傳媒行業(yè)專題報告：現(xiàn)象級產(chǎn)品ChatGPT出現(xiàn)，賦能多元應(yīng)用

（報告出品方/作者：廣發(fā)證券，曠實、葉敏婷、徐呈雋）

（一）ChatGPT 面世的行業(yè)背景：AIGC 技術(shù)的厚積薄發(fā)，大廠布局相 互追趕

自2022年11月底發(fā)布以來，OpenAI推出的大型語言模型（LLM，Large Language Model）ChatGPT在全球迅速引發(fā)廣泛關(guān)注，ChatGPT在智能問答領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了變革 性突破，能夠回復多輪問題、承認錯誤、質(zhì)疑、拒絕，智能程度更接近人類。ChatGPT 的出現(xiàn)對搜索領(lǐng)域產(chǎn)生直接沖擊，相比傳統(tǒng)推薦機制的搜索模式，ChatGPT的回答 更直接、能夠極大減輕用戶的信息檢索和信息整理成本。根據(jù)Similarweb數(shù)據(jù)，上線 僅2個月，ChatGPT的月活用戶數(shù)已達到1億人，現(xiàn)象級產(chǎn)品TikTok達到這一用戶量 級用了約9個月。作為AIGC在文本生成領(lǐng)域的應(yīng)用，ChatGPT打開了AIGC在C端廣 泛應(yīng)用的大門，AIGC在文字場景的應(yīng)用迎來奇點，也帶動板塊整體關(guān)注度的提升。

行業(yè)發(fā)展看，隨著底層算法的持續(xù)迭代優(yōu)化，大廠在技術(shù)側(cè)的大力投入厚積薄發(fā)。 根據(jù)騰訊研究院發(fā)布的《AIGC發(fā)展趨勢報告2023》，三大關(guān)鍵節(jié)點推動AIGC的發(fā) 展：（1）基礎(chǔ)生成模型在底層邏輯上的突破創(chuàng)新。2015-2017年，擴散模型（Diffusion Model）、Transformer模型的提出，生成算法不斷突破。（2）預(yù)訓練模型的出現(xiàn)， 模型參數(shù)量級迅速擴大。2018年，谷歌基于Transformer模型推出NLP預(yù)訓練模型 BERT，參數(shù)量級達到4810億，基于大規(guī)模數(shù)據(jù)訓練的模型在下游多模態(tài)的遷移學習 方面展現(xiàn)出了較強的適應(yīng)能力。（3）多模態(tài)技術(shù)的應(yīng)用，提升AIGC通用能力。CLIP 模型實現(xiàn)文字與圖片的信息轉(zhuǎn)換，是OpenAI旗下AI繪畫產(chǎn)品DALL-E的關(guān)鍵技術(shù)。綜 合來看，技術(shù)層面，生成模型的迭代創(chuàng)新、預(yù)訓練模型的出現(xiàn)、參數(shù)量級的提升、多 模態(tài)技術(shù)的運用，逐步構(gòu)建了ChatGPT出現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)要素支撐。

底層技術(shù)的進步反映在更接近C端的應(yīng)用層，關(guān)注度提升，推高行業(yè)熱度。過去AI技 術(shù)的發(fā)展主要停留在技術(shù)、科研層面，由于在實際應(yīng)用中的測試效果不佳，下游應(yīng) 用范圍受限，僅能支持基礎(chǔ)的文本寫作、代碼生成等功能。隨著CLIP、GPT-3等大 參數(shù)量級的大模型推出，模型的“智能”水平顯著增強，AIGC在實際場景中的應(yīng)用 效果得到優(yōu)化，能夠完成長文本、長代碼生成，智能問答的準確度和語義表述精確 度大幅提升。同時多模態(tài)技術(shù)的發(fā)展也拓寬了下游應(yīng)用場景，包括基于CLIP和 DALL·E的AI作畫，基于Florence的圖片、視頻分類等。22年年底的AI作畫、ChatGPT 為代表的AI問答等受到廣泛關(guān)注，應(yīng)用的不斷落地標志著AIGC行業(yè)進入發(fā)展的新階 段，商業(yè)化變現(xiàn)空間可期。

行業(yè)發(fā)展背景來看，ChatGPT的火爆是多年積累的底層算法能力、算力水平提升的 共同推動下，在技術(shù)發(fā)展到一定節(jié)點后，傳導到C端，得到多元廣泛應(yīng)用的結(jié)果。但 AI技術(shù)的應(yīng)用仍然存在包括倫理爭議、暴力內(nèi)容等問題需要解決，大范圍應(yīng)用落地 仍需時間。此前，搜索引擎巨頭Google作為AI領(lǐng)域的重要廠商之一，先后提出了 ChatGPT中使用到的RLHF、Instruction Tuning等重要概念，并與2014年收購的公 司DeepMind一起推出了包括T5、Gopher、LaMDA、PaLM等在內(nèi)的預(yù)訓練模型， 2022年9月，DeepMind還推出了加入RLHF和Retrival的Sparrow模型，可用于與用 戶閑聊并回答一些提問，但Google考慮到聲譽風險等問題，在AI聊天機器人尚未完 全成熟、可能提供錯誤或不當回答的情況下，延緩了類ChatGPT AI問答產(chǎn)品的推出 時間。從ChatGPT表現(xiàn)看，目前AI聊天機器人在倫理、道德等方面仍舊存在諸多問 題，并可能受用戶的誘導提供不當回答。例如在與新必應(yīng)交流過程中，出現(xiàn)了勸說 用戶與妻子分開、和它在一起等有悖倫理的回答；在醫(yī)療等較為嚴肅的場景中， ChatGPT可能會出現(xiàn)的不合理回答也同樣難以接受。

（二）ChatGPT 成功的原因：OpenAI 不計成本的投入，打開 C 端應(yīng)用 想象空間

公司能力看，OpenAI在技術(shù)上持續(xù)深耕，不計投入、勇于探索新的技術(shù)路線；管理 層的創(chuàng)投背景和團隊對AGI理想愿景的堅持受資本青睞，打造出目前市場效果最優(yōu)的 ChatGPT模型。

1、OpenAI：技術(shù)深耕，關(guān)鍵模型實現(xiàn)變革性突破

OpenAI專注于AI相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用的探索，由Elon Musk（特斯拉CEO）、Sam Altman （YC創(chuàng)業(yè)孵化器總裁）、Peter Thiel（PayPal聯(lián)合創(chuàng)始人）等人在2015年共同創(chuàng)立， 并承諾共同投入10億美元。OpenAI致力于打造“安全且有益的通用人工智能”，除 GPT系列外，OpenAI還發(fā)布了根據(jù)文字生成圖像的DALL-E模型、AI音樂創(chuàng)作模型 MuseNet、Jukebox等，涉足AIGC的多個細分領(lǐng)域。

發(fā)展歷程看，OpenAI發(fā)展經(jīng)歷了三個發(fā)展階段：

（1）2015~2018年，公司堅持非盈利組織的定位，不考慮盈利，并開源所有技術(shù)。 比起一家創(chuàng)業(yè)公司，OpenAI更像一群追求通用人工智能（AGI）技術(shù)及其合理應(yīng)用 的理想主義者團隊。2016年，OpenAI發(fā)布了開源平臺Universe，由微軟、英偉達等 公司共同參與打造，能夠在包括網(wǎng)站、游戲在內(nèi)的幾乎所有環(huán)境中衡量和訓練AGI。

（2）2018~2021年：技術(shù)突破，推出GPT、DALL-E等重要模型，轉(zhuǎn)型盈利導向。 2018年6月，OpenAI推出擁有1.17億參數(shù)的GPT-1預(yù)訓練模型，在NLP領(lǐng)域獲得了 比谷歌2017年推出的Transformer更優(yōu)的效果。2019年2月，OpenAI迭代出GPT-2， 參數(shù)量級達到15億，驗證了大訓練集、大參數(shù)量訓練出的模型的遷移學習能力。但 大模型帶來的訓練成本也迅速增加，非盈利性質(zhì)無法長期維持項目運轉(zhuǎn)，同時，馬 斯克也退出OpenAI董事會。2019年3月，公司宣布重組，轉(zhuǎn)為盈利性質(zhì)（但限制回 報上限100倍），同時后續(xù)技術(shù)不再開源。同年7月，OpenAI獲得了微軟的10億美元 投資，與龍頭互聯(lián)網(wǎng)平臺自此實現(xiàn)了深度綁定，微軟的Azure云服務(wù)平臺也一定程度 緩解了OpenAI的訓練成本壓力。2020年、2021年，公司分別發(fā)布了1750億個參數(shù) 的語言模型GPT-3、自然語言生成圖片的DALL-E等關(guān)鍵模型，技術(shù)壁壘得到鞏固。

（3）2021年至今：技術(shù)成熟，向下游應(yīng)用滲透，商業(yè)化起步。2022年4月，OpenAI 發(fā)布DALL-E2，實現(xiàn)更高分辨率的AI圖片生成；11月，發(fā)布ChatGPT，以對話形式 交互，可以連續(xù)回答問題、承認錯誤、質(zhì)疑不正確的前提、拒絕不適當?shù)囊?，智?程度進一步接近人類，在文本生成、搜索等領(lǐng)域獲得了廣泛應(yīng)用。2023年2月，隨著 ChatGPT在全球的火熱，OpenAI宣布推出付費方案ChatGPT Plus，以每月20美元 的訂閱制收費；同時，微軟將ChatGPT能力進一步與自身業(yè)務(wù)結(jié)合，發(fā)布新版Bing 搜索引擎和Edge瀏覽器，預(yù)計將能夠處理更復雜的搜索提問。

2、管理層&投融資：受資本青睞，管理層前瞻眼光、大膽投入，微軟合作加速商業(yè) 化

OpenAI董事會及管理層成員大多擁有豐富的技術(shù)或投資背景。董事會主席兼總裁 Greg Brockman曾擔任Stripe的創(chuàng)始工程師，并于2013年成為Stripe的首位CTO，首 席科學家Ilya Sutskever和2019年圖靈獎得主Geoffrey Hinton共同發(fā)明了卷積神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)AlexNet；Sam Altman曾擔任Y Combinator總裁，有豐富的投資經(jīng)驗，投資了 包括Airbnb、Stripe、Reddit等知名公司。OpenAI的非雇員董事背景也十分豐富，多 位董事是頭部互聯(lián)網(wǎng)公司的創(chuàng)始人或首席執(zhí)行官，也有董事具備豐富的政府背景或 人工智能研究背景。

融資方面，OpenAI創(chuàng)始人中有多位硅谷知名投資人，創(chuàng)業(yè)基因和對AGI的美好愿景 吸引了資本關(guān)注。2019年微軟10億美元的投資成為公司發(fā)展的重要節(jié)點，微軟成為 OpenAI獨家云計算提供商；2023年1月，微軟宣布向OpenAI進行一項為期多年、價 值達一百億美元的投資，進入長期合作伙伴關(guān)系的第三階段，OpenAI投后估值達到 290億美元，成為美國最有價值的初創(chuàng)公司之一。 根據(jù)《Fortune》，若OpenAI在市場上盈利且大獲成功，微軟可從一系列投資中獲得 最多920億美元的收益，參與收購的其他VC則能夠獲得高達1500億美元的收益。當 OpenAI開始盈利后，會優(yōu)先償還第一密切合作伙伴的本金；第二階段，微軟將有權(quán) 獲得OpenAI 75%的利潤，直至其收回130億美元的投資；第三階段，微軟的利潤分 配比例下降至49%，另有49%的利潤分配給員工（41%）和第一密切合作伙伴（8%）； 第四階段，當投資者收益已達利潤上限后，OpenAI重新變?yōu)榉怯M織，微軟和其 他風險投資者的股份將無償轉(zhuǎn)讓給OpenAI的非盈利基金。

3、ChatGPT：技術(shù)突破，商業(yè)化加速

從GPT-1到GPT-3：參數(shù)量、訓練量指數(shù)級增加，大模型在多個領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)較高的遷移 效果。算法本身的特性看，GPT系列從1到3都采用了Transformer架構(gòu)，GPT-3的本 質(zhì)仍然是通過大量參數(shù)、大量訓練集數(shù)據(jù)的學習，依賴Transformer強大的擬合能力 使得模型能夠收斂，因此GPT-3學到的模型分布很難擺脫數(shù)據(jù)集的分布情況，需要 持續(xù)更新訓練集。算力方面，由于參數(shù)量和訓練數(shù)據(jù)體量的急速擴展，對底層算力 的要求也持續(xù)增加，訓練成本較高，根據(jù)Lambda Labs，GPT-3訓練一次的成本或 可高達460萬美元。

面向下游應(yīng)用的商業(yè)化看，ChatGPT的應(yīng)用場景豐富，To C端應(yīng)用場景廣闊。根據(jù) 公司官網(wǎng)，OpenAI羅列出48個使用場景，具體可分為回答、分類、代碼、對話、總 結(jié)、翻譯和轉(zhuǎn)換七類，基本涵蓋日常所需的大部分文字使用場景。ChatGPT可滿足 使用者代碼編寫、語言翻譯、回答問題、文本創(chuàng)作等辦公場景需求；同時可以通過聊 天、生成菜譜、生成健身建議等滿足生活場景需求，遷移學習能力極大拓展了使用 場景。

To B端應(yīng)用商業(yè)化看，有望賦能新聞、金融等文字工作相關(guān)領(lǐng)域以及搜索、客服等 交互式對話工作領(lǐng)域。BuzzFeed計劃使用OpenAI開放的API加強部分內(nèi)容創(chuàng)作，并 為觀眾個性化一些內(nèi)容，讓人工智能在公司的編輯和業(yè)務(wù)運營中發(fā)揮更大的作用。 搜索引擎方面，微軟于2月8日發(fā)布的新版Bing搜索引擎吸取并優(yōu)化了ChatGPT與 GPT-3.5的精華，提供比ChatGPT更強大的運作，可以更容易理解使用者輸入的字 詞，進一步搜尋完整答案，產(chǎn)出更符合實際解答的內(nèi)容以提供全新的搜索體驗。 OpenAI所開放的API接口已經(jīng)在上千個應(yīng)用程序中被部署，涵蓋從學習新語言到解 決復雜的分類問題等不同任務(wù)。

國內(nèi)上市公司接入ChatGPT情況看，已接入的大部分公司使用GPT模型應(yīng)用于虛擬 數(shù)字人場景，也有部分公司發(fā)力AI繪圖、智能搜索引擎、文案及代碼編寫等場景。 天娛數(shù)科旗下數(shù)字人接入模型后在TikTok跨境電商直播、虛擬主播直播互動等場景 實現(xiàn)應(yīng)用；藍色光標旗下數(shù)字人蘇小妹采用ChatGPT技術(shù)介入AI多輪對話，其AI作 詩能力已進入技術(shù)測試階段；風語筑旗下數(shù)字人接入ChatGPT以強化場景識別能力 和更新能力；開普云旗下數(shù)字人與GPT-3-003接口對接后形成更可靠的數(shù)字人對話 服務(wù)；天地在線和捷成股份參股的虛擬技術(shù)提供商世優(yōu)科技接入ChatGPT訓練數(shù)字 人專有大腦形成個性化模型。招商銀行、江蘇銀行等金融公司將ChatGPT融入文案 編寫、代碼編寫等日常辦公領(lǐng)域；吉宏股份在2023年1月即接入GPT API接口，通過 ChatGPT賦能跨境電商業(yè)務(wù)，累計幫助公司上新品1萬余個，接手客戶閑聊和安撫對 話10萬余次，節(jié)省客服1000人次工時，生成新的廣告文案7萬余條，幫助公司處理圖 像素材2萬余個，公司團隊還利用ChatGPT在千萬級商品中新挖掘了150萬種商品之 間的關(guān)系。

商業(yè)化手段看：訂閱制面向有較大使用需求的消費者，API接口主要對接B端客戶。 OpenAI在2月初推出ChatGPT Plus試驗訂閱計劃，價格為20美元/月，目前僅對美國 用戶開放。訂閱者可以在流量高峰正常訪問ChatGPT，享有更快的響應(yīng)速度以及 ChatGPT新功能使用優(yōu)先權(quán)，有高峰時段使用需求的消費者可以通過訂閱滿足日常 使用；OpenAI還提供基本模型、微調(diào)模型以及嵌入模型的API接口，針對不同的模 型型號根據(jù)Tokens數(shù)量收費，企業(yè)等專業(yè)開發(fā)者可通過API接口接入ChatGPT，對 模型進行調(diào)優(yōu)，以更適應(yīng)垂直領(lǐng)域的應(yīng)用需求。

（一）產(chǎn)業(yè)鏈：上游算力支持，互聯(lián)網(wǎng)大廠相繼布局，應(yīng)用逐步多元化

ChatGPT是AIGC在NLP領(lǐng)域的產(chǎn)品化成果，從模型本質(zhì)看，都屬于內(nèi)容生成式人工 智能。產(chǎn)業(yè)鏈看，ChatGPT作為對話機器人，是產(chǎn)業(yè)鏈下游的應(yīng)用產(chǎn)品；所采用的 GPT模型是AIGC產(chǎn)業(yè)鏈中游的變革性突破，同樣需要AIGC行業(yè)上游的AI芯片、深度 學習算法框架等提供算力、算法支持。ChatGPT的面世也拓寬了產(chǎn)業(yè)鏈下游應(yīng)用場 景，加速了AIGC的商業(yè)化進程。AIGC行業(yè)可分為硬件層、模型層、應(yīng)用層，其中： 硬件層，主要包含AI芯片，用于為模型訓練及模型推理提供算力支持；AI芯片競爭格 局方面，英偉達占據(jù)主要地位，國產(chǎn)企業(yè)中百度、華為、阿里巴巴、寒武紀等頭部科 技企業(yè)依托自身技術(shù)及業(yè)務(wù)優(yōu)勢重點進行了相關(guān)芯片布局，推出百度昆侖芯2、華為 昇騰910、平頭哥含光800、寒武紀思元370等優(yōu)質(zhì)AI芯片，發(fā)展較為迅速，為預(yù)訓練 大模型提供算力支撐。

模型層方面，近年來隨著AI芯片的快速迭代以及AI框架算法的持續(xù)進步，預(yù)訓練模 型參數(shù)量實現(xiàn)指數(shù)級增長，從千萬量級快速增至千億量級，而在龐大數(shù)據(jù)訓練下，AI 預(yù)訓練模型也得以快速發(fā)展，內(nèi)容多樣性、可控性等進階需求得以滿足。另外，多模 態(tài)預(yù)訓練模型的出現(xiàn)使不同模態(tài)、不同來源數(shù)據(jù)和信息的融合處理得以實現(xiàn)，滿足 了AIGC融合場景下的創(chuàng)作需求，使AIGC技術(shù)應(yīng)用場景廣度得到極大提升。在AIGC 模型研發(fā)階段，開發(fā)人員通過對已有預(yù)訓練模型進行剪裁等方式的微調(diào)，即可實現(xiàn) 用于特定場景、特定需求下的模型量產(chǎn)，與傳統(tǒng)AI模型訓練相比，能夠極大程度上降 低訓練時間與成本，因此預(yù)訓練模型是AIGC產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)商業(yè)化的重要環(huán)節(jié)。由于預(yù)訓 練模型開發(fā)需要擁有超大規(guī)模算力以及海量數(shù)據(jù)支持，國際上預(yù)訓練模型開發(fā)以資 金與數(shù)據(jù)較為充沛的頭部互聯(lián)網(wǎng)公司為主，如谷歌、微軟、Meta等，國內(nèi)具備預(yù)訓 練模型研發(fā)能力的公司主要有百度、華為、阿里巴巴、騰訊、字節(jié)等。

應(yīng)用層方面，AIGC憑借強大、高效的內(nèi)容創(chuàng)造能力，在文本、代碼、圖像、視頻、 3D、游戲等領(lǐng)域均有豐富應(yīng)用場景。例如在文本領(lǐng)域，AIGC可用于營銷文案生成與 小說創(chuàng)作，能在降本增效的同時獲取豐富、高質(zhì)量的文本內(nèi)容；在圖像領(lǐng)域，AIGC 可用于圖像屬性編輯以及圖像端到端生成，同時在多模態(tài)模型下，用戶還可通過文 本輸入進行AI繪畫，極大豐富藝術(shù)創(chuàng)造形式；在游戲領(lǐng)域，AIGC可用于游戲輔助制 作，用于生成游戲內(nèi)隨機地圖、關(guān)卡等內(nèi)容，通過NLP模型還可豐富玩家與游戲內(nèi) NPC交流內(nèi)容，為游戲玩家?guī)砀由鷦?、豐富的游戲體驗。未來隨著AI芯片算力 提升、預(yù)訓練模型持續(xù)發(fā)展，AIGC覆蓋板塊將有望進一步擴展，AIGC應(yīng)用市場具有 較大潛力。

（二）模型層：大模型卡位戰(zhàn)激烈，技術(shù)路線、算法效果存在差距

模型層看，目前大模型是業(yè)內(nèi)一致認知的技術(shù)路線，但需要龐大的訓練集和較高的 訓練成本，大廠天然具備優(yōu)勢。行業(yè)的主要參與者包括谷歌、OpenAI（與微軟深度 綁定）、Stability AI（亞馬遜合作）、百度等，國外廠商在技術(shù)上相對更為領(lǐng)先。 技術(shù)、應(yīng)用、數(shù)據(jù)互通演進，大模型實現(xiàn)迭代閉環(huán)。大模型技術(shù)持續(xù)不斷地發(fā)展， 已經(jīng)從單模態(tài)技術(shù)發(fā)展到了多模態(tài)技術(shù)和跨模態(tài)技術(shù)，技術(shù)供給的持續(xù)豐富促進了 應(yīng)用的繁榮，比如AIGC、數(shù)字人、生物計算等，同時大模型技術(shù)促進了端對端智能 系統(tǒng)的快速發(fā)展，進一步提升了應(yīng)用的效果和效率，而這些應(yīng)用在和用戶與環(huán)境交 互的過程中產(chǎn)生了海量的新數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)又不斷驅(qū)動大模型技術(shù)的升級，從而形成了 “技術(shù)-應(yīng)用-數(shù)據(jù)”的正循環(huán)。

大模型技術(shù)發(fā)展趨勢一：資深技術(shù)日趨成熟。大模型在發(fā)展的過程中越來越成熟， 基于思維鏈的Flan-PaLM模型已經(jīng)具備基本的推理能力，基于層次化的ERNIE 3.0 Zeus可以更好地建模不同任務(wù)的共性與特性，再通過將不同的任務(wù)組織成統(tǒng)一的自 然語言形式，統(tǒng)一建模增強模型的泛化能力。相對其他模型，ERNIE 3.0 Zeus在各 類NLP任務(wù)上表現(xiàn)出了更強的零樣本和小樣本學習能力。為了進一步降低落地門檻， 也出現(xiàn)了效率高、泛化能力強的輕量級大模型ERNIE 3.0 Tiny等。計算機視覺 （Computer Vision，CV）大模型發(fā)展迅速，百度提出了VIMER-CAE模型，強化了 圖像分割能力，具有較強的泛化能力；Google訓練了一個規(guī)模達170億的多任務(wù)視覺 學習模型PaLI，效果超過通用多模態(tài)基礎(chǔ)模型BEiT-3?？缒B(tài)技術(shù)（Cross-Modal）， 百度提出的文心ERNIE-ViLG 2.0可以生成語義更相關(guān)、質(zhì)量更高的圖片。

大模型技術(shù)發(fā)展趨勢二：使用門檻持續(xù)降低。如何應(yīng)對大模型學習的海量知識和技能，以及在對速度、時延和存儲有嚴格要求的應(yīng)用場景中使用更輕量化的模型，是 大模型降低使用門檻所面臨的兩個主要挑戰(zhàn)。針對這些挑戰(zhàn)，百度提出了兩種解決 方案：首先，為了在應(yīng)用中有效激發(fā)大模型的海量知識從而達到最好效果，公司提 出了Prompt技術(shù)，通過在輸入數(shù)據(jù)中插入一些提示信息，來指導模型進行學習和推 理，設(shè)計好的Prompt能夠幫助模型更好地理解數(shù)據(jù)，并且可以提高模型的準確性和 效率。目前，大模型已經(jīng)能夠自己編寫Prompt，且超越了人類水平，大模型在下游 任務(wù)中的門檻進一步降低。其次，在一些應(yīng)用場景中，速度、時延和存儲的要求非常 高。因此，百度推演出大小模型協(xié)同促進的研發(fā)范式，大模型將效果推到極致，使小 模型能夠向大模型學習；小模型則利用已有的知識來輔助大模型進行知識選擇，提 高迭代效率，降低使用成本。大小模型的協(xié)同進化產(chǎn)生了飛輪效應(yīng)，從而促進技術(shù) 的演進和應(yīng)用的落地。

大模型技術(shù)發(fā)展趨勢三：平臺集約化發(fā)展，加速應(yīng)用創(chuàng)新。以百度為例，公司以大 模型能力為核心，開發(fā)了文心大模型套件ERNIEKit。通過該套件，用戶可以使用多 維度的能力，例如數(shù)據(jù)處理、模型預(yù)訓練、模型微調(diào)和模型快速部署等，支持40 應(yīng) 用場景，由此衍生出來的能力可以通過開發(fā)平臺和服務(wù)平臺，向開發(fā)者和生態(tài)系統(tǒng) 進一步賦能，從而實現(xiàn)整個平臺在大模型應(yīng)用落地全周期的覆蓋，降低開發(fā)門檻。

細分賽道看，ChatGPT所在的NLP賽道，以2017年谷歌推出Transformer模型為節(jié) 點，海外迭代節(jié)奏更快，競爭更激烈，國內(nèi)僅百度一家先發(fā)優(yōu)勢明顯。海外模型的 迭代看，2018年OpenAI推出了GPT-1，只采用Transformer的Decoder結(jié)構(gòu)，參數(shù)量 級達1.17億，獲得了更優(yōu)的效果。同年，谷歌發(fā)布BERT模型，基于Transformer的 Encoder結(jié)構(gòu)，參數(shù)達到3億個，對自然語言的理解進一步加深，模型效果超越GPT1。2019年-2020年，OpenAI相繼迭代了兩版GPT模型，在算法上基本沿襲GPT-1的 框架，參數(shù)量級以10倍左右的速度提升，GPT-3達到1750億個參數(shù)，是純粹的無監(jiān) 督訓練模型。同一時期，谷歌則堅持采用Transformer結(jié)構(gòu) 無監(jiān)督學習 有監(jiān)督學習 的技術(shù)路線，參數(shù)量級從T5的110億提升至2021年Switch Transformer模型的1.6萬 億，在計算資源相同的情況下，Switch Transformer的訓練速度可以達到T5的4-7倍。

2021年后，無論是OpenAI還是谷歌，都在模型上有所突破。OpenAI基于GPT系列， 引入基于人類反饋的強化學習，對模型效果產(chǎn)生了較強的增益，成功迭代出 InstructGPT、ChatGPT兩個模型。谷歌2021年推出了技術(shù)路線與GPT系列類似的 LaMDA模型，參數(shù)量級1370億，2023年為了應(yīng)對ChatGPT的沖擊，推出了基于 LaMDA的輕量級版本Bard，相對ChatGPT更具內(nèi)容的時效性，但問答效果與 ChatGPT仍有一定差距。此外，谷歌還加大外延投資，投資Open AI前員工成立的競 品初創(chuàng)公司Anthropic，其推出的Claude模型采用AI反饋強化學習進行訓練，模型效 果仍需進一步驗證。

國內(nèi)看，發(fā)展滯后海外，但在NLP領(lǐng)域，不同語言體系的語法、語義結(jié)構(gòu)差距較大， 國內(nèi)廠商的模型在中文樣本上更具優(yōu)勢。廠商競爭力看，百度具備一定先發(fā)優(yōu)勢。 百度2019年基于BERT模型的改進，推出了文心大模型1.0，此后又迭代了2.0和3.0 版本。在ChatGPT出圈后，百度基于文心大模型，迅速推出了類ChatGPT產(chǎn)品“文心一言”，并與眾多下游應(yīng)用廠商達成合作，拓展生態(tài)應(yīng)用版圖。在百度搜索引擎、 云計算等成熟業(yè)務(wù)的助力下，“文心一言”有望成為國內(nèi)率先商業(yè)化落地的產(chǎn)品。

（三）應(yīng)用層：多元應(yīng)用打開商業(yè)化空間

AIGC在內(nèi)容生產(chǎn)領(lǐng)域中具有革新性的意義，運用其搜集、整合和生成的能力，能夠 大幅減少用戶將創(chuàng)意概念向產(chǎn)品雛形、草稿轉(zhuǎn)化的時間和成本。特別是在標準化要 求較低、較為重視感性與體驗的場景中，AIGC幫助用戶將創(chuàng)意與具體實現(xiàn)過程分離， AIGC取代了大量重復的具體實現(xiàn)過程所需的勞動力，并逐步壓低邊際成本。在影視、 娛樂等內(nèi)容需求豐富的領(lǐng)域，AIGC已經(jīng)具備大規(guī)模輔助生產(chǎn)的水平，能夠率先實現(xiàn) 商業(yè)化落地；而在內(nèi)容精度、數(shù)據(jù)準確性要求更嚴格的行業(yè)賽道上，如銀行、金融、 教育、醫(yī)療等領(lǐng)域，AIGC的能力尚不能完全滿足使用場景的要求，產(chǎn)品的生產(chǎn)和商 業(yè)化落地仍需相應(yīng)人才的參與、配合、檢驗。長期來看，很多核心技術(shù)或創(chuàng)意與具體 實現(xiàn)過程可分離的賽道，未來都有可能成為AIGC的應(yīng)用場景，并借助AIGC的能力實 現(xiàn)“工業(yè)化生產(chǎn)”。

目前，以ChatGPT為代表的AIGC產(chǎn)品商業(yè)化有望在以下途徑較快落地： （1）內(nèi)容生產(chǎn)的降本增效：在創(chuàng)意密集度高、交互需求較強的行業(yè)，AIGC工具能 夠根據(jù)用戶的指導，高效率地進行內(nèi)容的生成、加工、批量編輯和風格轉(zhuǎn)換等，在營 銷、圖片、音樂、視頻、文本、游戲、虛擬人和元宇宙等各媒介中均有廣闊的應(yīng)用空 間，并已經(jīng)涌現(xiàn)出AI繪畫、寫作助手等一批新應(yīng)用。 （2）輔助辦公和軟件服務(wù)：將AI嵌入搜索引擎及辦公軟件中，通過自然語言處理實 現(xiàn)郵件自動生成、文獻和會議翻譯、代碼生成和智能搜索等功能。微軟已經(jīng)在討論 將OpenAI的模型整合到Word、PowerPoint、Outlook和其他應(yīng)用程序中，以便用戶 可以通過簡單的提示自動生成文本；DeepL翻譯器使用基于Transformer架構(gòu)的人工 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行文本翻譯，部分AIGC產(chǎn)品已經(jīng)融入用戶的日常辦公場景中。

在AIGC技術(shù)的商業(yè)化節(jié)奏上，國內(nèi)外廠商存在差異。現(xiàn)階段，國外廠商在C端應(yīng)用 的商業(yè)化上步伐更快，已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)C端變現(xiàn)。代碼網(wǎng)站GitHub基于自身公開存儲庫 的數(shù)十億行代碼訓練了Copilot，該AI可以根據(jù)開發(fā)者的需求輔助生成和修改代碼， 個人用戶的訂閱價格為10美元/月；會議軟件Teams計劃推出Teams Premium，訂閱 用戶可啟用多種基于GPT的高級功能，包括AI會議總結(jié)、實時字幕翻譯、搜索口述 文本等，預(yù)期價格為10美元/月。

除具備技術(shù)優(yōu)勢的頭部企業(yè)外，國外還涌現(xiàn)一批各具特色的初創(chuàng)企業(yè)，多采用基于 大模型調(diào)優(yōu)后，建立在垂直領(lǐng)域效果更優(yōu)的小模型的方式。如Midjourney的圖像生 成AI推出了三檔收費計劃，其中標準計劃向用戶開放每月15小時的高速GPU運算使 用時間和商用許可，每月收費24美元；能夠使用26種語言編寫商品說明、視頻腳本 和在線等內(nèi)容的寫作輔助AI工具Jasper也采取多檔收費的訂閱模式，個人用戶可以 根據(jù)每月生成的字數(shù)選擇49美元/月到500美元/月不等的套餐。 由于模型效果與ChatGPT等海外前沿模型仍存在差距，國內(nèi)C端應(yīng)用用戶認知仍在 逐步建立，國內(nèi)B端應(yīng)用生態(tài)有望先行。百度以文心ERNIE模型系統(tǒng)為底層模型的類 ChatGPT產(chǎn)品文心一言宣布推出后，吸引了大量B端廠商積極合作。近期官宣的首批 生態(tài)合作伙伴中，主要以新聞媒體、垂直內(nèi)容平臺、廣告營銷企業(yè)和軟件開發(fā)公司 為主，主要合作方向涵蓋軟件服務(wù)、營銷、搜索、文字、視頻、虛擬人和元宇宙、語 音等方向，以提供相關(guān)應(yīng)用API的方式向企業(yè)端客戶提供服務(wù)。

AIGC應(yīng)用于傳媒互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域， ChatGPT有望對搜索領(lǐng)域帶來變革，同時，通過AI 實現(xiàn)內(nèi)容生產(chǎn)、創(chuàng)意實現(xiàn)，與游戲、音樂、圖片、營銷等領(lǐng)域結(jié)合，都有可觀的潛在 商業(yè)化空間。

（一）微軟將 ChatGPT 和全線業(yè)務(wù)進行融合

微軟作為OpenAI最大投資方，將ChatGPT與自身全線業(yè)務(wù)融合，在辦公、搜索等領(lǐng) 域嘗試探索新的模式。我們整理了微軟的主要業(yè)務(wù)模塊，微軟的產(chǎn)品兼顧向企業(yè)端 的服務(wù)，以及個人用戶服務(wù)。

1、生產(chǎn)力和業(yè)務(wù)流程相關(guān)業(yè)務(wù)。該業(yè)務(wù)模塊包含（1）Office commercial, 產(chǎn)品包括 Office, Exchange, SharePoint, Microsoft Teams, Office 365 Security and Compliance, 以及Skype for Business等應(yīng)用。其收入主要來自于企業(yè)支付的基于云 服務(wù)的軟件接入訂閱費或本地安裝軟件的許可費。微軟Office 365是基于云的訂閱服 務(wù)，企業(yè)可以通過付費訂閱在線使用Word、 Excel、PowerPoint、Outlook等產(chǎn)品。 企業(yè)用戶也可以在本地安裝Office軟件，即Office on-premises，購買許可證使用。 （2）Office Consumer，即面向個人和家庭用戶提供的訂閱服務(wù)，產(chǎn)品包含Word、 Excel、PowerPoint、Outlook。Microsoft 365 Consumer還包括Skype、OneDrive、 Teams等產(chǎn)品的接入服務(wù)。（3）Linkedin，是微軟于2016年收購的社交網(wǎng)絡(luò)，除了 擁有專注于建立人脈關(guān)系的社交平臺，Linkedin還垂直于向企業(yè)客戶提供招聘解決方 案、營銷等解決方案的落地。Linkedin的收入來源包括廣告變現(xiàn)、付費會員服務(wù)、人 才招聘服務(wù)和銷售解決方案服務(wù)。（4）Dynamic business solutions是微軟開發(fā)的基 于云計算的商業(yè)軟件解決方案，包括ERP（企業(yè)資源計劃）、CRM（客戶關(guān)系管理）、 Customer Insights（客戶洞察）等系列智能應(yīng)用程序。

2、智能云。該業(yè)務(wù)模塊包括兩大塊，（1）服務(wù)器和云業(yè)務(wù)，旗下包括Azure云計算 平臺，提供包括虛擬機、存儲、數(shù)據(jù)分析、人工智能等模塊的服務(wù)能力。企業(yè)可以通 過Azure構(gòu)建、部署和管理應(yīng)用和解決方案。SQL Server是微軟開發(fā)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 管理系統(tǒng)，可以在本地或云上部署，適配多類型操作系統(tǒng)和編程語言。還包括 Windows Serer和System Centor等服務(wù)器操作系統(tǒng)、系統(tǒng)管理套件。以及為開發(fā)人 員提供服務(wù)的GitHub，開發(fā)團隊利用GitHub可以高效的協(xié)作和開發(fā)軟件產(chǎn)品。（2） 企業(yè)咨詢等服務(wù)。微軟的咨詢服務(wù)團隊，可以為企業(yè)客戶提供戰(zhàn)略制定、業(yè)務(wù)梳理、 培訓及軟件/硬件部署的配套服務(wù)，皆在幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和業(yè)務(wù)創(chuàng)新。

3、更多個人計算業(yè)務(wù)。該模塊包括（1）Windows，包括向OEM在生產(chǎn)時預(yù)裝在計 算機上的Windows操作系統(tǒng)向微軟支付的許可費，以及Windows商業(yè)產(chǎn)品的批量授 權(quán)，通常來自于企業(yè)批量采購設(shè)備時支付的許可費。（2）設(shè)備，包括Surface和電腦 配件等硬件設(shè)備的銷售。（3）游戲業(yè)務(wù)，Xbox硬件和內(nèi)容服務(wù)。（4）搜索廣告， 來足浴Bing和微軟平臺的廣告收入。 從收入結(jié)構(gòu)來看，微軟三塊業(yè)務(wù)的占比較為均衡，近期智能云業(yè)務(wù)的收入占比和增 速相較于其他兩塊略顯優(yōu)勢。整體來看，2021年全年微軟收入達到1681億美元，同 比增長18%。生產(chǎn)力和業(yè)務(wù)流程相關(guān)業(yè)務(wù)2021年收入達到539億美元，同比增長16%， 占總收入的比例達到32%。2021年智能云業(yè)務(wù)收入達601億美元，同比增長24%，占 比達到36%。更多個人計算業(yè)務(wù)在2021年的總收入為541億美元，同比增長12%，占 收入比為32%。整體來看三大塊各占近1/3的收入貢獻，而增速均較為穩(wěn)健，智能云 業(yè)務(wù)增長更快。

按細分業(yè)務(wù)來看，服務(wù)器和云業(yè)務(wù)、辦公軟件產(chǎn)品和云業(yè)務(wù)的收入貢獻度最高，從 業(yè)務(wù)增速來看，游戲業(yè)務(wù)和Linkedin以及服務(wù)器和云業(yè)務(wù)的增速快于其他業(yè)務(wù)線。服 務(wù)器和云業(yè)務(wù)、辦公軟件產(chǎn)品和云業(yè)務(wù)2021年收入貢獻分別為31%和24%，是前兩 大收入貢獻的細分業(yè)務(wù)。從增速來看，收入貢獻為9%的游戲業(yè)務(wù)增長最快，21年同 比增速達到33%，其次服務(wù)器和云業(yè)務(wù)以及收入貢獻占比為6%的Linkedin業(yè)務(wù)收入 增速都在27%，僅次于游戲業(yè)務(wù)。而相對更傳統(tǒng)的Windows、Devices、企業(yè)服務(wù)業(yè) 務(wù)增速都較為緩慢，同比增速在4%。

搜索 聊天機器人是對C端用戶感知最明顯的使用場景。ChatGPT的語言模型可以優(yōu) 化Bing對用戶檢索信息的理解能力，Bing的用戶搜索需求和搜索行為也可以強化 ChatGPT的語言理解模型。

從目前的全球各搜索引擎訪問量來看，Google占據(jù)絕對優(yōu)勢。根據(jù)Similarweb的訪 問量統(tǒng)計，2022年11月-23年1月期間，谷歌網(wǎng)站的總訪問量達到2598億，以絕對優(yōu) 勢領(lǐng)先于其他搜索引擎；同一期間Bing的訪問量為35億，duckduckgo為26億。而從 設(shè)備分布來看，Google的流量移動端占比最高，達到59%；其他引擎的PC流量占比 高于移動端。

根據(jù)2023年1月每天的搜索查詢數(shù)量來看，美國地區(qū)微軟系站點的搜索量有明顯提 升。根據(jù)statista數(shù)據(jù)顯示，23年1月每天的搜索引擎搜索量來看，微軟站點有明顯的 提升趨勢，較月初每天100萬次，提升至月末的每天500多萬次。

因新的功能，Bing在移動端的下載排名攀升。從美國ios應(yīng)用市場的免費榜單來看， Bing因加入了ChatGPT的對話功能測試，引發(fā)了用戶下載使用，Bing在應(yīng)用商店的 排名從過去的工具榜排名150 ，到總榜的前100，持續(xù)占領(lǐng)效率類應(yīng)用的榜首。雖然絕對下載量未超越Google，但也吸引了大量的新增用戶。

（二）百度基于文心大模型推出產(chǎn)業(yè)級搜索系統(tǒng)“文心百中”

國內(nèi)廠商看，百度深度布局從大模型到應(yīng)用產(chǎn)品的產(chǎn)業(yè)鏈全景，布局搜索、圖片生 成等重要應(yīng)用場景?！爱a(chǎn)業(yè)級”和“知識增強”構(gòu)筑文心大模型兩大特性，堅定“降 低應(yīng)用門檻”的發(fā)展路線。文心大模型全景圖涵蓋文心大模型、工具與平臺、產(chǎn)品 與社區(qū)三個部分。文心大模型層由基礎(chǔ)大模型、任務(wù)大模型、行業(yè)大模型的三級體 系構(gòu)成，能夠廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)，滿足不同應(yīng)用場景的需求。工具與平臺層包括 大模型開發(fā)套件、文心API和內(nèi)置文心大模型能力的EasyDL和BML開發(fā)平臺，有效 降低應(yīng)用門檻。產(chǎn)品與社區(qū)層包括AI藝術(shù)與輔助創(chuàng)作平臺“文心一格”、產(chǎn)業(yè)級搜索 系統(tǒng)“文心百中”和創(chuàng)意探索社區(qū)旸谷，增加用戶對AI大模型技術(shù)的體驗空間。

行業(yè)大模型推進文心大模型在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用中更深入的落地。文心·行業(yè)大模型是在通 用數(shù)據(jù)訓練的文心大模型基礎(chǔ)上，結(jié)合行業(yè)特有的大數(shù)據(jù)和知識，采用行業(yè)相關(guān)的 創(chuàng)新算法設(shè)計而成的。行業(yè)大模型的設(shè)計進一步提升文心大模型在行業(yè)應(yīng)用中的適 配性，可以更好地應(yīng)對行業(yè)領(lǐng)域的需求。目前百度與國網(wǎng)、浦發(fā)、航天、人民網(wǎng)、哈 爾濱、電影頻道、深燃、吉利、泰康、上海辭書出版社等均有行業(yè)大模型落地，助力 行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型升級。以電影領(lǐng)域為例，文心和電影頻道聯(lián)合發(fā)布的智感超清大 模型，深度結(jié)合百度的AI技術(shù)能力和電影頻道長期積累的視頻修復數(shù)據(jù)，通過對超 分辨率、去噪、去模糊、去壓縮等多任務(wù)的聯(lián)合預(yù)訓練、億級參數(shù)量的學習，同時實 現(xiàn)對多種損壞情況的修復，并通過畫質(zhì)提升、邊緣銳化等方式增強視頻的清晰度， 全方位提升視頻修復效率和觀感體驗的效果。

搜索場景上，百度文心推出大模型驅(qū)動的產(chǎn)業(yè)級搜索系統(tǒng)“文心百中”。文心百中 由百度搜索與文心大模型聯(lián)合研制，可以對文本信息、富文本信息、結(jié)構(gòu)化信息、視 頻信息進行精準語義搜索，覆蓋知識搜索、合同搜索、人才庫搜索、電商搜索、音樂 搜索、長視頻搜索等多個搜索場景。極簡、強大、高效是文心百中的三個主要特點， 文心大模型目前可以替代過去大量的傳統(tǒng)搜索策略，策略極簡驅(qū)動架構(gòu)極簡，從而 架構(gòu)的研發(fā)和運營維護成本可以降低到一個新的量級，同時產(chǎn)品設(shè)計也做到了極簡 化，僅需三步即可在線完成搜索引擎的構(gòu)建；文心百中的語義理解能力非常強大， 幾乎可以做到在搜索時不再需要擔心語義問題；強大的模型能力和極簡的產(chǎn)品設(shè)計 促使百中擁有從零開始建設(shè)搜索系統(tǒng)的能力，使得搜索系統(tǒng)的定制開發(fā)和實現(xiàn)上線 的周期或者人力成本能夠壓縮90%以上。 “文心百中”即將上線“知識對話”功能。通過搜索找到問題知識點的答案，需針 對有關(guān)知識內(nèi)容進行統(tǒng)一建模。文心百中可以直接對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進行建模，實現(xiàn) 針對各種知識內(nèi)容的精準語義搜索。這個功能還可以應(yīng)用于智能問答、問答輔助等 場景。

百度類ChatGPT應(yīng)用“文心一言”將于3月正式推出。2月13日，百度宣布將于3月 正式推出基于文心大模型技術(shù)的生成式對話產(chǎn)品文心一言（ERNIE Bot）。據(jù)電商報 介紹，“文心一言”一些相關(guān)功能目前已陸續(xù)在百度搜索內(nèi)上線或內(nèi)測，包括多答案 回復、智能生成等。2月17日，百度智能云在2023 AI 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)高峰論壇上宣布“文 心一言”將通過百度智能云對外提供服務(wù)，為產(chǎn)業(yè)帶來AI普惠。論壇上，百度集團執(zhí) 行副總裁、百度智能云事業(yè)群總裁沈抖表示，文心一言的能力將通過百度智能云率 先在內(nèi)容和信息相關(guān)的行業(yè)和場景落地。相關(guān)行業(yè)如媒體、文娛、企業(yè)軟件等，相關(guān) 場景如智能客服、員工培訓、巡檢日報、知識萃取等，都將率先使用文心一言的服 務(wù)。信息的高效流轉(zhuǎn)和交互，也會進一步帶來行業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營效率的提升。據(jù)百度公 眾號，目前已經(jīng)有包括互聯(lián)網(wǎng)、媒體、金融、保險、汽車、企業(yè)軟件等行業(yè)的近300 家頭部企業(yè)宣布加入百度“文心一言”生態(tài)。

Baidu堅守國內(nèi)搜索市場行業(yè)龍頭。2021年1月國內(nèi)在線搜索月活躍用戶已經(jīng)達到 5.41億，相較2018年1月提升1.12億。從中國主要搜索引擎的市場份額看，Baidu位 居前列，截至2023年1月市占率65.2%，Sogou和Bing次之，市占率分別為12.7%、 11.5%。

（三）內(nèi)容社區(qū)/在線閱讀：變革內(nèi)容創(chuàng)作生態(tài)&增厚數(shù)據(jù)價值

ChatGPT生成的文本內(nèi)容已經(jīng)呈現(xiàn)出可以媲美人類的優(yōu)異表現(xiàn)，在內(nèi)容社區(qū)、在線 閱讀等領(lǐng)域有望產(chǎn)生直接助力。具體來說，ChatGPT可以根據(jù)用戶的個性化要求生 成文本（包括但不限于小說/作文/論文/詩歌/新聞/營銷文案/教材/演講稿）、對文本進 行修改潤色、續(xù)寫內(nèi)容等。根據(jù)《紐約時報》的報道，在北密歇根大學哲學教授Antony Aumann的世界宗教課堂上，由ChatGPT撰寫的課程論文獲得了全班最高評價。網(wǎng)上 也有多位職業(yè)教育老師測評了由ChatGPT生成的雅思作文，評分普遍在6分到7.5分 （滿分9分）。

大廠在文本生成領(lǐng)域的主要產(chǎn)品除了ChatGPT（OpenAI）、Bard（谷歌）、文心一 言（百度）外，22年4月騰訊AI Lab推出智能寫作助手“文涌Effidit”，定位在輔助寫 作者提升效率，提供智能糾錯、文本補全、文本潤色、文本擴寫、詞語/句子推薦與 生成等功能，目前尚未提供長文本的創(chuàng)作生成。阿里達摩院先后于21年4月發(fā)布270 億參數(shù)的大語言模型PLUG、于22年9月發(fā)布通義大模型M6-OFA，目前正在研發(fā)基 于通義大模型的類ChatGPT產(chǎn)品，兼具文本生成和圖片生成能力。字節(jié)跳動在2016 年6月上線了新聞寫作機器人Xiaomingbot。國內(nèi)市場還涌現(xiàn)了彩云小夢、瀾舟科技 等AI生成文本類應(yīng)用。但是由于這些語言模型的參數(shù)量及訓練量偏小，一般只提供 內(nèi)容續(xù)寫、文本潤色等輔助性寫作功能，且其生成文本經(jīng)常出現(xiàn)上下文不連貫、邏 輯前后矛盾等情況，與ChatGPT的性能存在較大差距。

現(xiàn)階段ChatGPT生成的文本依然存在明顯缺點，例如我們向ChatGPT提問2022年全 國新高考I卷的作文題目，ChatGPT撰寫的作文大篇幅引用題干、表述多次重復。一 方面AIGC技術(shù)已然掀起全球內(nèi)容創(chuàng)作生態(tài)的革命，預(yù)期將在不遠的未來顯著提升內(nèi) 容生產(chǎn)效率；但另一方面我們判斷，基于機器學習底層技術(shù)的局限性，AI最終難以替 代創(chuàng)新性、感性、思辨性的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容創(chuàng)作。 （1）大語言模型（LLM）根據(jù)訓練數(shù)據(jù)生成文本。由于數(shù)據(jù)集的局限性，對應(yīng)生成 的文本可能缺乏特定領(lǐng)域常識、存在偏見、沒有實時信息等。例如ChatGPT訓練所 用的中文數(shù)據(jù)集較少，因此ChatGPT對中文的理解相對不足、響應(yīng)能力較弱；同時 ChatGPT訓練所用的數(shù)據(jù)更新至2021年9月，因此ChatGPT并不知道“Bard”等新 知識，對于醫(yī)學、法律等領(lǐng)域的專業(yè)術(shù)語可能無法做出準確描述。 （2）AI可以生成有情感色彩的文本，但并不能理解情感，這導致AI生成文本的情緒 表達可能是不準確的、或是淺層次的。 （3）現(xiàn)階段大語言模型可以理解上下文的部分信息，但是涉及文化常識、語言歧義、復雜結(jié)構(gòu)文本時，大語言模型往往無法進行推理和邏輯推斷，可能會因此生成邏輯 不合理或不連貫的文本。 （4）大語言模型只是根據(jù)已有數(shù)據(jù)進行預(yù)測和生成，不具備想象力或創(chuàng)造性，無法 生成創(chuàng)新性內(nèi)容或創(chuàng)新性風格的文本。

（1）AI生成內(nèi)容&輔助生成內(nèi)容

如前所述，ChatGPT可以根據(jù)要求直接生成小說、回答、專欄文章、博文等內(nèi)容； 同時也可以作為輔助工具，幫助創(chuàng)作者搜集資料、續(xù)寫情節(jié)、潤色詞句、撰寫草稿 等，有效縮短創(chuàng)作周期中前期籌備、中期瓶頸、以及后期修改的時間。在線閱讀龍頭 中文在線已與瀾舟科技達成戰(zhàn)略合作，瀾舟科技向中文在線旗下17K小說網(wǎng)的作者提供文學輔助寫作功能，可針對不同讀者群體（男頻/女頻）、文體風格（都市/玄幻 /仙俠/古風），根據(jù)要求擴寫、潤色、續(xù)寫小說內(nèi)容。而知乎則在創(chuàng)作聲明中增添了 “包含AI輔助創(chuàng)作”選項。

（2）AI開發(fā)多模態(tài)衍生品

AIGC領(lǐng)域的跨模態(tài)生成技術(shù)可通過原創(chuàng)IP開發(fā)多模態(tài)的衍生品。在技術(shù)維度，TTS （Text-to-speech）技術(shù)已相當成熟，被廣泛應(yīng)用于有聲讀物生成、自動配音等方面， 可生成不同方言和音色、乃至特定對象音色的音頻內(nèi)容。23年1月谷歌發(fā)布AI模型 MusicLM（暫未上線），可根據(jù)文本描述生成任意類型的高保真音樂。T2I（Text to image）在2022年迅猛發(fā)展，基于Diffusion模型，4月OpenAI推出了DALL-E2、7月 Stability AI推出Stable Diffusion（免費開源），相比前一代T2I產(chǎn)品顯著提高了分辨 率、真實性和準確性。2022年8月在美國科羅拉多州舉辦的藝術(shù)博覽會中，AI繪畫作 品《太空歌劇院》獲得了數(shù)字藝術(shù)類別冠軍。文字生成視頻技術(shù)尚在嘗試階段，2022 年10月谷歌發(fā)布了兩款文本轉(zhuǎn)視頻產(chǎn)品“Imagen Video”和“Phenaki”。Imagen Video能夠根據(jù)關(guān)鍵詞生成1280*768分辨率、24幀/秒的高清視頻片段，Phenaki能夠 根據(jù)約200個詞的提示語生成2分鐘以上的長視頻內(nèi)容。不過到目前為止，Imagen Video和Phenaki都未向C端用戶開放使用。

（3）賦能平臺數(shù)據(jù)開發(fā)價值

從大語言模型的訓練數(shù)據(jù)集來看，文心ERNIE（百度）、M6（阿里巴巴）的訓練數(shù) 據(jù)量明顯不及GPT-3（OpenAI）和Gopher（谷歌），并且數(shù)據(jù)集中包含Wikipedia、 BookCorpus、Common Crawl等大量英文數(shù)據(jù)，這說明優(yōu)質(zhì)的中文數(shù)據(jù)集非常稀缺。 而我國的在線閱讀平臺和內(nèi)容社區(qū)擁有海量數(shù)據(jù)，以閱文集團為例，截至2021年底 平臺累積作品總數(shù)約1510萬部，當年新增字數(shù)超過360億個。如果在線閱讀平臺和內(nèi) 容社區(qū)能夠?qū)⑵脚_上的數(shù)據(jù)篩選處理為優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)集，一方面能夠增厚公司的數(shù)據(jù)價 值，另一方面也將加速中文大語言模型的訓練優(yōu)化。

（四）游戲：AIGC 可應(yīng)用于游戲產(chǎn)品全生命周期，全面提升產(chǎn)業(yè)效率

以ChatGPT為代表的AIGC技術(shù)發(fā)展正在深刻影響著游戲行業(yè)，其應(yīng)用主要可分為兩 個階段：一是作為輔助工具，替代信息挖掘、素材調(diào)用等方面的生產(chǎn)力；二則是直接 生成內(nèi)容。目前生成式AI的應(yīng)用還處于第一階段。 在游戲領(lǐng)域，AIGC可以應(yīng)用于游戲研發(fā)、游戲發(fā)行、游戲體驗等環(huán)節(jié)，提高游戲內(nèi) 容生產(chǎn)力。在游戲研發(fā)方面，應(yīng)用AIGC技術(shù)生成游戲文案、道具、角色、音樂及場 景等可節(jié)省整個研發(fā)團隊包括策劃、美術(shù)、音樂及程序等各方面人力，極大程度提 升游戲開發(fā)效率，降低制作門檻，催生更多創(chuàng)意；在游戲發(fā)行方面，AIGC可助力創(chuàng) 建游戲推廣計劃，實現(xiàn)有針對性的精細化運營，提升游戲營銷效果；在游戲體驗方 面，AIGC可應(yīng)用于玩家實時互動，主要體現(xiàn)在優(yōu)化NPC對話、創(chuàng)建個性化角色以及 生成千人千面劇情等，使游戲更具交互性、可玩性與真實感，用戶體驗全方位提升。

1、AIGC可應(yīng)用于游戲產(chǎn)品全生命周期，全面提升產(chǎn)業(yè)效率

（1）AIGC 游戲開發(fā)：全面提升研發(fā)效率，降低創(chuàng)作門檻

AIGC有望在文案、道具、角色、場景生成及玩法設(shè)計方面提升游戲研發(fā)效率，降低 創(chuàng)作門檻。隨著游戲行業(yè)市場競爭加劇，產(chǎn)品研發(fā)成本持續(xù)高漲，尤其對于高品質(zhì)、 內(nèi)容宏大的游戲來說，制作難度更高、周期更長。以ChatGPT為代表的AIGC工具能夠深度參與制作流程，廣泛應(yīng)用于游戲開發(fā)各個環(huán)節(jié)，主要體現(xiàn)在文本、圖像、音 頻、視頻的AI生成，幫助制作游戲文案、道具、角色及場景，以及設(shè)計游戲關(guān)卡與整 體世界觀。如果AIGC全面落地游戲研發(fā)，將全方位節(jié)省制作團隊人力成本，包括策 劃、美術(shù)、音樂、程序等環(huán)節(jié)，有效提升游戲研發(fā)效率，降低制作門檻，增強行業(yè)創(chuàng) 造力。

AIGC生成文本可制作游戲NPC對話、劇情及世界觀。根據(jù)游戲的復雜程度，游戲中 可能存在大量NPC，需要創(chuàng)作者為其策劃人物形象及對話文案，工程量巨大。AIGC 能夠根據(jù)前期大量的模型學習與訓練，為每個NPC自動生成具有獨特設(shè)定、符合游 戲劇情的對話，增強互動性，打造更為沉浸的游戲體驗。同樣在游戲劇情及整體世 界觀方面，AIGC可對海量劇本數(shù)據(jù)進行分析歸納，學習已有的人物關(guān)系與劇情邏輯， 通過算法構(gòu)建完整的游戲敘事。除此之外，AIGC還可以與玩家互動，使其參與到劇 情制作當中，生成個性化的游戲體驗。例如，網(wǎng)易旗下開放世界手游《逆水寒》上線 智能NPC系統(tǒng)，實現(xiàn)游戲NPC與玩家自由對話，并根據(jù)對話內(nèi)容自主給出有邏輯的 行為反饋，極大程度上增強游戲交互性，提升玩家游戲體驗。

AIGC生成視頻可制作游戲動畫。動畫是游戲制作中最核心的環(huán)節(jié)之一，需要耗費大 量人力、物力與時間。如果能夠應(yīng)用AIGC自動生成游戲動畫，游戲研發(fā)效率將顯著 提升。目前依據(jù)文本生成視頻的AI工具越來越多，例如，谷歌推出的Imagen Video 能夠根據(jù)簡短文本生成高保真視頻，具有高度的可控性和理解力；Phenaki能夠?qū)⒃?細的文本提示轉(zhuǎn)換為兩分鐘以上的長視頻，還能產(chǎn)生有連貫性的多個視頻，但質(zhì)量 較低。Meta的Make-A-Video可以利用給定的文字、圖像或視頻生成一個幾秒鐘的短 視頻。但目前生成視頻技術(shù)還不足以應(yīng)用于游戲動畫實際制作當中，未來隨著AIGC 技術(shù)的高速發(fā)展，有望實現(xiàn)文字、圖像與視頻的高效轉(zhuǎn)換，極大程度提升游戲動畫 的制作效率。

AIGC輔助玩法設(shè)計。在卡牌類或SLG類游戲中，每推出新怪獸、新副本或新卡牌組 合，均需要策劃人員窮舉所有可能，模擬所有游戲情況，這時人工驗算不僅耗時耗 力，出錯率也很高。若采用AIGC生成所有可能，就能夠快速完成游戲策劃，并保證 設(shè)計質(zhì)量。例如，目前絕大部分游戲采用決策樹方法來設(shè)計怪獸攻擊方式，而AIGC 技術(shù)可以自動形成怪獸反饋機制，使怪獸反饋更加擬人化，更具真實性。 ChatGPT結(jié)合其他AI繪畫、AI生成3D等AIGC工具協(xié)同使用能夠進一步提升生產(chǎn)力。 ChatGPT的應(yīng)用場景可歸類為“文-文”和“文-代碼”形式，若結(jié)合其他AIGC工具， 可以實現(xiàn)“文-文-圖”、“文-文-音”、“文-文-視頻”等一系列應(yīng)用。由于ChatGPT等 對話式AI回答的準確性、時效性尚待提高，因此短期內(nèi)適用于對準確性要求不高的 創(chuàng)意類場景。

（2）AIGC 游戲推廣：AIGC應(yīng)用營銷全過程，提升游戲推廣效率

游戲推廣準備期，AIGC尋找宣傳點并創(chuàng)建推廣計劃。AIGC所運用自然語言處理技 術(shù)能分析行業(yè)趨勢、提供情感分析、總結(jié)用戶畫像、制作計劃文書等。游戲推廣初 期，AIGC自動快速生成高品質(zhì)素材，降低營銷成本。AIGC為素材制作者提供創(chuàng)意 并輔助其快速生成腳本、畫面、視頻等。超休閑游戲發(fā)行商Supersonic已使用AI工具 為游戲《圈魚大亨》自動生成符合游戲風格的優(yōu)質(zhì)素材；騰訊混元AI大模型具有“圖 生視頻”“文案助手”“文生視頻”等功能，自動生成推廣素材，幫助游戲推廣內(nèi)容在 多渠道快速鋪開。游戲推廣后期，AIGC協(xié)助精細化運營，實現(xiàn)個性化營銷。隨著游 戲推廣持續(xù)開展，廣告投放效果下降，AIGC模型可根據(jù)用戶特征以及前期投放活動 數(shù)據(jù)進行微調(diào)，針對目標受眾量身定做推廣活動，精準投放廣告。自動化文案撰寫 公司Persado結(jié)合營銷心理學，利用NLP和機器學習自動生成基于用戶特征和態(tài)度的推廣素材，提高廣告和目標受眾的匹配準確度，有效提高轉(zhuǎn)化率。

（3）AIGC 游戲體驗：AIGC升級交互元素，提供個性化體驗

AIGC讓游戲中交互元素更智能，實現(xiàn)“千人千面”的個性化劇情，增強人機交互性與 游戲真實感。NPC是游戲中重要交互元素，AIGC實現(xiàn)NPC擬人化和差異化。完美世 界手游《夢幻新誅仙》智能NPC擁有獨特性格愛好及處事方式，并對玩家行為和游 戲場景變化進行反饋，例如面對玩家求助時NPC會有逃跑、猶豫等不同表現(xiàn)，更接 近真人反應(yīng)。除NPC外，AIGC可用于創(chuàng)建角色、道具、劇情、場景等其他交互元素， 打造“千人千面”游戲體驗?；贏IGC技術(shù)開發(fā)的敘事游戲《Hidden Door》通過自 然語言生成（NLG）等技術(shù)構(gòu)建游戲劇情，根據(jù)玩家想法即興創(chuàng)作劇情和完善故事 細節(jié)，降低創(chuàng)作門檻，以交互方式創(chuàng)造個性化、高自由度游戲體驗。

2、網(wǎng)易《逆水寒》實裝國內(nèi)首個游戲GPT，多家公司積極布局AIGC

目前多家公司已布局游戲領(lǐng)域的AIGC。網(wǎng)易手游《逆水寒》實裝國內(nèi)首個“游戲GPT”， 智能NPC系統(tǒng)幫助打造更具沉浸感的游戲世界，提升玩家參與度與交互性。此外， 騰訊、米哈游、愷英網(wǎng)絡(luò)、巨人網(wǎng)絡(luò)、三七互娛、完美世界、吉比特、昆侖萬維及中 文在線等公司均積極布局AIGC賽道，主要可分為AIGC產(chǎn)品研發(fā)、虛擬數(shù)字人AI交互、 游戲產(chǎn)品開發(fā)應(yīng)用等方向。

（1）網(wǎng)易《逆水寒》應(yīng)用AIGC技術(shù)打造智能NPC系統(tǒng)

《逆水寒》智能NPC系統(tǒng)可在具體情境中應(yīng)用，與游戲機制深度結(jié)合。2月15日，網(wǎng) 易旗下已獲得版號的武俠題材開放世界MMO游戲《逆水寒》手游宣布，首次實裝“完 全由AI驅(qū)動的高智能NPC”，應(yīng)用與ChatGPT同源的底層AI技術(shù)打造而成。游戲中的 NPC能夠和玩家自由對話，并給予對話內(nèi)容自主給出有邏輯的行為反饋，且NPC之間也會互相交流影響形成巨大社會關(guān)系網(wǎng)。玩家和NPC的交流交互不再是設(shè)定好的、 流程式的，而是做到無設(shè)定自由交互，更加貼近真實的開放世界。 基于AI，有望實現(xiàn)游戲內(nèi)容無限生成、玩家零門檻創(chuàng)作。與ChatGPT不同，“逆水寒 GPT”的學習范圍更專注于游戲世界，其重點在于理解語義進而指導NPC下一步行 動。游戲官方公眾號指出，未來智能NPC有可能實現(xiàn)根據(jù)玩家對話含義進行無限延 展，進而無限生成個性化的游戲內(nèi)容。除此之外，“逆水寒GPT”還有望實現(xiàn)根據(jù)玩 家文字命令生成臉部模型、編輯視頻等。

（2）游戲公司廣泛應(yīng)用AI，逐步擴展AIGC

廣泛應(yīng)用傳統(tǒng)AI技術(shù)，獲取技術(shù)方式多樣。網(wǎng)易、騰訊、吉比特、等多家游戲公司均 已布局傳統(tǒng)AI多年，涉及領(lǐng)域包括智能NPC、AI掛機、數(shù)字人等。吉比特《一念逍 遙》采用AI掛機玩法，玩家下線后AI將繼續(xù)打怪升級；網(wǎng)易《倩女幽魂》使用了開放 式智能對話AI，玩家與“寶寶”的對話將隨著等級提升而改變。騰訊、網(wǎng)易、米哈游、 字節(jié)跳動、三七互娛等成立研究團隊，直接從事AI研究和應(yīng)用；莉莉絲、風語筑、巨 人網(wǎng)絡(luò)等與啟元世界、百度、商湯科技等科技公司達成合作，將模型應(yīng)用于游戲產(chǎn) 品中。 逐步擴展AIGC，自動生成游戲要素。隨著UGC向AIGC發(fā)展，游戲公司將AIGC技術(shù) 融入游戲研發(fā)、發(fā)行環(huán)節(jié)，自動生成語音、圖像、代碼等游戲要素，實現(xiàn)降本增效。 騰訊打造虛擬偶像AI艾靈，利用AIGC技術(shù)實現(xiàn)作詞和演唱歌曲；凱撒文化公司通過 深度學習技術(shù)快速制作游戲劇情動畫，已取得一定進展；昆侖萬維AI繪畫模型“天工 巧繪”允許輸入中英雙語的提示詞，通過文字描述自動生成圖像，實驗室MusicX Lab 基于AIGC技術(shù)快速生成歌曲伴奏。

AIGC游戲商業(yè)化前景廣闊，但目前應(yīng)用程度有限。游戲產(chǎn)業(yè)內(nèi)容形式復雜、藝術(shù)發(fā) 揮空間廣闊、吸金能力強大，對于AIGC技術(shù)存在明顯需求。但目前AIGC在實際制作 中的應(yīng)用程度有限，在文本、道具和角色生成上的使用率仍處于較低水平，場景生 成則幾乎不可能完成。就發(fā)展相對成熟的自動生成文本來說，目前AIGC無法直接輸 出游戲腳本，但可以完成基礎(chǔ)或部分邊緣劇情，核心人物的語言仍需要人工完成， 且最終內(nèi)容的呈現(xiàn)還需人工在AIGC的基礎(chǔ)上進行優(yōu)化與審核。因此，AIGC技術(shù)目前 主要是作為輔助工具應(yīng)用，并不能直接生成具有差異化、競爭力的內(nèi)容。此外，AIGC 技術(shù)應(yīng)用還受到高昂成本制約，AIGC自動生成內(nèi)容可以降低游戲制作門檻，但使用 模型以及配備相關(guān)人力需要付出的高昂成本可能使得大部分游戲公司望而卻步，難 以實現(xiàn)AIGC在游戲行業(yè)的廣泛應(yīng)用。

（五）營銷：AIGC 賦能營銷全流程，降本增效，提升交互體驗

營銷領(lǐng)域應(yīng)用看，AIGC高效的內(nèi)容生產(chǎn)能力搭配AGI廣泛的通用能力有望賦能“廣 告創(chuàng)意——營銷內(nèi)容輸出——觸達消費者——完成消費轉(zhuǎn)化”的營銷全流程，提高營銷內(nèi)容創(chuàng)新性和豐富度的同時，降本增效，帶來更好的營銷效果。廣告創(chuàng)意階段， AIGC能夠自創(chuàng)作，具有一定的創(chuàng)造力，減輕營銷公司在內(nèi)容創(chuàng)意方面的壓力。營銷 內(nèi)容生成階段，AIGC能夠大量、高效產(chǎn)出營銷內(nèi)容，包括文字、圖片、語音、視頻 等各種形式，幫助營銷公司在內(nèi)容生產(chǎn)環(huán)節(jié)降本增效。廣告投放、觸達消費者環(huán)節(jié)， “品效合一”大趨勢下，AIGC能夠更好推進“千人千面”，有效提升ROI。AIGC通 過對大量用戶數(shù)據(jù)的學習，能夠更精準地匹配消費者偏好，真正實現(xiàn)千人千面，提 升觸達消費者的廣度和精確度。在最后的消費轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)，AIGC賦能虛擬人等新營銷 形式的表達，提升消費者交互體驗，給消費者留下更深刻的品牌印象，進而提升消 費轉(zhuǎn)化效果。

實際應(yīng)用的落地看，國內(nèi)外均已推出相關(guān)產(chǎn)品。AI寫作工具Jasper AI在生成營銷內(nèi) 容時，會考慮廣告的目標受眾、關(guān)鍵詞分析、市場格局等因素，確保生成的內(nèi)容對潛 在客戶具有吸引力，提升轉(zhuǎn)化銷售的概率；此外，Jasper AI還可以用于撰寫社交媒 體的營銷文案，提升社交媒體營銷軟文內(nèi)容的豐富度。 國內(nèi)方面，2022年12月，藍色光標旗下智能營銷助手銷博特發(fā)布AIGC“創(chuàng)策圖文” 營銷套件，包括策劃生成、創(chuàng)意生成、圖片生成、文本生成，提供根據(jù)品牌名、關(guān)鍵 詞等品牌特性一鍵生成企業(yè)Slogan等服務(wù)。此外，AI智能客服除了可以取代原先的 人工客服和不智能的數(shù)字客服以外，還可以通過聊天的形式向消費者介紹需推廣的 產(chǎn)品和服務(wù)，開辟廣告以外的銷售增長點。2月21日，藍色光標銷博特公測“蕭助理” Beta版，將聊天機器人程序與銷博特AIGC輸出能力相結(jié)合，通過文本對話模式，“蕭 助理”能夠幫助用戶完成策劃案撰寫、品牌slogan批量輸出、模板海報生成等工作， 極大解放營銷團隊的內(nèi)容生產(chǎn)力，實現(xiàn)降本增效。

梳理國內(nèi)營銷公司在AIGC的相關(guān)布局，主要聚焦虛擬人業(yè)務(wù)的降本增效。藍色光標 利用AIGC技術(shù)，將虛擬人建模生產(chǎn)時間從2周縮短至3分鐘，極大提升生產(chǎn)效率。此 外，根據(jù)藍色光標，在與百度“文心一言”達成合作后，將把百度的智能對話技術(shù)應(yīng) 用在AIGC營銷場景，包括提升“蘇小妹”等虛擬人的實時對話能力、藍標智播和分 身有術(shù)等藍色光標旗下虛擬人制作工具的生產(chǎn)能力等。此外，捷成股份參股子公司 世優(yōu)科技、天娛數(shù)科等也已將ChatGPT為代表的智能對話產(chǎn)品接入自身虛擬人業(yè)務(wù)， 有望大幅提升虛擬人的可交互性、沉浸感。三人行、風語筑等公司也已運用AIGC技 術(shù)，賦能公司營銷創(chuàng)意、營銷內(nèi)容生產(chǎn)、虛擬空間生成等核心業(yè)務(wù)。

（六）流媒體領(lǐng)域的應(yīng)用

我們認為類ChatGPT技術(shù)對于視頻平臺，不論是短視頻、長視頻都有較多的應(yīng)用場 景，總結(jié)歸納如下：

（1）輔助內(nèi)容創(chuàng)作，提高創(chuàng)作效率。這包括輔助創(chuàng)作者提供劇本創(chuàng)意，例如編劇在 構(gòu)思劇本的時候，可以借助對話機器人生成創(chuàng)意，加速創(chuàng)作效率。對于短視頻的內(nèi) 容創(chuàng)作者，類ChatGPT工具可以提供AI特效，根據(jù)語音轉(zhuǎn)換成字幕，根據(jù)語音轉(zhuǎn)化 成視頻，也可以將文本轉(zhuǎn)化成音頻，形成個性化的語音播報效果，類似這些AI輔助都 可以加速內(nèi)容創(chuàng)作和迭代創(chuàng)意，豐富內(nèi)容供給。

（2）輔助內(nèi)容推薦，提升精準度。類ChatGPT工具可以協(xié)助視頻打標簽，提高平臺 對視頻內(nèi)容的理解，進而進行更加精準的內(nèi)容推薦。同時結(jié)合用戶行為數(shù)據(jù)和視頻 內(nèi)容，推薦和用戶需求更契合的內(nèi)容。

（3）提升用戶體驗。在用戶體驗方面，類ChatGPT工具可以自動撒選評論中的負面 內(nèi)容，提升平臺治理水平，也降低人工管理的成本。而聊天機器人技術(shù)植入用戶交 互界面，可以提升服務(wù)效率和精準度。用戶也可以通過與聊天機器人的互動，獲取 更多內(nèi)容推薦。

從音樂流媒體來看，類ChatGPT或提升創(chuàng)作者寫詞效率。除了在歌詞理解、內(nèi)容推 薦等領(lǐng)域的應(yīng)用，音樂人本身會涉及到歌曲創(chuàng)作的需求，類ChatGPT目前最直接的 輔助案例在歌詞創(chuàng)作方面，對話機器人可以根據(jù)用戶的內(nèi)容需求進行歌詞創(chuàng)作，快 速提升音樂人的寫詞效率，激發(fā)音樂創(chuàng)作靈感。

（本文僅供參考，不代表我們的任何投資建議。如需使用相關(guān)信息，請參閱報告原文。）

精選報告來源：【未來智庫】?！告溄印?/p>

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