AIGC应用、商业化进展及市场空间如何？

ChatGPT 火爆出圈，生成式 AI 商业化应用走向爆发前夕。

1. AIGC 成本大幅下降，人工智能商业化进程拐点已现

我们认为以 ChatGPT 为代表的 AIGC 兴起，在内容创作成本、创作效率、模型计算 消耗、用户流量基础等维度实现了重大突破，有望推动 AI 商业化进程的大幅加速。

（1）AI 内容创作成本大幅降低且耗时更短，相较传统方式优势显著

目前 OpenAI 定价最高的文字模型达芬奇（基于 GPT-3）为每 750 词约 0.02 美元 （折合约 0.14 元人民币）；而主打“AI 生成文案”的独角兽 Jasper 以类 SaaS 服务形式 收费，根据官网显示，每月生成 10 万字的价格约 82 美元，折合每 1000 字约 5.57 元人 民币，而阅文集团 2021 年内容成本为 17.74 亿元（每 750 字 37 元）； 在图像生成领域，Open AI 透露其 DALL-E2 模型的图片智能编辑及生成服务的价 格，超过免费额度数量的图片收费为每 460 张图片 15 美元，折合每张图片约 0.22 元人 民币。目前国内外 AIGC 绘画创作平均耗时已达到分秒级，创作效率较人工优势明 显。

（2）AIGC 模型算力消耗快速下降，落地门槛降低有望驱动消费级应用出现

根据量子位报告显示，借助最新的 Colossal-AI 通用深度学习系统，AIGC 领域的 Stable Diffusion 模型训练过程中可最高节省约 5.6 倍的显存需求（从 64.5GB 大幅降低 到 11.6GB），未来有望采用消费级 GTX 3060 显卡实现模型运算功能，大幅降低 AI 商 业化应用的落地门槛。

（3）爆款应用快速积累用户流量，商业化条件已基本具备

ChatGPT 发布后日活用户数量快速突破千万。根据 ARK Invest 的测算，自 2022 年 11 月底至 2023 年 1 月下旬，不足两个月的时间内 ChatGPT 的日活数量已突破 1200 万。 使用者数量的爆炸式成长即反应出用户的尝试使用意愿强烈，未来嵌入到微软的业务生态 中也有望提升用户的工作效率，优化使用体验，创造更大的商业价值。

（4）国内外公司持续探索商业化路径，AIGC 生态有望加速形成

近日，OpenAI 推出 ChatGPT 付费订阅版 ChatGPT Plus，每月收费 20 美元，而包含 Synthesia、Jasper、runway 等 AIGC 初创公司相继推出细分领域的收费服务，未来 AIGC 产 业生态有望加速构建，并形成更加清晰的 AI 商业化应用路径。

2. 应用场景丰富，AI 商业化空间前景广阔，建议关注三条投资主线

AIGC 推动人工智能商业化进程加速，有望打开千亿市场。德勤数据显示，2021 年中 国人工智能市场规模达 2058 亿元，预计到 2025 年将达到 5460 亿元，2021-2025 年复合增 长率约 27.63%。根据德勤预测，全球人工智能产业规模预计从 2017 年的 6900 亿美元增长 至 2025 年的 6.4 万亿美元，复合增长率达 32.10%。移动互联网时代带来的海量数据、模 型和算力的不断迭代，以及各类应用场景中的商业化尝试，为 AI 的商业化奠定了坚实基 础，未来有望加速释放人工智能产业动能。

人工智能商业化进程有望加速，建议重点关注三类公司选择投资标的。《20220-2023 中国人工智能计算力发展评估报告》中指出，未来随着自然语言处理、计算机视觉、AIGC 等细分技术的持续迭代，AI 应用将呈现场景应用深度和广度并行发展态势，以 AIGC 为代 表的生成式 AI 将在创作型工作（文本、图像视频创作）和预测、决策型工作中扮演更加重 要角色。我们建议围绕人工智能商业化的三大主线选择投资标的：（1）具备 AI 模型、算 法技术优势的科技公司；（2）具备对 AI 商业化实际应用场景理解和业务优势的厂商； （3）具备 AI 硬件优势的厂商；

（1）具备 AI 模型、算法研究实力优势的科技公司

我们梳理了人工智能发展史上出现的三次高潮（具体内容见本文第二章内容），总结出 人工智能发展遵循了“计算—知识—学习”三个阶段，在 AIGC 的推动下有望进入第四次 高潮，即“创造”阶段。人工智能从最早的科研主导（第一次、第二次 AI 浪潮），发展到 科技大厂参与研究（第三次 AI 浪潮），再到各细分场景公司深度参与 AI 商业化（未来）， 模型和算法的迭代始终是核心主线，因此我们认为具备 AI 模型和算法的科研实力的科技 大厂未来有望在 AI 商业化浪潮中保持核心竞争优势。

（2）具备对 AI 商业化实际应用场景理解和业务优势的厂商

AIGC 推动人工智能在各类细分场景中的商业化尝试，《AIGC 人工智能生产内容行业 研究报告》指出，未来 AIGC 有望与传媒、电商、影视、金融等各行业深度融合，创造更 多的应用场景，大幅提高各行业的内容创作效率。

在未来 AI 商业化进程中，众多 AIGC 开源模型和算法平台的存在，导致在场景应用 中，单纯的技术和算法很难成为玩家的竞争壁垒。在细分场景中，AIGC 企业需要在业务 场景的深度理解、AI 赋能的一体化解决方案、行业深度绑定、业务闭环等领域持续提升竞 争力。因此我们建议关注各细分赛道中，现有业务具备竞争优势，且具备 AI 转型实力（场 景数据储备+AI 算法技术实力）的公司。

（3）具备 AI 硬件优势的厂商

AI 商业化对硬件要求仍然很高，算力作为数据加速处理的动力源泉，其重要性不言而 喻。AI 处理器芯片可以支持深度神经网络的学习和加速计算，相比于 GPU 和 CPU 拥有成 倍的性能提升，和极低的耗电水平。因此，我们认为围绕人工智能的硬件厂商也将有望受 益 AI 商业化的发展。

3. AIGC 应用有望从 B 端延伸至 C 端市场，空间广阔规模超两千亿

对标海外 AIGC 厂商商业模式进行测算，国内 2030 年 AIGC 市场空间超两千亿。根 据 Gartner《2021 年预测：人工智能对人类和社会的影响》，到 2025 年 AIGC 产生的数据将 占所有数据的 10%。我们对标海外 AIGC 厂商，如 Jasper.AI、Stability.AI 等公司的商业模 式，测算国内 2023 年、2025 年和 2030 年 AIGC 市场空间。 文字、图片渗透率有望快速提升，视频、直播等受限于技术迭代渗透率较慢。目前 AI 在文本和图像生成领域技术已且相对成熟，同时微软、百度等科技大厂有望将 AI 技术应用 到业务生态中，有望推动在线办公、搜索引擎等应用场景的渗透率提升。而在直播、影视 以及音视频等领域，由于 AI 生成技术处于初级阶段，且下游用户对内容要求较高，我们认 为短期内渗透率提升幅度较低。经测算，我们预计到 2025 年国内 AIGC 市场空间可达 403.52 亿元，到 2030 年市场空间可达 2175.58 亿元，未来几年市场有望迎来爆发式成长。