對話的人機交互方式成為可能，極大提升了用戶與機器交互的自由度和使用效率。因此，大模型的戰(zhàn)略地位有望比擬操作系統(tǒng)，成為iOS/安卓之后的新一代流量入口，一端承接龐大的B端開發(fā)者需求，另一端觸達萬億級別的C端消費者生態(tài)。目前，隨著ChatGPTPlugin推出，大模型的第三方插件生態(tài)已然起步，商業(yè)化落地有望加速。ChatGPT推動流量“再分配”，移動互聯(lián)網時代的競爭格局有望重塑。大模型作為新的生產力工具和流量入口，有望重塑移動互聯(lián)網時代的工具和應用，建立萬億規(guī)模的下游應用生態(tài)。再考慮到大模型研發(fā)、使用過程中算力、技術、資金層面的高壁壘，大模型廠商對于市場需求將會形成虹吸效應，相對于傳統(tǒng)互聯(lián)網大廠的競爭優(yōu)勢將會越發(fā)顯著。如微軟旗下的瀏覽器Bing接入ChatGPT一個月后移動端DAU破億，有望對谷歌旗下Chrome瀏覽器50%以上的市場份額形成擠壓，動搖全球瀏覽器市場“一超多強”的競爭格局。因此，大模型帶來的生產力工具+流量入口價值，有望重塑移動互聯(lián)網時代的競爭格局。誰在布局大模型：大廠和創(chuàng)業(yè)公司。此前，國內外頭部互聯(lián)網、科技公司均在AI大模型領域有所投入，但技術路線并不統(tǒng)一，模型的應用場景域也相對有限。在ChatGPT推出之后，國內外大廠快速跟進，在自身模型儲備的基礎上向GPT靠攏，并相繼發(fā)布類ChatGPT的文字聊天機器人產品，包括百度“文心一言”、阿里“通義千問”、商湯“日日新”等。此外，部分中小型企業(yè)也看到了大模型帶來的廣闊商業(yè)化空間、以及競爭格局重塑機會，其中多為AI、互聯(lián)網行業(yè)領軍人物組建的創(chuàng)業(yè)公司，包括美團聯(lián)合創(chuàng)始人王慧文的“光年之外”、搜狗創(chuàng)始人王小川的“百川智能”等。大模型+垂類數據，滿足垂類企業(yè)的細分需求。相較于大模型廠商，垂類企業(yè)的業(yè)務體量、技術和資源儲備相對有限，但仍可以通過接入外部的大模型，實現經營效率的提升、生產力邊界的擴張。根據企業(yè)需求體量的不同進行劃分：1）對于小B和創(chuàng)業(yè)團隊：可直接調用ChatGPT等大模型API，以引導提示（prompt）的形式輸入需求,生成直接可用的文字、圖片、代碼等素材。如電商賣家可通過ChatGPT、StableDiffusion等模型生成宣傳素材、模特圖片等。2）對于大B：可基于大模型接口、結合公司自有數據進行精調（fine-tune），得到更加適用于自身業(yè)務場景的“新模型”。如海外OTA龍頭Expedia基于自有的酒旅數據對ChatGPT進行精調，生成了更適配OTA場景的客服機器人，能夠與用戶討論旅游、航班信息，并制定個性化的出行攻略。垂類企業(yè)有望從兩個方面受益于AI技術變革：一是在企業(yè)生產經營環(huán)節(jié)中降本增效，二是帶來收入端的新增量。從業(yè)務性質來看，業(yè)務場景線上化程度較高的企業(yè)，受AI大模型的影響更大，其對AI工具的接受度也更高。因此，傳媒互聯(lián)網整體成為AI大模型率先落地的應用場景。我們從網文、圖片、視頻、游戲、廣告營銷、電商六個細分領域的具體應用，解讀AI大模型對于垂類企業(yè)的賦能效果。2.2AI+網文：創(chuàng)作效率提升，內容形式有望升維1）降本增效：網文創(chuàng)作環(huán)節(jié)效率提升。在網文創(chuàng)作環(huán)節(jié)，網文平臺通過提供AI編輯器，輔助作家進行創(chuàng)作，并提高編輯環(huán)節(jié)的工作效率。目前從頭部網文平臺的布局來看，已使用谷歌LaMDA、Word2Vec等開源的文字類模型，核心功能除了識別錯別字和語病，幫助作者糾錯；還能基于作者當前創(chuàng)作的內容、以及訓練集里的內容庫，為作者提供可選的創(chuàng)作思路，幫助作者突破創(chuàng)作瓶頸。后續(xù)，隨著國內AI大模型的文字理解、生成能力接近ChatGPT，網文寫作中的人力占比有望進一步降低：作者僅負責思考故事大綱，用關鍵詞描述核心的背景、人物設定和劇情沖突，AI編輯器即可圍繞這些關鍵詞進行大范圍的擴寫，生成脈絡清晰、故事完整的網文作品。2）新增量：網文互動性增強，內容形式有望升維。一是提升網文本身的互動性。2019年，閱文集團曾和微軟小冰聯(lián)合推出過“IP喚醒計劃”，即讓用戶和網絡文學里的高人氣角色進行文字互動。后續(xù)結合類ChatGPT大模型，虛擬角色和網文用戶之間的對話場景將更為通用，并在平臺網文庫里鋪開使用，有望大幅提升用戶的閱讀體驗。二是從網文衍生出有聲書、漫畫、動畫等更高維度的內容形式。隨著AI大模型多模態(tài)能力的提升，文生圖、文生音視頻的門檻有望逐步降低。而手握大量IP資源的網文平臺，有望借助AI大模型的多模態(tài)生成能力，基于豐富的網文語料庫生成相應的有聲書、漫畫、短視頻、動畫等更高維度的IP內容，大幅推升商業(yè)化空間。2.3AI+圖片：平臺變現效率有望提升1）降本增效：圖片搜索精準識別，提升平臺變現效率。以國內頭部圖片版權平臺視覺中國為例，其旗下VCG.com網站已推出AI智能搜索功能（Beta版），基于多模態(tài)、自然語言理解以及知識圖譜等人工智能技術，用戶不僅可以用“關鍵詞”進行檢索，也可以使用“自然語言”、“以圖搜圖”的方式進行搜索。因此，平臺可以更準確地理解用戶的搜索需求、找到對應圖片，有望提升中小客戶、C端用戶的找圖效率，從而提升平臺整體的變現率。2）新增量：基于高質量圖片素材庫，有望孵化中國版Midjourney。圖片版權平臺的核心資產是高質量的圖片素材庫，在AI大模型生態(tài)中有望價值重估：一是為大模型訓練提供豐富的圖片數據庫；二是在外接大模型的基礎上，訓練自有的圖像生成垂類模型。從海外情況看，全球最大的圖片版權平臺GettyImages與英偉達開展合作，基于英偉達的“畢加索”AI圖片生成框架，用自有的高質量素材訓練圖片、視頻生成垂類模型；圖像創(chuàng)作者社區(qū)Shutterstock也在使用英偉達的AI框架，基于自有資源訓練3D生成模型。從國內情況進行類比，隨著國內AI大模型性能、生態(tài)逐步完善，圖片版權平臺有望訓練自有的垂類生成模型，孵化“中國版的Midjourney”。2.4AI+視頻：提升工業(yè)化水平，孵化新的UGC生態(tài)1）降本增效：短視頻、動畫制作領域率先落地。傳統(tǒng)影視內容的制作流程主要分為三個階段：前期（劇本、腳本制作，募集資金、導演選角等），中期（正式的拍攝工作），后期（剪輯、視效制作等）。目前，類ChatGPT大模型主要應用于文字、圖片生成類的影視制作環(huán)節(jié)，包括前期的劇本、腳本制作，以及后期的視覺特效、宣發(fā)素材制作等。具體來看，編劇可根據具體需求，短時間內生成多個劇本供片方選擇；導演借助AI工具，在腳本設計、鏡頭語言的選擇上更為豐富；后期視效、剪輯工作的繁瑣程度大幅降低，整體上壓縮影視內容的制作周期，降低制作成本。從影視內容的種類來看，短視頻和動畫制作的線上化、工業(yè)化程度較高，AI大模型賦能下的降本增效成果有望率先落地；而真人參演的影視劇制作流程較為繁瑣，涉及大量的線下實景、真人演員拍攝環(huán)節(jié)，生成式AI替代人力的落地速度相對較慢。2）新增量：降低制作門檻，孵化新的UGC視頻生態(tài)。從技術路徑的角度，AI視頻生成的實現難度顯著高于文字和圖片生成，原因有二：一是視頻內容本身的復雜度高，包括每秒24幀的鏡頭素材，因此需要基于成熟的圖片生成能力、和大量的算力資源；二是鏡頭語言的敘事邏輯有別于自然語言，目前ChatGPT的訓練素材以文字為主，尚未支持視頻內容的輸入，因此無法生成持續(xù)、連貫的視頻內容。但長期來看，UGC視頻制作的難度有望大幅降低。目前，國內外多個頭部互聯(lián)網廠商已推出短視頻生成模型，如Meta的Make-A-Video、谷歌ImagenVideo、阿里“魔搭社區(qū)”里的文生視頻模塊、騰訊“智影助手”等，用戶可通過輸入文字描述、圖片素材，生成數十秒到一分鐘的視頻內容。類比移動互聯(lián)網的普及孵化出短視頻生態(tài)，隨著AI多模態(tài)能力的提升，C端用戶制作復雜視頻的門檻有望大幅降低，孵化新的視頻社區(qū)生態(tài)。2.5AI+游戲：全流程降本增效，推動品類創(chuàng)新周期1）降本增效：研發(fā)、發(fā)行全流程落地。在所有內容制作行業(yè)中橫向對比，游戲是生產制作工業(yè)化程度最高的內容形式，因此AI大模型能更好地和游戲研發(fā)、發(fā)行工作流相融合，降本增效的落地速度也最快。此前，騰訊、網易、米哈游、莉莉絲等國內頭部游戲公司均已布局AI生成工具，降本增效成果已在游戲文案、角色和道具生成等研發(fā)環(huán)節(jié)率先落地。隨著通用類大模型ChatGPT、以及圖像生成類模型StableDiffusion等的應用，游戲策劃、設計中更為復雜的3D建模、場景等也有望通過AI工具自動生成，從而推升游戲研發(fā)團隊的生產力上限，提高游戲內容的質量和更新迭代速度，進一步提升用戶粘性和付費意愿。2）新增量：AI有望推動下一輪品類創(chuàng)新周期。作為內容創(chuàng)意行業(yè)，游戲行業(yè)有著供給決定需求的特征。頭部爆款游戲往往基于玩法的創(chuàng)新，為用戶提供獨一無二的游玩體驗，從而產生顯著的馬太效應，為游戲公司帶來豐厚的業(yè)績回報。而隨著生成式AI的技術變革和廣泛應用，游戲作為互動性最強的內容形式，有望迎來新一輪的品類創(chuàng)新周期。目前，基于AI的游戲品類創(chuàng)新方向以“開放世界”為主，通過增強游戲內人物、場景與玩家的互動性，提升玩家在虛擬世界中的沉浸感。其中網易宣布將在手游《逆水寒》中實裝國內首個游戲版ChatGPT，讓NPC能和玩家自由生成對話；米哈游新作《崩壞：星穹鐵道》通過AI技術使NPC的行為模式更為自然，該游戲將于4月26日國內上線。未來，基于AI的品類創(chuàng)新有望孵化新的爆款游戲，用戶付費意愿的提升有望推升游戲行業(yè)整體的收入水平。2.6AI+電商：大模型有望成為新的電商入口1）降本增效：降低推廣、客服等成本，提升流量匹配效率。國內來看，頭部互聯(lián)網電商平臺長期布局AI工具，如阿里巴巴于2021年推出千億參數的大模型通義M6，應用于電商全流程的降本增效。隨著ChatGPT推出，AI大模型的通用性和多模態(tài)能力大幅提升，有望進一步推動營銷、客服等環(huán)節(jié)效率提升。參考海外情況，東南亞頭部電商平臺Shopify已于3月接入ChatGPT，可以輔助進行商品信息的自動生成、廣告營銷文案圖片素材的生成、替代人工的數字人客服主播，從而降低運營成本；同時通過更為精準的流量識別和分發(fā)，提高用戶需求和商品之間的匹配度，進一步提升經營效率。2）新增量：ChatGPT有望成為新的電商流量入口。按照人－貨匹配的方式進行劃分，電商平臺分為以淘寶為代表的搜索類電商、以抖音為代表的推薦類電商，分別以搜索框、短視頻/直播為流量入口，進行用戶需求和商品信息的匹配。而ChatGPT的通用性和多模態(tài)能力，有望再次重塑電商平臺的產品形態(tài)，成為新一代的電商流量入口。主要原因系：一是交互方式上，ChatGPT的自然語言交互方式，相比于傳統(tǒng)的關鍵詞檢索有著更高的自由度和使用效率。在輸入端，用戶可以精準地描述自己的細分需求；輸出端，用戶能夠獲得更為詳盡的“購買清單、推薦攻略”，而非固定、單一的搜索結果。二是匹配效率上，用戶在類ChatGPT的交互方式中會提供更詳細的需求描述，AI大模型對于商品和用戶數據的處理也更為精準。目前海外電商平臺Shopify、Instacart、Klarna均開發(fā)了基于ChatGPT的“智能導購”模塊，用戶使用體驗和人-貨-場的匹配效率有望大幅提升，提升電商平臺商業(yè)化空間。2.7AI+營銷：創(chuàng)意環(huán)節(jié)降本增效，營銷模式有望創(chuàng)新1）降本增效：降低圖文素材制作成本。以ChatGPT為主的生成式AI，有望在營銷文案、圖片、視頻的制作環(huán)節(jié)提升效率。對于廣告主而言，部分較為簡單的圖文營銷需求可借助AI工具自行完成，從而降低廣告營銷費用。對于廣告代理商而言，其核心的能力和產業(yè)鏈價值在于為廣告主提供營銷策略框架。因此，代理商可通過AI工具生成文案、圖片等重復性素材，輔助核心團隊進行創(chuàng)意設計；并基于過去的案例和數據積累，將更多的產能用于優(yōu)化原有的營銷框架、為廣告主提供更多增值服務上。2）新增量：新的流量入口推動營銷模式創(chuàng)新。2月微軟將ChatGPT與自有瀏覽器Bing結合發(fā)布NewBing,并表示正在與合作伙伴探討廣告變現的新方式。根據3月的用戶反饋，微軟已嘗試在ChatGPT生成的答案旁邊顯示懸停廣告，以及將廣告植入與ChatGPT的聊天體驗中。隨著ChatGPT成為瀏覽器、電商平臺等多種C端應用的流量入口，更多創(chuàng)新的廣告形式和商業(yè)模式有望涌現。具體來看，新的自然語言交互方式推升Adload，更高的用戶匹配度推升eCPM，千人千面的效果提升流量分配效率，從而整體推升線上廣告的商業(yè)化規(guī)模。3AI+投資分析基于產業(yè)趨勢，我們建議關注三條投資主線：大模型廠商，垂類企業(yè)降本增效，內容資產的價值重估。3.1投資主線一：大模型廠商AI大模型：下一個“移動互聯(lián)網”級別的增長機會。前面我們提到，AI大模型是此輪產業(yè)變革的核心。1）作為新的生產力工具：大模型廠商通過模型自用，大幅提升自有業(yè)務的經營效率；通過出售模型能力，即提供大模型接口的調用權限、基于大模型的企業(yè)服務等，滿足廣大垂類廠商的降本增效、業(yè)務升級需求。2）作為新的流量入口：通過AI大模型的快速落地和生態(tài)擴張，大模型廠商有望承接交互方式變革帶來的“新增量”，參與互聯(lián)網流量的“再分配”，把握下一個“移動互聯(lián)網”級別的增長機會。國內大模型廠商將共同受益于行業(yè)的高速增長。國內廠商類ChatGPT大模型的推出周期自2023年3月開始，截至4月19日，百度“文心一言”、華為“盤古”、阿里“通義千問”、商湯“日日新”、三六零“智腦”、知乎“知海圖”、昆侖萬維“天工3.5”均已發(fā)布或開啟內測。1）供給側來看，目前國內有能力研發(fā)并落地大模型的廠商仍是少數。國內橫向對比，從資金儲備、下游生態(tài)來看，頭部大廠具有先天優(yōu)勢；但從類ChatGPT對話機器人的演示效果來看，各家之間差距并不顯著。國內外縱向對比，目前國內AI大模型和OpenAI的ChatGPT整體上存在2年左右差距。2）需求側來看，目前，下游垂類企業(yè)對大模型的應用需求遠大于實際的供給。隨著4月13日微軟開源DeepSpeed-Chat模型訓練工具，垂類企業(yè)應用大模型的門檻有望進一步降低，推動大模型下游的應用需求加速增長。因此，在國內各家大模型性能未出現明顯差距，且下游應用需求遠未被滿足的情況下，我們判斷國內AI大模型廠商將共同受益于行業(yè)早期的高速增長。昆侖萬維：A股生成式AI模型全覆蓋稀缺標的全球化互聯(lián)網平臺企業(yè)，海外占比持續(xù)提升。公司通過內部孵化、外部投資布局五大業(yè)務板塊：1）海外瀏覽器Opera:截至22Q4平均MAU達3.24億，2022年營收3.3億美元，向北美、歐洲等高價值市場持續(xù)擴張。2)海外音樂類社交平臺StarX：核心產品StarMaker是海外K歌類應用龍頭，累計注冊用戶3.1億。3）全球移動游戲平臺ArkGames：深耕游戲出海市場數十年，自研自發(fā)的二次元MMO手游《圣境之塔》將于年內上線國內。4）國內休閑娛樂平臺閑徠互娛：國內頭部棋牌類游戲平臺。5）科技股權投資平臺。2022年公司實現營收47.4億元，同比下降2.35%，其中海外收入占比提升至78%；歸母經營性凈利潤6.4億元，同比增長112%。未來十年的新戰(zhàn)略：AllinAGI（通用人工智能）與AIGC。１）生成式垂類模型全覆蓋：公司從2020年開始布局AIGC，2022年12月發(fā)布“昆侖天工”系列模型，包括天工巧繪、天工樂府、天工妙筆、天工智碼，覆蓋圖像、音樂、文本、編程等模態(tài)，是A股唯一對生成式AI模型進行全覆蓋的公司。2）海外Opera瀏覽器接入ChatGPT：23年3月22日，Opera瀏覽器將ChatGPT集成到其桌面版應用中，能夠為用戶撰寫摘要、生成圖像等，有望受益于GPT賦能下海外瀏覽器市場的競爭格局改善。3）合作研發(fā)類ChatGPT大模型：公司與奇點智源合作，研發(fā)中國版類ChatGPT的開源大模型“天工3.5”，其中模型的知識產權歸屬于奇點智源，公司將享有模型商業(yè)化后凈利潤的50%。截至3月10日，公司已合計采購約4400萬美金的硬件設備。4月17日“天工3.5”啟動邀請測試，有望搶占大模型生態(tài)位，受益于下游需求的高速增長。3.2投資主線二：垂類企業(yè)降本增效根據我們對AI+六個細分應用場景的梳理，傳媒互聯(lián)網行業(yè)將整體受益于AI大模型發(fā)展。但從細分領域來看，其受益的速度和彈性各不相同。我們認為其中的核心因素在于三點：業(yè)務數字化程度，自有數據資源，實際應用的落地速度。重點關注游戲行業(yè)：降本增效落地最快，長期增量空間大。從上述三個評價標準來看，1）數字化程度高：在所有內容領域中，游戲研發(fā)、發(fā)行的數字化、工業(yè)化程度最高，因此其全業(yè)務流程更容易和AI工具相結合。2）自有數據資源豐富：垂類公司需要在自有數據的基礎上，對外部的大模型進行精調，才能生成更適用于自身業(yè)務場景的垂類模型。而游戲公司基于C端的游戲產品矩陣，儲備有大量的圖文、3D模型等研發(fā)素材，以及高頻的用戶留存、活躍度、付費等用戶行為數據，應用于大模型精調之后，有望大幅提升游戲公司的經營效率。3）實際應用的落地速度：游戲公司對新工具、新技術的接受意愿普遍較高。2023年3月舉行的GDC（游戲開發(fā)者大會）開設了多個AI專場，無論是騰訊、網易等頭部游戲公司，還是數十人的創(chuàng)業(yè)團隊，均已在研發(fā)流程中積極嘗試“AI原生”的玩法創(chuàng)新，有望推動新一輪品類創(chuàng)新周期。游戲行業(yè)景氣度持續(xù)向上，有望迎來戴維斯雙擊。從行業(yè)基本面來看，據《2022年中國游戲產業(yè)報告》，2022年國內手游市場銷售收入1931億元，同比下降14.4%，主要系版號停發(fā)導致的供給側受限，以及經濟下行導致的用戶消費力減弱。而自2023年起，游戲行業(yè)監(jiān)管顯著回暖，連續(xù)4個月國產游戲版號發(fā)放超過80款。我們認為，版號發(fā)放常態(tài)化對行業(yè)供給側的提振有望從23Q2開始逐步顯現。從游戲儲備情況來看，目前騰訊、網易、米哈游、嗶哩嗶哩等頭部公司均儲備有研發(fā)進度基本完成、高商業(yè)化潛力、且已拿到版號的大體量新游，其中多款已定檔Q2-Q3上線。隨著新游供給的集中釋放，游戲行業(yè)景氣度有望重回上行通道，對公司業(yè)績的提振有望自23Q3開始逐步顯現。結合AI、虛擬現實等新技術催化，游戲行業(yè)整體有望迎來戴維斯雙擊。愷英網絡：產品儲備豐富，有望受益于AI+XR加速落地傳奇/奇跡類游戲頭部廠商，公司治理重回正軌。公司在傳奇、奇跡類游戲領域的競爭優(yōu)勢穩(wěn)固，23年進入產品大年，計劃上線10+款游戲：其中傳奇類3款、奇跡類1款；另外6+款創(chuàng)新品類包括斗羅、盜墓IP，有望成為重要增量。其中《龍神八部之西行紀》《仙劍奇?zhèn)b傳：新的開始》《歸隱山居圖》《山海浮夢錄》《龍騰傳奇》5款已取得版號。公司治理層面，22年10月前實控人股權過戶完成，公司董事長金鋒成為第一大股東，疊加近幾年新核心管理層構建完成，未來戰(zhàn)略將得到更為長期和有力地執(zhí)行。稀缺性布局VR游戲，有望受益于AI+XR加速落地。產業(yè)層面，Meta于4月6日推出開源CV模型SAM，可用于查找和分割圖像中的任何對象。結合ChatGPT的語言交互功能，VR游戲研發(fā)商有望借助AI模型降本增效、提升用戶的交互體驗。從公司布局來看，公司全產業(yè)鏈布局VR生態(tài)，且卡位精準。硬件層面，公司是國內頭部VR硬件廠商樂相科技第一大機構股東，后者產品大朋VR2021年出貨量全球第二；內容層面，公司旗下子公司臣旎網絡具備業(yè)內公認的優(yōu)異VR游戲研發(fā)能力，一款自研動作類VR游戲有望年內落地。公司未來有望受益于國內VR硬件滲透率提升帶來的成長紅利，以及AI+XR的加速落地。巨人網絡：新游周期起航，AI+游戲有望加速落地存量產品線穩(wěn)固，23年迎接產品大年。公司旗下游戲生命周期較長，核心聚焦兩條產品線：1）“征途”線：《征途》端游于2006年推出，此后公司深耕細作，繼續(xù)就不同細分市場、創(chuàng)新玩法和商業(yè)模式推出征途系列。新作《原始征途》于23年3月24日上線，首日流水千萬，截至4月17日穩(wěn)定在iOS暢銷榜前15名。2）休閑競技線：公司于2015年推出《球球大作戰(zhàn)》，版本高頻更新、營收較為穩(wěn)健。新作《太空行動》是海外已得到驗證的爆款品類中，國內唯一有版號的手游，23年1月國內上線，冷啟動后有望于23H2開啟商業(yè)化。此外，公司自研手游《龍與世界的盡頭》布局二次元放置類新賽道，由2019年爆款游戲《不休的烏拉拉》制作人研發(fā)，目前已獲得版號。積極布局AI+游戲，有望受益于降本增效+玩法創(chuàng)新。產品層面，公司于2月20日確認接入百度文心一言，3月自研手游《太空行動》與百度文心一言聯(lián)合推出國內首個由AI生成的手游形象“太空鯊”，后續(xù)將在用戶UGC創(chuàng)作等層面進一步合作。人才層面，公司官網啟動對外招聘游戲AI訓練師、AIGC算法工程師等高薪崗位，加快推進AI工具在游戲研發(fā)中的實際應用。戰(zhàn)略層面，4月3日公司創(chuàng)始人史玉柱的內部講話，游戲+AI是大勢所趨，公司須重點布局：其中在研發(fā)環(huán)節(jié)的美術、程序上助力降本增效，在游戲策劃上則可以發(fā)揮更重要的作用，如迅速找到最佳數值。盛天網絡：音頻類生成式AI打開增長空間游戲IP運營穩(wěn)健，電競社交平臺貢獻新增量。公司業(yè)務主要包括：1）游戲發(fā)行及運營，占營收比重約50%。子公司天戲互娛與日本光榮等IP方合作深厚，參與《三國志2017》的全球聯(lián)合運營，并以IP引進、授權、監(jiān)修等方式參與了《三國志·戰(zhàn)略版》《真·三國無雙霸》《大航海：海上霸主》等多個爆款游戲。2）游戲社交服務業(yè)務，主要包括云游戲平臺、游戲社交平臺、線下網吧和電競酒店。公司2022年預計實現歸母凈利潤2.1-2.4億元，同比增長68%-92%，主要系以“帶帶電競”為主的游戲社交服務業(yè)務快速增長，貢獻新的利潤增量；以及《三國志·戰(zhàn)略版》等IP游戲產品表現亮眼，利潤持續(xù)增長。布局音頻類生成式AI，長期打開增長空間。公司借助AIGC技術，推出聲音社交+電競陪玩平臺“帶帶電競”，下載數量位居華為、VIVO多個應用市場垂直品類排名第一。目前平臺已上線“聲鑒玩法”，通過聲音鑒別算法技術構建用戶多維畫像，精準推薦內容服務和社交匹配用戶。未來有望按照用戶或主播的需求生成聲音，提高聲音類產品的生成效率，為電競用戶提供更具沉浸感、陪伴感的用戶體驗，進一步提升平臺的用戶粘性和商業(yè)化空間。光線傳媒：動畫電影龍頭，IP價值有望提升全產業(yè)鏈布局的影視龍頭，動畫電影優(yōu)勢顯著。公司橫向覆蓋電影、電視?。ňW劇）、動漫、音樂、文學、藝人經紀、實景娛樂等多個影視內容領域；縱向布局影視全產業(yè)鏈：通過控股貓眼娛樂拓寬宣發(fā)優(yōu)勢，成立子公司彩條屋影業(yè)儲備動漫IP，布局下游衍生品延長動畫作品生命周期。目前，公司已出品《哪吒之魔童降世》《姜子牙》《大魚海棠》等多部現象級國產動畫電影，儲備有《哪吒2》《姜子牙2》等系列續(xù)作，IP影響力在國內影視制作企業(yè)中具備稀缺性。積極布局AIGC，IP價值有望提升。與真人影視相比，動畫電影的制作流程數字化、工業(yè)化程度更高，AI技術對其影響更快且更為顯著。公司于23年3月22日發(fā)布動畫電影《去你的島》，其宣傳海報由StableDiffusion、Midjourney等AI工具制作完成。此外，公司參與測試百度文心一言，海外動畫制作團隊已在探索ChatGPT在業(yè)務上的應用。未來，隨著多模態(tài)技術的演進，AI技術在公司業(yè)務中的應用，有望從宣發(fā)素材的制作，滲透到動畫電影的角色、場景生成等制作流程，以及衍生品開發(fā)、虛擬人生成等下游IP衍生環(huán)節(jié)，助力公司降本增效，進一步提升IP價值。值得買：稀缺內容電商社區(qū)，加速AIGC商業(yè)化應用稀缺的內容電商社區(qū)。公司旗下?lián)碛邢M內容社區(qū)“什么值得買”，2022年MAU同比增長4%至3889萬人，GMV同比下降5.4%至207億元。其商業(yè)化方式包括：1）效果營銷：通過將用戶導流至電商平臺、品牌商官網產生電商導購傭金收入；2）品牌營銷：App/網站上的廣告展示收入。此外，公司積極拓展電商代運營等新業(yè)務，依托旗下子公司“星羅”“有助”將代運營業(yè)務重心轉向抖音平臺。2022年受消費下行和公司戰(zhàn)略轉型影響，公司營業(yè)收入12.3億元，同比下降12.45%；歸母凈利潤0.85億元，同比下降52.7%。探索AIGC多場景應用，平臺變現效率有望提升。自2017年起，公司開始在“什么值得買”平臺上嘗試通過算法和機器的方式生產內容，即MGC（機器貢獻內容）。2022年，MGC在內容發(fā)布總量中占比已提升至20.31%，未來有望進一步提升，豐富社區(qū)內容生態(tài)。2023年公司成為百度文心一言首批生態(tài)合作伙伴。在AI大模型生態(tài)中，公司有望基于十余年來積累的用戶消費數據，布局電商領域的垂類模型，提高用戶消費決策的轉化率，進一步提升平臺變現效率。三人行：數字營銷主業(yè)高速增長，AI+營銷推動模式創(chuàng)新國內領先的整合營銷服務供應商。公司主營業(yè)務包括數字營銷服務、場景活動服務和校園媒體營銷服務。作為營銷行業(yè)龍頭，公司在長期實踐中積累了穩(wěn)定優(yōu)質的媒體資源與客戶資源，并在此基礎上持續(xù)挖掘原有消費品、電信運營商、金融等行業(yè)頭部客戶的營銷預算；同時，公司持續(xù)拓展大客戶矩陣，22Q4中標汽車行業(yè)頭部客戶一汽奧迪、一汽大眾、捷達。在此推動下，公司2022年營業(yè)收入56.5億元，同比增長58.3%；歸母凈利潤7.36億元，同比增長45.8%。與科大訊飛簽訂戰(zhàn)略合作，營銷模式有望創(chuàng)新。23年3月28日，公司發(fā)布公告：與科大訊飛簽訂關于戰(zhàn)略合作協(xié)議，合作內容包括：1）通過AI賦能，共同提升智慧營銷能力；2）共同開發(fā)基于下一代人工智能技術的多模態(tài)智能營銷工具。其中，公司基于不同行業(yè)客戶、全營銷鏈條的案例經驗庫和數據庫，結合科大訊飛的AI技術儲備，有望為中小企業(yè)主提供SaaS服務，包括品牌戰(zhàn)略、營銷素材的生成，以及用于直播電商的虛擬人等。3.3投資主線三：內容資產的價值重估AI大模型生態(tài)下，內容資產價值有望重估。AIGC的核心是內容，按內容維度從低到高，可分為文字、圖片、音視頻、游戲。1）作為大模型訓練數據集：前文中我們提到，訓練數據集的規(guī)模和質量是AI大模型研發(fā)的核心壁壘之一。目前大模型的訓練數據集以文字形式的語料庫為主，23年3月發(fā)布的GPT-4開始支持圖片形式的輸入。我們認為未來大模型能力將在“多模態(tài)”層面持續(xù)演進，因此圖片、音視頻甚至游戲內容均有望成為大模型“認知”世界的素材。2）內容質量的增強：通過AI大模型降本增效、打開生產力上限之后，企業(yè)得以聚焦內容生產的核心環(huán)節(jié)——創(chuàng)意設計，因此推升產能上限、提升內容質量。此外，AI推動交互方式的變革，有望開創(chuàng)新的內容品類（如更“開放世界”的游戲品類），通過大幅提升用戶體驗，孵化爆款C端應用。3）內容形式的升維：隨著AI多模態(tài)技術成熟，文字、圖片、視頻、游戲等內容形式的生成門檻將依次降低。內容形式中橫向對比，文字類內容的價值重估落地最快。目前，國內大模型廠商多使用自有數據資源、以及網頁爬蟲獲取訓練語料庫，但普遍面臨兩個問題：一是中文語料庫的規(guī)模和質量有限。據W3Techs數據，截至4月19日，全球網頁內容中英文占比高達55.6%，而中文內容占比僅為1.5%。因此國內大模型的訓練數據中，大部分仍由英文語料構成，無法很好地滿足國內用戶以中文為主的使用習慣。二是監(jiān)管側對訓練數據集的規(guī)范化提出了要求。4月11日，網信辦發(fā)布《生成式人工智能服務管理辦法（征求意見稿）》，要求“預訓練、優(yōu)化訓練所用數據，不含有侵犯知識產權的內容”。因此，隨著國內大模型訓練需求快速增長，文字類版權平臺作為優(yōu)質、合規(guī)語料庫的稀缺性凸顯。此外，文字類內容“升維”潛力最大。我們按維度、實時性兩個指標劃分不同的內容