隨著ChatGPT在全球范圍內(nèi)強勢“出圈”，AI大模型商業(yè)模式已成功跑通，我們認為AIGC時代即將到來。近年來，隨著AI大模型以及算力成本不斷優(yōu)化，訓練及推理成本持續(xù)下降為AIGC商業(yè)化應(yīng)用提供了先決條件。AIGC已衍生出豐富的能力矩陣，具備了孿生、編輯和創(chuàng)作三大核心能力，長期看AIGC具備在全行業(yè)顛覆式降本增效的應(yīng)用前景，或?qū)?0％以上的勞動者產(chǎn)生影響。同時，AIGC也可在前沿領(lǐng)域催化出新的產(chǎn)業(yè)機會，AIGC大幅加快數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作及數(shù)字人產(chǎn)業(yè)發(fā)展，推動元宇宙產(chǎn)業(yè)加速落地。考慮到AIGC需強大的硬件支撐以及在全行業(yè)廣闊的應(yīng)用空間，我們重點推薦三條投資主線：算力硬件支撐、推動行業(yè)生產(chǎn)效率顛覆式提升、催生元宇宙發(fā)展新生態(tài)。

▍AIGC悄然興起，算力降本夯實“AI底座”。

近期強勢“出圈”的ChatGPT為AIGC（人工智能生成內(nèi)容）代表產(chǎn)品之一，ChatGPT僅用2個月MAU（月活用戶）即突破1億，成為史上用戶增速最快的消費級應(yīng)用。AI大模型具有“涌現(xiàn)能力”，最先進的AI大模型參數(shù)數(shù)量近年來指數(shù)級增長導致算力需求劇增，OpenAI預計AI研究需要的計算資源將每3-4個月翻一倍。從算力角度看，近年來英偉達推出的數(shù)據(jù)中心GPU（V100、A100、H100）AI推理性能大幅提升，單位算力成本持續(xù)優(yōu)化。受益于AI大模型參數(shù)逐步優(yōu)化、算力利用率持續(xù)提升、算力成本逐步下降，AI大模型訓練及推理成本有望不斷降低。因此，算力降本有望降低AI大模型訓練門檻，拓寬AI應(yīng)用場景，為AIGC全行業(yè)落地夯實基礎(chǔ)。

(資料圖)

▍AI大模型商用在即，AIGC解放生產(chǎn)力。

2017年以來，Transformer模型百花齊放，預訓練已呈現(xiàn)“大一統(tǒng)”趨勢，AI大模型逐步向多模態(tài)場景延伸，內(nèi)容生成以及邏輯推理能力不斷進化。我們認為目前AIGC已可在多領(lǐng)域輔助人類完成日常工作及藝術(shù)創(chuàng)作任務(wù)，長期看AI創(chuàng)作能力將持續(xù)強化，有望超越專業(yè)級創(chuàng)作水平。受益于AI持續(xù)進化的文字、圖片、視頻內(nèi)容生成能力，我們認為AIGC將在日常辦公、傳媒、影視娛樂、電商等場景率先落地，推動各行業(yè)降本增效。根據(jù)《GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models（2023）》（作者：Tyna Eloundou等），AIGC或影響80％勞動力的10％工作任務(wù)，AIGC或?qū)⒃谌袠I(yè)掀起一場生產(chǎn)力革命。根據(jù)Gartner預測，AIGC有望在未來2-5年進入行業(yè)成熟期；根據(jù)量子位智庫預測，中國AIGC市場規(guī)模有望在2030年達到萬億元。

▍想象力即生產(chǎn)力，AIGC修筑通往元宇宙之橋。

相較于人腦只能基于自身知識圖譜在少數(shù)方向進行信息處理，AI具備從更龐大的知識體系中進行多方向處理的能力，可提供更多的創(chuàng)作思路。AIGC時代，任何人都將成為內(nèi)容創(chuàng)作者，只需充分發(fā)揮想象力，將需求描述給AI工具，AI即可完成代碼、繪圖、3D建模等專業(yè)門檻較高的創(chuàng)作任務(wù)，創(chuàng)意或超出創(chuàng)作者預期。AIGC將創(chuàng)造海量數(shù)字內(nèi)容，數(shù)字人產(chǎn)業(yè)將轉(zhuǎn)向AI驅(qū)動，數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)力將不再受到專業(yè)創(chuàng)作者產(chǎn)能限制。IDC預測2025年AIGC產(chǎn)生的數(shù)據(jù)將占所有數(shù)據(jù)的10％（2021年不超過1％），2021-2025年CAGR為127％。我們認為AIGC完美契合元宇宙產(chǎn)業(yè)，通過數(shù)字人、物理世界數(shù)字重構(gòu)以及軟件智能體三個方面支持沉浸式和交互式的元宇宙體驗，推動元宇宙產(chǎn)業(yè)加速落地。

▍風險因素：

算力成本優(yōu)化不及預期風險；AI大模型迭代速度不及預期風險；政策監(jiān)管持續(xù)收緊風險；數(shù)據(jù)安全輿情導致商業(yè)化進程不及預期風險；行業(yè)競爭持續(xù)加劇風險。

▍投資策略：

隨著ChatGPT在全球范圍內(nèi)強勢“出圈”，AI大模型商業(yè)模式成功跑通，AI在文字、圖片視頻等領(lǐng)域已具備一定的創(chuàng)作能力，我們預計AIGC時代即將到來。近年來，隨著AI大模型以及算力成本不斷優(yōu)化，訓練及推理成本持續(xù)下降為AIGC商業(yè)化應(yīng)用提供了先決條件。AIGC已衍生出豐富的能力矩陣，具備了孿生、編輯和創(chuàng)作三大核心能力，尤其在知識密集型行業(yè)具備媲美專業(yè)級的創(chuàng)作能力。與人類相比，AI具備更高的生產(chǎn)效率以及更低的生產(chǎn)成本，長期看AIGC具備在全行業(yè)帶來顛覆式降本增效的應(yīng)用前景，或?qū)?0％以上的勞動者產(chǎn)生影響。同時，AIGC也可在前沿領(lǐng)域催化出新的產(chǎn)業(yè)機會，AIGC可賦能數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作以及數(shù)字人行業(yè)快速發(fā)展，推動元宇宙產(chǎn)業(yè)發(fā)展。考慮到AIGC需強大的硬件支撐以及在各行業(yè)廣闊的應(yīng)用空間，我們梳理三條投資主線：1）算力硬件支撐；2）推動行業(yè)生產(chǎn)效率顛覆式提升；3）催生元宇宙發(fā)展新生態(tài)。

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