【重视兔年第一主题——AIGC！】

股海鱼 2023-01-30
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#调研圈
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【重视兔年第一主题——AIGC！】

先恭祝开工大吉，事事如意！

假期随着微软加码OpenAI及美股BuzzFeed暴涨120%，AIGC主题人气高涨。我们访谈了十个国内外创业团队，继首篇深度《AIGC：Web3时代的生产力工具》之后再发深度《AIGC的商业化之路展望》，几个结论与您分享：

【AIGC将改变包括文字、图片、视频、游戏等在内的内容创作方式，驱动数字内容生产的革命】
上一次改变是UGC赋能短视频、电商带货的崛起，这轮AIGC带来的变革将比UGC更大，从产业角度看，有望真正成为5G的杀手级应用，驱动通信网络向算力网络升级。

【AIGC当前以To B为主，To C向SaaS订阅演进】
从创业者反馈看，目前北美互联网巨头已具有AIGC付费需求，多以文字生成为主，2022年收入在几千万美金级别，今年有望爆发；国内消费、互联网企业的付费也有望从2023年起步。To C服务包括图片生成、工具使用等，以按量购买为主，未来向SaaS订阅演进。

【未来2-3年，AIGC将与Web3紧密结合，催生社区价值】
我们在深度报告中首家指出AIGC的社区价值，社区用户对内容的探讨与反馈将驱动模型进化，从而提升在垂类行业中的渗透，海外已看到不少与Web3相结合的创业项目。

【A股标的】
主要包括模型、算力、应用方向，包括视觉中国、科大讯飞、拓尔思、蓝色光标、中文在线、万兴科技、汉仪科技等。

【GJ计算机】ChatGPT获得广泛关注，人工智能板块酝酿主题投资大行情

⭐ChatGPT获得广泛关注，微软计划将其整合进全栈产品。ChatGPT是OpenAI推出的新型AI聊天机器人，可以像和真人聊天一样解释各种问题，并且完成一些简单的写作任务。ChatGPT自发布后便获得了广泛关注：1）在发布短短5天后就累积了超过100万用户；2）微软将向OpenAI投资数十亿美元，并将迅速推进ChatGPT商业化，计划将其整合进Bing搜索引擎、Office全家桶、Azure云服务、Teams聊天程序等一系列产品中；3）“美版今日头条”BuzzFeed在宣布和OpenAI合作，未来将使用ChatGPT帮助其创作内容后股价2天累计涨幅超300%。

⭐AIGC（AI创作内容）将使得AI应用场景获得大幅延展。过去几年，AI行业无论是在产业层面还是二级市场表现都差强人意，核心原因就在于商业落地场景的不明确。从AI绘画到智能对话，AIGC使得创作门槛大大降低，这意味着AI技术可触达的场景大幅延展。此前，由于成本原因，AI技术往往难以覆盖长尾市场，而社区化将使得这些市场能够通过“聚沙成塔”的方式得到触达；同时，相对于把AI技术集成在安防、智慧城市等大型项目中，新的商业模式也使得AI技术的价值更加显性。

⭐AIGC将进一步推升算力需求。下游应用场景的拓展与大模型的快速发展也将有力地推动行业上游发展，无论是算力还是数据标注的需求都将大幅增加。ChatGPT在参数规模上已经达到了千亿级别，对于AI大模型而言，不论是训练还是推理，对于算力等基础设施都有着极大的需求。

⭐相关标的：科大讯飞、格灵深瞳、商汤、云从科技、拓尔思、寒武纪等

【GS证券】AIGC未来应用普及 国产算力芯片有机会获得增量市场

GS证券发布研究报告表示，随着自然语言技术(NLP)进一步降低AI的使用和触达门槛，以及伴随着AIGC生成算法的优化与改进，AIGC的商业化落地速度和效果表现将超预期。在未来AIGC随着B端和C端的商业化落地的实现，算力集群的建设和云服务都会受益，同时考虑到英伟达A100、H100出口受限，相关国产算力芯片将有机会获得增量市场。

主要观点如下：

　　AIGC带来的商业模式变革——AI的显性化。随着自然语言技术(NLP)进一步降低AI的使用和触达门槛，以及伴随着AIGC生成算法的优化与改进，我们发现AIGC的商业化落地速度和效果表现将超预期，一些如Jasper这样的初创企业已经开始产生了营收。这意味着AI正以越来越显性的方式产生商业模式。AI已经不再像过去那样与硬件、系统等一起打包进行商业化落地了。对于普通人来说也不再是一门遥不可及的尖端技术

　　To B仍是AIGC的主要商业模式。虽然AIGC使C端用户以较低的门槛使用AI生成内容，但就目前来看，to B仍然是核心商业模式。对于B端客户来说，他们的需求和付费意愿是较为稳定的，这主要有以下两个核心原因：对于B端带来的效率提升和成本下降，如用AIGC抓取信息后根据已有模板完成新闻或一些产品的测评;能够填补原本很难完成的需求鸿沟。

　　面向C端的AIGC，以SaaS订阅为主。随着AI模型与算力的发展突破了可用的临界点，AIGC对个体的赋能也不容忽视，且将以SaaS订阅为主。第一是作为效率工具，AIGC产品能够在信息获取、格式整理和工作流等各个流程提高个人用户的效率;第二是作为创作工具，像剪辑、修图软件一样，AIGC能够大幅度降低大众用户的创作门槛。效率工具例如Notion发布的NotionAI，尤其值得关注AI模型作为基础设施集成到已有的工作流中。

　　AIGC未来应用普及的背后，将产生巨大的算力市场。根据OpenAI的研究，AI训练所需算力指数增长，且增长速度超越硬件的摩尔定律。AI模型大算力的背后需要高昂的算力成本，GPT-3训练的算力成本超过400万美元。尽管AI模型往往会选择开源，但数据集和训练成果是一个团队的内部资产，这意味着每个AI产品都需要支付自己的训练成本。在未来AIGC随着B端和C端的商业化落地的实现，算力集群的建设和云服务都会受益，同时考虑到英伟达A100、H100出口受限，相关国产算力芯片将有机会获得增量市场。

　　AIGC社区的价值。近期在与各个创业团队的沟通过程中，我们发现行业一个重要的关注点会放在AIGC与Web3.0的结合，以及AIGC与社区的融合。AIGC让用户的创作门槛的降低，有助于加强社区的互动和发展，同时降低了平台的内容成本。社区用户对内容的探讨与偏好能为AIGC模型提供优质的反馈，以便后续优化增强产品力。NFT能够确权作品和链接社区，AIGC与NFT社区的结合探索，或将产生值得期待的商业创新。

　　AIGC投资框架：软硬件与数据集。生成算法、NLP与算力决定AIGC能否运行，而高质量的数据集决定了AIGC质量与商业模式。软件层面主要包括自然语言处理技术：谷歌、微软、 科大讯飞 、 拓尔思 ;AIGC生成算法模型及数据集：英伟达、Meta、百度、 蓝色光标 、视觉中国、 昆仑万维 。算力层包括：中兴通讯、澜起科技、 新易盛 、 天孚通信 、 宝信软件 、 中际旭创 等。

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