科技行业先锋系列报告254：生成式AI内容创造的新阶段-221202（24页）.pdf

1、请务必阅读末页的免责条款和声明2022年年12月月2日日科技先锋系列报告科技先锋系列报告254生成式生成式AI：内容创造的新阶段：内容创造的新阶段前瞻研究首席分析师前瞻研究首席分析师 陈俊云陈俊云科技科技产业首席分析产业首席分析师师 许英博许英博前前瞻研究分析瞻研究分析师师 贾凯方贾凯方前瞻研究分析前瞻研究分析师师 刘锐刘锐2核心观点核心观点生成式AI（Generative AI）即利用人工智能技术来生成内容，其生成的作品称为AIGC（AI-Generated Content），包括文字、图片、音频等形式。从内容生成的历史上看，当前已经完成了从专业创作（PGC）到用户创作（UGC）转变，正在向

2、AI协助内容生成与全AI内容生成两个阶段过渡，将帮助内容生产者在创作效率、创作成本、创作思路上实现显著进步。过去人工智能的发展经历了从小模型到大模型的转变，随着经济性与可获得性的明显提高，杀手级应用正在涌现。其中，随着更新的技术、更优的算法、更大的模型出现，算力的成本越来越低，使得模型训练与运行所需成本持续下降。算法从封闭测试到开放测试、开源的逐渐普及，使得使用门槛明显降低。AIGC亦从小规模实验，到算法革新，到能够高质量、稳定地输出内容。在不久的将来，随着平台层变得更加稳固，算力成本持续下探，模型逐渐趋于开源与免费，人类正逐步接近应用层爆发式发展的节点。底层技术方面，主要包括自然语言处理（N

3、LP）与生成模型，其中生成模型主要包括生成对抗模型（GAN）与扩散模型（Diffusion Model）。其中，2021年扩散模型出现，凭借着更高的输出分辨率、输出效率和输出稳定性，很快在AIGC场景下获得了大范围应用，在2022年成功破圈并迎来了项目爆发期。展望未来，Gartner预计2025年AIGC将占所有生成数据的10%。我们认为，当前行业尚处于早期发展阶段，随着基础设施日益完善，应用层亦将迎来爆发，但语义理解（自然语言处理）、生成算法、数据集等底层技术依旧面临挑战。结合当前行业发展规律考虑，我们预计未来将主要依托于高算力、大模型、大数据而进一步发展。5WjX8VvZmVkWoMnPp

4、N6McMbRnPpPsQoMiNoPpNfQmMrMaQnNuNuOqRsRwMtOrO3资料来源：亿欧智库2022年新兴技术成熟度曲线年新兴技术成熟度曲线生成生成式式AI在新兴技术中具备高影响力在新兴技术中具备高影响力AIGC作品作品太空歌剧院太空歌剧院事件：在美国新兴数字艺术家竞赛中，参赛者提交AIGC（AI-Generated Content）绘画作品太空歌剧院，并取得此次比赛“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖，将AIGC带入大众的视野。Gartner于2022年8月公布了新兴技术成熟度曲线，并将生成式AI列为2022年五大影响力技术之一。资料来源：Gartner，中信证券研究部4内

5、容生成内容生成的的发展发展阶段阶段正从正从UGC跨向跨向AIGC资料来源：虎嗅，中信证券研究部内容生成的四个阶段内容生成的四个阶段阶段一：专业创作（PFC）。内容的生产者与消费者有明显区分，消费者只进行内容的消费，不进行内容的生产。阶段二：用户创作（UGC）。随着消费者定制化需求越来越高，消费者本身亦参与内容的生产，并伴随着互联网的兴起，智能手机的普及，YouTube、Facebook等平台涌现，UGC成为了内容生产的主流模式。阶段三&阶段四：AI协助内容生成（AIUGC）与AI创作（AIGC）。在这两个阶段中。内容生产主体从人类本身开始向人工智能迁移，主要区别体现在内容的生产效率、知识图谱的

6、多样性以及提供更加动态且可交互的内容上。人脑只能基于自己的知识图谱进行少数方向的信息处理，而AI能从更庞大的知识体系中进行多个方向的处理，进而提供更多的创作思路。Web 1.0“只读”Web 2.0“交互”Web 3.0“高效”5资料来源：Purdue University深度深度学习初期模型越来越大学习初期模型越来越大AIGC发展阶段发展阶段20222022年以前年以前AIAI图像识别图像识别准确性超越人类准确性超越人类阶段一：小模型（2015年前）AI发展阶段：擅长特定领域的分析任务（如语义理解等），但通用型任务的完成情况很差，成本高，表达能力与人类相差较远。同期AIGC所处阶段：1995