AIGC：拐点时刻

中泰证券研究所专业｜领先｜深度｜诚信 ｜证券研究报告｜ AIGC：拐点时刻 2023.02.12 中泰证券·互联网研究团队 韩筱辰S0740521110002 联系人：李奇 1 1.我们如何评价ChatGPT的出现？ 当我们看到微软CEO纳德拉说到“AIGC堪比工业革命”，比尔盖茨评价ChatGPT的历史意义重大，甚至不亚于“PC或互联网诞生”时，我们辩证性地思考这个问题：细数人类社会经历的三次工业革命，第一次以蒸汽机为代表，机械生产取代了双手；第二次以发电机而代表，电器成为补充和取代蒸汽机的新能源；第三次以计算机为代表，促成了各种各样“人-机控制系统”的形成，使得起初的机械化、电气化迈入进阶的自动化。就目前我们看到这三次革命的成果，基本都呈现“机器帮助人”，且存在物理实体的意识型态。不同于前三次，我们有理由猜测第四次工业革命是一个具有前所未有的算力的“超级机器”，它不仅仅可以在体力上协助人类，同时可以在智力上取代人类的部分/全部功能。ChatGPT的出现，从用户体验的角度，仿佛一定程度上触碰到了这个门槛，因为它是那般顺畅，满足了用户大部分的提问需求，且在一分钟内呈现答案。在此之前，AI人工智能早已并不陌生，AlphaGo赢下李世石，但这一次，真正让人们体会到传统的脑力工作者，几乎无法在效率的比拼上赢过机器。ChatGPT的出现，更像是Iphone之于手机市场，以用户最容易上手，接近0教育成本的对话形式，成功打造了爆品。商业社会往往需要成功案例的打造，而ChatGPT在微软生态的火速应用，以及订阅模式的跑通确定了人工智能的可行性，证明了业务模式的有效性和可复制性。从这一点论述，ChatGPT确实具备里程碑式意义。 2.ChatGPT是否足够完美，完美到接近与“自然人”的临界点？ 根据我们长时间的使用感受，ChatGPT有它的可取之处：当你需要建议时，它可以提供具有一定新颖性、趣味性的逻辑框架，在内容上启发创造力与灵感，系统性地梳理思路；当你的语句或者文案不够有新意时，它可以赋予句子新的生机，大大减少人们构思写作的时间；当程序员花了大量的时间构思逻辑框架与代码时，由于编程环境中很多功能的写法是有定式的，它可以大大减少这种类型代码的写作时间，为程序员提高生产效率，而程序员可以将更多时间放在理解需求和构建框架上，而节省执行层面的时间。而缺点也较为明显：目前提供的信息并不完全准确，利用概率生成的模型有很大概率存在张冠李戴的情况，通常需要二次确认；它很难做增量信息的知识更新；它只可以做大而全的东西，而无法精确到执行层；同时，ChatGPT的某些回答带有政治、价值倾向性，对用户有一定的误导性，所以在当前的情况下，ChatGPT仍然有很多改进优化的空间。 3.生成式AI如何做商业化变现？它将如何对传统行业进行挑战、升级或是颠覆呢？ 我们认为它将挑战文案写作类型的工作，全面升级搜索行业的存在形态，颠覆低技术与内容创造类职业。1.根据上文我们提到，ChatGPT擅长文字美化，细节优 化与提供建议，一定程度上它可以辅助文案工作者更快、更好的完成创作，助力企业大大减少创作花费的成本与精力，尤其是相关的人力成本。因此我们预计新闻业、互联网营销业以及互联网写作类的人群将受到挑战与冲击。2.搜索行业的呈现形式将发生大变化，而用户获取信息的方式以及交互形式也将发生本质性变化。新版Bing和Edge浏览器融合ChatGPT后，呈现检索+生成两种信息类型，提供实时信息，理解用户需求后进行一定的逻辑推断，并自动撰写内容。根据Statcounter的数据，谷歌在全球搜索引擎市场占有93%的份额，而Bing或借助ChatGPT搅动搜索的竞争格局。3.根据上文的分析，每一次的工业革命意味着“机器帮助人”的形态更进一步，所以我们大胆猜想AI或取代一部分低技术，且重复劳动类职业，如数据分析、电话客服，文员等，同时AIGC也将赋能内容产业，“AIGC+新闻”、“AIGC+影视”、“AIGC+娱乐”的模式也将颠覆原有的产业框架，大幅缩短创作周期，提高生产力。 4.中国AIGC的发展如何及相关的投资标的总结。 ①中国的擅长项在于AI的语音、图像、视频识别，因为中国有大量的数据可以对AI进行训练，独立运营的公司目前还较少，大多作为公司的附属业务，变现模式尚不明朗，客户群体主要集中于B端，如何将AIGC进行商业化应用是目前最主要的矛盾。 ②投资标的总结：重点关注商汤科技（0020.HK）:商汤是国内计算机视觉AI领域的龙头，具备板块的稀缺性。同时商业化的前景丰富。公司的业务涵盖AIGC产业链上、中、下游，随着AIGC市场的发展，公司将拥有领先的技术先发优势，对AIGC的大量需求也将带给公司核心业务更大的发展空间。依托上海临港SenseCore商汤AI大装置，公司具备以低成本生成大量人工智能模型的研发能力，这是其主要竞争优势；重点关注百度集团（9888.HK）：百度拥有ChatGPT相关的所有技术，在AI人工智能有全栈布局，包括底层的芯片，深度学习框架、大模型（文心一言）以及最上层的搜索应用。类ChatGPT产品“文心一言”的推出，有望全面升级百度的基本盘搜索业务，将搜索系统改为搜索与AI生成的双模系统。助力核心基本盘恢复到原有的增长节奏。同时，得益于文心一言的推出，百度在AI业务中的想象力更加丰富，增加用户信任度的同时，帮助各行各业进行内容创作，大幅降低成本，商业化潜力大，助推了市场情绪。其余公司总结：（聚焦自然语言处理NLP与数据模型）海天瑞声(688787)、科大讯飞(002230)、拓尔思(300229)；(聚焦AIGC内容生成）中文在线(300364)、视觉中国(000681)、蓝色光标(300058) 风险提示：AIGC的技术发展不及行业预期；AI商业化应用及变现不及预期；AIGC相关公司的业绩增长不及预期；AI的发展可能面临相关政策的监管等 目录 CONTENTSONTE 中泰所 ｜领先｜深度 AIGC的技术与应用生态发展进入新阶段，引领内容产业大革命 ChatGPT的出现是现象级的，是史上最快达到亿级用户的消费级应用 •ChatGPT的走红是现象级的。推出的短短5天，注册用户量就超过100万。而两个月后，用户数就已经突破1个亿。远超全球最火的的社交应用与自媒体软件。一月期间，ChatGPT平均每天大约有1300万独立访客，环比增加一倍。ChatGPT的爆火一方面是AI经历多年技术沉淀后的里程碑式事件，另一方面它的影响力已经满足革命性技术的一个重要标志，可能引领大量的应用重做已经生活方式的变革。如AI接入设备，释放大量的生产力，或是改变使用传统搜索引擎的习惯，对内容产业进行革新。 ChatGPTTikTok AppleAppStore InstagramWhatsAppFacebookTwitterItunes 万维网 手机 各应用达到一亿用户所需要的时间（单位：月） 2 9 24 30 42 54 60 78 84 192 020406080100120140160180200 资料来源：澎湃中泰证券研究所5 AIGC已成为巨头必争之地，技术的成熟使得商业的想象空间已与过去 大不相同 1600 WindAIGC概念指数（8841660.WI）（11.01.22-02.06.23) 2023.03，百度预计将发布ChatGPT的竞品“文心一言”，有望全面升级搜索引擎。 2023.02.06，谷歌宣布其对话式AI工具Bard正式开始测试。 2023.02.02，微软宣布旗下所有产品将全线整合ChatGPT。 2023.02.01， ChatGPT推出付费订阅版本，每月收费20美元。 1550 1500 1450 1400 1350 2023.02.08，微软宣布新版必应+Edge搜索引擎，其中搜索结果中包含 OpenAI的大规模语言信息。 2023.01.23，微软 宣布向OpenAI追加10亿元投资 1300 1250 2022.11，谷歌Imagen首次开放测试 2022.12.23，谷歌管理层拉响红色警报，集中精力解决ChatGPT对搜索引擎业务的威胁 2022.11.30，OpenAI 发布新作ChatGPT 1200 1150 2022-11-01 2022-11-03 2022-11-05 2022-11-07 2022-11-09 2022-11-11 2022-11-13 2022-11-15 2022-11-17 2022-11-19 2022-11-21 2022-11-23 2022-11-25 2022-11-27 2022-11-29 2022-12-01 2022-12-03 2022-12-05 2022-12-07 2022-12-09 2022-12-11 2022-12-13 2022-12-15 2022-12-17 2022-12-19 2022-12-21 2022-12-23 2022-12-25 2022-12-27 2022-12-29 2022-12-31 2023-01-02 2023-01-04 2023-01-06 2023-01-08 2023-01-10 2023-01-12 2023-01-14 2023-01-16 2023-01-18 2023-01-20 2023-01-22 2023-01-24 2023-01-26 2023-01-28 2023-01-30 2023-02-01 2023-02-03 1100 资料来源：WindOfweek维科网界面快报IT之家艾瑞网CNET中泰证券研究所6 •AIGC，即人工智能生成内容，是继“专业生成内容”和“用户生成内容”之后的重大内容生产方式的变革。在此之前传统AI只可以做分析型的事物，但不善于创造和感知。而生成式AI的变革之处在于机器开始拥有自己的创造能力，意味着机器除了机械性的工作之外，正在感知理解世界，并生成新的创造性的东西。 内容数量 AI生成内容 AIGC 专业生成内容 PGC 用户生成内容 UGC 资料来源：中泰证券研究所 内容创作模式 7 •在小模型为主，因受限于硬件以及架构，参数较少，小型模型擅长分析任务，并被部署至预测交付时间到欺诈分类的工作中，然而总体的表达能力不强，生成人类水平的写作仍需时间 “让AI像人一样使用语言仍需时间” •伴随着基于神经网络的“LSTM”和”Transformers”模型的出 现，同时搭配硬件算力的提升，AI模型训练量逐步加大，计算也更快、更高、更便宜 •“AttentionisAllyouNeed”论文的出现 •Transformers”架构的出现 “模型的训练量加大，更精确” •NLP的自然语言处理虽然早已不是新技术，但随着Chatgpt的出现，我们预计将激励新一波生成型AI应用诞生，正如iphone的诞生催生出智能手机市场的蓬勃发展一样，产业正逐步兴起 •Chatgpt的出现 “等待更多商业化应用的普及” 2015 资料来源：ForesightNews人人都是产品经理中泰证券研究所 2022 Time 8 人&AI+人完成一段代码撰写的时间对比(单位：秒）人&AI+人完成图片模型的成本时间对比(单位：秒） 180 160 140 120 100 80 60 40 20 160s 人 成本 $150 时间 5小时 -55% 72s 生成式AI成本 $0.08 时间 <1分钟 0 人人+AI •AI训练成本高一直是行业躲不开的问题。目前，大部分的AI项目是以项目制落地，从开始部署到评估到运维往往需要专家团队驻场数月，时间之长，成本之高使得AI模型的商业化应用无法大规模普及。但这两年，尤其是GPT-3的出现使得大模型成为产业趋势，训练成本由2020年的4,600,000下降至2022年的450,000，下降幅度超过70%（约100倍），边际成本大大降低。而拥有颠覆性AI能力的平台将以成本优