【免费】上海证券-20230416-传媒应用篇（一）：AIGC系列专题：国外AIGC各模态产品梳理.pdf_AIGC单选题库资源-CSDN文库

需积分: 0 174 浏览量更新于2023-06-05 收藏 1.25MB PDF 举报

上海证券-20230416-传媒应用篇（一）：AIGC系列专题：国外AIGC各模态产品梳理.pdf

证券研究报告

2023年4月16日

行业：传媒

增持

AIGC系列专题：国外AIGC各模态产品梳理

——应用篇（一）

分析师：陈旻 SAC编号：S0870522020001

2

主要观点

我们AIGC系列专题《“大模型+小样本”快速适配下游场景，“AI+传媒”的效力取决于适配与迭代》将“AI+传媒”的研究框架

定义为“通用大模型”+“行业小样本”的技术架构。“AI+传媒”在应用层表现效力优劣的关键取决于通用大模型对垂直应用

的适配程度及迭代速度，更进一步理解：

1、 “行业小样本”的数据集来自小模型或应用及内容： AI产业链包括上层大模型、中层小模型、下层应用及内容，包括应

用及内容直接接入大模型或通过小模型接入大模型两种方式，即“大模型+应用及内容”或“大模型+小模型+应用或内容”，

其中具备特定功能的AIGC软件产品我们理解为“小模型”+“应用”的技术范式，本身具备较高质量的AI能力，若接入匹配的多

模态大模型，有望实现能力上的质变突破。

2、“行业小样本”的结合方式包括“能力调用”及“能力训练”两层：

（1）“能力调用”是指下游垂类场景直接调用通用大模型的通用能力，并基于垂类场景内产生的特性化数据不断提升调用能

力在垂类场景内的适配程度。我们认为现阶段下游应用及内容主要采取此类方式接入大模型能力，此类方式可高效快速调用大

模型先进能力，在时间上及成本上具备优势。

（2）“能力训练”是指下游垂类场景将通用大模型针对特性化数据集进行再训练，从而形成垂类场景专属大模型。例如彭博

社利用自身丰富的金融数据源，基于开源的GPT-3框架再训练，开发出了金融专属大模型BloombergGPT。我们认为未来拥有

丰富特性化数据集的下游垂类场景将主要采取此类方式，有助于构筑更强的能力壁垒。

围绕我们对“AI+传媒”的研究框架体系，我们后续分别针对“技术层”及“产品/应用层”梳理AIGC研究版图，本篇属于AIGC

系列专题中“AIGC应用篇系列之一”，重点梳理国外多模态头部应用产品，本篇主要整理国外文本类头部AIGC产品。

3

主要观点

我们将国外主要AIGC头部产品按照文本、图像、音频、视频分类如下：

 文本领域：Automated Insights（结构化写作）、Anyword、Copy.ai（数字广告文案）、Jasper ai（营销文案AI）、ChatGPT（通用类聊

天机器人）、ChatBox（聊天客服机器人）、Jenni.ai（论文AI）

 图像领域：Midjourney（2C端文生图AI）、DALL-E2、Stable Diffusion（2B端开源高质量文生图模型）

 音频领域：Murf AI（文本转语音生成器）、AIVA（歌曲生成）

 视频领域：Synthesia（拼凑生成视频）、Wonder Studio、Runway Gen-2（视频生成模型）

我们认为“通用大模型”+“行业小样本”是未来主流AI发展范式。我们理解AI大模型是一种新型平台模式，是移动互联网向沉浸互联网发展的中

间形态。从平台的逻辑出发，AI产业链包括上层大模型、中层小模型、下层应用及内容，包括应用及内容直接接入大模型或通过小模型接入大模

型两种方式。我们认为国外头部AIGC应用产品属于“小模型”+“应用”的技术范式，本身具备较高质量的AI能力，若接入匹配的多模态大模型，

有望实现能力上的质变突破。一方面上层大模型持续为小模型、应用及内容赋予通用型能力，其兼容性取决于大模型的输出与小模型/应用及内容

的输入在模态上是否匹配；另一方面小模型、应用及内容持续产生的大数据可不断迭代大模型的通用能力，并让大模型更为适配垂类场景。参照

PC互联网、移动互联网，我们认为每一轮新型平台模式的兴起均会重新划分流量竞争格局，涉及巨大市场空间的重新分配，且我们预计本轮AI大

模型有望同时变革B端及C端产业。因此我们认为在上层大模型竞争格局尚未稳定的初期，大模型为争抢更多中下层数据入口，有望大幅让利。中

下层的小模型、应用及内容有望百花齐放，且最先深度结合先进大模型的应用有望收获较大增量红利。

我们认为AIGC可分为技术方（直接收益）及场景/应用方（直接&间接收益）两类，前者为AIGC相关技术直接研发及相关上下游（如算力），变

现模式预计包括会员付费、广告变现、B端变现等（如技术授权/服务/运维等）；后者为AIGC技术与落地场景深度融合，场景/应用方利用AIGC技

术获得直接收益或间接收益：（1）直接收益对应收入弹性，对应市场空间的增量；（2）间接收益对应利润弹性，对应利润率的提高。目前GPT-

4输出模态主要为文字，我们认为现阶段传媒领域最高效的结合场景为“AI+虚拟人”，其中具备IP价值的虚拟人受益更为明确。

风险提示：宏观经济风险，地缘政治风险；技术发展不及预期；AIGC行业发展不及预期等。

剩余18页未读，继续阅读

身份认证购VIP最低享 7 折!

30元优惠券

资源推荐

资源评论

Python徐师兄

粉丝: 604
资源: 1774

最新资源