AIGC算力时代系列报告：未来已来，AI如何赋能传媒行业

分析师姚天航邮箱yaotianhang@stocke.com.cn电话13691994572证书编号S12305220100012023年3月11日未来已来，AI如何赋能传媒行业——AIGC算力时代系列报告行业评级：看好证券研究报告添加标题95%21、ChatGPT火爆的背后：算法革新+算力支持+数据共振ØChatGPT引起全球热烈反响，上线仅五天用户突破百万，ChatGPT在文本交互和语言理解方面能力的显著进步或为通用人工智能的实现带来曙光。究其先进性根本，ChatGPT在以往基础上推进算法革新优化，辅以强大算力支持，并以大规模数据共振，协同助推这一划时代产品诞生。OpenAI以B端提供API接口流量+C端订阅收费模式，探索ChatGPT商业化路径。展望未来AI将横纵向并行，结合技术深化与能力边界拓展，进一步铺开应用面。2、数字内容生产新方式——AIGCØAIGC的兴起推动人类叩响强人工智能之门，可应用于文本、音频、图片、视频、跨模态、策略生成等，有望开启新一轮内容生产力革命。随着Transformer、Diffusion Model等算力模型的迭代，推动AIGC在设计、内容创作、游戏智能、机器交互等领域实现降本增效。3、新时代生产力工具，AIGC赋能内容生产Ø基于AI生成内容技术，AIGC已在游戏、广告营销、影视、媒体、互联网、娱乐等领域初显成效，并展现出较大的潜力。ØAIGC将推动游戏生产范式升级，并丰富游戏资产生成，高效辅助游戏测试，使制作成本显著降低，全流程赋能游戏买量；ØAIGC贯穿广告营销全流程，将优化案头工作环节，提供更专业的个性化营销方案，并充实广告素材，实现广告自动化生成；ØAIGC提升影视行业全管线效率。影视剧本创作已初见成效，多AI技术将助力电影中期拍摄，后期制作将更快完成；ØAIGC带给媒体行业人机协作方案。新闻写作编排效率提升，传媒向智媒转向开启新篇章；ØAIGC提供互联网行业丰富内容，和更便捷的服务。ChatGPT赋能智慧搜索，互为供给加速发展内容平台发展，虚拟结合激发电商沉浸式体验；ØAIGC为娱乐行业提供了更多样的体验。人际交互娱乐迈入新台阶，AIGC或成元宇宙之匙。报告摘要31、AI核心技术和AIGC技术发展不及预期风险。AIGC相关产业技术发展仍不成熟，技术壁垒较高，核心技术难以突破。2、版权相关风险。 AIGC生成的内容依赖现有版权素材，不当使用或模型自身问题可能导致不良后果；3、人权道德风险。AI可能会生产违反道德、常规、法律等内容；4、行业竞争加剧风险。若相关企业加快技术迭代和应用布局，整体行业竞争程度加剧，将会对目前行业内企业的增长产生威胁；5、宏观经济波动的风险。若宏观经济景气度下行，将影响消费者消费意愿和产业链生产意愿，AIGC技术应用落地将会受限；6、政策监管风险；7、用户需求不及预期；8、技术垄断风险。风险提示目录C O N T E N T SChatGPT火爆的背后：算法革新+算力支持+数据共振0103新时代生产力工具，AIGC赋能内容生产02数字内容生产新方式——AIGC404风险提示015ChatGPT火爆的背后算法革新+算力支持+数据共振ChatGPT火爆全球，成为现象级互联网产品1.1数据来源：OpenAI官网、Statista、机器之心Pro、浙商证券研究所6ChatGPT是一个由OpenAI开发的大型语言模型，它使用自然语言处理和深度学习技术，可以理解语言内容和语境，能够承认错误、挑战不正确的前提、拒绝不适当的请求，通过生成自然语言文本的形式与用户交互，从而能够应用于各种语言任务和应用。2015年，Elon Musk、Sam Altman、Peter Thiel等投资10亿美元，创立OpenAI2017年，谷歌大脑推出生成式预训练Transformer模型2018-2020年，OpenAI依次推出GPT-1/GPT-2/GPT-3等自然语言处理模型2022年11月30日，OpenAI推出在GPT-3.5模型基础上微调后得到的ChatGPT模型2023年2月7日，微软推出由ChatGPT支持的AI搜索引擎Bing和Edge浏览器ChatGPT上线仅5天后，用户数突破百万相较于其他互联网APP及服务，ChatGPT用户规模爆发式增长，迅速出圈并在全球各地引起热烈讨论。p ChatGPT仅5天就达成百万用户，为历史上最快突破百万用户的应用。p ChatGPT上线2个月后，月活用户达1亿，为历史上用户增长最快的消费应用。3.5年2.5年2年10个月7个月5个月2.5个月5天NetflixAirbnbTwitterFacebookDropboxSpotifyInstagramChatGPT各项服务突破百万用户时间从AlphaGo到ChatGPT，AI技术发展叩响AGI之门1.2数据来源：DeepMind、CSDN、浙商证券研究所7围棋高手AlphaGo引发AI狂潮p AlphaGo唤起AGI畅想。AlphaGo的成功使市场对AI技术产生空前期待，预想AI将由专用人工智能(ANI)走向通用人工智能(AGI)，实现人类同等能力的任务执行。p AGI遇技术难关，发展相对停滞。随后几年间面向AGI的应用和底层技术的发展不尽如人意，遇数据、能耗、语义理解、可解释性等瓶颈，技术未出现明显突破。p ChatGPT文本交互能力更上一个台阶。ChatGPT在文字创作与语言交互等方面的能力令人惊喜，一定程度上实现了人类同等能力，提升读写效率，逐渐向AIGC靠近。p 或为AGI实现带来曙光。虽然在大量用户体验下ChatGPT仍暴露出部分反馈偏差问题，但验证了基于大型语言模型(LLM)实现AGI具有可能性，重塑AI发展前景。语言智能ChatGPT备受市场瞩目解密ChatGPT(1/2)：算法优化，助力GPT模型革新1.3数据来源：CSDN、OpenAI官网、浙商证券研究所82017年Transformer架构提出2022年ChatGPT推出2018年OpenAI推出GPT模型二十世纪初RNN、CNN等算法迅速发展Transformer架构1956年机器学习概念提出基于RLHF的算法应用基于人类反馈强化学习模式三步法训练模型从数据集中随机抽取问题，由工程师对预期的输出结果进行标注，以此在GPT-3.5基础上对模型进行微调。从微调后的模型中随机抽取问题并生成几个输出结果，由工程师对结果按质量从高到低排序，将排序后的结果用于奖励模型训练。通过奖励模型产生最优的输出结果后，将该结果对模型参数进行迭代与优化，并不断循环反复这一过程，最终得到高质量的ChatGPT模型。奖励模型近端策略优化PPO强化学习训练监督策略模型推理能力的引入在基于大量代码训练构建的Codex模型上引入了推理能力综合来看，Transformer不论是在执行任务能力还是运行速度上，均是更好的选择Transformer架构的优势RNNCNNRNN采用从前往后收集信息的线性序列结构，导致在大规模并行下的计算能力不足；Transformer架构不存在序列依赖，使其在大规模并行计算下的能力明显优于RNN。传统模型CNN模型通过卷积层捕获远距离特征，受卷积核限制；Transformer应用位置函数进行编码