互联网传媒行业深度报告：AI开启传媒变革，推进行业价值重估

以ChatGPT为代表的生成式AI应用快速破圈，带动对于传媒互联网行业相关应用领域的关注。我们总结生成式AI主要的应用方向体现在2B及2C两个方向，2B：1）嵌入企业工作流程辅助生产，实现降本增效；2）营销环节，辅助营销创意生成或实现智能客服；2C：1）作为生产力工具，应用在文本生成、语言学习等领域；2）教育、娱乐、陪伴、医疗等服务场景。具体而言： 游戏：我们认为短中期生成式AI主要通过提升文本、图像、音频、视频、3D模型、代码等游戏内容的生产效率，提升人效天花板，打破创意落地的产能限制，缩短游戏制作周期，降低游戏制作成本。长期看好生成式AI的高自由度或将创新玩法。 影视：影视行业综合文/音/影，是生成式AI的优质落地场景。生成式AI基于大量数据及语料，将提升剧本、音乐等内容的生产效率，提供更多创意。 广告：高效生成广告素材，全面赋能行业参与者：1）平台端：广告主投放预算基于用户流量及投放效率，结合AI的平台或将受益。2）服务商端：现有服务商基于长期积累的客户合作关系以及内容素材数据，在大模型基础上开发营销行业小模型，是更加有效的行业解决方案。 教育：教育是Open AI官方推荐的应用场景，在辅助学习方面具有应用前景。在产业影响上，K12领域硬件层面已先行落地，学习垂类数据/AI技术上有较深积淀的公司有望受益；同时，AI产业发展带动岗位需求增加，中公教育等相关培训公司也有望受益。 虚拟人：1）AI数字员工有望成为AI时代重要“劳动力”，为企业降本增效。2）AI驱动的虚拟人交互将更加仿真、智能，虚拟偶像、虚拟KOL、虚拟宠物有望拓展直播电商、影视综艺、聊天陪伴等更多应用场景。 电商：电商行业多年发展积累了大量数据和算法，我们认为AI在电商中的应用，可以：1）提升消费者体验，用户更精准地找到所需产品；2）提升广告主ROI，广告主可利用AI生成营销文案，将商品更精准推送给消费者；3）提升平台效率，电商平台利用AI完善算法，优化运营，降本增效。 生成式AI的应用，将推动内容生产降本增效，带来更自由的交互体验及商业场景，推进传媒行业价值重估。投资标的上，当前时点建议关注有望率先落地或在特定场景中具有先发优势的企业： 1）关注与海外成熟大模型有合作或直接相关的企业，有望率先实现场景落地：昆仑万维、汤姆猫、万兴科技等； 2）2B领域，游戏领域推荐三七互娱、恺英网络、吉比特等；营销领域推荐蓝色光标，建议关注利欧股份、天娱数科、易点天下等；虚拟人和虚拟场景领域：天娱数科、立方数科、天下秀等；办公、创意领域：金山办公、福昕软件、美图、创梦天地等；金融领域：同花顺；电商领域：吉宏股份、光云科技等。 3）优质的结构化语义资料库有望获得价值重估，建议关注：视觉中国、中文在线等。 4）技术领域推荐百度、阿里巴巴；建议关注海天瑞声、当虹科技、科大讯飞、拓尔思、浪潮信息、中科曙光、鸿博股份等；美股推荐微软，英伟达。 风险提示：AI相关技术、应用发展不完善、AI基础设施不及预期、AI伦理风险。 1.游戏：生成式AI有望全面赋能游戏，提供估值支撑 游戏制作的不可能三角：“成本、质量、速度”只能有其中两个。游戏作为集美术、动画、音乐、文字等多模态内容为一体的娱乐内容，制作内容及流程非常复杂，同时从产品立项、原型落地、Alpha测试、Beta测试，再到正式上线，涉及到多个部门团队的协调，因此一直存在着“不可能三角”，即在给定产品质量水准的前提下，无法实现快速、低成本的制作。 生成式AI有望提升单人产能，从而打破游戏的“不可能三角”。我们认为成本与速度间的矛盾主要在于单人产能具有“天花板”，即在给定产出质量要求下，厂商通常是通过堆人力实现较快的内容产出（即高成本+快产出），或者是保持已有团队规模但延长制作周期（即低成本+慢产出）。 2.影视：打破传统影视创作限制，推动行业降本增效 影视行业综合音频、视频、文本，是生成式AI的优质落地场景：文本：AI赋能剧本创作，高效、低成本产出剧本。音频：1）AI生成音乐，有望实现批量化、低成本的音乐生成；2）AI匹配音效，帮助图、视频自动匹配合适音效。视频：1）角色:数字形象复活，演员年轻化等；2）特效：根据文本及视频生成特效等；3）剪辑：自动抓取素材，协助剪辑预告片等。 生成式AI对传统影视行业的赋能体现在降本增效及拓展创意思路上：传统影视行业依赖人力及时间，通常一部影片的制作周期通常以年为单位，且拍摄、后期等团队规模庞大。以《独行月球》为例，金刚鼠幻想大草原一个镜头，后期制作长达11个月。生成式AI技术的应用未来有望降低创作成本，提高剧本创作、特效制作、后期剪辑效率； 减轻艺人塌房对影片的风险。AI生成内容基于大量数据及语料，将开拓剧本创意、后期剪辑思路，提供更多创意来源。 3.广告：高效生成广告素材，全面赋能行业参与者 生成式AI+广告营销：高效生成创意广告素材，实现“千人千面”：文案：帮助广告主生成营销推广文案，撰写品牌营销软文。图片/视频：根据文本/用户画像生成广告宣传图片/视频。 生成式AI对广告生成的赋能：降本增效：广告为创意类内容，传统品牌广告素材生成多为PGC，消耗人力及时间。基于生成式AI，内容生成成本将降低，广告创作效率将提升。千人千面：对于效果广告，长期有望做到针对不同用户标签推送智能化内容。 不仅能精准识别用户，也能针对不同标签、场景、时空的消费者生成不同内容，提升广告转化效率。 4.教育：Open AI官方推荐场景，具备辅助学习应用前景 CHATGPT在信息整合效率和辅助写作上的优势，使其短期对现有教育评价体系产生一定冲击。随着CHATGPT在教育界/学术界影响范围扩大，全球多个高校/顶级学术期刊一开始对ChatGPT采取严禁措施。但近期风向有所转变，我们认为禁止CHATGPT是一种短期应对方式，如何更好利用CHATGPT或才是长期趋势。 教育是Open AI官方推荐的应用场景，在辅助学习方面具有应用前景：学生端：AI助教，可实时获取反馈，为学生获取知识——训练巩固——总结反思提供个性化学习方案。教师端：节省重复劳动时间+技术辅助，更加专注在优质教学方案设计和学生自身成长上。根据Study.com调查，国外已有21%的老师开始用ChatGPT辅助教学工作。 5.虚拟人：向智能化、仿真化演进，助力应用场景拓展 AI数字员工有望成为AI时代重要“劳动力”，为企业降本增效。数字员工是基于NLP+RPA等技术的新型工作人员，具有认知/理解/分析/对话能力，可自主或协助员工处理业务。根据IDC，2024年45%的重复工作任务将通过使用数字员工实现自动化或增强。德勤数据显示，一家收入200亿美元、拥有5万名员工的企业，20%的工作若用RPA自动化操作完成，可为企业每年带来超3000万美元利润。 ChatGPT类生成式AI技术已具备出色的文本表达能力，AI驱动的虚拟偶像交互将更加仿真、智能：GPT系列的不断升级，增强了生成式AI在自然语言（文案创作、对话机器人、创作性文本）等方面的表现，结合虚拟人技术，虚拟人交互将更加自然，有“温度”。 展望未来，若生成式AI应用至虚拟人KOL领域，应用场景或将大幅拓展：更智能、更真实的交互将帮助虚拟人KOL实现直播带货、聊天陪伴、新闻播报等多领域应用场景拓展。 6.电商：推动内容生成提质增效，提升商品转化率 CHATGPT类生成式AI技术在语言理解及内容生成方面的优势，将推动商品推荐及营销精准度提升：精准推荐/选品：Chat GPT类生成式AI技术有望实现根据用户的需求、历史行为等，为用户推荐个性化商品或优化公司选品策略。营销文案/图像：快速生成针对不同用户的商品个性化描述、说明，为电商平台提供智能化营销活动策划。基于Chat GPT类AI技术及视觉算法等，生成商品三维模型，提升转化。 AI客服比例有望持续提升，降低人工成本：CHATGPT类生成式AI技术可以提升AI客服回答质量及回答效率，减少客户服务团队的工作量。根据吉宏股份，ChatGPT已累计接手客户闲聊与安抚对话10W+，累计节省客服1000人次工时。京东云旗下言犀AI应用平台推出智能人机对话平台ChatJD；京东云言犀每天和用户进行1000万次的交互，拥有丰富的场景和高质量的数据。 7.相关标的 1、我们总结现在生成式AI主要的应用方向体现在2B及2C两个方向： 2B：1）嵌入企业工作流程辅助生产，实现降本增效；3）营销环节，辅助营销创意生成或实现智能客服。 2C：1）作为生产力工具，应用在文本生成、语言学习等领域；2）娱乐、陪伴、医疗等服务场景。 2、我们当前对于国内生成式AI应用的看法： 1）海外大模型领域的技术进展及既有应用当前更为领先，但对于国内未来的落地带来方向指引；2）国内大厂大模型蓄势待发，基于国内大模型的应用落地只是时间问题；3）随着近期GPT大模型使用成本的超预期下降，未来各应用领域市场空间进一步打开。 3、投资标的上，当前时点建议关注有望率先落地或在特定场景中具有先发优势的企业： 1）关注与海外成熟大模型有合作或直接相关的企业，有望率先实现场景落地：昆仑万维、汤姆猫、万兴科技等； 2）2B领域，游戏领域推荐三七互娱、恺英网络、吉比特等；营销领域推荐蓝色光标，建议关注利欧股份、天娱数科、易点天下等；虚拟人和虚拟场景领域：天娱数科、立方数科、天下秀等；办公、创意领域：金山办公、福昕软件、美图、创梦天地等；金融领域：同花顺；电商领域：吉宏股份、光云科技等。 3）优质的结构化语义资料库有望获得价值重估，建议关注：视觉中国、中文在线等。 4）技术领域推荐百度、阿里巴巴；建议关注海天瑞声、当虹科技、科大讯飞、拓尔思、浪潮信息、中科曙光、鸿博股份等；美股推荐：微软，英伟达等。 8.风险提示 AI技术发展不完善：若AI等技术发展不及预期，生成式AI应用场景受限，潜在市场规模或无法释放。 AI基础设施不急预期：若AI基础设施不及预期，大模型训练或无法完成。 AI伦理风险：AI可能会生产违反常规、违背法律和道德的内容，或帮助人类以作弊等形式完成违反常规、违背法律和道德的行为。