2024年AIGC对互动娱乐行业影响趋势洞察报告

AIGC对互动娱乐行业影响趋势洞察 2024年 2 报告摘要 AIGC（生成式人工智能）的高速发展引领游戏、视频等互娱行业的新变革 正如人类无法想象一种“从未见过的事物”一样，人脑理解世界依靠的是类比和逻辑推理，而人类创意的本源是对已知事物的分散拆解和重新组合。当社会发展迈入信息时代，电子化内容足够丰富之后，通过大模型算法，让计算机如同人脑一般去吸收信息，并进行有逻辑的类比和推演，并最终输出符合人类认知的内容，即形成了近两年极其火热的AIGC （生成式人工智能）。AIGC的出现让身处各行各业的从业者都感受到了重大的影响和冲击，但首当其冲的，当属以生产虚拟内容为主的互动娱乐行业。以游戏、视频、网文、音频等为主的互动娱乐行业，不仅在内容的生产方式上受AIGC影响产生了结构性的变化，并且内容本身的呈现形式也将出现巨大变革。 本次报告将从AIGC的发展历程、对互动娱乐行业的影响因素、结合AIGC的产品案例、AIGC+互娱行业相关发展趋势等维度，进行综合的梳理与探讨。 本篇报告核心观点摘要 AIGC近年来的快速发展离不开硬件算力的大幅提升。目前AIGC的主要特征包括但不限于：文本生成、图像生成、语音生成、代码生成；视频内容生成（目前阶段多为视频二创）；原生视频生成、3D模型生成；多模态内容的识别与生成等。 AIGC对互动娱乐行业产生了重大的影响和变革。在产品生产环节，利用AIGC能快速批量产出创意的特性，能在工作前期就提供大量的方向和具备一定完成 度的可展示内容，从而实现“降本增效”的核心价值。在内容体验环节，核心价值在于在可控的前提下给用户带来不可预估的超预期体验。 结合了AIGC的典型产品案例分析：《逆水寒》：被誉为国内“首款AIGC+”的游戏产品；《蛋仔派对》：用AIGC突破UGC上限；《妙鸭相机》：简单易用、效果顶尖、需求明确的C端消费级AIGC应用；《剪映》：从文案编辑、一键成文、视频生成、AI作图到最终剪辑成片的一站式服务。 AIGC虽然下放了互娱行业的内容生产门槛，但受算力和历史累计资产影响巨大，大厂仍拥有引领性的优势；法律风险和版权争议需不断进行调整完善，这既影响企业使用深度，也影响着消费者的接受度；模型行为的不可预测性可能会反向影响用户体验，例如在游戏中AI一旦“觉醒”就很难恢复“正常”。 来源：点点数据自主研究及绘制 ©2024DianDian.AllRightsReserved. 3 01 AIGC对互娱行业的影响要素分析 目录 02 结合AIGC的产品案例分析 catalogue 03 AIGC+互娱行业发展趋势展望 ©2024DianDian.AllRightsReserved. AIGC近年来的发展历程 基于硬件带来的算力提升助力AIGC快速发展 1基础建设-算力 2核心算法及大模型训练 3落地至应用或场景 •2022年3月，英伟达发布H100GPU芯片，能大 幅提升AI算法的计算速度。 •2023年6月，AMD发布InstinctMI300A，单个GPU可流畅运行拥有400亿个参数的Falcon-40B大型语言模型。 •2023年10月，高通发布骁龙8Gen3处理器；同年11月，联发科发布天玑9300处理器，手机平台也实现本地大模型的流畅体验。 •2023年11月下旬，英伟达发布H200GPU芯片， 较H100性能再次提升60%-90%。 算力是AI发展的基础保障，除了老牌芯片厂商英伟达、AMD、高通、联发科之外，亚马逊、谷歌、微软甚至特斯拉都在积极进入芯片算力的军备竞赛之中。 OPENAI： •2022年11月，ChatGPT上线 •2023年3月，GPT4发布 •2023年9月，GPT4V发布 •2023年11月，GPTs发布谷歌： •2023年2月，GoogleBard发布，但现场演示出错让Bard大模型一度沦为笑柄 •2023年12月，全新大模型Gemini发布，演示效 果十分惊人 Meta： •2023年2月，LLaMA大模型发布，与众不同的是，该模型完全开源。并且Meta承诺后续发布的大 模型也将持续开源 •2023年7月，LLaMA2发布 类别一：以“生成”为核心用法的原生AIGC应用 •ChatGPT、文心一言、讯飞星火、通义千问、天工…… 类别二：融合AIGC功能至应用中，提升使用体验 •Bing、Office365、逆水寒、蛋仔派对、妙鸭相机…… ①通过AIGC改变现有生产结构；②通过AIGC改变提升产品带来的用户体验，这两个方向是AIGC未来长期发展的主旋律。目前实际融入AIGC功能的应用和产品并不多，但从逆水寒和妙鸭相机等破圈产品中，我们也能隐隐窥探到“AIGC+”的未来可期。 4 来源：点点数据自主研究及绘制 ©2024DianDian.AllRightsReserved. 5 AIGC对互动娱乐行业的影响因素分析 文本、图像、语音、代码等内容的AIGC已深入影响互娱市场的各行各业 从最早的工业革命开始，任何一种技术的发展，都是通过工具赋能，来增强人本身的能力，从而降低社会发展对专业人才的依懒性。让不会织布的工人通过纺纱机就能进行织布作业、让不会除草的居民通过割草机也能轻松修剪草坪，而AIGC也同样是一种工具赋能，让不会绘画的人可以制作出精美的图片、让文笔不好的人可以撰写出优秀的文本。AIGC的出现，对互娱行业产生的影响既包含内容生产效率层面，也包含对行业生产结构和业务流程的影响。特别是未来AIGC能理解处理和有效输出多模态内容的情况下，互娱行业会从根本性上产生大变革。点点数据在此提出一种假设：互娱行业未来对于创意、设计的需求，或许将转移至对于AIGC的逻辑理解和指令语言方向。 AIGC的主要特征 多模态内容的识别与生成：文本、图片、语音、视频、模型等元素，都可被视为单模态内容。但未来多模态内容的识别与生成，才会是AIGC“大成”的标志。如谷歌的Gemini模型，就旨在对多模态信息的理解和输出。 3 原生视频生成、3D模型生成：正在高速发展的领域，如12月由Pika公司发布的Pika1.0，已实现视频画面扩 充、文本生成短视频等功能。但长视频生成遇到的画面闪烁、抖动、抽帧、帧数不稳等问题，尚未得到有效的解决。 2 视频内容生成（目前阶段多为视频二创）：目前可普遍实现基于已有视频的二创，包括但不限于换脸、换色、换背景等等。同时也可实现一定程度的图片动态化，如前景的待机抖动、特效抖动等 1 文本生成、图像生成、语音生成、代码生成：技术已相对成熟，目前已进入到可以商用阶段。部分功能除商用外，也落地至了具体产品中，用于提升用户的使用体验。 来源：点点数据自主研究及绘制 ©2024DianDian.AllRightsReserved. AIGC在互动娱乐行业中的实际应用 在产品生产环节和内容体验提升两方面都提供了“新子弹” 为工作流程赋能 无论是互动娱乐行业、互联网企业，甚至是传统企业，都能将AIGC运用于自身的工作流之中，包括但不限于产品分析、市场研究、数据分析、创意设定等。 为用户体验赋能 生产环节： 降本增效 但… 仅此而已吗？ 产品内容：体验增强 以互动性最强的游戏产品来说，通过AIGC可以为用户提供以往不曾有的游戏体验，包含但不限于智能NPC、智能队友、实时场景变化、UGC生产、游戏剧情千人千面等。 6 就目前的市场反应来看，AIGC被企业提及最多的当属“降本增效”，但这其中似乎隐隐包含了一层我们生而为“人”的固执。即AIGC虽然强大，但其能发挥的“降本增效”的作用，无非是对劳动力的“替代”，而非“超越”。但正如OpenAI创始人SamAltman提出的“新摩尔定律”一样：“theamountofintelligenceintheuniversedoublesevery18months”。点点数据认为，AIGC未来的发展速度将比我们想象的更快，而对企业工作流的赋能或许也很快就将从“降本增效”转变为“不可替代的全新生产方式”。积极拥抱AIGC，不仅仅是企业降本增效的手段，而是跟上时代发展脚步的基础门槛。 来源：点点数据自主研究及绘制 ©2024DianDian.AllRightsReserved. AIGC对游戏产品研发带来了新的可能性 AIGC的出现能否打破游戏研发的“不可能三角”？ 游戏行业从业者普遍认为，在产品研发层面存在一个不可能三角，即厂商不可能同时兼顾“研发成本”、“研发效率（时间）”、“产品质量”三个方面。而AIGC的诞生，似乎让这种不可能三角出现了被打破的希望。AIGC所带来的高效、超预期、充满想象力、打破常规的内容生产，让所有游戏厂商都趋之如骛。但当我们沉淀到游戏研发过程中就会发现，目前游戏研发环节所面临的核心问题之一，往往是策略调整带来的方向性变化，导致已经积累的包括美术、代码、文案、设计等研发资源的浪费。仅依靠AIGC的生产效率来加大内容产出数量，并不能从根本上解决玩法大改、数值重构、美术大调等决策原因引发的一系列问题。如何使用AIGC在项目立项阶段、玩法设计阶段去尽快尽早的验证创意，从而减少研发过程的不确定性，才是有机会打破“不可能三角”的市场机遇。 最容易被忽视的隐性成本往往是“方向性调整”带来的资源浪费 直观感受来看，利用AIGC模型的生成能力快速获取文字、图片、视频、模型、动画等各类资源，特别是未来跨模态、多模态的生成能力再次加强后，能直接提高游戏研发过程中的“成本”和“效率”问题。 但实际……真的如此吗？ 人力成本、外包成本、服务器成本等等 研发E 效率 研发成本 C 游戏研发的“不可能三角” Q产品 质量 现如今一款3A级游戏的研发时间均超过3年以上 产品质量往往依靠长期的打磨和调优来实现 7 来源：点点数据自主研究及绘制 ©2024DianDian.AllRightsReserved. 8 现阶段AIGC所带来的降本增效其核心价值分析 降的是反复迭代的本增的是沟通对齐的效 无论是剧情编排的想象、游戏的玩法设计、美术表现的创意，在初稿阶段的设想和最终落地的内容往往都存在较大的差异。这其中最根本的原因有二：一方面，是设计/创意/管理人员，在方案设定初期，很难完全梳理清楚落地过程中的每个细节点，从而导致在落地过程因为不断修改/迭代产生了不可控制的偏移量；另一方面，在创意想法沟通的初期，通过文本/语言的描述，也很难将设计师的想法完全清晰的展现给决策者，使得“走一步看一步”成为互联网创意工作的常态。 但当AIGC深度参与到工作流程之中后，利用其能快速批量产出创意的特性，能在工作前期就提供大量的方向和具备一定完成度的可展示内容。在这种情况下，使用AIGC成为了一种和团队/同事/客户/上级快速“对齐”的工具。结合报告上文所述“最大的隐性成本是策略调整带来的方向性变化”，目前这才是AIGC在企业/团队工作流中发挥出“降本增效”的核心价值。 现阶段利用AIGC实现降本增效的核心逻辑链 04 利用AIGC批量产出创意 量变迭代引起质变明确细化长期方向 形成可视内容减少沟通成本 真正达到利用AIGC实现降本增效目标 01 02 03 来源：点点数据自主研究及绘制 ©2024DianDian.AllRightsReserved. AIGC带来的“全新产品体验”其核心价值分析 在可控的前提下给用户带来不可预估的超预期体验 将AIGC直接结合产品内容并提升用户体验的应用，目前更多的是以游戏为主，比如《逆水寒》手游中的智能NPC就是其中的典型。通过AIGC生成出的不可预估的内容，给用户带来超预期的反馈和体验，是AIGC和产品结合的核心价值。但其中的大前提，是“可控性”。正如ChatGPT也会拒绝回答逾越法律规则社会伦理的问题，这都是研发团队所赋予的控制力。而不同于ChatGPT这样的工具类产品，互娱行业中的产品，特别是游戏产品，不仅有剧情、世界观、人物性格设定，而且虚拟世界本身也在不断发展和变