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人工智能行业Web3.0系列专题研究之一:AIGC内容生产力的革命-221222(43页).pdf

上传人: Nef****ri 编号:110481 2022-12-23 43页 2.58MB

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1、#page#目录酒国海证券ALANO SECURTE一.人工智能生成内容:技术进步+海量需求,驱动AIGC快速发展1.1.1A规模:研发+数据+人力成本驱动中国Al市场高速发展1.1.2AI技术:细分赛道持续创新+变革在即,本报告重点关注AIGC领域1.2.1AIGC发展:需求+技术选代促发展,从降本增效走向额外价值转移1.2.2AIGC技术:数据+算法+算力为核,NLP技术突破推动商业落地进程1.2.3AIGC算法:深度学习模型+开源模式为普及加速器,大模型为核心趋势1.2.4AIGC技术场景:个性&自动化为核心壁垒,关注渠道把控及商业路径1.2.5AIGC应用场景:集中在数字化程度高+内容

2、需求丰富的行业二.人工智能文本生成:大数据+大算法+大算力,交互&个性化生成技术前景广活2.1.1AI文本生成:底层架构不断精进,交互+个性化生成技术前景广阔2.2.1对话式AI发展:技术突破催化产品落地,从规则匹配走向深度学习2.2.2对话式AI技术:智能语音+NLP+知识工程底层技术变革下的新机遇2.3.1Chatbot全球视角:技术驱动增长,亚太地区或成最大市场2.3.2Chatbot中国视角:百筒争流,软件产品收费为主,细分赛道需求向好2.4.1ChatGPT:大数据+RLHF技术路径下的“类人交流”模型2.4.2ChatGPT:实验证明InstructGPT优于GPT-3模型,但仍有

3、改进空间(1/2)2.4.3ChatGPT:实验证明InstructGPT优于GPT-3模型,但仍有改进空间(2/2)2.4.4ChatGPT:AIGC发展里程碑,超级基础设施下的大模型+大算力2.4.5ChatGPT:仍需调优及训练,进而实现商业化落地请务必阅读报和免责声阳#page#目录福国海证券LANO SECURIIE三.人工智能生成内容市场机会:中国AIGC如日方升,建议关注垂直赛道初创公司及下游AI应用场景3.1.1产业链:关注垂直赛道初创公司及下游AI应用场景3.2.1商业路径:中国企业底层技术发展不足,变现聚焦产出内容及软件服务3.3.1海外公司:2020年开始涌现出一批代表企

4、业,集中文字/图像/音频领域3.3.2国内公司:建议关注垂直赛道初创企业3.4.1行业展望:关注技术/产品的选代、核心场景的确定及产业接纳的态度四.附录ChatGPT试用:回答基础问题逻辑尚可,暂时难以摆脱知识整合和逻辑推理困境4.1.1测评背景及范围:聚焦功能验证、性能测试及用户体验4.1.2测评结论:语义理解较准,暂时难以摆脱知识整合和逻辑推理困境4.2.1用ChatGPT写篇AIGC报告(1/6)4.2.2用ChatGPT写篇AIGC报告(2/6)4.2.3用ChatGPT写篇AIGC报告(3/6)4.2.4用ChatGPT写篇AIGC报告(4/6)4.2.5用ChatGPT写篇AIGC

5、报告(5/6)4.2.6用ChatGPT写篇AIGC报告(6/6)请务必阅读报和免责声阳#page#核心图谱酒国海证券ALANO SECURIEAI:细分赛道持续创新,变革在即AIGC:从降本增效,到价值创造Chatbot:技术变革下的细分赛道新机遇通用文本自动图像音频Chat人工AIGC生成生成驾驶生成GPT智能图鲜本母ON“中ODV区确解擦熟图需显工Y母I成、视频生成等:Chatbot为AI文字生成中应用较为广泛的领域2022年11月底,OpenAI上线智能对话系统ChatGPT,引爆全球。ChatGPT作为高效的AIGC文字内容生产工具,被认为将在智能客服、虚拟人、游戏等领域得到更大落地

6、应用,也对很多算力、数据标注、自然语言处理等底层技术公司利好。正如OpenAI的CEOSamAltman在推特上写道:“Trusttheexponential.Flatlookingbackwards,verticallookingforwards.”chatGPT或许正让我们处在某个起飞的点上。资料来源,数字时氨公众号,国海证券研究所请务必阅读报和免贵声明#page#核心提要国海证券酒ALANO SECURIE如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网,人工智能正成为推动人类进入智能时代的决定性力量。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义,纷纷转型

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本文主要内容概括如下: 1. 人工智能生成内容(AIGC)技术快速发展,得益于深度学习技术的突破和数字内容需求的增加。AIGC被认为是Web3.0的重要基础设施,能够通过高通量、低门槛、高自由度的生成能力服务于各类内容场景。 2. AIGC技术的核心要素包括数据、算法和算力。数据是AI算法的“饲料”,算法是AI的“推手”,算力是基础设施。自然语言处理(NLP)技术是AIGC商业落地的重要推动力。 3. AIGC技术场景主要集中在文本生成、音频生成、图像生成、视频生成等。个性化及自动化内容产出是AIGC的核心价值。 4. AIGC应用场景集中在数字化程度高和内容需求丰富的行业,如传媒、电商、影视、娱乐等。 5. 海外AIGC企业如OpenAI、Otherside AI、Copy AI等在文字、图像、音频生成领域取得显著进展。中国AIGC企业仍处于初创阶段,建议关注垂直赛道初创企业。 6. ChatGPT是OpenAI开发的智能对话系统,能够理解自然语言并生成类似人类的文本。ChatGPT在语义理解、上下文衔接、错误内容纠正等方面取得重要突破,但仍存在知识整合和逻辑推理的局限。 7. AIGC行业面临政策监管风险、市场增长不确定性、竞争环境不确定性等风险。
人工智能生成内容(AIGC)技术发展现状如何? 深度学习模型如何推动AIGC技术普及? AIGC技术在哪些行业应用前景广阔?
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