传媒:AIGC有望掀起新一轮产业革命,模型等技术层最具竞争壁垒安信证券2023-02-03.pdf
摘要:AIGC本质为内容,反映了AI生产能力的提升。从研究框架上,AIGC的技术支持是“AI”,但生成的AIGC属于“内容与场景”,背后需要“后端基建(渲染)”“底层架构(引擎)”的支持。AIGC是内容生成,是一种生产能力。AI参与内容生产有两类:1)凭借AI的高效率,替代人进行内容的生产;2)AI作为工具辅助人,或人辅助AI进行内容生产。我们先界定几个应用上的概念及应用方向:AI绘画与ChatGPT是AIGC的两个应用方向,但都是面向toC应用方向的,相较于此前AI主要赋能G端与B端的应用场景有极大的拓展;其中ChatGPT在当前阶段被寄托希望为内容检索的搜索引擎,是一种生产工具;除了以上ToC的应用,AIGC还有ToB方面相关业务,比如微软的云计算平台作为栖息地去作为开发者的ToB供应商;AIGC所反映的AI能力的提升使其具备成为基础设施的潜力,当前的底层操作系统中或因未来接入大量的AI应用而颠覆此前的操作系统;通过大模型为市场提供工具和基础设施(开放API接口),通过技术开放,让市场快速补齐AI基础设施、模型和工具链。AIGC是产业内预期AI将引发一场波及全行业的“平台转移”,就像过去15年向移动设备和云计算平台上转移一样。透过AIGC呈现的效果,能够看到AI开始从学习走向创造(主要是自然语言处理NLP技术的突破),生成式AI对于更多业务场景的颠覆“改造”的雪球越滚越大,最终将引发新一轮产业革命,进而推动整个科技行业的商业格局都将会迎来大洗牌,比如谷歌发布了文字生成AI模型Wordcraft、AI绘画模型Imagen、视频生成工具ImagenVideo;DeepMind推出用以抗衡ChatGPT的Sparrow以外,又在1月27日发布了全新的音乐AI模型MusicLM,意在加速生成式AI的布局。投资建议:除了应用层面,目前看竞争壁垒主要体现在大模型(算法)、云平台(算力),如果能将云平台与大模型紧密捆绑,则是最有资源禀赋的标的。推荐国内的商汤与百度,它们都有这两方面的资源禀赋,类似于海外的微软。风险提示:技术迭代进展不及预期、内容版权风险、商业化落地进展低于预期
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