1、国盛证券证券研究报告|行业深度2023年01月28日区块链AIGC的商业化之路展望去年我们在AIGC首篇深度报告AIGC：Web3时代的生产力工具中闸述增持（维持）了该技术的变革及带来的产业变化，随着ChatGPT的走火，大家经常问起：AIGC的商业化之路怎么走？AIGC如何赚钱？我们访谈了数十家国内行业走势外的AIGC团队，同时看到1月初微软宣布了与OpenAI的深度合作，将AI技术整合进现有产品，并为开发者提供AZureOpenAI云服务，允许其开发自己的AI应用，AIGC曙光已现，本文将着重探讨其商业化之路。通信沪深30016%AIGC带来的商业模式变革AI的显性化。随着自然语言技术（N

2、LP）进一步降低AI的使用和触达门槛，以及伴随着AIGC生成算法的优化与改进，我们发现AIGC的商业化落地速度和效果表现将超预期，一些如Jasper这样-16%的初创企业已经开始产生了营收。这意味着AI正以越来越显性的方式产生商业模式。AI已经不再像过去那样与硬件、系统等一起打包进行商业化落-32%2022062022-012022-09地了。对于普通人来说也不再是一门遥不可及的尖端技术TOB仍是AIGC的主要商业模式。虽然AIGC使C端用户以较低的门槛使用AI生成内容，但就目前来看，toB仍然是核心商业模式。对于B端客户作者来说，他们的需求和付费意愿是较为稳定的，这主要有以下两个核心原因：分

3、析师金都欣对于B端带来的效率提升和成本下降，如用AIGC抓取信息后根据已有模板执业证书编号：S0680521070002完成新闻或一些产品的测评；能够填补原本很难完成的需求鸿沟。邮箱：面向C端的AIGC，以Saas订阅为主。随着AI模型与算力的发展突破了分析师宋嘉吉可用的临界点，AIGC对个体的赋能也不容忽视，且将以SaaS订阅为主。第执业证书编号：50680519010002一是作为效率工具，AIGC产品能够在信息获取、格式整理和工作流等各个邮箱：流程提高个人用户的效率；第二是作为创作工具，像剪辑、修图软件一样，相关研究AIGC能够大幅度降低大众用户的创作门槛。效率工具例如Notion发布的

4、1、通信：运营商大周期下，有哪些教资机会？NotionAI，尤其值得关注AI模型作为基础设施集成到已有的工作流中。2023-01-15AIGC未来应用普及的背后，将产生巨大的算力市场。根据OpenAI的研究，2、通信：重视运营商大周期下的投资机会2023-01-09AI训练所需算力指数增长，且增长速度超越硬件的摩尔定律。AI模型大算力的背后需要高昂的算力成本，GPT-3训练的算力成本超过400万美元。尽管AI模型往往会选择开源，但数据集和训练成果是一个团队的内部资产，2023-01-08这意味着每个AI产品都需要支付自己的训练成本。在未来AIGC随着B端和C端的商业化落地的实现，算力集群的建设

5、和云服务都会受益，同时考虑到英伟达A100、H100出口受限，相关国产算力芯片将有机会获得增量市场。AIGC社区的价值。近期在与各个创业团队的沟通过程中，我们发现行业一AIGC让用户的创作门槛的降低，有助于加强社区的互动和发展，同时降低了平台的内容成本。社区用户对内容的探讨与偏好能为AIGC模型提供优质的反馈，以便后续优化增强产品力。NFT能够确权作品和链接社区，AIGC与NFT社区的结合探索，或将产生值得期待的商业创新。AIGC投资框架：软硬件与数据集。生成算法、NLP与算力决定AIGC能否运行，而高质量的数据集决定了AIGC质量与商业模式。软件层面主要包括自然语言处理技术：谷歌、微软、科大

6、讯飞、拓尔思；AIGC生成算法模型及数据集：英伟达、Meta、百度、蓝色光标、视觉中国、昆仑万维。算力层包括：中兴通讯、澜起科技、新易盛、天孚通信、宝信软件、中际旭创等。风险提示：技术创新不及预期；政策监管风险请仔细阅读本报告末页声明R#page#G国盛证券2023年01月28日内容目录1、AIGC带来的商业模式变革AI的显性化.2、TOB仍是AIGC的主要商业模式.3、面向C端的AIGC，以SaaS订阅为主.4、AIGC背后的算力生意.115、AIGC社区的价值未来的全矿6、投资策略：AIGC的软硬件与数据集.13风险提示.14图表目录图表1：微软与OpenAI深化合作国表2：AI+安防市场