计算机行业专题研究：ChatGPT引领AI迎来“奇点”，把握AIGC应用端新机遇
2023年09月21日 证券研究报告|行业研究|行业专题 计算机 ChatGPT引领AI迎来“奇点”时刻，把握AIGC 应用端新机遇 投资要点 投资评级 强于大市 维持评级 行业表现 计算机沪深300 AIGC前景道路宽阔，海内外相继布局。OpenAI2022年11月推出ChatGPT，突破一亿用户仅用不到三个月，引领AI迎来“奇点”时刻，其颠覆式的生成能力带来一场技术革命。此次AIGC概念火热的底层逻辑主要是技术端取得突破性进展及商业模式上大模型使用性价比显著提升，具备广阔商业化前景，海内外也相继进行布局。 AI赋能“千行万业”，重视AIGC应用端机遇。AI浪潮下，重视AIGC应用端新机遇，办公、教育、虚拟人、电商四个行业深度受益AI赋能： 办公：办公场景凭借着适配大语言模型能力强、覆盖用户数量多、用户付费率高等特点，成为了大模型率先落地的场景之一。接入大模型的办公软件产品力 50% 40% 30% 20% 10% 0% -10% 22-0922-1223-0323-0623-09 1M3M 绝对收益-6.1%-24.3% 相对收益-4.0%-18.7% 资料来源：恒生聚源，万和证券研究所 12M 18.1% 23.9% 提升，其有望进一步提升渗透率触及更广阔的市场规模，未来能为办公软件公 司带来明显业绩提升。办公行业代表企业金山办公长期深耕AI赋能产品，于今年上半年推出WPSAI，并嵌入旗下金山文档、演示等多个产品。金山办公产品矩阵有望在AI赋能下深度受益，打开B、C端空间。 教育：AI赋能智慧教育应用场景广阔，不仅能为学生提供个性化教育，对于教师也能够解放更多时间去进行更高质量的教育，学校端则也能显著降本增效并且建设更好的校园环境。随着ChatGPT引领着AI技术升级，AI教育产品具备更强的价值量，智慧教育课堂、学习机等AI教育产品渗透率有望持续提升，教育领域代表产品讯飞学习机搭载了科大讯飞发布的讯飞星火1.5大模型，讯飞AI学习机GMV在5月和6月分别增长136%和217%，科大讯飞也有望通过AI产品打开C端空间。 虚拟人：AIGC技术进步使得数字虚拟人主要在制作、应用、价值三方面受益，制作上AIGC的技术进步提升了AI数字人制作效率，制作门槛降低，应用上大模型多模态生成能力提升了虚拟人交互能力，真人替代能力提升，价值上AI赋能虚拟人越来越“聪明”，可以具备更强的创造力。虚拟人行业实现了向更高阶段迈进，未来行业规模也将保持持续增长。万兴科技新开发的“万兴播爆”不仅能借虚拟数字人技术让生产周期较长的视频变成源源不断产出的“工业品”，为用户提供了创新高效的出海营销口播短视频制作工具,也能帮助用户降本增效,价值量明显。万兴科技也有望通过新推出的“万兴播爆”为公司打开第二增长曲线。 电商：电商AI赋能电商领域价值量明显，不仅能够为企业降本增效，还能通过促进下单转化率实现创收，AIGC技术进步有望为行业带来革新。B2B跨境电商龙头企业焦点科技于今年推出外贸助手“麦可”，能够有效帮助客户降本增效，为客户赋能，有望提升公司ARPU值。 投资建议：维持“强大于市”投资评级。ChatGPT引领的AI技术升级，使得AI能显著赋能下游应用端带来应用端价值量提升，不仅能为B、C端带来更丰富的功能，也能助力B端企业降本增效、C端效率提升。应用端产品量价有望迎来共振，对应用端企业带来业绩提升，量上AI技术赋能的功能全方位提升有望吸引更多用户，价上产品显著价值量提升有望提高产品单价。建议关注金山办公、科大讯飞、万兴科技、焦点科技。 风险提示：AI与产品融合不及预期；AI技术成熟不及预期；数据安全风险等。 作者 费瑶瑶分析师 资格证书：S0380518040001 联系邮箱：feiyy@wanhesec.com联系电话：(0755)82830333-115 相关报告 《财报点评-金山办公（688111.SH）：订阅业务快速增长，WPSAI持续推进》2023-09-05 请阅读正文之后的信息披露和重要声明 正文目录 AIGC的源起与技术革命爆发3 （一）AIGC的源起3 （二）AIGC前景宽阔5 （三）重视AI技术革命，海内外相继布局6 AI赋能“千行万业”，重视AIGC应用端机遇9 （一）办公软件行业发展机遇9 1、AIGC带来办公软件革命性升级，渗透率有望进一步提升9 2、金山办公：国产办公龙头，WPSAI重构办公天花板10 （二）智慧教育行业发展机遇11 1、AI教育产品价值量显著，需求有望迎来量变11 2、科大讯飞：大模型赋能C端效果明显，C端市场未来可期12 （三）虚拟人行业发展机遇13 1、AIGC技术进步驱动虚拟人行业全面提升13 2、万兴科技：数字创意领军企业，拥抱AIGC巩固核心竞争力14 （四）跨境电商行业发展机遇15 1、AI赋能电商领域，AIGC技术进步有望为行业带来革新15 2、焦点科技：B2B跨境电商平台，AI赋能驱动APRU值、付费用户数迎来共振16 投资建议18 风险提示18 图表目录 图1AIGC定义3 图2AIGC行业发展历程3 图3ChatGPT发布4 图4GPT爆发原因5 图5AIGC产业链6 图6北京市推出的人工智能政策7 图7海内外人工智能布局（部分）7 图8AIGC赋能协同办公9 图9中国协同办公市场规模及预测10 图10WPSAI赋能五大产品家族10 图11WPS滚动付费用户ARPU值10 图12AI在教育场景的应用11 图13讯飞星火大模型赋能智慧教育场景12 图14虚拟人典型应用类型13 图15AI驱动虚拟人个性化塑造13 图16虚拟人市场规模及预测14 图17万兴播爆功能全景15 图18跨境电商出口规模15 图19AI在电商领域赋能降本增效16 图20AI麦可助手功能16 图21焦点科技ARPU值16 AIGC的源起与技术革命爆发 （一）AIGC的源起 AIGC生成能力丰富，是创造价值的主阵地。AIGC全称为AI-GeneratedContent，指基于大型预训练模型、生成对抗网络GAN等人工智能技术，通过适当的泛化能力生成相关内容的技术，可以理解为内容自动化生成的一类技术集合。AIGC的生成能力包含文本生成、图像生成、视频生成、代码生成、策略生成等，由这些基本模式的生成任务还可以衍生出各种各样丰富的应用场景，AI绘画和AI写作等均是AIGC的分支。随着AIGC技术的发展和人们想象力边界的拓展，内容生成的种类还将继续增加。 图1AIGC定义 资料来源：量子位智库；万和证券研究所 AIGC现已进入快速发展阶段。结合人工智能的演进历程，AIGC发展大致可分为三个阶段：1）1950s~1990s早期萌芽阶段，受制于科技水平，AIGC仅限于小范围实验与应用；2）1990s~2010s沉淀积累阶段，AIGC从实验性转向实用性；3）2010s~至今快速发展阶段，自2014年起，随着生成式对抗网络GAN的提出，AIGC迎来了新时代，据36氪数据显示，2014-2018年AIGC行业全球投融资金额及数量都显著提升，2019年后虽有所回落但仍保持在较高水平。资金的投入也使得行业不断取得突破性进展，技术端算法陆续突破，生成式对抗网络GAN、Transfomer架构、Diffusion模型陆续提出和迭代更新，推动了AIGC技术进展。应用端生成式内容百花齐放，微软、英伟达、DeepMind在2017-2019年都陆续发布模型，在文本、图像、视频等领域有诸多应用与创新，2020年OpenAI推出的GPT-3更是使得文本生成取得了大突破。 图2AIGC行业发展历程 资料来源：艾媒咨询、人人都是产品经理、搜狐新闻、IT之家、36氪、腾讯新闻；万和证券研究所 史上增速最快消费级应用ChatGPT引领AI迎来“奇点”时刻，AIGC热度升温。2022年11月，OpenAI推出了一个通过由GPT-3.5系列大型语音模型微调而成的全新对话式AI模型ChatGPT，它不仅能进行自然的多轮对话、高效的精准问答，还能生成编程代码、电子邮件、论文、小说等各类文本。ChatGPT在上线后仅五天就突破百万用户大关，并且突破一亿用户数也仅用了不到三个月，打破了Tiktok达到一亿用户用时九个月的记录，成为了史上增速最快消费级应用。ChatGPT颠覆式的生成功能使其迅速出圈，AI从理解内容走向了自动生成内容。颠覆式的功能也引发了一场生产力革命，人工智能自动生成内容AIGC在这场生产力革命中饱受聚焦，全球各大科技企业都在积极拥抱AIGC不断推出相关的技术、平台和应用。 图3ChatGPT发布 资料来源：界面新闻、腾讯新闻；万和证券研究所 （二）AIGC前景宽阔 AIGC概念火热的底层逻辑主要是技术端取得突破性进展及商业模式上大模型使用性价比显著提升，商业化前景道路宽阔。AIGC热度升温主要源自ChatGPT成功破圈，我们从GPT爆发的 底层逻辑进行挖掘，主要表现为技术端及商业模式上有突破性进展。技术端明显突破，参数量和训练数据规模到达一个“临界点”，使得大模型涌现了强大的能力。应用端上使用大模型的成本得到优化，并且智能化程度高，其较强的实用性能助力企业、个人降本增效，总体表现为当前的大模型性价比高，具备广阔商业化前景。 技术端：1）参数量，自GPT-1发布后，OpenAI迭代更新GPT，参数量和训练数据以突破性速度提升，使得模型在训练和推理方面不断精进，愈发智能化，22年11月发布的基于GPT-3.5微调的ChatGPT参数量大于1750亿，训练数据大于45TB，因此其也具备高效的 理解能力；2）模型技术，GPT3时由于训练数据的缺陷，它可能生成完全无逻辑甚至不符 合人类价值观的内容。GPT-3.5中采用了IntructGPT训练框架进行训练，InstructGPT的微调利用强化学习进行奖惩，例如当生成了研究人员更喜欢的答案时给予奖励。经过这一机制，语言模型能够更好遵循人类给出的指令。GPT-4更是引入了多模态能力，GPT-3.5只能支持文本输入，多模态大模型GPT-4接受图像和文本输入然后生成文本，给定的输入包括带有文字和照片的文件、图表或屏幕截图，多模态的能力丰富了应用场景，也更具备创造性。 商业模式：1）成本端，OpenAI自发行GPT-3后开始收费模式，GPT-3Create版1ktoken 0.08美元，随着不断更新迭代，OpenAI算力的规模效应也不断体现。GPT-3.5turbo收费仅1ktoken0.002美元，较于GPT-3降价了40倍，使用大模型的成本得到了大幅优化。6月OpenAI首席执行官还表示OpenAI每三个月左右就能将推理成本降低90%，未来收费还 有进一步下降空间。使用大模型的成本的不断优化，有助于大模型得到广泛使用；2）实用性，技术端的提升使得GPT愈发智能，实用性也显著提升。GPT-4通过了CPA、美国律 师资格测试等考试，智能程度高，能够在与人类的语言交流中提供更加智能化辅助。其次GPT-4的文本生成能力以及多模态能力更是能够在办公、短视频生成等多个场景运用，从而实现企业降本增效、个人生活便捷，是对生产力的大幅提升。从未来发展来看，GPT-4给人们带来的想象空间也很广阔，无论是可能将要实现的以大模型为操作系统，AI+全场景应用，还是未来AI赋能机器人，可能都会带来生产力质的飞跃。 图4GPT爆发原因 资料来源：CSDN、澎湃新闻、OSCHINA、腾讯新闻、搜狐；万和证券研究所 梳理AIGC产业链，主要划分为上游（数据、算力）、中游（算法、模型）、下游（应用）。从AIGC 的产业链来看，目前大家将AIGC产业链分为上游（数据、算力）、中游（算法、模型）、下游 （应用）。上游主要包括数据平台—提供数据和算力层—提供底层支持，中游为算法层，在原始数据的基础上进行模型的训练与再开发；下游为应用层，包括内容生产与分发两方面，应用场景丰富，包括出行、社交、办公、搜索、娱乐、居住、教育、生产、管理、金融、医疗等11
