AIGC产业链投资机会分析:聚焦落地,AIGC赛道披沙简金.pdf
- 上传者:十一路
- 时间:2023/05/26
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AIGC产业链投资机会分析:聚焦落地,AIGC赛道披沙简金。本篇报告系统地解析了AIGC产业链的投资机会,结合海内外发展情况对每个环节甄选标的的要素进行了思考总结,除了二级市场标的 外,我们也对一些一级市场初创公司进行了梳理,以期构建AIGC产业一二级市场的投资图谱。
大模型的竞争要素是什么?我们从思考AIGC带来的技术变革意义,以及为什么是OpenAI引领此次变革出发,对比当前国内外通用大 模型,总结了几个主要的竞争要素:模型规模、训练效率、使用便利性、商业模式等,目前GPT-4多方面领先;国内的大模型目前在 使用效果上和GPT-4仍有差距,算力资源是额外需要考虑的一个竞争要素,当然,专业的AI人才是必备的基础条件。
算力基础设施是AIGC的“卖铲人”。我们把AIGC产业分为上游的算力及数据服务,中游的MaaS,及下游的应用。在AIGC系列报告 (二)中,我们详细测算了大模型训练及推理需要多少算力,英伟达在全球AI算力环节竞争格局最为突出。数据是大模型的“饲料”, 数据工程不只是模型finetune和对齐需要的高质量标注数据集,也包括增强模型“记忆”能力,提高计算效率等相关的技术创新。
MaaS垂直场景化赋能百业。通用大模型是高技术、高资本壁垒的,我们预计未来大概率会头部集中,但垂直行业的场景化开发需求可 能派生出丰富多样的垂直小/专模型。大模型的轻量化赋能IOT端也是一个重要的趋势,如具身智能将跨界变革带来众多行业机遇。
应用是被赋能还是被颠覆?GPT的生态化意味着重新定义人机交互界面/应用入口的重新洗牌,什么样的应用能不被颠覆而是有AIGC+ 的商业前景?我们概括为两类:一是提升生产工作效率的通用工具,应用场景对生成结果准确度要求不高,AIGC对内容供给速度有实 质性的提升,可将人从基础/重复性工作中解放;二是可能改变行业格局的场景应用,我们也概括为“有场景的C端,有数据的B端”,即 要求个性化生成和高频时效交互的C端场景,和行业差异化、专业化要求高的垂直B端,通过垂直长尾数据来建立竞争壁垒。
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