AIGC行业调研.pptx

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,2023/7/17,#,北京灵汐科技有限公司,AIGC,行业调研,By,：李易,调研目的,近年来,，,学术,界,在大规模,深度神经网络,、多模态人工智能方面的探索,表明大,模型具备易扩展性，能够实现跨模态的知识,沉淀。去年亮相的,Stable Diffusion,以及,ChatGPT,成功商业化也证明了以,大模型为,基础模型，通过对基础大模型进行业务封装可以较好满足多个行业需求。,本次调研旨在使大家对,AIGC,行业建立一定了解。政策方面，国外,/,国内政府对该行业既有扶持也有监管。目前,AIGC,主要,应用在桌面办公，电商，游戏娱乐与影视行业，计算任务主要围绕图片和文本生成展开。虽计算任务相较传统判别模型有一定挑战性，但巨大的市场潜力也吸引了全球,AI,芯片厂商的目光。,本报告将从市场和技术路径两方面对隐私计算行业展开分析。,目录,行业介绍,市场信息,细分赛道,核心玩家,竞对信息,技术路径,总结,行业介绍,行业介绍,行业定义,AIGC,（,AI-Generated Content,）：,即,AI,生成内容，该概念是相对于,PGC,（专业内容生成）,UGC,（用户内容生成）,UPGC,（专业用户内容生成）等概念提出的。,AIGC,基于大规模,预,训练模型，流模型，扩散模型以及生成对抗模型等人工智能技术，通过对训练数据的学习，拟合出训练数据生成函数从而进行内容创造。目前,AIGC,已经成为了整个,AI,行业的全新疆域与未来发展大趋势。,狭义：图像，音视频，文本等内容生成，等同于,Synthetic Media,Generative AI,的概念,广义：游戏,AI,策略，代码生成，蛋白质氨基酸结构生成等,画,作生成,by Stability.ai,对话,/,文本生成,by GPT4 from OpenAI,音乐生成,by Meganta from Google,行业介绍,行业定义,概念,解释,优势,缺陷,PGC,Professional,-Generated Content,依托于专业内容消费平台，内容质量高（例如：爱奇艺，优酷，腾讯视频等）,内容生产效率低，内容生产速度慢，内容生产成本高，内容生产门槛高，商业模式较为传统,UGC,User-Generated,Content,依托于内容生产与消费平台，每个用户都可作为内容生产者，内容生产速度快，成本低，门槛低（例如：抖音，快手等短视频平台）,内容质量低，内容低俗，内容存在法律风险（涉黄，涉恐，涉政等），,UPGC,Professional,User-Generated Content,依托于内容生产与消费平台，一部分用户成为高水平内容生产者，部分用户可全职生产内容并销售平台分润（例如：,B,站，懂车帝，网易云音乐等）,部分内容质量低，部分内容低俗，部分内容存在法律风险（涉黄，涉恐，涉政等），内容生产成本较高，内容生产门槛较高，内容生产者参与人数相对较少,AIUGC,AI aided User-Generated,Content,依托于专业内容生产与消费平台，,AI,辅助用户进行内容生产，,AI,的引入使得内容生产门槛降低，内容生产效率提高,无法实现全自动内容生产，,AIGC,AI Generated Content,依托于专业内容生产与消费平台，,AI,按照用户输入需求，自动生产内容,对算法技术，算力硬件有较高要求,PGC,U,GC,AIUGC,AIGC,内容生产模式,内容数量,随着,ChatGPT,Stable Diffusion,等模型的相继问世，全球范围内的多家,AIGC,公司终于开始实现盈利。据,a16z,统计，图像生成，文案写作和代码编写类,AIGC,产品年营收在,2022,年已实现,1,亿美元。,Stability.ai,等多家独角兽,AIGC,公司的估值一路狂飙，投资机构纷纷将,AIGC,作为年度主题词。,行业介绍,行业定义,从技术层面来说，,AIGC,可分为三个层次：,1.,数字内容孪生,2.,数字内容编辑,3.,数字内容生成。目前，,AIGC,正在发力第三阶段，其中第三阶段包括以下：,概念,定义,代表产品或模型,文本生成,基于,NLP,的文本内容生成根据使用场景可分为非交互式与交互式文本生成。非交互式文本生成包括摘要,/,标题生成、文本风格迁移、文章生成、图像生成文本等。交互式文本生成主要包括聊天机器人、文本交互游戏等。,JasperAI,、,copy.AI,、,ChatGPT,、,GPT-4,LLaMA,Bard,、,AI dungeon,，文心一言等,图像生成,图像生成根据使用场可分为图像编辑修改与图像自主生成。图像编辑修改可应用于图像超分、图像修复、人脸替换、图像去水印、图像背景去除等。图像自主生成包括端到端的生成，如真实图像生成卡通图像、参照图像生成绘画图像、真实图像生成素描图像、文本生成图像等。,EditGAN,，,Deepfake,，,DALL-E,、,MidJourney,、,Stable Diffusion,，文心一格等,音频生成,音频生成技术较为成熟，在,C,端产品中也较为常见，如语音克隆，将人声,1,替换为人声,2,。还可应用于文本生成特定场景语音，如数字人播报、语音客服等。此外，可基于文本描述、图片内容理解生成场景化音频、乐曲等。,DeepMusic,、,WaveNet,、,Deep Voice,、,MusicAutoBot,等,视频生成,视频生成与图像生成在原理上相似，主要分为视频编辑与视频自主生成。视频编辑可应用于视频超分（视频画质增强）、视频修复（老电影上色、画质修复）、视频画面剪辑（识别画面内容，自动场景剪辑）。视频自主生成可应用于图像生成视频（给定参照图像，生成一段运动视频）、文本生成视频（给定一段描述性文字，生成内容相符视频）。,Deepfake,，,videoGPT,，,Gliacloud,、,Make-A-Video,、,Imagen video,等。,策略生成,根据当前环境输入，生成应对当前环境的策略，如：游戏中的机器人。,DQN,，,AI,Bot,等,多模态生成,以上几种模态可以进行组合搭配，进行模态间转换生成。如文本生成图像（,AI,绘画、根据,prompt,提示语生成特定风格图像）、文本生成音频（,AI,作曲、根据,prompt,提示语生成特定场景音频）、文本生成视频（,AI,视频制作、根据一段描述性文本生成语义内容相符视频片段）、图像生成文本（根据图像生成标题、根据图像生成故事）、图像生成视频。,DALL-E,、,MidJourney,、,Stable Diffusion,等,行业介绍,AIGC,技术架构体系,算法层,平台,层,基础层,应用,层,感知设备,AIDC,智算中心,AI,芯片及处理器,模型生产,训推平台,数据平台,数据采集,数据清洗,数据标注,数据鉴真,数据合成,模型,NLP,大模型,GCV,大模型,音视频大模型,多模态大模型,场景,层,金融,+,文本,医疗,+,图像,零售,+,语言,电商,+,文本,落地,产品,智能客服,聊天机器人,数字人,搜索引擎,AIGC,行业将成为类似云计算的生态结构：只有足够“包罗万象”，才能支撑前端的“奇形怪状”。,行业介绍,产业链全景图,目前国内整体层级尚不完善，模型层成为关键卡口，在一定程度上限制了上下各层级发展。放眼全球,能够做到全栈端到端布局的玩家数量相当有限。模型层公司普遍是对较强,AI,算法开发能力的大型企业，而应用层企业较多，技术门槛相对较低。,云计算,芯片,行业介绍,行业生态,基础预训练模型,垂直，场景，个性化模型,内容生成，各种,AIGC,应用,目前,AIGC,产业生态雏形已出现，呈现为三层架构。,头部科技企业，研究机构，高校。例如：斯坦福大学，,Stability.ai,，,OpenAI,。,中小型,AI,企业为客户定制垂类模型及服务。,更加贴近,C,端用户，产品包括网页，机器人，移动程序等,行业介绍,波特五力分析,中国,AIGC,行业波特五力分析,随着,AIGC,的日益火爆，产业链每一个环节上的竞争者都有明显增加。应用层公司与大模型创业公司从,2022H2,开始投入，目前处于热情高涨期。数据中心，芯片公司也纷纷入局。此外，大型互联网科技公司也纷纷抢先开通,AIGC,业务线。,小模型的,创业,潮从,开花到结果大约,3,年（,2012-2013,年开始，,2016,年有产出）。若大模型,的起步,过程需要,1-2,年（比小模型快），,2024-2025,年才是局部产出的高峰期。在此之前,，大量,创业公司可以低调研发，国家,AI,安全政策、国家大模型准入都不明朗。,AI,大模型竞争生态比美国更加复杂，主要体现在垂类大模型，多模态模型串联解决方案等，入局厂商较多,通用大,模型不如垂类大模型容易在国内落地，这也考研了,AIGC,厂商的工程落地能力,替代,技术方面，暂时对,AIGC,行业影响不大,AIGC,对下游,(,无论,2b,还是,2c),，整体话语权增加,AIGC,对于芯片,/,上游的话语权有,变,弱趋势,总结：,AIGC,模型类，应用类公司的竞争对算力,/,芯片等上游企业来说整体是利好的。,行业介绍,竞争格局,目前，我国,AIGC,产业参与者五花八门，除了垂置行业创业公司，还有互联网大厂，老牌,AI,算法厂商，生态链产业公司，研究机构等。由于产业发展有限，因此各类玩家之间区别也十分有限。,行业介绍,应用场景,AIGC,技术目前可以完成：图片生成，代码编写，音频生成等任务，因此在未来，其应用,/,落地场景是多种多样的。,办公,软件,以,N,otion AI,为例，用户在其现有工作流中进行素材，日程等管理及创作时，能够借助,AIGC,提高效率。目前该公司累计用户已经超,3000,万。微软在发布,ChatGPT,之后，也表示将在未来将这项技术应用在,Office,产品中。此外，,ChatGPT,也改变了人们信息获取的方式，搜索引擎以及全新人机交互方式称为关注重点。,AI,数据,通过,AIGC,技术，能够自主生成一些高质量数据，从而解决,AI,算法领域内数据少，标注成本高的问题。目前已受到医疗领域与自动驾驶领域的广泛关注。,社交软件,由设定了特定性格的,AIGC,虚拟人作为,NPC,满足线上社交与游戏行业需求。,线上游戏,AIGC,在游戏制作前期，游戏运营，游戏体验提升及优化上都有广泛应用。其核心为,AI Bot,NPC,相关生成和相关资料生成。目前国内游戏大厂已经普遍在游戏中运用,AIGC,技术，如：腾讯和平精英中的虚拟敌人。,影视传媒,由于和内容行业直接挂钩，,AIGC,对影视传媒行业的整体影响更为明显。其具体受到影响的细分领域包括电影及长视频中的换脸，背景渲染，广告自动植入，网络直播，虚拟人等。另外，短视频生成，在线编曲，图片版权以及网络文学等细分领域也和,AIGC,息息相关。,内容资讯,主要在新闻写作，目前落地应用较为成熟,直播电商,包括数字人直播带货及个性化营销,在线教育,AIGC,出题，审题，阅题以及内容教学。,AIGC,应用场景,行业介绍,情景逻辑举例,虚拟人,直播带货,客户,-,京东,为降低真人主播人力成本，实现,24/7,无间断直播带货。先在凌晨时段投入运营，再缓慢延伸至全天。虚拟人效果差，就购买,IP,。将虚拟人部署在服务端并运营虚拟人业务系统。,直播观众，消费者,在观看虚拟人直播的同时，选购商品。,品牌方,XX,大米,登录,直播带货平台，通过平台销售商品。,算法厂商,小冰,训练,NLP,语言大模型，语音合成模型，直播场景图片生成模型，虚拟,IP,相貌生成模型等，并基于模型开发一整套业务系统，完成部署测试，最终交付京东。,云计算,厂商,阿里云,给小冰搭建模型训练私有云平台，给京东提供业务部署平台并提供云服务。,AIDC,提供训练服务器与推理服务器算力资源。,硬件厂商,-,浪潮,向,AIDC,提供,AI,算力服务器。,芯片,厂商,-,灵汐,在模型运行性能，板卡使用成本满足部署客户的前提下，向,硬件,厂商提供板卡。,行业,介绍,产业发展,我国,AIGC,产业发展大致可分为三个阶段，,2023-2025,为培育摸索期，,2025-2027,年为应用蓬勃期和,2028,年以后的整体加速期,底层大模型发展加速，大资金与大人才体量的大厂开始入局。中间层玩家较少。,基于,Stable Diffusion,等开源模型的上层应用迅速出现，由于受到底层大模型接口的限制，其他领域应用层发展相对有限。整体处于,业务,场景验证和变现探索期去。,产业生态相对封闭，研究机构作用明显，创业公司数量相对少,大部分技术尚未达到稳定进入实际生产环节的水平,人机共创逐渐在行业内,普及,开来，在内容资讯与娱乐传媒领域产生确定性价值，基本价值创作路径和技术思路得到确认,入局玩家增多，底层大模型和中间层模型主要玩家确定，大模型开放,API,增多，有大量应用层玩家进场，成先百花齐放的局面,AIGC,逐渐个性化，实时化，自主迭代等方向上的延展价值得到充分发挥，和其他业务系统紧密链接,产业生态开始完善，产生相对较为成熟的完整解决方案相关初创公司,能够形成一个持续自我运营的内容体系，预计会催生全新业态。,AIGC,成为内容创作领域全新基础设施，自身产业链完善,培育摸索期,应用蓬勃期,整体加速期,行业介绍,发展要素,算法层面：跨模态融合,生成,式大模型,多模态认知计算,数字孪生,虚拟现实,全息立体感知,感知,+,交互,数据层面：巨量化,大,数据语料库,高清图像数据库,计算任务,投喂,数据清洗,特征工程,数据训练,业务系统,算力层面：内容创造力,硬件,算力,实时算力,智能交互,本地化,虚拟化,AIGC,的本质是场景,+,内容，所以,AIGC,发展依靠基础设施建设，算法生态,/,技术能力和数据三大要素耦合共振。,AIGC,的三大发展阶段是：,-,模型赋智阶段（现实,数字）：构建模拟现实世界的数据分布的,AI,模型,-,认知交互阶段（数字,数字）：,AI,学习并创作丰富,内容,-,空间赋能阶段（数字,现实）：利用生成式,AI,技术，在生成虚拟现实数据的同时，形成数据闭环，,AI,自我迭代,行业介绍,商业模式,从客户端来看，,AIGC,是一个“,BCG,通吃”的行业。从长远来看,我国,AIGC,的主流商业模式可分为四种：,MaaS,，按产出内容付费，软件订阅付费，模型定制开发。最具长期增长潜力的，且占据主要市场的商业模式为：,MaaS,。因此也注定了,AIGC,行业,较高,的技术门槛，而,Maas,也会刺激各厂商开发自己的业务模型，从而推动算力需求。,2023,年,，我国,AIGC,行业,MaaS,商业模式规模占比,5%,，预计在,2027,年左右达到,47%,占,比，共产生约,300,亿元价值。,MaaS(Model as a Service),厂商将预训练模型开源，形成可调度，可管理，标准化的,API,。厂商基于模型调用量来进行收费。适用于底层大模型和中间层进行变现，按照请求次数和实际使用量计算，较为典型的是,GPT-3,基于对外,API,的收费模型。,按照产出内容收费,图片张数：如,DALL E,，,Deep Dream Generator),请求计算量，模型训练次数,产品复购率与用户粘性存在巨大挑战,版权问题（短期使用权，长期使用权，排他性使用权等），法律风险（是否支持商业用途，个人用户，企业用途，,品牌,使用，涉政宣传等）,内容质量，如分辨率等影响,软件订阅付费,如,ChatGPT,Plus,：目前收费,20,美元,/,月,例如个性化营销文本写作工具,AX Semantics,以,1900,人民币,/,月,对外,出售，并以,4800,欧元,/,月的价格提供电子上午版本。大部分,C,端,AIGC,工具则以较为低廉的月租价格出售,模型定制开发,类似于传统,AI,算法解决方案厂商的项目开发制,其他形式,广告,流量,电,商,类似于传统,C,端互联网产品商业模式，挑战在于用户粘性,对芯片厂商来说：一切围绕模型,行业介绍,芯片厂业务模式,基础模型研发厂商,垂,类应用定制厂商,接口,调用服务厂商,头部互联网科技企业，大多数是“云厂”，例如：百度，腾讯，阿里等。有丰富算力资源，且算力资源来自于,AI,计算卡采购。算力主要运用于模型训练。,大多数企业规模相对较小，人数在,50-200,人。主要算力来自于云计算服务器租赁，大都数厂商具有模型微调，迁移学习能力。因此，对训练,/,推理算力均有需求。,规模较小，人数在,20-50,人，项目驱动型。不具备算法开发能力，通常是将成熟算法调用接口进行二次封装，算力主要用于模型推理。,“芯”厂直接下游客户为“云”厂,(,和目前边缘端玩法不同,),AIGC,算法厂,芯片厂,云,厂,硬件集成商,B/G,端客户,板卡,服务器,平台,服务,Web,端,部署,服务,*AIGC,算法服务商或终端客户主导云厂板卡与服务器采购,C/G,终端用户,例,：,NVidia,例：,金山云,例：,麦吉客科技,例：,美团直播,，,京东直播,，,河南省旅游局等,AIDC,算力,算法与业务,平台,行业介绍,重点,信息,参与方,主要利益诉求,芯片产品需求主导能力,芯片厂,芯片产品出货量,单片利润,N/A,硬件集成商,服务器产品出货量,较低,AIDC,服务器运营成本,服务器采购成本,服务器租赁用量,较低,云厂,AIGC,业务部署平台搭建成本与用量,AIGC,训练平台搭建成本与用量,中,AIGC,解决方案厂商,B/G,端客户业务量,AIGC,模型训练成本,AIGC,业务系统开发成本,中,B/G,端（运营端）客户,AIGC,业务系统运营成本（部署成本），例如：单台部署服务器部署一个月的费用,业务系统开发费用,高,行业介绍,业务模式：,AIGC vs,边缘计算,对比项,AIGC,边缘计算,产品需求主导因素,C,端用户使用体验,B,端客户开发体验,G,端用户业务需求,B/G,终端客户业务需求,B,端客户开发体验,主要产品形态,推理,PCIe,板卡,训练,PCIe,板卡,云计算服务器,边缘计算模组,边缘计算板卡,边缘计算盒,直接下游,云计算厂商,服务器硬件集成商,算法解决方案厂商,核心客户,AIGC,算法解决方案厂商,云计算厂商,服务需求方,算法解决方案厂商,最终需求方,销售逻辑,销售与有成熟项目的,AIGC,算法厂沟通,AIGC,算法厂主导云厂采购板卡与服务器，前提是,AIGC,项目带来的算力用量,满足,AIGC,算法厂核心需求：算法兼容性，运算速度，运营成本,租赁价格低于,N,卡服务器（腾讯云：,8,卡,A100,训练服务器,4,万,/,年）,芯厂销售带,AIGC,算法厂商与云厂沟通，并推动各类适配,销售与有成熟项目的,AI,解决方案厂商沟通,AI,解决方案厂商主导芯厂产品适配，导入，采购,行业介绍,变革矩阵,我国目前,AIGC,行业内公司在各个细分领域都有所布局，其中,影视传媒,和,内容咨询,领域变革程度最高。,行业介绍,政策背景,政策,颁发时间,颁发单位,内容,虚拟现实与行业应用融合发展行动计划,2022,年,11,月,工信部，教育部，文化和旅游部，国家广电总局，国家体育总局,到,2026,年，虚拟现实在经济社会重要行业领域实现规模化应用，我国虚拟现实产业总 体规模（含相关硬件、软件、应用等）超过,3500,亿元，虚拟现实终端销量超过,2500,万 台，培育,100,家具有较强创新能力和行业影响力的骨干企业，打造,10,个具有区域影响 力、引领虚拟现实生态发展的集聚区。,关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见,2023,年,3,月,科技部等,6,大部委,以促进人工智能与实体经济深度融合为主线，以推动场景资源开放、提升场景创新能 力为方向，强化主体培育、加大应用示范、创新体制机制、完善场景生态，加速人工 智能技术攻关、产品开发和产业培育，探索人工智能发展新模式新路径，以人工智能 高水平应用促进经济高质量发展。,2022,年政府工作报告,2022,年,3,月,国务院,促进数字经济发展、加强数字中国建设整体布局、完善数字经济治理、培育数据要素 市场、释放数据要素潜力、提高应用能力、更好赋能经济发展。,“,十四五”数字经济发展规划,2022,年,1,月,国务院,深化人工智能、虚拟现实、,8K,高清视频等技术的融合，拓展社交、购物、娱乐、展览 等领域的应用，促进生活消费品质升级。支持实体消费长寿建设数字化消费新场景，推广智慧导览、智能导流、虚实交互体验、非接触式服务等应用，提升场景消费体验。,生成式人工智能服务管理暂行办法,2023,年,7,月,网信办，发改委，科技部等,7,大部委,对生成式人工智能服务实行包容审慎和分类分级监督。提供和使用生成式人工智能服务，应当遵循法律，行政法规，尊重社会功德和伦理道德。,虽,AIGC,行业尚未成熟，相关法律法规未健全，应用端仍具有一定政策风险，但从国家政策颁布情况来看，政策呈利好趋势。,市场信息,市场信息,产业融资情况,随着,OpenAI,释放,ChatGPT,，,2022,年,Q4,以后，资本开始重视,AIGC,行业。我国预计,2024,年将迎来指数级增长的融资热潮，应用层将称为短期内的孵化和小额投资热点，大型投资仍重点关注底层大模型和中间层模型。,截止至今年,3,月，,AIGC,赛道目前在国外已出现,7,家独角兽。在我国，,超参数与小冰已明确称为独角兽公司,。其中，光年之外已宣布下一轮融资已被认购,2.3,亿美元。目前最受头部资本关注的机构均与,底层大模型相关,或与,AI,领军人物相关。目前，多家国内投资机构已明确将,AIGC,作为主投赛道,，,个别头部机构已推出相应的主题孵化项目,。随着底层大模型逐步开放及商业价值的落地验证，融资规模将出现巨大增长。,应用层企业投融资规模的巨幅增长，也能带动对基础设施层算力底座需求的增长。,市场信息,市场规模,-I,下游应用层,培育摸索期,应用蓬勃期,整体加速期,行业天花板,技术可渗透率,行业封闭性,行业可覆盖性,场景工作流程,工作效能提升,使用体验,赋,能深化程度,应用研发进度,供给产品量,参与玩家水平,AIGC,产品供给,AIGC,发展决定因素,预计至,2030,年，我国,AIGC,市场规模将达万亿级别；,2025,年与,2027,年预计将称为两次规模爆发点，年复合增长率有质变性提升。,2023-2025,年为,AIGC,市场规模增长第一阶段，增长率维持在,25%,左右。,2025,年后，产业生态逐步完善（特别是底层大模型的开源程度），行业进入应用蓬勃期，年复合增长率增至,70%,。,2027,年以后，,AIGC,产业将延展出完整产业链，并在商业化,场景,上拓宽，深入各个行业,AIGC,行业进入整体加速期。,市场信息,市场,规模,II,上游基础设施层,AI,大模型对算力的需求高于摩尔定律迭代速度，算力芯片类产品需求量将大幅提升。,计算方法,：,根据,左下角柱状图，新增算力需求,=,未来一年算力需求,当前算力。因为,AIGC,对算力要求较高，因此大模型（尤其,NLP,类）与业务大多部署在智算中心内。那么我们,IDC,假设国产化替代率为,20%,，保守估计在国内智算中心算力卡中的市场份额为,1%,。将新增算力需求与两个比率相乘，再根据,HP201,与,HP300,在,FP16,精度上的算力性能表现，再按照,AWS,推理算力与训练算力大致比例,2,：,3,来计算，可,得到右下表。随着未来,IDC,国产化替代率的提升，出货量将更大。,市场信息,算力,成本,模型,算力需求（,Pflops x day,）,10,K,张,V100,训练总耗时（天）,10,K,张,A100,训练总耗时（天）,使用,V100,训练总价（,$,BILLION,）,使用,A100,训练总价（,$,BILLION,BERT,110,0.44,0.10,0.143,0.057,PALM,29250,117,26.79,37.879,15.130,Lambda,1598,6.39,1.46,2.071,0.827,GPT3,3634,14.58,3.34,4.723,1.886,AlphaCode,9938,5.56,1.27,1.801,0.719,ERNIE,5417,21.67,4.96,7.017,2.802,主流大语言模型训练成本：,以下,是主流大模型推理价格：,模型,输入端价格,输出端价格,ChatGPT,0.002,美元,/1K token,0.002,美元,/1K token,GPT4-8K,0.03,美元,/1K token,0.06,美元,/1K token,GPT4-32K,0.06,美元,/1K token,0.12,美元,/1K token,文心一言,0.012,元人民币,/1K token,0.012,元人民币,/1K token,据悉，,ChatGPT,训练成本载,200-1200,万美元，而,GPT-4,训练费用高达,6300,万美元。,AIGC,基础模型研发费用已超芯片研发费用。,细分赛道,细分赛道,细分赛道概况,不同模态,AIGC,应用的技术成熟度，落地成熟度以及未来市场规模预测如下图：,当前：,文字生成，文生图，策略生成是较为成熟的细分赛道,细分赛道,AIGC+,桌面办公,办公软件是办公人员处理文本等内容的工具，而类,GPT,技术能够大幅提升文本处理效率，提升办公效率与体验,目前，微软已将,CoPilot,融入,MSOffice,办公软件，效果较为出色。之后谷歌也将该类功能集成在其线上办公产品中。,细分赛道,AIGC+,传媒,内容安全审核自定义黑库,内容校对,/,勘误低质量标题识别,审核,审核,语音,检索,用户画像,智能推荐,防遮挡弹幕,观点分析,创新,应用,数字人,AR/VR,动漫化形象,词稿生成,输出（成品,/,素材）,传统,AI,在媒体行业中主要承担内容分析（,OCR,，语音转文本，视频涉黄,/,涉暴,/,涉政分析，用户画像分析，推荐等）任务,，,AIGC,则负责内容生成。在媒体行业中，,AIGC,能够完成画质修复，画质增强，,AI,视频剪辑，视频字幕生成，封面生成，图文转视频，,AI,数字人（,AI,合成主播），智能播报机器人等等。,例如：人民日报已经利用“智能云,剪辑,师”实现自动匹配字母，任务实时追踪和画面抖动修复功能。,2022,年，央视视频利用,AIGC,技术实现了智能剪辑。央视等多家媒体也利用,AIGC,技术打造虚拟主播，只要输入内容文本，虚拟人就能够生成嘴型，表情，与真人无异。,细分赛道,AIGC+,影视,AIGC,几乎可以参与影视制作的影视制作全流程，包括：,前期创作，中期拍摄和后期制作,。其中前期创作包括剧本创作，中期拍摄包括虚拟场景生成，后期只做包括画质修复，画质增强，,AI,视频剪辑，人脸替换，人声替换，视觉特效等。另外，,AIGC,还可以在影视作品宣发环节发挥更重要作用，例如：,海报生成，预告片生成，产生大量内容推广视频，文案和素材，提高宣发效率和效果，也可以给二次创作提升效率,。,AIGC,可以给影视行业实现降本增效。,下表是,ChatGPT,对,AIGC,在电影行业应用的一些回答：,AIGC,在影视行业的应用,颁发时间,视觉特效,AIGC,被广泛应用于电影中的视觉特效制作，如,阿凡达,中的虚拟世界、,星球大战,中的太空船和光剑、,变形金刚,中的机器人等。使用,AIGC,技术可以帮助制作团队更加高效地创建逼真的特效，从而提高电影的视觉效果。,电影剪辑,AIGC,可以帮助电影剪辑师更加快速地完成影片的剪辑工作。例如，使用,AIGC,技术可以自动地将一系列视频片段剪辑成一个完整的场景或故事情节。,电影推广,AIGC,可以应用于电影推广的各个方面。例如，可以使用,AIGC,技术制作电影海报、预告片和广告，从而吸引更多观众。,智能化制片,AIGC,还可以帮助制片人更加智能地进行电影制作。例如，使用,AIGC,技术可以分析观众的喜好和反应，帮助制片人确定电影的主题和风格。,细分赛道,AIGC+,电商,和影视行业一样，,AIGC,几乎可以,参与电商全流程，包括：拍摄，作图，排版，商品展示，虚拟主播带货（实现,24,小时不间断直播带货），虚拟交易场景（潜在用户身临其境）等。,邀请模特、租借场地等费用的支出使得拍摄成为电商内容制作流程中成本最高的环节，并且由于受线上购物模式影响，对商品图片的可控性要求较高,。,极,睿,科技,通过,自研算法及为行业客户服务积累的深度经验，能轻松满足电商企业对图片的可控性要求。凭借对海量相关商品数据的学习，极睿科技,AIGC,工具可以通过,智能换脸,、,合成商品背景,等方式取代电商企业实景拍摄环节，为商家快速降本增效,。例如：商家将衣服穿在假人身上，即可生成真实上身效果。,许多消费者都认为，他们消费的不是商品和服务的使用价值，而是它们的符号象征意义。而商品场景图可以生动展示实际消费场景，为消费者提升商品感知。,Midjourney,作为创意类生成式,AI,绘图工具，可以通过输入指定关键词，快速生成空间背景图、品牌调性图及商用版权图等不同场景下的商品应用图片，为商家显著提升作图,效率。,商品迭代速度快的品类对内容素材要求高、作图压力大。而,主图与详情图是展示商品卖点的重点，优质的商品图片能为品牌带来显著的点击与转化提升,。,AIGC,技术能够在极短时间内容生成几千款排版方案。,凭借,AI,对图片属性（模特图、平铺图、细节图等）的精准识别能力，智能判别图片内容在详情页展示位置及裁剪方式，为品牌智能生成模特图介绍、细节展示、面料展示、商品属性及搭配展示等内容，并匹配对应的文案，形成丰满的商品详情页展示。并且不同品类的品牌可自定义排版规则，对排版布局、位置裁剪等内容做出自由调整。,拍摄,作图,排版,细分赛道,AIGC+,娱乐,在数字经济时代，娱乐不仅拉近了产品服务与消费者之间的距离,，而且,间接满足了现代人对归属感的渴望，重要性与日俱增。,借助于,AIGC,技术，通过趣味性图像或音视频生成、打造虚拟偶像、开发,C,端,用户数字化身等方式，娱乐行业可以迅速扩展自身的辐射边界，,以更加,容易被消费者所接纳的方式，获得新的发展动能,。,AIGC,具体可以实现：人脸,美,妆，融合；黑白推向上色，图像风格转变，,人像属性变换,等，虚拟主播，虚拟偶像，虚拟网红，聊天机器人，聊天互动游戏等功能。,图像视频生成,/,合成,在图像,视频生成,方面，以,AI,换脸为代表的,AIGC,应用极大满足用户猎奇的需求,，成为,破圈利器。,例如,FaceAPP,、,ZAO,、,Avatarify,等图像视频合成,应用一经,推出，就立刻病毒式在网络上引发热潮，登上,App Store,免费,下载,榜首位；人民日报新媒体中心在国庆,70,周年推出互动生成,56,个,民族,照片人像的应用刷屏朋友圈，合成照片总数超,7.38,亿,张。,2020,年,3,月，腾讯推出化身游戏中的“和平精英”与火箭少女,101,同框合影的活动，这些互动的内容极大地激发出了用户的情感，带来了社交传播的迅速破,圈。,虚拟偶像,打造虚拟偶像，释放,IP,价值。一是实现与用户共同创作歌曲等作品增加用户粘性。以作图为代表的虚拟歌姬洛天依就是通过,AIGC,语音合成引擎打造的虚拟人物。目前洛天依已经在出道,11,年的时间里与用户共同创作了一万多首作品。二是通过,AI,合成音视频动画，驰骋虚拟偶像在更多元的场景进行内容变现。同时,随着虚拟偶像商业价值被不断发掘，品牌方与虚拟,IP,的联动意愿随之提升。如由魔珐科技与次世文化共同打造的网红翎,Ling,于,2020,年,5,月出道至现在已先后与,VOGUE,、特斯拉、,GUCCI,等品牌展开合作,。,用户虚拟形象,自,2017,年苹果,手机发布,Animoji,以来，“数字化身”技术迭代经历了由单一卡通动物,头像,，向,AI,自动生成拟真人卡通形象的发展，用户拥有更多创作的,自主权,和更生动的形象库。各大科技巨头均在积极探索“数字化身”,相关,应用，加速布局“虚拟数字世界”与现实世界大融合的“未来”,。随后百度，阿里都相继推出了自己的,AIGC,元宇宙产品，并且可以生成基于用户的虚拟形象。,细分赛道,AIGC+,其他,除了以上行业以外，,AIGC,在各个行业与领域的应用落地都在快速发展。,教育,虚拟教师，考题生成，自动阅卷等,金融,金融资讯，介绍视频内容自动化生产，数字客服,医疗,医疗影像（负样本）数据生成，电子病历，虚拟医生，音频生成,工业,CAD,等工程设计辅助，工程设计自动化，数字孪生系统建设,IT,行业,代码自动生成，代码检查，代码简化等,其他,下游核心玩家,-,需求来源,核心玩家,头部玩家,概述,目前，我国,AIGC,企业众多以下是量子位基于产品进展，技术实力，落地变现等因素评选的国内,50,家最值得关注的,AIGC,企业。,核心玩家,百度,企业介绍,：百度是一家拥有强大互联网基因且在,AI,技术上做到世界领先的企业。百度拥有强大用户基础，每天相应全球,100,多个国家数十亿次搜索请求，服务,10,亿互联网用户。基于搜索引擎，百度演化出语音，图像，知识图谱，自然语言处理等,AI,技术。近,10,年，百度已在深度学习，对话式人工智能操作系统，,AIGC,，,自动,驾驶等领域重点投资。,重点,产品,：百度从,2019,开始陆续发布了多代,ERNIE,模型，今年,3,月，百度发布了基于,ERNIE,知识增强型多模态大模型“文心一言”，其可完成数理逻辑推算，中文理解，多模态生成，商业文案创作等任务。其主要来自于,ERNIE,和,PLATO,目前文心一言已经介入百度搜索，同时爱奇艺，小度与阿波罗产品也开始接入文心一言。同时百度也发布了虚拟人希加加，以及各类行业大模型，任务大模型。,百度,AIGC,技术布局,百度数字人生成,文心系列大模型,目前百度虚拟人,希加加已和多个领域内的多个厂商进行合作，包括视频，互联网，时装等。,核心玩家,阿里巴巴,企业介绍,：阿里巴巴是具有强大电商基因的互联网企业，其在,AI,学术创新研究与工程落地上具有行业内领先的经验。旗下达摩院具备全球领先,技术,能力，能够为,AIGC,大模型提供强大技术支持。基础层的阿里云则是全球顶尖的云计算企业，能够提供丰富算力资源。,重点产品,：阿里巴巴将围绕其电商业务落地场景重点发力，发力点包括：超大规模中文预训练模型，垂类知识,/,专家系统，虚拟人直播类产品，数字员工等。,创新研究,基础算力设施,产品,应用落地,NLP Lab,研究方向包括：语音识别与唤醒，语音合成，声学信号处理，声纹识别，语言理解，多模态人机交互，文本生成，对话系统，,知识,图谱，语音交互平台等,达摩院,CV Lab,研究方向包括：视觉理解，互动视觉，三维视觉，文字识别，图文理解，图像生成，视频生成，底层视觉等,数字人开放平台,提供具备技术开发能力的客户，客户可在此基础上，基于自身需求，开发出更多数字人相关产品,。,数字人应用市场,构建数字人繁荣生态，基于数字人开放平台能力，衍生出多种,SaaS,应用产品。,数字人资产服务,包含数字人预设形象管理，形象定制，生音定制，数字人内容运营等服务,虚拟数字人,内容创作,新闻,播报，政策解读，课件讲解,数字,员工,结合数字人形象，将传统文本互动升级为数字人交互,视频客服,通过数字人形象，将传统在线,/,热线客服升级成,WebRTC,和,VoLTE,视频客服，支持文本,+,视频,+,语音双向交互,虚拟直播,利用虚拟,人实现,7x24,小时不间断直播,/,直播带货,鹿班,设计,banner,图，海报图，会场图，宣传资料等,阿里云,超大规模中文预训练模型（,M6,）,M6,是中文社区最大的跨模态预训练模型，模型参数十万亿,+,，具有多模态表征能力,服装设计,推荐理由生成,视觉问答,图文检索,包括：电商，汽车外观设计，金融，推荐里有文案创作，鞋帽，包装设计等,外部,：,斑马智行，犀牛制造，每平每屋,内部赋能：淘宝，天猫，支付宝，金融大脑等,赋能创新创造,AI,应用场景,