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行业深度:AIGC空间广阔,行业应用大有可为【开源计算机陈宝健团队】

日期: 来源:健谈计算机收集编辑:健谈计算机
核心观点

1、AIGC空间广阔,商业化落地持续推进

AIGC的落地痛点在于成本高昂的通用大模型与下游垂直应用场景需求的不匹配。ChatGPT热度持续提升,一方面推动了科技巨头持续加大AI投入,另一方面也直接带动下游付费意愿提升,进一步加速AIGC应用落地和商业变现,AIGC产业迎来发展良机。

(1)从内容形态来看,AIGC应用包括文本、音频、图像、视频、代码、多模态等内容生成形式,根据红杉资本预测,AIGC将首先在文本和代码领域落地应用,随后逐渐拓展至图像和视频领域。

(2)从应用价值来看,AIGC应用价值体现在降本增效、提升内容质量、增加内容多样性、生成个性化内容等方面。在垂直领域,目前国内已有机器写稿、对话式AI、报告生成等AIGC应用落地,技术价值主要在于替代人工实现降本增效。随着科技巨头的持续投入以及技术的迭代升级,AIGC技术应用场景进一步拓宽,技术价值也有望从降本增效向额外价值转移。


2、AI赋能价值凸显,AI应用大有可为

(1)AI+搜索:搜索是互联网的流量入口,微软、谷歌、百度均表示将率先将AI技术应用于搜索,未来有望重塑信息生成和呈现方式,成为新的流量入口。

(2)AI写作:AI写作可大幅提升效率,在具有较强规律性的结构化写作方面具有丰富应用场景。目前已在办公软件、新闻媒体等专业应用场景商业化落地。

(3)AI对话:AI对话主要用于替代人类完成大量重复性、规则性对话任务,在金融、互联网、运营商等拥有大量C端用户的行业拥有广阔应用前景。ChatGPT在多项测试中已经超过人类,将对话AI提升至新的高度,未来应用空间广阔。

(4)AI翻译:在AI技术支持下,机器翻译效果持续优化,但在广义理解层面仍面临挑战。相比专业搜索工具,ChatGPT具有更强的理解能力,在部分场景的翻译表现优于谷歌翻译和DeepL,表现惊艳。

(5)AI作画:AI作画可解决视觉内容创作门槛高、耗时长的痛点,对于内容创作的价值凸显。根据6pen预测,未来五年10%-30%的图片内容将由AI参与生成,预计2027年市场规模有望超过600亿,空间广阔。

(6)AI视频:AI已经可以辅助完成视频生成、替换、剪辑等多项任务,已在短视频、AI修复等领域广发应用,下游需求旺盛,未来应用潜力广阔。


3、投资建议

国内政策环境持续优化,科技巨头不断加码,AIGC产业加速发展可期。细分领域公司具备客户和场景优势,AI应用大有可为,受益标的科大讯飞、三六零、拓尔思、金山办公、福昕软件、同花顺、万兴科技、格灵深瞳、云从科技等,数据、算力及芯片领域受益标的包括海天瑞声、浪潮信息、中科曙光、寒武纪、景嘉微。AI视频领域受益标的中科技、海康威视、大华股份、当虹科技等。


风险提示:技术发展不及预期;商业落地不及预期;政策支持不及预期。


目录

正文

1、政策持续落地,AIGC加速可期

政策层面,科技部、上海市陆续表态支持人工智能产业发展,国家支持程度持续提升。2月24日,科技部表示将把人工智能作为战略性新兴产业,作为新增长引擎,继续给予大力支持。2月25日,上海市副市长李政表示加快多模态通用大模型研发攻关,建设更具影响力的人工智能上海高地,形成面向人工智能行业的多层次资本集群;上海经信委也表示积极发展AIGC,加快构筑活跃的产业生态,形成AIGC的自主关键技术。根据政策表述,未来支持的着力点包括关键人才培养、核心技术突破、产业生态构建以及下游应用探索等方面。

产业层面,科技巨头纷纷投入开启AI军备竞赛,AIGC应用加速可期。此前已有谷歌、百度、京东、科大讯飞、三六零等国内外科技巨头表示布局AIGC产业并推出类ChatGPT产品。2月23日,阿里董事会主席张勇表示云计算是阿里巴巴面向未来的核心战略之一,阿里巴巴将全力构建好自己的AI预训练大模型。随着阿里、Meta等公司也纷纷跟进,有望开启人工智能军备竞赛时代,AIGC应用加速可期。

AIGC应用价值体现在以下几个方面:
(1)降本增效:通过AI技术低成本、高效率地生成文字、图像等内容,降低人工和时间成本。如机器写稿,通过AI自动生成并由人工进行校对和修改,可以大幅提升工作效率。
(2)提升内容质量:AI模型经过大数据的训练,知识积累量远高于人类水平,可以生成更高质量的内容。如OpenAI的AI作画产品DALL·E 2,由120亿参数版本的GPT-3模型经过4亿对图像和文本训练而来,生成的内容已经接近中等画师的水平。
(3)增加内容多样性:AI模型逐渐由单模态向多模态方向发展,多模态技术是指将图像、声音、文字等多类型内容融合学习,比如将“人”这一文本与人的图片联系在一起。从单模态向多模态的发展,丰富了AIGC的内容,使AIGC应用更具有通用性,已在视觉问答、视觉推理等任务中取得了非常好的效果。
(4)生成个性化内容:AI模型可以根据个人喜好生成个性化内容。

AIGC应用有望从降本增效向额外价值转移。在垂直领域,目前国内已有AIGC技术的应用落地,包括机器写稿、对话式AI、报告生成等,技术价值主要在于替代人工实现降本增效。百度、京东、阿里、字节跳动等巨头在产品落地和商业变现上具备优势,将AIGC技术与自身业务结合,AIGC技术应用场景进一步拓宽,技术价值也有望从降本增效向额外价值转移。

大厂持续投入、下游付费意愿提升,AIGC迎来加速发展。AIGC的落地痛点在于成本高昂的通用大模型与下游垂直应用场景需求的不匹配。ChatGPT热度持续提升,一方面推动了科技巨头持续加大AI投入,另一方面也直接带动下游付费意愿提升,进一步加速AIGC应用落地和商业变现,AIGC产业迎来发展良机。

2、AIGC应用空间广阔,商业价值凸显

科技部高新技术司司长陈家昌表示“自然语言的大模型已经具备了面向通用人工智能的一些特征,在众多行业领域有着广泛的应用潜力”。

从应用场景来看,微软、谷歌、百度等纷纷表示将率先将AI技术应用于搜索领域,对话式AI能显著提升搜索体验,未来或将成为落地最快的应用场景。除此之外,AIGC在办公软件、教育、医疗、城市、元宇宙等垂直行业也有着广泛应用。

从内容形态来看,AIGC包括文本、音频、图像、视频、代码、多模态等内容生成形式。

根据红杉资本预测,应用落地节奏为:文字=代码>图像>视频/3D/游戏。预计文字类和代码类AI生成将在2023年进入成熟期(可用于科学论文等),图像类AI生成将于2025年进入成熟期(可用于产品设计、建筑等领域),视频类AI生成将于2030年进入成熟期(可用于AI机器人等)。

2.1、AI+搜索 :重塑信息生成方式,或将成为新的流量入口

搜索是互联网的流量入口,微软、谷歌、百度均表示将率先将AI技术应用于搜索领域。根据Statista数据,2023年1月,Google、Bing、Baidu在全球搜索市场的份额分别为84.69%、8.85%、0.54%。根据Similarweb数据,谷歌是2022全球访问量最大的网站,市场份额仅0.54%的百度访问量位列全球第六,流量入口属性凸显。

AI与搜索结合有望重塑信息生成方式,或将成为新的流量入口。ChatGPT的对话模式对于用户更有吸引力,由于训练数据有限,同时真实性也无法得到保障,尚不具备替代搜索引擎的能力。ChatGPT类AI聊天机器人与搜索引擎结合,则可以结合搜索和聊天的优点,有望改善搜索体验,重塑信息生成和呈现方式,成为新的流量入口。

谷歌已将预训练模型用于改善搜索。谷歌此前已将基于Transformer 的BERT模型以及MUM用于改善搜索,包括对多语种的理解以及在视频中标记关键时刻。2023年2月6日,谷歌推出类ChatGPT聊天AI产品Bard,并表示AI技术将率先应用于搜索业务,自动提炼搜索结果便于了解全局。

百度也表示文心一言将率先应用于搜索。2023年2月,百度宣布即将推出类似ChatGPT的对话式AI工具“文心一言”(ERNIE Bot)。李彦宏表示文心一言将率先应用于百度搜索,希望借此重塑信息的生成和呈现方式。除了提供更好的搜索和答案,届时还会提供全新的交互和聊天体验,以及独特的生成内容来丰富内容生态与供给。

2.2、AI写作:应用场景丰富,已规模化商业落地

AI写作应用场景丰富。AI写作应用可分为结构化写作(如新闻播报等,具有较强的规律性)和非结构化写作(如剧情写作、营销文本等,需要一定个性和创意)。在结构化写作方面,AI写作支持文本自动生成、辅助成稿、句子补写、文本校对等功能。一个人完成一篇新闻稿大概需要7-8个小时,如果通过AI根据关键词自动生成并由人工进行校对和修改,仅需要1-2个小时,大幅提升工作效率。

预计2030年智能内容处理市场规模将达774亿元。根据赛迪顾问报告,智能内容处理市场在智能检校、内容创作、内容审核、机器翻译等领域持续取得突破,AI技术在涉及重要信息抽取和语言生成的领域迎来高速发展。预计到2030年智能内容处理市场规模将达774亿元,2022-2030年均复合增长率达28.3%。

市场对于AI写作的可靠性存在担忧。ChatGPT在写论文、写稿件等方面表现亮眼,ChatGPT的火热引发了大众对于AI写作的关注。由于ChatGPT存在数据来源不真实、编造信息等情况,引发市场担忧。如花旗、高盛等公司限制员工使用ChatGPT,部分高校和学术期刊禁止使用ChatGPT写论文。

细分场景的专业AI写作产品仍具有广阔应用场景。ChatGPT是面向通用场景的聊天AI,训练数据主要来自互联网公开信息,在专业领域应用存在局限。我们认为,在数据源方面,细分场景的专业AI写作产品相比ChatGPT类通用AI聊天机器人具备更强的专业性和可靠性,仍具有广阔应用前景。比如金山办公的WPS智能写作,明确表示数据源于权威媒体及政府公开网站;拓尔思的机器写稿,已应用于经济日报、浙江日报、暨南大学等专业应用场景。

2.3、AI对话:ChatGPT将对话AI提升至新的高度

AI 对话是指使用自然语言处理 (NLP) 来帮助用户通过文本、图形或语音与 Web服务或应用进行交互。对话式AI的定位和功能包括:(1)替代人类完成大量重复性、规则性对话任务,比如FAQ机器人,经过训练后,可以根据预先设定与用户沟通,可广泛应用于客服、营销、通知等场景。(2)作为个人虚拟助理,响应用户请求,比如苹果的Siri、微软的Cortana等,为用户提供优质对话体验和服务质效。

AI对话产品下游应用市场广阔。Gartner认为,85%的客户与企业交互无需人工参与,因此AI对话产品的典型应用场景为金融、互联网、运营商、政务等拥有大量C端用户群体的行业。根据艾瑞咨询数据,目前金融领域的头部银行与互联网企业走在前列,已经开始实现由客服场景到营销场景过渡;金融领域的保险、证券公司,以及运营商和政务领域,大多仍处于对话式AI产品的替代与辅助的升级进程中,预计2026年金融、互联网、运营商细分市场规模分别为30、27、19亿元。

ChatGPT将对话AI提升至新的高度。2022年12月,OpenAI推出AI聊天机器人ChatGPT,目前ChatGPT已经通过SAT考试、商学院考试、美国律师资格、注册会计师、医师资格等高难度考试,IQ测试达83,已经在多项测试中超过人类,具备取代无意义重复性工作的能力,在专业领域也具有辅助决策的潜力,将对话AI提升至新的高度,未来应用空间广阔。

2.4、AI翻译:ChatGPT具备更强理解能力,表现惊艳

随着需求的持续增长,机器翻译市场快速发展。根据谷歌披露,在2013年,每天使用谷歌翻译的用户就达到2亿人。根据Global Market Insights数据,2021年全球机器翻译市场规模为8亿美元,预计2030年超75亿美元,2022-2030年复合增速达30%。

在AI技术支持下,机器翻译效果持续优化。机器翻译是指根据算法直接将文本转换为目标语言,缺点是准确性较差,往往需要结合人工翻译。随着技术的发展,机器翻译逐渐引入机器学习、深度学习、神经网络等AI技术,翻译的准确性大幅提升,可以达到接近人类水平。

机器翻译在广义理解层面仍面临挑战,ChatGPT的翻译表现惊艳。谷歌翻译和DeepL均采用基于深度学习和神经网络的神经机器翻译(NMT)技术,使翻译结果更接近人类语言, 基本原理是经过数据训练后,实现两种语言的匹配,在广义理解方面仍面临挑战。ChatGPT则为预训练语言大模型,通过大量的语料训练和人工标注后,对自然语言具有更强的理解能力。


如翻译“我现在有点方”,大部分翻译引擎会翻译为“I am little square now”,ChatGPT则具备理解关键词的能力,可以进行准确翻译。在盘古智库的翻译测试中,ChatGPT也准确地理解了字面意思,并且可以用流畅的中文表达了翻译内容。在大模型、大数据和高算力的支持下,ChatGPT翻译表现在部分情况下已优于专业翻译工具DeepL和谷歌翻译。

2.5、AI作画:商业价值凸显,应用空间广阔

AI作画是多模态技术的应用。多模态技术是指将图像、声音、文字等多类型内容融合学习,比如将“人”这一文本与人的图片联系在一起。CLIP等跨模态图文模型的出现,打通了文本和图形域,让文字输入实现AI作画成为可能。从单模态向多模态的发展,丰富了AIGC的内容,使AIGC应用更具有通用性。

AI作画可解决视觉内容创作门槛高、耗时长的痛点。除文字外,图像也是AIGC应用的重要方向。视觉内容创作的制作流程复杂,往往需要专业软件,具有较高的学习成本和门槛。AI作画通过输入关键词自动生成图像,可以低成本、高效率创作,降低普通用户的创作门槛、提升专业用户创作效率,对于内容创作的价值凸显。

AI作画目前主要面向C端用户,收费模式相对确定。从用户群体来看,根据6pen对国内AI作画用户的调查统计,56%的用户用于自己欣赏或分享给朋友,23%的用户会发布在社交网络媒体以增加粉丝关注。从收费模式来看,目前AI作画产品已有相对确定的收费模式,主要采用按量收费或月度订阅的收费方式。

根据6pen预测,未来五年10%-30%的图片内容将由AI参与生成,预计2027年市场规模有望超过600亿,应用空间广阔。

OpenAI、百度等均已推出AI作画产品:

OpenAI :DALL·E是OpenAI推出的AI作画产品,由120亿参数版本的GPT-3模型经过4亿对图像和文本训练而来,用户输入关键词即可生成对应图片,如“一个写实风格的骑马宇航员”。2022年4月,OpenAI发布第二代产品DALL·E 2,分辨率较第一代产品提升4倍,提升了文字与图片的匹配效果。2022年11月,OpenAI对外开放DALL·E的API接口,并且开启商业化运营,根据分辨率的不同,每张收费价格为0.016-0.02美元。

百度:文心一格是百度推出的基于文心大模型能力的AI艺术和创意辅助平台,输入关键词即可生成画作。文心一格基于知识的Prompt学习,对用户输入的文字,通过自动创意规划,能够大幅提升易用性,降低内容生产成本。目前,文心一格产品已经对外发布使用,大众用户均可使用,此外也参与了一些重要场合的合作共创。

2.6、AI视频:下游需求旺盛,应用潜力大

AI技术持续发展,已应用于视频制作的多个环节。视频制作环节包括前期准备(文案、场景、设备、演员等)、拍摄和后期处理(剪辑、字幕、特效、封面等)等。多模态AI技术的持续发展,已经可以辅助完成视频生成、替换、剪辑等多项任务。

AI视频下游需求旺盛。比如短视频领域,抖音的剪映、快手的快影、百度的百家号、Bilibili的必剪都支持根据文案,一键拼接图片和视频素材并同步生成字幕和配音,大幅降低视频制作成本。此外,画质较差的老视频也能通过AI增强软件提升视频画质和分辨率。

AI视频未来拥有广阔应用前景。如Synthesia公司,以100余个真人作为演员,用户可通过文字描述自动生成带有“真人“表演的视频,省去拍摄和录音步骤,大幅提升视频制作效率,可广泛应用于教育、培训、解说等场景,已在路透、BBC等4万家公司落地,应用前景广阔。

3、海外应用:AI赋能价值凸显,AI应用大势所趋

3.1、微软 ChatGPT整合进所有产品

微软计划将ChatGPT整合进所有产品。微软与OpenAI持续深度合作,2019年7月,微软对OpenAI投资10亿美元,成为其独家云服务供应商,以及OpenAI新技术商业化的首选合作伙伴。2023年2月2日,微软宣布旗下所有产品将全线整合ChatGPT,进一步加大与ChatGPT合作。

微软已经ChatGPT应用于搜索和浏览器业务,AI协调效果显著。2023年2月7日,微软推出集成AI能力的新搜索引擎Bing和浏览器Edge。新Bing搜索栏升级为“向我提问吧”的对话框,搜索结果右侧新增一个边栏,搜索引擎可以自动抓取关键内容并生成回答。经过一周测试后,71%的用户对ChatGPT版Bing满意。

3.2、Notion:笔记软件领军,AI赋能写作

Notion是一款集成笔记、数据库、日历等多功能的笔记软件。Notion公司于2016年成立,经过5轮融资后,截至2021年10月估值达103亿美元,全球用户超2000万人,是全球笔记类软件领军。

2023年2月Notion正式推出AI功能,NotionAI功能主要包括:

(1)work faster:NotionAI可以自动识别和提取目标内容,生成总结或要点,从而提高工作效率,适用于需要大量阅读的工作场景,如文献研究、新闻报道等。用户把需要阅读的内容粘贴到Notion中,AI就可以快速梳理要点。

(2)write better:除了基础功能(例如修正语法、翻译等),NotionAI还提供了更改语调、改写文章等创新功能。比如,在我们需要写一篇CEO级别的文章时,我们可以使用NotionAI将文章转换为CEO的语调,从而使文章更加专业。

(3)think bigger:用户输入关键词后,Notion AI可以进行头脑风暴、自动写作,适用于需要创意和灵感的工作场景,如广告策划、文案撰写等。

我们认为,对比ChatGPT类通用聊天机器人,NotionAI的优势在于:

(1)垂直领域AI产品具有用户和场景优势。Notion 专注于笔记和办公场景的垂直领域产品,已经拥有广泛具有高粘性的用户群体,具备场景和用户优势。Notion AI功能也针对办公场景进行创新和优化,更贴合目前客户的需求和痛点,客户有更强的使用和付费意愿。

(2)垂直领域AI产品具有成本优势。商业模式上,Notion AI和ChatGPT均采用免费有限次数使用+月度订阅收费的模式,Nition AI的价格为10美元/月,ChatGPT的价格为20美元/月。ChatGPT面向的是通用场景,背后提供支撑的预训练大模型需要大数据和高算力的训练,根据我们测算,ChatGPT的月度成本约900万美元,成本高昂。Notion AI面向特定场景,在所需数据量和模型参数上远小于大模型,因此具备成本优势,在定价上也更具吸引力,预计有更高的付费转化率。

3.3、BuzzFeed:美版今日头条,AI生成个性化内容

BuzzFeed是成立于2006年的数字媒体平台,总部位于美国纽约市。BuzzFeed受众为年轻群体,最初为发布能在短时间内吸引大量点阅率的“病毒式内容”的新闻聚合平台,随后逐渐发展社交媒体为基础的在线媒体公司,以列表式文章和在线测试闻名(Quizzes),被称为“美版今日头条”。2021年,BuzzFeed与SPAC合并在纳斯达克上市,成为美股首家数字媒体公司。

BuzzFeed已应用多项AI技术。BuzzFeed作为内容聚合类平台,如何推送个性化、易传播的内容是关键。BuzzFeed在内容生产和分发上已应用多项AI技术,如运用机器学习模型来辅助构建内容分发策略,利用PubHub工具自动生成内容描述,通过专业数据分析团队分析内容传播路径与方式,不断优化内容。

BuzzFeed将运用OpenAI生成个性化内容,AIGC将成为公司核心业务之一。根据华尔街日报报导,2023年1月,BuzzFeed CEO乔纳·佩雷蒂在备忘录中表示:AI将在公司营运中发挥越来越大的作用,由AI创造的内容将从研发阶段转变为核心业务的一部分。公司将与OpenAI合作,运用AI技术在“Quizzes”测试板块中建立个性测验,并根据用户反馈生成个性化内容。

4、国内应用:具备客户和场景优势, AI应用大有可为

4.1、科大讯飞 :技术积累深厚,具备场景优势

科大讯飞是国内AI龙头,在算法、数据、算力方面积累深厚,AI技术已应用于教育、医疗、政务等多个赛道,具备场景优势。


(1)算法方面,科大讯飞在Transformer深度神经网络算法方面拥有丰富经验,已广泛应用于的语音识别、图文识别、机器翻译等任务并达到国际领先水平;开源了6个大类、超过40个通用领域的系列中文预训练语言模型,相关模型库月均调用量超1000万,在Github平台获得星标数位列同类中文预训练语言模型第一并远超第二名。公司已于2022年12月进一步启动生成式预训练大模型攻关,未来可期。

(2)数据方面,科大讯飞在多年认知智能系统研发推广中积累了超过50TB的行业语料和每天超10亿人次用户交互的活跃应用,为训练实现达到人类专家水平的行业认知大模型提供了海量行业文本语料和用户反馈数据,也为基于大模型的创新应用研发和试点推广提供了场景保障。

(3)算力方面,科大讯飞于2009年开始建设算力基础设施,在总部自建数据中心,目前已建成4城7中心深度学习计算平台,为大模型训练平台建设奠定了很好的硬件基石。此外,在工程技术方面实现了百亿参数大模型推理效率的近千倍加速,为未来更大更多认知智能大模型技术经济实惠规模化应用提供了可能。

(4)产品方面,根据公司披露,AI学习机和办公类产品将成为公司类ChatGPT技术率先落地的产品,产品将于2023年5月6日发布,在技术支持下,AI学习机在中英文作文辅导、中英文口语学习等方面带来显著提升。公司未来会将陆续应用至教育、医疗、汽车、消费者等行业赛道,提升技术效果和产品体验。

4.2、同花顺:AI领域积累多年,AI赋能开启新空间

同花顺是国内领先的金融信息服务提供商,具备流量基础和价值凸显。(1)流量基础:公司通过“平台免费、增值服务收费”的模式不断积累C端流量,截至2022年底,金融服务网注册用户达6.1亿人,客户端日活用户达1463万人,为公司增值服务、基金代销、广告业务等业务变现奠定基础。(2)平台价值:金融信息服务软件相比券商类软件,具备高频、高粘性的特点,在客户流量方面优势明显。公司作为独立平台,可以和众多券商合作,流量入口属性价值凸显。


公司持续研发投入,在AI领域积累多年。2017年,公司成立同花顺智能科技有限公司,开启AI应用元年。过去几年公司持续研发投入,大力发展AI技术,2022年公司研发费用10.67亿元,研发费用占比达30.0%,在机器学习、自然语言处理、智能语音、图像识别、数字人等关键领域已形成深厚积累。

同花顺AI技术已在多项产品和服务中落地,未来有望打造新的增长引擎。公司智能投顾、智能客服、智能投研等产品在AI技术加持下,已形成较强竞争优势。公司AI开放平台有40多项产品和服务,智能语音、虚拟人对话等产品和平台已在多家证券、基金客户落地,未来有望打造新的增长引擎。

4.3、拓尔思:深耕细分场景,已有 AIGC应用落地

拓尔思深耕自然语言处理,已推出AIGC内容自动生成平台。公司在AIGC技术方面有着长期的投入和储备,推出“智创”自动生成平台,依托开源大模型和公司自然语言处理技术,专注在辅助型、应用型、创作型等文本内容的自动生成研发。

2019年,拓尔思提出以“语义智能+行业/领域”的营销策略。2022年8月,公司与腾讯云签署战略合作协议,在多领域产业数据智能场景应用等层面展开深度合作,助力公司AI技术落地。在AIGC相关领域,公司在机器写作、对话式AI、内容人机协同和自动报告生成等场景已有多项应用落地。

4.4、三六零:技术储备丰富,有望跻身国内第一梯队

公司具备AIGC应用场景优势:

(1)搜索引擎是ChatGPT类应用落地的天然场景之一,微软与其所投资企业OpenAI实验室已经宣布将推出ChatGPT支持的搜索引擎Bing及Edge浏览器。根据公司在上证e互动平台上的回复,360搜索是中国搜索引擎的Top 2,市场份额为35%。

(2)AIGC技术还可以辅助数字安全能力的提升。360以世界前三的安全能力用于构建大模型,15年累计的东半球最大的安全数据库用于迭代优化,以及众多高水平安全工程师可以准确高效的进行安全数据人工标记、调参及数据清洗。若AIGC大模型在数字安全领域预训练完成,将给数字安全技术带来重大变革。


ChatGPT的核心是模型、数据和算力,360在模型、数据及算力端均有领先优势和储备:

(1)数据方面,360在数据资源端有丰富的多模态大数据积累和相关语料、尤其是中文语料。

(2)模型方面,公司的人工智能研究院从2020年开始一直在包括类ChatGPT技术在内的AIGC技术上有持续性的投入,目前各项技术指标略强于ChatGPT 2。

(3)算力方面,公司有充足的资金储备可用于购买大规模算力。而且,根据公司在上证e互动平台上的回复,公司计划尽快推出类ChatGPT技术的demo版产品。


5、投资建议

国内政策环境持续优化,科技巨头不断加码,AIGC产业加速发展可期。细分领域公司具备客户和场景优势,AI应用大有可为,受益标的科大讯飞、三六零、拓尔思、金山办公、福昕软件、同花顺、万兴科技、格灵深瞳、云从科技等,数据、算力及芯片领域受益标的包括海天瑞声、浪潮信息、中科曙光、寒武纪、景嘉微。AI视频领域受益标的淳中科技、海康威视、大华股份、当虹科技等。


6、风险建议

技术发展不及预期;商业落地不及预期;政策支持不及预期。

注:上述报告内容详见开源证券行业深度报告20230307:《AIGC空间广阔,行业应用大有可为》

陈宝健,执业证书编号:S0790520080001
闫宁,执业证书编号:S0790121050038


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