主要观点
(资料图片仅供参考)
我们拆解ChatGPT技术模型后认为，GPT与应用层的结合属于“通用大模型+行业小样本”的技术范式，通过上游通用预训练语言模型及下游任务知识迁移实现通用大模型与垂直应用的快速适配，形成独立且差异化的应用专属大模型。其中预训练大模型的构建可以将更多的资源和数据转移到上游，小样本学习可以提升模型迭代的速度并快速适配下游场景。
我们认为“AI+传媒”在应用层表现效力优劣的关键取决于通用大模型对垂直应用的适配程度及迭代速度。
适配程度是指：多模态的输入及输出是否匹配应用层的输入及输出。比如GPT-4属于“图+文”多模态输入+“文”单模态输出，因此输入模态为“图或文”且输出模态为“文”的垂直应用更适配GPT-4。
迭代速度是指：应用层产生的“行业小样本”的数据量是否匹配大模型的迭代要求。根据我们对GPT模型的理解，比如BingAI产生的“行业小样本”源自Bing的搜索结果，ChatGPT产生的“行业小样本”源自用户的反馈和互动。因此我们认为，对于超出GPT所使用的预训练数据库范围（2021年9月前）的事实性表述，BingAI反馈的是搜索的结果，ChatGPT反馈的是用户主动的观点，BingAI反馈的效果比ChatGPT更好。
因此文字类/人声类（声音可有效转化为文字）输入及输出的应用或内容与以GPT为代表的生成式文本AI适配度最高。图片、视频、3D建模等更复杂的模态输出需要AI技术的进一步演进。对应到具体应用，我们认为（1）广告：适配场景包括搜索、虚拟数字人、文案类工作效率的提升等；（2）电商：适配场景包括智能客服、图文编辑、内容测评等；（3）游戏：适配场景包括智能NPC、IP化虚拟人等；（4）影视：适配场景包括编剧、互动电影等。
我们认为AIGC可分为技术方（直接收益）及场景/应用方（直接&间接收益）两类，前者为AIGC相关技术直接研发及相关上下游（如算力），变现模式预计包括会员付费、广告变现、B端变现等（如技术授权/服务/运维等）；后者为AIGC技术与落地场景深度融合，场景/应用方利用AIGC技术获得直接收益或间接收益：（1）直接收益对应收入弹性，对应市场空间的增量；（2）间接收益对应利润弹性，对应利润率的提高。
投资建议
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风险提示
宏观经济风险、地缘政治风险、GPT与应用结合表现低于预期、AIGC行业发展不及预期等。
