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AIGC深度行业报告:新一轮内容生产力革命的起点

作者:黑色虎鲸发布时间:2023-03-03

原标题:AIGC深度行业报告:新一轮内容生产力革命的起点

报告出品/作者:国海证券、姚蕾、方博云

以下为报告原文节选

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1.1 AIGC连续破圈:AI绘画/ChatGPT相继破圈

◼ AI绘画作品获奖。2022年8月,在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中,《太空歌剧院》获得“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。参赛者没有绘画基础,利用AI工具Midjourney创作。

◼ ChatGPT于2022年11月30日推出,5天后用户破百万,两个月后月活用户突破1亿,成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序。

◼ 风投及产业资本涌入AIGC。

✓ 2021年开始,风投对AIGC的投资金额金额出现爆发式增长,2022年超20亿美元。主打AI生成文字的Jasper.ai于2022年10月完成1.25亿美元A轮融资,估值达15亿美元。AI视觉艺术创业公司Stability.ai获1.01亿美元种子轮融资,投后估值达10亿美元。

✓ 据美国财经媒体Semafor报道,微软预计向ChatGPT的开发者OpenAI投资100亿美元,OpenAI投后估值将高达290亿美元。

1.2 AIGC定义:新的内容生成方式、基于人工智能的技术集合

◼ AIGC(AI Generated Content)即利用人工智能技术自动生成内容,受制于AI技术成熟度,目前AI仍为内容制作的辅助型角色(AIUGC),待技术突破,AI可真正作为内容创作者(AIGC)。 AIGC是技术集合,基于生成对抗网络GAN、大型预训练模型等人工智能技术,通过已有数据寻找规律,并通过适当的泛化能力生成相关内容的技术集合。

✓ 相关叫法:合成式媒体(Synthetic Media),即基于AI生成的文字、图像、音频等;Gartner提出的生成式AI(Generative AI),即由人工智能自动生成新的编程、内容或商业活动,让文字、音乐、图像、视频、场景等都可由AI算法自动生成。

◼ 从PGC到UGC,从UGC到AIGC。Web1.0时代“只读”模式催生出“PGC”;Web2.0时代,社交媒体兴起,人与人通过网络交互,催生出以用户生产和分享内容的“UGC”模式;Web3.0时代,内容消费需求进一步增长,个性化需求凸显,“AIGC”将成为重要的新内容生成方式。

1.2 AIGC定义:机器对信息认知分三阶段,从学习到超越经验

◼ 机器对信息的认知处于第一或第二阶段。人在遇到新问题时,会通过以往类似经历总结规律,并将新的问题套用到规律中,以推测可能的结果。相应地,机器学习基于对历史数据的归纳和学习,构建出事件模型,并将合适的新数据输入到相应的模型来预测未来。人类能够超越观察达到干预及想象阶段,而对于AI来说,目前还处于第一或第二阶段,一些复杂的信息还没办法处理,人类需要将其简化后再投喂给机器处理。

◼ UGC为AIGC提供了发展的数据基础,AIGC满足更个性化的内容消费需求。

✓ 用户不再满足于专业团队和用户创造,对内容质量要求更高,AI在提高内容生产效率、丰富内容多样性及提供更加动态且可交互的内容上大有可为。

✓ UGC生成的规模化内容,创造了大量学习素材,帮助AI实现从学习经验到超越并重构已有经验的飞跃性转变。

1.3 AIGC为何爆发?数据、算法、算力共振

◼ AIGC发展核心三要素:数据、算力、算法。

✓ 算法持续迭代。2017年推出的Transformer架构的并行训练优势奠定了大模型训练的基础,GPT为代表的预训练模型,通过使用无标注数据预训练及微调,缓解了标注数据不足的问题,并不断提升参数量级及模型通用性,ChatGPT在此基础上加入了利用人类反馈强化学习的训练方法。扩散模型取代GAN成为图像生成领域的主流模型,CLIP模型推动跨模态生成技术的发展。

✓ 模型商业化及开源释放创造力。GPT3的商业化及CLIP及Stable Diffusion模型的开源推动文本生成、文生图产品化浪潮。

1.3 AIGC算法发展历程:早期受制于算法、算力瓶颈

1.3 AIGC算法发展历程:模型持续迭代

1.3 AIGC算法发展历程:从模型到应用

1.3 AIGC算法发展历程:OpenAI VS Google

◼ OpenAI:非盈利性转向封顶盈利性公司,估值达290亿美金。

✓ 2015年由马斯克等人创立的非盈利人工智能研究公司,启动资金10亿美金,成立初衷是与其它机构合作进行AI相关研究,并开放研究成果以促进AI技术发展,防止垄断。

✓ 核心团队为CEO Sam Altman、Greg Brockman、IIya Sutskever,大都技术出身,在通用AI领域经验丰富。

✓ 2019年宣布从“非盈利”性质过度到“封顶盈利性”,之后获微软10亿美元战略投资,并开启与微软在产品上的合作。

✓ 据美国财经媒体Semafor报道,微软预计向ChatGPT的开发者OpenAI投资100亿美元,OpenAI投后估值将高达290亿美元。

1.3 AIGC算法发展历程:OpenAI推动AI算法模型发展

1.3 AIGC算法发展历程:OpenAI携手微软

◼ OpenAI携手微软,获得资金支持,落地场景,借力微软云计算领域布局。

✓ 资金+算力:2019年7月,OpenAI 接受了微软10亿美元的战略投资,同时将把微软的Azure作为其独家云计算供应商;2021年,微软加注投资,具体金额未公布;2023年,微软预计向OpenAI再投资100亿美元,在满足首批投资者收回初始资本后,微软将获得OpenAI75%利润,直到收回投资。

✓ 业务协作:2021年,微软推出了Azure OpenAI服务预览;2022年,微软将DALL-E2模型集成到了Azure OpenAI、Microsoft Designer、Bing Image Creator中。2023年1月,Azure OpenAI服务正式发布,企业可以申请访问包括GPT-3.5、Codex和DALL-E2等AI模型,之后还可能通过Azure OpenAI服务访问ChatGPT。2023年2月,微软推出ChatGPT支持的最新版本Bing搜索引擎与Edge浏览器,增加聊天写作功能。此外,微软计划将ChatGPT引入Office产品中,进一步提升市场份额。

1.3 AIGC算法发展历程:谷歌持续重注AIGC研究

◼ 2023年2月2日,谷歌研究院等提出了一种视频生成新模型——Dreamix,受到了AI作图UniTune的启发,将文本条件视频扩散模型(video diffusion model, VDM)应用于视频编辑。核心是通过两种主要思路使文本条件VDM保持对输入视频的高保真度:(1)不使用纯噪声作为模型初始化,而是使用原始视频的降级版本,通过缩小尺寸和添加噪声仅保留低时空信息;(2)通过微调原始视频上的生成模型来进一步提升对原始视频保真度。微调确保模型了解原始视频的高分辨率属性,对输入视频的简单微调会促成相对较低的运动可编辑性,这是因为模型学会了更倾向于原始运动而不是遵循文本prompt。

1.3 AIGC算法发展历程:谷歌持续重注AIGC研究

1.3 AIGC算法发展历程:你追我赶,持续迭代

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