传媒互联网行业专题：AI显性化元年，拥抱产业变革的星辰大海

（报告出品方/作者：国联证券，郑磊、丁子然）

我们从全球产业角度，复盘 AI 显性化的三个阶段。自 2022 年底 OpenAI 发布聊 天机器人 ChatGPT，以及背后 GPT3.5、GPT4 大模型的推出，新一轮技术变革的浪潮 从学术界、产业界向普通互联网用户依次破圈。我们将这一过程称作“AI 的显性化”， 主要分为三个阶段：

1）技术奇点出现。Ⅰ）22 年 11 月 ChatGPT 发布：OpenAI 基于 GPT3.5 大模型推 出对话聊天工具 ChatGPT，在文本生成的准确度、流畅度，长序列文本处理能力，可 扩展性等多方面都显著优于以往 AI 模型。Ⅱ）23 年 3 月 GPT4 发布：相较于 GPT3.5 版本，接入 GPT4 大模型的 ChatGPT 在文字对话内容的深度、广度层面均有提升；此 外，除了识别文字内容，GPT4 也支持图片内容的输入，多模态识别能力显著增强。

2）海外 C 端产品破圈。Ⅰ）ChatGPT 能力初步破圈：22 年 11 月 ChatGPT 发布 后，用户规模 5 天突破 100 万、两个月突破 1 亿，在学术论文、专业考试等 C 端应用 场景中初步破圈。23 年 2 月微软将 ChatGPT 接入搜索引擎 Bing，推动 Bing 移动端 DAU 单月环比增长 6 倍。Ⅱ）现象级应用诞生：3 月微软将 Office 全家桶接入 GPT4， 发布办公助手 Office 365 Copilot，有望撬动全球 14 亿用户规模。Ⅲ）下游生态全 面开启：3 月 27 日 OpenAI 允许第三方开发 ChatGPT Plugin 插件，第一批支持的包 括 Expedia、Instacart、Zapier 等酒旅、电商场景的头部应用。“插件”生态的放开 确立了 ChatGPT 的流量入口地位，AI 迎来“App Store 时刻”，下游生态全面开启。

3）国内大厂跟进，大模型生态起步。自 22 年 11 月 ChatGPT 发布后，国内头部 科技、互联网公司随即跟进。3 月百度先后发布类 ChatGPT 的聊天机器人“文心一言”、 企业级平台“文心千帆”，对标海外 ChatGPT 生态。4 月阿里巴巴发布同类产品“通义 千问”，华为公布“盘古”大模型进展。腾讯、字节跳动等互联网大厂也成立了专门 的大模型攻坚团队，相关产品有望陆续发布。

从前沿的研究和应用方向来看，AI（人工智能）主要有 NLP（自然语言处理）、CV （计算机视觉）两大领域，分别聚焦于对自然语言和图像进行分析、处理。其中， ChatGPT 及其背后的 GPT 系列模型带来的影响主要集中于 NLP 领域。因此，我们通过 复盘过去 10 年 NLP 领域的技术发展，来解答一个关键的问题：从技术角度看，ChatGPT 究竟是不是革命性的突破？

从技术角度复盘过去 10 年的 AI 发展历程，有四个重要的时间节点：

1）2017 年 Transformer 统一 NLP 研究范式。谷歌在著名论文《Attention Is All You Need》中推出 Transformer 架构，通过引入“自注意力”机制，极大拓展了 AI 模型在不同任务中的可迁移性。该论文发布 5 年内被引用超过 3.8 万次，统一了 NLP 的研究范式，后续也被广泛跨领域应用于 CV 场景。

2）2018 年谷歌、OpenAI 路线之争：完形填空 vs 文本生成。2018 年，谷歌、 OpenAI 基于 Transformer 框架，分别推出了 AI 模型 BERT 和 GPT-1。通俗来讲，二者 技术路线最主要的区别在于：预训练任务中，谷歌 BERT 主要使用“完形填空”的方 式，即随机遮盖一些文字，让 AI 模型通过上下文理解进行补全；而 GPT 则主要使用 “文本生成”的方式，即通过完全遮盖训练语料中的“下文”，训练模型基于“上文”， 逐字逐句地生成文本。从应用结果来看，谷歌 BERT 在文本分类、关键词提取等“自 然语言理解”类任务中的表现好于初代 GPT。而后续随着模型参数量的指数级提升， GPT 模型在翻译、写作、问答等“自然语言生成”类任务中的优势开始逐步显现。

3）2020 年 GPT3 优势初显，千亿参数量催生“涌现”效应。2020 年，OpenAI 推 出新的 AI 大模型 GPT-3，其参数量高达 1750 亿，相较上一代 GPT-2 的 15 亿高出一 百余倍。2020 年后，AI 大模型的“涌现”效应得到业内的广泛关注，即当参数量高 于特定量级后（一般认为千亿级别是门槛），再基于模型结构、训练方法的调整，AI 大模型的特定性能会出现指数级的提升，如能够准确回答未经过训练的问题。此后， 谷歌、Meta 等相继推出千亿参数大模型，而 GPT-3 的技术路径优势日益凸显。

4）2022-2023 年：ChatGPT 横空出世，技术路径再统一。2022 年 11 月，OpenAI 基于最新 AI 大模型 GPT-3.5，使用来自人类反馈的强化学习（RLHF）进行精调，发布 了聊天机器人 ChatGPT。经过广大 B 端、C 端用户的大规模测试，ChatGPT 在文本生 成场景中的通用性远超过谷歌 BARD 等同类应用。2023 年 3 月，OpenAI 发布 GPT-4， 使得 ChatGPT 的问答深度、广度，以及多模态识别能力进一步增强。至此，OpenAI 的 GPT 系列已全面领先于谷歌、Meta 等竞争对手，其技术路径的先进性得到充分验证。

我们认为，ChatGPT（及其背后的 GPT3.5、GPT4 大模型）的推出，对于人工智能 的发展具有三层重要意义：

1）统一技术路线，推动 AI 发展驶入“快车道”。复盘 NLP 发展路径可见，继 2017 年谷歌 Transformer 框架之后，NLP 大模型曾分支出以谷歌 BERT、OpenAI GPT 为主 的两大技术路径并各有拥趸。随着 GPT3.5、GPT4 在通用性文本生成领域的全面领先， 有望再次统一 LLMs（大型语言模型）的技术路径。在市场竞争的“鲶鱼效应”之下， 其他 AI 模型厂商有望逐步迁移至类 GPT 的技术路径，投入的算力、人力等资源规模 大幅增长，进而推动 AI 大模型整体的迭代速度加快、应用场景拓宽。

2）功能实现飞跃，推动 AI 产品层面的“显性化”。具体从功能上来看，ChatGPT 在两个层面实现了较大突破：1）通用性：与此前只能应用于特定场景的 AI 工具不同， ChatGPT 能够满足 B 端企业、C 端生活场景中的大多数语言交互需求。2）多模态：在 接入 GPT-4 之后，ChatGPT 新增了图片输入的能力，能够识别、分析专业的数据图表 和网络梗图，也能基于一张写有需求的图片生成网站源代码。ChatGPT 多模态能力的 初显，不仅提升了输入内容形式的自由度、提升用户体验；更为语言类大模型打开了 “用图像辅助认知世界”的新通路，推动模型认知能力的进一步提升。

3）终局预期提前，推动 AGI 可见度提升。3 月 22 日微软研究院发布 GPT-4 测评 论文《AGI 的火花：GPT-4 早期试验》，核心观点为：鉴于 GPT-4 能力的广度和深度， GPT-4 应该被合理视作 AGI（通用人工智能）的早期版本。AGI 是指具有一般人类智 慧，可以执行任何人类智力任务的机器智能。此前，AGI 作为人工智能研究领域的远 期愿景，预计实现的时间在 2050 年以后。而继 ChatGPT 推出之后，AI 大模型技术路 径的统一、功能上的飞跃，推动 AGI 终局的可见度提升，落地预期或从 2050 年大幅 提前。

因此，从技术角度看，ChatGPT（及其背后的 GPT3.5、GPT4 模型）在通用性和多 模态层面实现飞跃，统一了 NLP 研究的技术路径，从而使人工智能研究的终局（AGI） 预期大幅提前。进而回答本节最初的问题：从技术角度看，ChatGPT 毫无疑问是革命 性的突破。

ChatGPT 的研发主要分为预训练（Pre-train）和精调（Fine-tune）两个环节。 其中：1）预训练：使用无标注、大规模的数据集，对模型进行预训练。2）精调：让 模型与专业的标注人员、AI 训练师进行交互，推动模型逐步学习人类通用的表达方 式和价值观，从而最终生成符合人类期望的回答。其中又可分为有监督精调 （Instruction Tuning）和强化学习训练（RLHF）两个环节。通俗地理解，如果将 AI 大模型类比于学生，那么模型的预训练就是通过广泛的通识性阅读，使学生具备初步 的文字理解能力；模型的精调就是“教学”的过程，其中使用优质教材的效果往往胜 过大量普通书籍。

我们从 ChatGPT 的主要技术环节，分析其核心壁垒所在：

1）算力资源：据 TrendForce 数据，以英伟达 A100 口径计算，ChatGPT 需要 2 万 块 GPU 来处理训练数据，随着 ChatGPT 的商用化，需要的 GPU 数量可能超过 3 万块。 目前国内 GPU 集群的存量资源有限，叠加美实体清单影响高端芯片采购受阻，导致对 于国内大模型厂商而言，模型的推理、部署、应用等环节的算力资源紧缺。但从长期 来看，国内 AI 大模型算力紧缺的问题有望得到缓解。从市场角度，算力资源本质上 是自由流通的商品，相较于模型技术、工程能力等硬性壁垒更易突破；从技术层面看， 大模型的研发、应用环节所需算力未来均有优化的空间。4 月 13 日微软推出大模型 训练工具 DeepSpeed-Chat，其中包括开源的 RLHF 框架，能基于单个 GPU 训练超过 130 亿参数的模型，训练速度提升 15 倍以上，垂类企业应用大模型的算力门槛有望大幅降低。

2）参数量：一般认为 1000 亿的参数量级是语言类大模型产生“涌现”现象的门 槛,GPT3 的训练参数量达 1750 亿，GPT4 参数量未公布。对于国内大模型厂商，尤其 是拥有丰富自有数据资源的互联网大厂而言，1000 亿的参数量级并非难以达到。目 前百度、华为、阿里等头部企业均已推出或发布千亿参数以上的 AI 大模型，但在性 能上仍和 ChatGPT 有较大差距。

3）数据集的质量：GPT3 的预训练数据集来自于 common crawl（网页爬虫聚合类 数据平台）、维基百科等标准化程度较高的公开数据库。目前国内 AI 大模型的预训练 数据集也以公开网页爬取的数据为主，再结合公司自有的行业数据进行训练。问题在 于，相较于英文，目前互联网上中文内容的规模和质量均存在较大差距。因此，国内 AI 大模型的预训练数据集中也以英文数据为主，使得在中文为主的用户使用环境中 产生较多的适配性问题。目前来看解决的方法包括：一是建立标准化、高质量的中文 语料库；二是加强 AI 大模型的翻译能力，使其生成的结果更符合中文用户的使用习 惯。

4）工程能力：包括预训练、精调等训练环节的执行能力和方法等，需要研发团 队通过长时间的经验积累、不断试错，再对模型结果进行调优，这也是 OpenAI 的 ChatGPT 目前领先于国内、乃至谷歌 BERT 等其他海外头部大模型的核心壁垒之一。 例如在精调过程中，OpenAI 使用极少量的高质量标注数据，显著提升了 GPT-3.5 的 应答能力。此外，中文和英文数据集在规模、质量等方面存在差距，这也需要额外的 工程能力去弥补，使得国产 AI 大模型更适用于中文的使用环境。

整体来看，对于国内AI大模型厂商，算力资源、数据质量和工程能力是类ChatGPT 大模型研发的核心壁垒所在。其中算力资源的紧缺主要受外部因素限制，长期有望得 到缓解；数据质量和工程能力的差距弥补需要资金、人才的大规模、长时间投入。在 2023 中国高层发展论坛上，360 创始人周鸿祎表示，中国大语言模型技术水平和 GPT4 的差距在 2 到 3 年时间。

ChatGPT 的应用：不只是聊天机器人。ChatGPT 从最初作为一款聊天机器人应用 被推出，到市场充分认识到其背后生态的战略意义，其间历经两个重要的时间节点： 1）AI 的“iPhone 时刻”：3 月 16 日微软发布 365 Copilot，通过 ChatGPT 和 Office 全家桶的结合，直观展现了 AI 赋能后 C 端用户体验的质变。从人机交互方式变革的 角度看，自 2007 年 iPhone 开创多点触控的交互时代后，以 ChatGPT 为代表的自然语 言交互有望引领新一次变革。2）AI 的“AppStore 时刻”：3 月 26 日 OpenAI 允许第 三方开发 ChatGPT 插件 Plugin，第一批支持 Expedia、Instacart、Zapier 等头部应 用，覆盖餐饮酒旅、语言培训、电商等多个生活场景。第三方插件生态的放开，可类 比于 2008 年 AppStore 的推出，而 ChatGPT 作为流量入口，商业化潜力持续推升。

从 ChatGPT 看大模型的战略意义：新的生产力工具，新的流量入口。

1）大模型是新的生产力工具。类 GPT 大模型在通用性和多模态两个层面实现了 飞跃，作为更高效的新一代生产力工具，能够帮助所有互联网企业提高生产效率。因 此，拥有大模型的厂商将在生态中扮演“卖水人”的角色，通过出售大模型接口的调 用权限、提供基于大模型的企业级服务等多种方式进行商业化变现。目前，OpenAI 基 于 ChatGPT，推出了收费服务 ChatGPT Plus，以及开放的应用程序编程接口 OpenAI API，前者订阅制收费（每月 20 美元），后者按调用的 token 数量收费。从需求侧来 看，OpenAI 推出的两项服务均供不应求，曾数次出现因访问量过大而暂停服务、或暂 停接收新用户的情况。

2）大模型是新的流量入口。微软 CEO 在 365 Copilot 发布会上提出：最通用的 人机交互方式将会是自然语言。我们复盘 TMT 行业的发展历程，发现从 PC 图形界面 到 iPhone 多点触控，每一次互联网范式的变革的背后，都是人机交互方式的升级带 来使用效率的提升。GPT3.5、GPT4 大模型在通用性层面的飞跃，使得基于自然语言对 话的人机交互方式成为可能，极大提升了用户与机器交互的自由度和使用效率。因此， 大模型的战略地位有望比拟操作系统，成为 iOS/安卓之后的新一代流量入口，一端 承接庞大的 B 端开发者需求，另一端触达万亿级别的 C 端消费者生态。目前，随着 ChatGPT Plugin 推出，大模型的第三方插件生态已然起步，商业化落地有望加速。

ChatGPT 推动流量“再分配”，移动互联网时代的竞争格局有望重塑。大模型作 为新的生产力工具和流量入口，有望重塑移动互联网时代的工具和应用，建立万亿规 模的下游应用生态。再考虑到大模型研发、使用过程中算力、技术、资金层面的高壁 垒，大模型厂商对于市场需求将会形成虹吸效应，相对于传统互联网大厂的竞争优势 将会越发显著。如微软旗下的浏览器 Bing 接入 ChatGPT 一个月后移动端 DAU 破亿， 有望对谷歌旗下 Chrome 浏览器 50%以上的市场份额形成挤压，动摇全球浏览器市场 “一超多强”的竞争格局。因此，大模型带来的生产力工具+流量入口价值，有望重 塑移动互联网时代的竞争格局。

谁在布局大模型：大厂和创业公司。此前，国内外头部互联网、科技公司均在 AI 大模型领域有所投入，但技术路线并不统一，模型的应用场景域也相对有限。在 ChatGPT 推出之后，国内外大厂快速跟进，在自身模型储备的基础上向 GPT 靠拢，并 相继发布类 ChatGPT 的文字聊天机器人产品，包括百度“文心一言”、阿里“通义千 问”、商汤“日日新”等。此外，部分中小型企业也看到了大模型带来的广阔商业化 空间、以及竞争格局重塑机会，其中多为 AI、互联网行业领军人物组建的创业公司， 包括美团联合创始人王慧文的“光年之外”、搜狗创始人王小川的“百川智能”等。

大模型+垂类数据，满足垂类企业的细分需求。相较于大模型厂商，垂类企业的 业务体量、技术和资源储备相对有限，但仍可以通过接入外部的大模型，实现经营效 率的提升、生产力边界的扩张。根据企业需求体量的不同进行划分： 1）对于小 B 和创业团队：可直接调用 ChatGPT 等大模型 API，以引导提示（prompt） 的形式输入需求,生成直接可用的文字、图片、代码等素材。如电商卖家可通过 ChatGPT、Stable Diffusion 等模型生成宣传素材、模特图片等。 2）对于大 B：可基于大模型接口、结合公司自有数据进行精调（fine-tune），得 到更加适用于自身业务场景的“新模型”。如海外 OTA 龙头 Expedia 基于自有的酒旅 数据对 ChatGPT 进行精调，生成了更适配 OTA 场景的客服机器人，能够与用户讨论旅 游、航班信息，并制定个性化的出行攻略。

垂类企业有望从两个方面受益于 AI 技术变革：一是在企业生产经营环节中降本 增效，二是带来收入端的新增量。从业务性质来看，业务场景线上化程度较高的企业， 受 AI 大模型的影响更大，其对 AI 工具的接受度也更高。因此，传媒互联网整体成为 AI 大模型率先落地的应用场景。我们从网文、图片、视频、游戏、广告营销、电商六 个细分领域的具体应用，解读 AI 大模型对于垂类企业的赋能效果。

1）降本增效：网文创作环节效率提升。在网文创作环节，网文平台通过提供 AI 编辑器，辅助作家进行创作，并提高编辑环节的工作效率。目前从头部网文平台的布 局来看，已使用谷歌 LaMDA、Word2Vec 等开源的文字类模型，核心功能除了识别错别 字和语病，帮助作者纠错；还能基于作者当前创作的内容、以及训练集里的内容库， 为作者提供可选的创作思路，帮助作者突破创作瓶颈。后续，随着国内 AI 大模型的 文字理解、生成能力接近 ChatGPT，网文写作中的人力占比有望进一步降低：作者仅 负责思考故事大纲，用关键词描述核心的背景、人物设定和剧情冲突，AI 编辑器即可 围绕这些关键词进行大范围的扩写，生成脉络清晰、故事完整的网文作品。

2）新增量：网文互动性增强，内容形式有望升维。一是提升网文本身的互动性。 2019 年，阅文集团曾和微软小冰联合推出过“IP 唤醒计划”，即让用户和网络文学里 的高人气角色进行文字互动。后续结合类 ChatGPT 大模型，虚拟角色和网文用户之间 的对话场景将更为通用，并在平台网文库里铺开使用，有望大幅提升用户的阅读体验。 二是从网文衍生出有声书、漫画、动画等更高维度的内容形式。随着 AI 大模型多模 态能力的提升，文生图、文生音视频的门槛有望逐步降低。而手握大量 IP 资源的网 文平台，有望借助 AI 大模型的多模态生成能力，基于丰富的网文语料库生成相应的 有声书、漫画、短视频、动画等更高维度的 IP 内容，大幅推升商业化空间。

1）降本增效：图片搜索精准识别，提升平台变现效率。以国内头部图片版权平 台视觉中国为例，其旗下 VCG.com 网站已推出 AI 智能搜索功能（Beta 版），基于多 模态、自然语言理解以及知识图谱等人工智能技术，用户不仅可以用“关键词”进行 检索，也可以使用“自然语言”、“以图搜图”的方式进行搜索。因此，平台可以更准 确地理解用户的搜索需求、找到对应图片，有望提升中小客户、C 端用户的找图效率， 从而提升平台整体的变现率。

2）新增量：基于高质量图片素材库，有望孵化中国版 Midjourney。图片版权平 台的核心资产是高质量的图片素材库，在 AI 大模型生态中有望价值重估：一是为大 模型训练提供丰富的图片数据库；二是在外接大模型的基础上，训练自有的图像生成 垂类模型。从海外情况看，全球最大的图片版权平台 Getty Images 与英伟达开展合 作，基于英伟达的“毕加索”AI 图片生成框架，用自有的高质量素材训练图片、视频 生成垂类模型；图像创作者社区 Shutterstock 也在使用英伟达的 AI 框架，基于自有 资源训练 3D 生成模型。从国内情况进行类比，随着国内 AI 大模型性能、生态逐步完 善，图片版权平台有望训练自有的垂类生成模型，孵化“中国版的 Midjourney”。

1）降本增效：短视频、动画制作领域率先落地。传统影视内容的制作流程主要 分为三个阶段：前期（剧本、脚本制作，募集资金、导演选角等），中期（正式的拍 摄工作），后期（剪辑、视效制作等）。目前，类 ChatGPT 大模型主要应用于文字、图 片生成类的影视制作环节，包括前期的剧本、脚本制作，以及后期的视觉特效、宣发 素材制作等。具体来看，编剧可根据具体需求，短时间内生成多个剧本供片方选择； 导演借助 AI 工具，在脚本设计、镜头语言的选择上更为丰富；后期视效、剪辑工作 的繁琐程度大幅降低，整体上压缩影视内容的制作周期，降低制作成本。从影视内容 的种类来看，短视频和动画制作的线上化、工业化程度较高，AI 大模型赋能下的降本 增效成果有望率先落地；而真人参演的影视剧制作流程较为繁琐，涉及大量的线下实 景、真人演员拍摄环节，生成式 AI 替代人力的落地速度相对较慢。

2）新增量：降低制作门槛，孵化新的 UGC 视频生态。从技术路径的角度，AI 视 频生成的实现难度显著高于文字和图片生成，原因有二：一是视频内容本身的复杂度 高，包括每秒 24 帧的镜头素材，因此需要基于成熟的图片生成能力、和大量的算力 资源；二是镜头语言的叙事逻辑有别于自然语言，目前 ChatGPT 的训练素材以文字为 主，尚未支持视频内容的输入，因此无法生成持续、连贯的视频内容。但长期来看， UGC 视频制作的难度有望大幅降低。目前，国内外多个头部互联网厂商已推出短视频 生成模型，如 Meta 的 Make-A-Video、谷歌 Imagen Video、阿里“魔搭社区”里的文 生视频模块、腾讯“智影助手”等，用户可通过输入文字描述、图片素材，生成数十 秒到一分钟的视频内容。类比移动互联网的普及孵化出短视频生态，随着 AI 多模态 能力的提升，C 端用户制作复杂视频的门槛有望大幅降低，孵化新的视频社区生态。

1）降本增效：研发、发行全流程落地。在所有内容制作行业中横向对比，游戏 是生产制作工业化程度最高的内容形式，因此 AI 大模型能更好地和游戏研发、发行 工作流相融合，降本增效的落地速度也最快。此前，腾讯、网易、米哈游、莉莉丝等 国内头部游戏公司均已布局 AI 生成工具，降本增效成果已在游戏文案、角色和道具 生成等研发环节率先落地。随着通用类大模型 ChatGPT、以及图像生成类模型 Stable Diffusion 等的应用，游戏策划、设计中更为复杂的 3D 建模、场景等也有望通过 AI 工具自动生成，从而推升游戏研发团队的生产力上限，提高游戏内容的质量和更新迭 代速度，进一步提升用户粘性和付费意愿。

2）新增量：AI 有望推动下一轮品类创新周期。作为内容创意行业，游戏行业有 着供给决定需求的特征。头部爆款游戏往往基于玩法的创新，为用户提供独一无二的游玩体验，从而产生显著的马太效应，为游戏公司带来丰厚的业绩回报。而随着生成 式 AI 的技术变革和广泛应用，游戏作为互动性最强的内容形式，有望迎来新一轮的 品类创新周期。目前，基于 AI 的游戏品类创新方向以“开放世界”为主，通过增强 游戏内人物、场景与玩家的互动性，提升玩家在虚拟世界中的沉浸感。其中网易宣布 将在手游《逆水寒》中实装国内首个游戏版 ChatGPT，让 NPC 能和玩家自由生成对话； 米哈游新作《崩坏：星穹铁道》通过 AI 技术使 NPC 的行为模式更为自然，该游戏将 于 4 月 26 日国内上线。未来，基于 AI 的品类创新有望孵化新的爆款游戏，用户付费 意愿的提升有望推升游戏行业整体的收入水平。

1）降本增效：降低推广、客服等成本，提升流量匹配效率。国内来看，头部互 联网电商平台长期布局 AI 工具，如阿里巴巴于 2021 年推出千亿参数的大模型通义 M6，应用于电商全流程的降本增效。随着 ChatGPT 推出，AI 大模型的通用性和多模 态能力大幅提升，有望进一步推动营销、客服等环节效率提升。参考海外情况，东南 亚头部电商平台 Shopify 已于 3 月接入 ChatGPT，可以辅助进行商品信息的自动生 成、广告营销文案图片素材的生成、替代人工的数字人客服主播，从而降低运营成本； 同时通过更为精准的流量识别和分发，提高用户需求和商品之间的匹配度，进一步提 升经营效率。

2）新增量：ChatGPT 有望成为新的电商流量入口。按照人－货匹配的方式进行 划分，电商平台分为以淘宝为代表的搜索类电商、以抖音为代表的推荐类电商，分别 以搜索框、短视频/直播为流量入口，进行用户需求和商品信息的匹配。而 ChatGPT 的通用性和多模态能力，有望再次重塑电商平台的产品形态，成为新一代的电商流量 入口。主要原因系：一是交互方式上，ChatGPT 的自然语言交互方式，相比于传统的 关键词检索有着更高的自由度和使用效率。在输入端，用户可以精准地描述自己的细 分需求；输出端，用户能够获得更为详尽的“购买清单、推荐攻略”，而非固定、单 一的搜索结果。二是匹配效率上，用户在类 ChatGPT 的交互方式中会提供更详细的需 求描述，AI 大模型对于商品和用户数据的处理也更为精准。目前海外电商平台 Shopify、Instacart、Klarna 均开发了基于 ChatGPT 的“智能导购”模块，用户使用 体验和人-货-场的匹配效率有望大幅提升，提升电商平台商业化空间。

1）降本增效：降低图文素材制作成本。以 ChatGPT 为主的生成式 AI，有望在营 销文案、图片、视频的制作环节提升效率。对于广告主而言，部分较为简单的图文营 销需求可借助 AI 工具自行完成，从而降低广告营销费用。对于广告代理商而言，其 核心的能力和产业链价值在于为广告主提供营销策略框架。因此，代理商可通过 AI 工具生成文案、图片等重复性素材，辅助核心团队进行创意设计；并基于过去的案例 和数据积累，将更多的产能用于优化原有的营销框架、为广告主提供更多增值服务上。

2）新增量：新的流量入口推动营销模式创新。2 月微软将 ChatGPT 与自有浏览 器 Bing 结合发布 New Bing,并表示正在与合作伙伴探讨广告变现的新方式。根据 3 月的用户反馈，微软已尝试在 ChatGPT 生成的答案旁边显示悬停广告，以及将广告植 入与 ChatGPT 的聊天体验中。随着 ChatGPT 成为浏览器、电商平台等多种 C 端应用的 流量入口，更多创新的广告形式和商业模式有望涌现。具体来看，新的自然语言交互方式推升 Adload，更高的用户匹配度推升 eCPM，千人千面的效果提升流量分配效率， 从而整体推升线上广告的商业化规模。

基于产业趋势，我们建议关注三条投资主线：大模型厂商，垂类企业降本增效， 内容资产的价值重估。

AI 大模型：下一个“移动互联网”级别的增长机会。前面我们提到，AI 大模型 是此轮产业变革的核心。1）作为新的生产力工具：大模型厂商通过模型自用，大幅 提升自有业务的经营效率；通过出售模型能力，即提供大模型接口的调用权限、基于 大模型的企业服务等，满足广大垂类厂商的降本增效、业务升级需求。2）作为新的 流量入口：通过 AI 大模型的快速落地和生态扩张，大模型厂商有望承接交互方式变 革带来的“新增量”，参与互联网流量的“再分配”，把握下一个“移动互联网”级别 的增长机会。 国内大模型厂商将共同受益于行业的高速增长。国内厂商类 ChatGPT 大模型的 推出周期自 2023 年 3 月开始，截至 4 月 19 日，百度“文心一言”、华为“盘古”、阿 里“通义千问”、商汤“日日新”、三六零“智脑”、知乎“知海图”、昆仑万维“天工 3.5”均已发布或开启内测。

1）供给侧来看，目前国内有能力研发并落地大模型的厂商仍是少数。国内横向 对比，从资金储备、下游生态来看，头部大厂具有先天优势；但从类 ChatGPT 对话机 器人的演示效果来看，各家之间差距并不显著。国内外纵向对比，目前国内 AI 大模型和 OpenAI 的 ChatGPT 整体上存在 2 年左右差距。

2）需求侧来看，目前，下游垂类企业对大模型的应用需求远大于实际的供给。 随着 4 月 13 日微软开源 DeepSpeed-Chat 模型训练工具，垂类企业应用大模型的门槛 有望进一步降低，推动大模型下游的应用需求加速增长。因此，在国内各家大模型性 能未出现明显差距，且下游应用需求远未被满足的情况下，我们判断国内 AI 大模型 厂商将共同受益于行业早期的高速增长。

全球化互联网平台企业，海外占比持续提升。公司通过内部孵化、外部投资布局 五大业务板块：1）海外浏览器 Opera:截至 22Q4 平均 MAU 达 3.24 亿，2022 年营收 3.3 亿美元，向北美、欧洲等高价值市场持续扩张。2)海外音乐类社交平台 StarX： 核心产品 StarMaker 是海外 K 歌类应用龙头，累计注册用户 3.1 亿。3）全球移动游 戏平台 Ark Games：深耕游戏出海市场数十年，自研自发的二次元 MMO 手游《圣境之 塔》将于年内上线国内。4）国内休闲娱乐平台闲徕互娱：国内头部棋牌类游戏平台。 5）科技股权投资平台。2022 年公司实现营收 47.4 亿元，同比下降 2.35%，其中海外 收入占比提升至 78%；归母经营性净利润 6.4 亿元，同比增长 112%。

未来十年的新战略：All in AGI（通用人工智能）与 AIGC。１）生成式垂类模 型全覆盖：公司从 2020 年开始布局 AIGC，2022 年 12 月发布“昆仑天工”系列模型， 包括天工巧绘、天工乐府、天工妙笔、天工智码，覆盖图像、音乐、文本、编程等模 态，是 A 股唯一对生成式 AI 模型进行全覆盖的公司。2）海外 Opera 浏览器接入 ChatGPT：23 年 3 月 22 日，Opera 浏览器将 ChatGPT 集成到其桌面版应用中，能够为 用户撰写摘要、生成图像等，有望受益于 GPT 赋能下海外浏览器市场的竞争格局改 善。3）合作研发类 ChatGPT 大模型：公司与奇点智源合作，研发中国版类 ChatGPT 的开源大模型“天工 3.5”，其中模型的知识产权归属于奇点智源，公司将享有模型商 业化后净利润的 50%。截至 3 月 10 日，公司已合计采购约 4400 万美金的硬件设备。 4 月 17 日“天工 3.5”启动邀请测试，有望抢占大模型生态位，受益于下游需求的高 速增长。

根据我们对 AI+六个细分应用场景的梳理，传媒互联网行业将整体受益于 AI 大 模型发展。但从细分领域来看，其受益的速度和弹性各不相同。我们认为其中的核心 因素在于三点：业务数字化程度，自有数据资源，实际应用的落地速度。

重点关注游戏行业：降本增效落地最快，长期增量空间大。从上述三个评价标准 来看，1）数字化程度高：在所有内容领域中，游戏研发、发行的数字化、工业化程 度最高，因此其全业务流程更容易和 AI 工具相结合。2）自有数据资源丰富：垂类公 司需要在自有数据的基础上，对外部的大模型进行精调，才能生成更适用于自身业务 场景的垂类模型。而游戏公司基于 C 端的游戏产品矩阵，储备有大量的图文、3D 模 型等研发素材，以及高频的用户留存、活跃度、付费等用户行为数据，应用于大模型 精调之后，有望大幅提升游戏公司的经营效率。3）实际应用的落地速度：游戏公司 对新工具、新技术的接受意愿普遍较高。2023 年 3 月举行的 GDC（游戏开发者大会） 开设了多个 AI 专场，无论是腾讯、网易等头部游戏公司，还是数十人的创业团队， 均已在研发流程中积极尝试“AI 原生”的玩法创新，有望推动新一轮品类创新周期。

游戏行业景气度持续向上，有望迎来戴维斯双击。从行业基本面来看，据《2022 年中国游戏产业报告》，2022 年国内手游市场销售收入 1931 亿元，同比下降 14.4%， 主要系版号停发导致的供给侧受限，以及经济下行导致的用户消费力减弱。而自 2023 年起，游戏行业监管显著回暖，连续 4 个月国产游戏版号发放超过 80 款。我们认为， 版号发放常态化对行业供给侧的提振有望从 23Q2 开始逐步显现。从游戏储备情况来 看，目前腾讯、网易、米哈游、哔哩哔哩等头部公司均储备有研发进度基本完成、高 商业化潜力、且已拿到版号的大体量新游，其中多款已定档 Q2-Q3 上线。随着新游供 给的集中释放，游戏行业景气度有望重回上行通道，对公司业绩的提振有望自 23Q3 开始逐步显现。结合 AI、虚拟现实等新技术催化，游戏行业整体有望迎来戴维斯双 击。

传奇/奇迹类游戏头部厂商，公司治理重回正轨。公司在传奇、奇迹类游戏领域 的竞争优势稳固，23 年进入产品大年，计划上线 10+款游戏：其中传奇类 3 款、奇迹 类 1 款；另外 6+款创新品类包括斗罗、盗墓 IP，有望成为重要增量。其中《龙神八 部之西行纪》《仙剑奇侠传：新的开始》《归隐山居图》《山海浮梦录》《龙腾传奇》5 款已取得版号。公司治理层面，22 年 10 月前实控人股权过户完成，公司董事长金锋 成为第一大股东，叠加近几年新核心管理层构建完成，未来战略将得到更为长期和有 力地执行。

稀缺性布局 VR 游戏，有望受益于 AI+XR 加速落地。产业层面，Meta 于 4 月 6 日 推出开源 CV 模型 SAM，可用于查找和分割图像中的任何对象。结合 ChatGPT 的语言 交互功能，VR 游戏研发商有望借助 AI 模型降本增效、提升用户的交互体验。从公司 布局来看，公司全产业链布局 VR 生态，且卡位精准。硬件层面，公司是国内头部 VR 硬件厂商乐相科技第一大机构股东，后者产品大朋 VR 2021 年出货量全球第二；内容 层面，公司旗下子公司臣旎网络具备业内公认的优异 VR 游戏研发能力，一款自研动 作类 VR 游戏有望年内落地。公司未来有望受益于国内 VR 硬件渗透率提升带来的成长 红利，以及 AI+XR 的加速落地。

存量产品线稳固，23 年迎接产品大年。公司旗下游戏生命周期较长，核心聚焦 两条产品线：1）“征途”线：《征途》端游于 2006 年推出，此后公司深耕细作，继续 就不同细分市场、创新玩法和商业模式推出征途系列。新作《原始征途》于 23 年 3 月 24 日上线，首日流水千万，截至 4 月 17 日稳定在 iOS 畅销榜前 15 名。2）休闲竞 技线：公司于 2015 年推出《球球大作战》，版本高频更新、营收较为稳健。新作《太 空行动》是海外已得到验证的爆款品类中，国内唯一有版号的手游，23 年 1 月国内 上线，冷启动后有望于 23H2 开启商业化。此外，公司自研手游《龙与世界的尽头》 布局二次元放置类新赛道，由 2019 年爆款游戏《不休的乌拉拉》制作人研发，目前 已获得版号。

积极布局 AI+游戏，有望受益于降本增效+玩法创新。产品层面，公司于 2 月 20 日确认接入百度文心一言，3 月自研手游《太空行动》与百度文心一言联合推出国内 首个由 AI 生成的手游形象“太空鲨”，后续将在用户 UGC 创作等层面进一步合作。人 才层面，公司官网启动对外招聘游戏 AI 训练师、AIGC 算法工程师等高薪岗位，加快 推进 AI 工具在游戏研发中的实际应用。战略层面，据澎湃新闻，4 月 3 日公司创始 人史玉柱的内部讲话，游戏+AI 是大势所趋，公司须重点布局：其中在研发环节的美 术、程序上助力降本增效，在游戏策划上则可以发挥更重要的作用，如迅速找到最佳 数值。

游戏 IP 运营稳健，电竞社交平台贡献新增量。公司业务主要包括：1）游戏发行 及运营，占营收比重约 50%。子公司天戏互娱与日本光荣等 IP 方合作深厚，参与《三 国志 2017》的全球联合运营，并以 IP 引进、授权、监修等方式参与了《三国志·战 略版》《真·三国无双霸》《大航海：海上霸主》等多个爆款游戏。2）游戏社交服务 业务，主要包括云游戏平台、游戏社交平台、线下网吧和电竞酒店。公司 2022 年预 计实现归母净利润 2.1-2.4 亿元，同比增长 68%-92%，主要系以“带带电竞”为主的 游戏社交服务业务快速增长，贡献新的利润增量；以及《三国志·战略版》等 IP 游 戏产品表现亮眼，利润持续增长。

布局音频类生成式 AI，长期打开增长空间。公司借助 AIGC 技术，推出声音社交 +电竞陪玩平台“带带电竞”，下载数量位居华为、VIVO 多个应用市场垂直品类排名第 一。目前平台已上线“声鉴玩法”，通过声音鉴别算法技术构建用户多维画像，精准 推荐内容服务和社交匹配用户。未来有望按照用户或主播的需求生成声音，提高声音 类产品的生成效率，为电竞用户提供更具沉浸感、陪伴感的用户体验，进一步提升平 台的用户粘性和商业化空间。

全产业链布局的影视龙头，动画电影优势显著。公司横向覆盖电影、电视剧（网 剧）、动漫、音乐、文学、艺人经纪、实景娱乐等多个影视内容领域；纵向布局影视 全产业链：通过控股猫眼娱乐拓宽宣发优势，成立子公司彩条屋影业储备动漫 IP，布局下游衍生品延长动画作品生命周期。目前，公司已出品《哪吒之魔童降世》《姜子 牙》《大鱼海棠》等多部现象级国产动画电影，储备有《哪吒 2》《姜子牙 2》等系列 续作，IP 影响力在国内影视制作企业中具备稀缺性。

积极布局 AIGC，IP 价值有望提升。与真人影视相比，动画电影的制作流程数字 化、工业化程度更高，AI 技术对其影响更快且更为显著。公司于 23 年 3 月 22 日发 布动画电影《去你的岛》，其宣传海报由 Stable Diffusion、Midjourney 等 AI 工具 制作完成。此外，公司参与测试百度文心一言，海外动画制作团队已在探索 ChatGPT 在业务上的应用。未来，随着多模态技术的演进，AI 技术在公司业务中的应用，有望 从宣发素材的制作，渗透到动画电影的角色、场景生成等制作流程，以及衍生品开发、 虚拟人生成等下游 IP 衍生环节，助力公司降本增效，进一步提升 IP 价值。

稀缺的内容电商社区。公司旗下拥有消费内容社区“什么值得买”，2022 年 MAU 同比增长 4%至 3889 万人，GMV 同比下降 5.4%至 207 亿元。其商业化方式包括：1） 效果营销：通过将用户导流至电商平台、品牌商官网产生电商导购佣金收入；2）品 牌营销：App/网站上的广告展示收入。此外，公司积极拓展电商代运营等新业务，依 托旗下子公司“星罗”“有助”将代运营业务重心转向抖音平台。2022 年受消费下行 和公司战略转型影响，公司营业收入 12.3 亿元，同比下降 12.45%；归母净利润 0.85 亿元，同比下降 52.7%。

探索 AIGC 多场景应用，平台变现效率有望提升。自 2017 年起，公司开始在“什 么值得买”平台上尝试通过算法和机器的方式生产内容，即 MGC（机器贡献内容）。2022 年，MGC 在内容发布总量中占比已提升至 20.31%，未来有望进一步提升，丰富 社区内容生态。2023 年公司成为百度文心一言首批生态合作伙伴。在 AI 大模型生态 中，公司有望基于十余年来积累的用户消费数据，布局电商领域的垂类模型，提高用 户消费决策的转化率，进一步提升平台变现效率。

国内领先的整合营销服务供应商。公司主营业务包括数字营销服务、场景活动服 务和校园媒体营销服务。作为营销行业龙头，公司在长期实践中积累了稳定优质的媒 体资源与客户资源，并在此基础上持续挖掘原有消费品、电信运营商、金融等行业头 部客户的营销预算；同时，公司持续拓展大客户矩阵，22Q4 中标汽车行业头部客户一 汽奥迪、一汽大众、捷达。在此推动下，公司 2022 年营业收入 56.5 亿元，同比增长 58.3%；归母净利润 7.36 亿元，同比增长 45.8%。 与科大讯飞签订战略合作，营销模式有望创新。23 年 3 月 28 日，公司发布公告： 与科大讯飞签订关于战略合作协议，合作内容包括：1）通过 AI 赋能，共同提升智慧 营销能力；2）共同开发基于下一代人工智能技术的多模态智能营销工具。其中，公 司基于不同行业客户、全营销链条的案例经验库和数据库，结合科大讯飞的 AI 技术 储备，有望为中小企业主提供 SaaS 服务，包括品牌战略、营销素材的生成，以及用 于直播电商的虚拟人等。

AI 大模型生态下，内容资产价值有望重估。AIGC 的核心是内容，按内容维度从 低到高，可分为文字、图片、音视频、游戏。1）作为大模型训练数据集：前文中我 们提到，训练数据集的规模和质量是 AI 大模型研发的核心壁垒之一。目前大模型的 训练数据集以文字形式的语料库为主，23 年 3 月发布的 GPT-4 开始支持图片形式的 输入。我们认为未来大模型能力将在“多模态”层面持续演进，因此图片、音视频甚 至游戏内容均有望成为大模型“认知”世界的素材。2）内容质量的增强：通过 AI 大 模型降本增效、打开生产力上限之后，企业得以聚焦内容生产的核心环节——创意设 计，因此推升产能上限、提升内容质量。此外，AI 推动交互方式的变革，有望开创新 的内容品类（如更“开放世界”的游戏品类），通过大幅提升用户体验，孵化爆款 C 端 应用。3）内容形式的升维：随着 AI 多模态技术成熟，文字、图片、视频、游戏等内 容形式的生成门槛将依次降低。

内容形式中横向对比，文字类内容的价值重估落地最快。目前，国内大模型厂商 多使用自有数据资源、以及网页爬虫获取训练语料库，但普遍面临两个问题：一是中 文语料库的规模和质量有限。据 W3Techs 数据，截至 4 月 19 日，全球网页内容中英 文占比高达 55.6%，而中文内容占比仅为 1.5%。因此国内大模型的训练数据中，大部 分仍由英文语料构成，无法很好地满足国内用户以中文为主的使用习惯。二是监管侧 对训练数据集的规范化提出了要求。4 月 11 日，网信办发布《生成式人工智能服务 管理办法（征求意见稿）》，要求“预训练、优化训练所用数据，不含有侵犯知识产权 的内容”。因此，随着国内大模型训练需求快速增长，文字类版权平台作为优质、合 规语料库的稀缺性凸显。

此外，文字类内容“升维”潜力最大。我们按维度、实时性两个指标划分不同的 内容形式，推演 AI 大模型多模态生成能力的演进方向。从最低维的网文到最高维的 游戏，内容形式的生成难度越高，其市场规模越大：据《2022 中国网络文学发展研究 报告》和《2022 年中国游戏产业报告》，2022 年国内网文市场规模 389 亿元，游戏市 场规模 2659 亿元。从市场规模看，维度、实时性要求均最低的文字内容最易生成。 从目前的技术进展来看，距离 AI 通过文字描述生成复杂度较高的真人影像、游戏等 内容仍有较远的落地距离。正因如此，我们认为文字内容的“升维”空间最大，长期 的价值重估空间也最大。从产业逻辑看，随着 AI 多模态技术的演进，文字版权类企 业基于自有文字类资产，生成图片/音频/视频/游戏等内容形式的门槛将逐步降低， 有望拓展多元变现空间。

网文版权龙头，出海业务贡献增量。公司是国内最大的正版数字内容提供商之一， 目前已积累数字内容资源超 510 万种，网络原创驻站作者 440 万名，旗下有 17k 等网 文平台。公司的网文资源主要通过两类渠道进行分销：一是微信读书、QQ 阅读等在线 阅读平台，二是喜马拉雅等音频平台。海外方面，公司基于自有的丰富内容库聚焦线 上阅读用户的新需求。其中核心产品为互动式视觉小说平台 Chapters，为海外细分领域龙头，后续推出动画平台 Spotlight、浪漫小说平台 Kiss、虚拟约会游戏 MyEscape 等系列产品，推动公司 2021 年海外营收 6 亿元，占比超过 50%。

优质语料库具备稀缺性，AI 助力网文内容多元变现。1）海外应用接入 GPT：公 司海外核心产品 Chapters 中已上线 AI 绘画功能提升用户粘性和付费意愿，且已在做 接入 ChatGPT 测试。2）优质中文语料库稀缺性：监管要求“训练数据不侵犯知识产 权”，随着大模型训练需求快速增长，网文平台作为优质、合规语料库的稀缺性凸显。 据公司投资者问答，国内多家模型公司就采购公司中文数据正在进行合作磋商。3） AI 助力网文内容多元变现：AI 引领技术变革，文字内容转有声书/漫画/动画/游戏等 高维内容的门槛大幅降低，打开变现空间。其中相较于图书出版，网文体量大、故事 性强，内容升维后商业化弹性更大，公司作为头部网文版权平台有望受益。

在线阅读头部企业，多领域拓展 IP 变现。公司主营业务为互联网数字阅读平台 服务（包括数字阅读付费及商业化增值服务）、版权产品业务。公司采用免费与付费 结合的精细化运营模式，依托 IP 储备与流量基础，在动漫、微短剧等领域拓展布局。 旗下主要产品包括掌阅 App、掌阅文学、掌阅公版、掌阅有声、iReader 电子书阅读 器等。截至 4 月 17 日，字节跳动持有公司 8.55%股份，公司在版权、内容生产、广告 商业化等方面与字节跳动开展深度合作。 AI 助力网文内容多元化变现。此前，公司自有的在线阅读平台上，已上线智能 审核、个性化推荐、TTS（语音合成应用）等人工智能相关服务。公司于 23 年 2 月宣 布接入百度文心一言，3 月在投资者互动平台表示，正在接入 AI 大模型进行内容生成的 Prompt Engineering（创作提示）工作。未来，公司有望受益于网文平台作为优 质中文语料库的稀缺性，以及 AI 多模态技术演进后，网文 IP 低门槛生成漫画、动 画、游戏等内容带来的多元化变现。

公司是国内图片版权龙头。截至 22H1，公司拥有 4 亿张图片、3000 万条视频和 35 万首音乐等可销售的各类素材，其中超过 2/3 是高水准内容或自有内容。是全球 最大的同类数字版权内容平台之一。商业化方面，公司主要为 B 端客户提供各类应用 场景的内容素材，主要客户为政府、营销企业、互联网平台等。近年来，公司积极拓 展数字艺术 C 端市场，已推出数字艺术交易平台“元视觉艺术网”和 NFT 交易平台 “500px”。

AI 提升平台变现效率，图片版权价值有望重估。公司旗下 VCG.com 网站已推出 AI 智能搜索功能，用户不仅可以用“关键词”进行检索，也可以使用“自然语言”的 方式进行搜索。因此，平台可以更准确地理解用户的搜索需求、找到对应图片，有望 提升中小客户、C 端用户的找图效率，从而提升平台整体的变现率。此外，公司拥有 的高质量图片、视频版权库有望作为优质的模型训练素材。参考海外头部图片版权平 台 Getty Images 与英伟达的合作，公司有望基于外部 AI 大模型接口和内部高质量版 权库，探索国内的“类 Midjourney”文生图垂类模型，为下游客户提供定制化程度更 高的图片生成服务。

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