（报告出品方/作者：中泰证券，李奇）

核心观点：

1. 我们如何评价ChatGPT的出现？ 当我们看到微软CEO纳德拉说到“AIGC堪比工业革命”，比尔盖茨评价ChatGPT的历史意义重大，甚至不亚于“PC或互联网诞生”时，我们辩证性地思考这个问题：细数人类社会经历的三次工业革命，第一次以蒸汽机为代表，机械生产取代了双手；第二次以发电机而代表，电器成为补充和取代蒸汽机的新能源；第三次以计算机为代表，促成了各种各样“人-机控制系统”的形成，使得起初的机械化、电气化迈入进阶的自动化。就目前我们看到这三次革命的成果，基本都呈现“机器帮助人”，且存在物理实体的意识型态。不同于前三次，我们有理由猜测第四次工业革命是一个具有前所未有的算力的“超级机器”，它不仅仅可以在体力上协助人类，同时可以在智力上取代人类的部分/全部功能。

ChatGPT的出现，从用户体验的角度，仿佛一定程度上触碰到了这个门槛，因为它是那般顺畅，满足了用户大部分的提问需求，且在一分钟内呈现答案。在此之前，AI人工智能早已并不陌生，AlphaGo赢下李世石，但这一次，真正让人们体会到传统的脑力工作者，几乎无法在效率的比拼上赢过机器。ChatGPT的出现更像是Iphone之于手机市场，以用户最容易上手，接近0教育成本的对话形式，成功打造了爆品。商业社会往往需要成功案例的打造，而ChatGPT在微软生态的火速应用，以及订阅模式的跑通确定了人工智能的可行性，证明了业务模式的有效性和可复制性。从这一点论述，ChatGPT确实具备里程碑式意义。

2. ChatGPT是否足够完美，完美到接近与“自然人”的临界点？ 根据我们长时间的使用感受，ChatGPT有它的可取之处：当你需要建议时，它可以提供具有一定新颖性、趣味性的逻辑框架，在内容上启发创造力与灵感，系统性地梳理思路；当你的语句或者文案不够有新意时，它可以赋予句子新的生机，大大减少人们构思写作的时间；当程序员花了大量的时间构思逻辑框架与代码时，由于编程环境中很多功能的写法是有定式的，它可以大大减少这种类型代码的写作时间，为程序员提高生产效率，而程序员可以将更多时间放在理解需求和构建框架上，而节省执行层面的时间。

而缺点也较为明显：目前提供的信息并不完全准确，利用概率生成的模型有很大概率存在张冠李戴的情况，通常需要二次确认；它很难做增量信息的知识更新；它只可以做大而全的东西，而无法精确到执行层；同时，ChatGPT的某些回答带有政治、价值倾向性，对用户有一定的误导性，所以在当前的情况下，ChatGPT仍然有很多改进优化的空间。

3. 生成式AI如何做商业化变现？它将如何对传统行业进行挑战、升级或是颠覆呢？ 我们认为它将挑战文案写作类型的工作，全面升级搜索行业的存在形态，颠覆低技术与内容创造类职业。

1.根据上文我们提到，ChatGPT擅长文字美化，细节优化与提供建议，一定程度上它可以辅助文案工作者更快、更好的完成创作，助力企业大大减少创作花费的成本与精力，尤其是相关的人力成本。因此我们预计新闻业、互联网营销业以及互联网写作类的人群将受到挑战与冲击。

2.搜索行业的呈现形式将发生大变化，而用户获取信息的方式以及交互形式也将发生本质性变化。新版Bing和Edge浏览器融合ChatGPT后，呈现检索+生成两种信息类型，提供实时信息，理解用户需求后进行一定的逻辑推断，并自动撰写内容。根据 Statcounter的数据，谷歌在全球搜索引擎市场占有93%的份额，而Bing或借助ChatGPT搅动搜索的竞争格局。

3.根据上文的分析，每一次的工业革命意味着 “机器帮助人”的形态更进一步，所以我们大胆猜想AI或取代一部分低技术，且重复劳动类职业，如数据分析、电话客服，文员等，同时AIGC也将赋能内容产业，“AIGC+新闻”、“AIGC+影视”、“AIGC+娱乐”的模式也将颠覆原有的产业框架，大幅缩短创作周期，提高生产力。

AIGC的技术与应用生态发展进入新阶段，引领内容产业大革命

ChatGPT的出现是现象级的，是史上最快达到亿级用户的消费级应用

ChatGPT的走红是现象级的。推出的短短5天，注册用户量就超过100万。而两个月后，用户数就已经突破1个亿。远超全球最火的的社交应用与自媒体软件。一月期间，ChatGPT平均每天大约有1300万独立访客，环比增加一倍。ChatGPT的爆火一方面是AI经历多年技术沉淀后的里程碑式事件，另一方面它的影响力已经满足革命性技术的一个重要标志，可能引领大量的应用重做已经生活方式的变革。如AI接入设备，释放大量的生产力，或是改变使用传统搜索引擎的习惯，对内容产业进行革新。

AIGC的定义

AIGC，即人工智能生成内容，是继“专业生成内容”和“用户生成内容”之后的重大内容生产方式的变革。在此之前传统AI只可以做分析型的事物，但不善于创造和感知。而生成式AI的变革之处在于机器开始拥有自己的创造能力，意味着机器除了机械性的工作之外，正 在感知理解世界，并生成新的创造性的东西。

AI训练成本下降幅度明显，具有成本优势的企业将获得可观的市场份额

AI训练成本高一直是行业躲不开的问题。目前，大部分的AI项目是以项目制落地，从开始部署到评估到运维往往需要专家团队驻场数月，时间之长，成本之高使得AI模型的商业化应用无法大规模普及。但这两年，尤其是GPT-3的出现使得大模型成为产业趋势，训练成本由 2020年的4,600,000下降至2022年的450,000，下降幅度超过70%（约100倍），边际成本大大降低。而拥有颠覆性AI能力的平台将以成本优势获得可观的市场份额。

GPT的快速发展给AI领域注入一剂强心剂，数据量级的指数级提升不断完善模型的精确性

追溯GPT1-3的发展历程，GPT1的成功证明了GPT1的Transformer模型比原有的基础语言模型LSTM更加稳定。训练次数的提升带来模型精确性的提升，表明GPT-1具有非常强的泛化能力。当数据的缺乏意味着GPT1仅仅是一个领域的专家，而非通用的语言学家。而GPT2的升级在于通过海量数据和大量参数将一类模型迁移至其它模型中去，而不需要额外的训练。例如训练完“科比是历史最佳篮球手”的同时，机器也就学会了“问：谁是历史最佳篮球手？回答：科比”。而GPT-3的出现本质上还是通过高出几个量级的参数量和数据量，加 上Transformer强大的拟合能力是的模型能够收敛。得益于庞大的数据集，GPT3可以完成超出正常能力的任务。

AIGC产业的基础层和中间层全面升级，或助力AIGC的应用层生成繁荣的生态

基础层：入门门槛高，主要功能是为中间层确定算力，主要包括AI 芯片、AI计算模型、AI平台等。由于预训练模型需要耗费大量的成本和技术投入，一般参与的对象还是以大规模的互联网公司和行业巨头为主。比如谷歌、微软、OpenAI等。他们的商业模式主要包括 两类：第一类对受控的API调用进行收费；第二类以基础版完全开源为主，然后通过开发和销售专业版和定制版实现商业获利。

中间层：是垂直化、场景化、个性化的模型和应用工具，如语音识别、计算机视觉等，同样属于技术层的一部分。在大模型的基础上，企业可以快速抽取生成场景化、定制化、个性化的小模型，实现不同行业和领域的工业流水线式部署。而中间层的能力成熟度将直接影响AI商业化应用的深度和广度。

应用层：是人工智能的顶端层，即面向C端用户的文字、图片、音视频等内容生成服务。应用层是未来Ai 发展的趋势，也是AI能否在生活工作的各个领域进行有效渗透和融合的关键。只有应用层贴近 C端用户的工具越发多样，围绕AI的产业转型逐步推进，AIGC的生 态才可以更加繁荣完整。

ChatGPT将深刻影响搜索市场格局，用户获取信息的方式以及交互形式也将发生本质性变化

现有搜索市场呈现google一家垄断的格局。根据statcounter数据来看，从2018年至2022年，google在搜索市场一直占据主导地位，其他搜索引擎所占总市场份额不超10%。ChatGPT的出现有望引领新一代的搜索变革。一方面，如今的搜索技术仍采用关键词搜索，但chatGPT具有深度学习和理解自然语言能力，可通过聊天的形式完成搜索，符合增长的口语化搜索的需求；另一方面，如今搜索引擎的搜索结果往往不精确，微软估计一天有100 亿次搜索，一半没有得到答复。搜索结果需要用户自行浏览信息并进行整合，而chatGPT可代替用户完成信息的整合步骤，使得搜索更加高效、内容更加精准。微软推出的新版edge和bing中融入了GPT-3.5技术，其搜索的效率和便利性将大大提高，有望提升其市场份额。国内百度也将推出文心一言，被称为“中国版的chatGPT”，更彰显了chatGPT在搜索发展中的重要地位。

营销和文案写作类工作或受到生成式AI影响最大的行业

文案写作类型的工作或成为受生成式AI影响最大的行业。一方面，生成式AI辅助该类型工作者更快、更好的完成创作，替企业提效，但一方面在行业未有增长的前提下，企业通过生成式AI可以大大减少创作花费的成本与精力，尤其是相关的人力成本。

我们预计新闻业、互联网营销业及互联网写作类的职业三类细分人群将受到生成式AI带来的冲击：新闻业共100万人，人均年收入约为7 万元，新闻业的人力及营销成本约为35%（这里我们采用新闻集团22年财报数据），假设生成式AI的替代比例为15%，就可以为新闻业的公司节省约5%的成本；互联网营销人员在2020年就突破1000万，并以月均8.8%的增速迅速补充人才缺口，我们预计23年互联网营销人员的从业数量约为39.2百万人，通常企业的营销费用率在15%-30%左右，这里我们取中，假设为23%，而相关的营销人员成本我们假设为该费用的30%，则互联网营销的相关人员成本接近公司营收的6.9%。假设生成式AI的替代比例为15%，就可以为公司节省约1%的成本；而对于互联网写作行业来说，创作者都是独立的个体。但生成式AI具备足够的创造能力和想象力时，AI也将成为他们有力的竞争对手。

生成式AI如何改变我们的未来？

“AIGC+新闻”：AIGC参与渗透新闻产品渗透的全过程，具体包括（采编环节，AI帮助语音识别，助力记者快速初稿，保障新闻的时效性；剪辑环节，通过使用视频字幕生成等工具节省人力时间成本，最大化版权价值；传播环节，AIGC应用于以AI合成主播为核心的的新闻报道领域，带来更好的视觉化体验，大幅提高生产力。

“AIGC+影视”：AIGC成功解决了影视行业缺乏高质量剧本、制作成本高昂、作品质量待提升的发展痛点。前期的剧本方面，AI通过对海量剧本数据进行分析、归纳，按照预设风格快速生产剧本，缩短创作周期的同时，也更迎合了用户的喜好。拍摄期间，AIGC通过合成脸与合成场景，打破了物理场景的限制，拓宽了作品想象力的空间。后期剪辑的清晰度、还原度也因为AIGC大幅提升，制作周期的减少提升效率的同时，也降低了成本。如修复电影的时间减少四分之一，成本减少一半；预告片的制作周期从一个月缩短至24小时。“AIGC+娱乐”：借助于AIGC技术，通过趣味性图像和视频的生成、打造虚拟偶像、开发C端数字化身等方式，娱乐产业拓宽了自身的辐射边界。

元宇宙依赖AIGC高质量低成本创造原创内容

AIGC主要在内容生产端推动元宇宙的发展。众所周知，元宇宙的目标是成为用户除现实世界外的第二空间，内容生产者需要通过丰富的内容让用户达到沉浸式体验，如沉浸式的虚拟内容（动漫，游戏），或者沉浸式的实体内容（媒体，社交，影视）等。且区别于第一世界，元宇宙内的内容是原生的，是在二维之下无法达到的全感官的体验效果。在这样的背景之下，如果只依赖PGC和UGC生产内容的数量将远远达不到构筑一个第二空间的要求。则大量的内容需要AI去协助完成。而近期AIGC的突破给予公司信心将元宇宙的底层架构进一步完善，将来以低成本，高效率创作内容。

AIGC重点企业分析

商汤科技

商汤是国内计算机视觉AI领域的龙头，具备板块的稀缺性。同时商业化的前景丰富。公司的业务涵盖AIGC产业链上、中、下游，随着 AIGC市场的发展，公司将拥有领先的技术先发优势，对AIGC的大量需求也将带给公司核心业务更大的发展空间，公司的原有技术也可以运用到更多行业、场景，前景广阔。公司核心技术包括感知智能、决策智能、智能内容生成和智能内容增强等人工智能关键技术领域。同时包含AI芯片、AI传感器及AI算力基础设施等硬件相关核心技术。依托上海临港SenseCore商汤AI大装置，公司具备以低成本生成大量人工智能模型的研发能力，这是其主要竞争优势。

百度集团

百度类ChatGPT的产品“文心一言”三月完成内测，面向公众开放。百度拥有ChatGPT相关的所有技术，在AI人工智能有全栈布局，包括底层的芯片，深度学习框架、大模型（文心一言）以及最上层的搜索应用。我们预计百度将呈现“聊天机器人+搜索工具+文本创造”的三方形态，在文本与图片生成、内容提取，结合它的知识图谱，形成一些摘要归纳。

文心一言的推出，有望全面升级百度的基本盘搜索业务，将搜索系统改为搜索与AI生成的双模系统。2022年由于线下活动受到疫情影响，广告业务面临终端需求减少的压力，增长乏力，同时市场担心百度的基本盘内容搜索由于过去5年移动互联网的内容生态发生了本质上的改变，“根基”不稳，“两微一端”的头部化生态逐步转化为“两微一抖一端一书”的群雄逐鹿的竞争生态。而文心一言的推出或帮助百度进一步巩固原有的业务，助力核心基本盘恢复到原有的增长节奏。同时，得益于文心一言的推出，百度在AI业务中的想象力更加丰富，增加用户信任度的同时，帮助各行各业进行内容创作，大幅降低成本，商业化潜力大，助推了市场情绪。

目前百度集团整体的估值水平较低，且具备较好的现金流，下行空间小。核心广告业务由于宏观经济回暖，边际复苏强劲。云业务和智能驾驶业务为百度新一轮的“掘金池”，AI+云的渗透率逐步提升，亏损率逐步减少，智能驾驶业务将在23，24年起计入营收，对报表产生影响，两者是百度股价上行的主要增长点。我们看好百度未来长期的商业化潜力，建议配置。

昆仑万维

昆仑万维是国内最早布局AIGC的，且布局较为全面的公司之一，拥有技术模型研发能力，并应用于音乐、图像、文本及编程领域。2020 年底至2021年4月份研发出百亿参数的中文GPT-3模型，并于2021年8月开始研发基于自有大文本模型的对话机器人，2022年1月启动 SkyMusic音乐实验室，2022年4月达到人工智能领域最优效果；2022年9月份启动编程（天工智码SkyCode）、图像（天工巧绘 SkyPaint）、文本方向（天工妙笔SkyText）的AIGC产品。目前AI图像、AI文本、AI编程的模型已经在GitHub上开源。近期，旗下的 Opera浏览器也计划ChatGPT功能，不断利用人工智能技术赋能业务发展。

公司拥有研发、训练模型的技术且将部分模型开源，开源有利于AIGC业态的发展也能不断优化公司原有模型。随着AIGC的发展。公司的上游技术上的先发优势和沉淀能力可以快速切入相关商业领域，实现变现。而公司的SkyMusic已经积极拓展了车企、教育、时尚、游戏、娱乐等各个行业的合作生态，达成了歌曲代销、车机音源、公播音乐、AI音乐辅学、品牌联名主题曲、有声书及视频配乐等落地业务，实现了商业变现。

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