1、 敬请参阅最后一页特别声明 1 行业观点 AIGC 发展步入快车道。据 Gartner，生成式 AI（AIGC）预计未来 2-5 年内达到成熟阶段。1）基础层技术的进步推动 AIGC 爆发。生成算法持续突破，其中，2017 年 Transformer 模型发布，2018 年谷歌基于该模型发布了 BERT模型，开启预训练模型时代，对生成式 AI 带来质的突破。2）目前预训练模型已经从单一模型演进到多模态模型，且已出现面向 C 端的应用，单一模型主要包括 NLP（自然语言处理）、CV（计算机视觉）领域，比如自然语言处理模型 GPT 3；多模态模型涉及文字、图片、音视频等多种内容形态，比如 Stab

2、le Diffusion，能实现文本转换为图片，2023 年 3 月 15 日 Open AI 推出的 GPT-4 能实现输入文本或图像，输出文本。3）应用：AIGC 技术场景涵盖内容生产各环节，目前发展较成熟的是文本生成、图像生成及文字生成图像/音视频。对于游戏领域，AIGC 可赋能游戏制作、运营环节。1）游戏制作：目前原画领域较成熟，Midjourney 等 AI 绘画工具能实现输入文本、生成图像，但目前的产出尚有不合理之处，尤其是对“手”的处理，需要人工调整才可用于游戏制作。2D 游戏美术环节中，角色设计较成熟，动作/特效有待发展。2D 角色：AIGC 成熟度从高到低为，角色模型角色表情

3、角色动作=角色特效，AI 工具已可辅助快速、高质量生成 2D 素材，但生成内容连续度、风格统一度不够，无法生成游戏中可使用的角色动作，Stable Diffusion 将 2D 视频直接生成动画的方式提供了角色动作/特效生成的路径，一定程度解决了画面抖动问题；2D 场景和物体：成熟度低于 2D 角色设计，但已有 DALLE2 等工具进行辅助。3D 游戏美术环节中，角色设计及表情较成熟，动作生成在发展中，3D 扫描生成物体及场景的路径已较清晰。3D 角色：目前 AIGC 成熟度从高到低为，角色模型=角色表情角色动作角色特效，NVIDIA Omniverse 和 Unreal Metahuman

4、目前可生成 3D 角色模型和表情，NVIDIA ASE 虽可实现 3D 角色动作，但目前直接应用性较低且动作生成较局限。3D 场景和物体：Image to 3D、Text to 3D、ChatGPT to code to DCC、3D Scan 四种方式中，目前 3D Scan 最成熟，随 GPT 系列持续迭代，从 ChatGPT 到 DCC 的模式有望快速发展。其他环节：策划及代码逻辑均出现较成熟的工具。策划环节代表性工具是 ChatGPT，文本生成能力较强且脑洞较大，GPT-4 在此基础上进一步加强，且能回答“文本+图像”形式呈现的问题；Github Copilot 等可辅助代码编写。2）

5、游戏运营：AI 辅助生成广告素材，实现自动化广告投放。AIGC 在游戏领域应用的作用：降本增效，提升内容质量。1）辅助游戏制作和运营，降本增效。以网文、游戏为例，内容生产成本较高：阅文集团内容成本占在线阅读收入比例整体在 30%以上，游戏研发成本约 15%-35%，AI工具可大幅降低美术等环节的成本。据伽马数据，22 年中国游戏收入 2659 亿元，以 25%的研发成本、40%的成本可被优化计，可优化成本约 266 亿；游戏大作制作时间在 2 年以上，以原神为例，从立项到公测耗时 3 年+，AI 工具赋能下，预计游戏制作时间有望缩短，NFT 游戏Bearverse开发应用 AI 技术后，工时从

6、 6 个月压缩至1 个月，减少 80%+。2）AIGC 有望助力激发创意，提升画质以及交互性，进而提高游戏体验。投资建议 关注游戏上线节奏及 AIGC 在游戏领域的应用情况。我们认为，AIGC 技术及产品目前已在游戏行业有部分应用，中长期来看，对游戏制作的降本增效、内容质量提升有较强的促进作用；当前游戏版号常态化发放，政策端不确定性降低，预计产品周期是业绩的关键驱动，关注游戏产品上线情况，个股方面，建议关注腾讯控股、网易、巨人网络、三七互娱、完美世界。风险提示 AIGC 技术发展及应用不及预期风险，监管风险 行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 2 内容目录内容目录 一、技术进步加快 AIG

7、C 发展及应用.4 1.1 AIGC 产业：从底层基础设施到应用.4 1.2 底层技术持续进步，AIGC 发展步入快车道.4 1.3 AIGC 应用：各模态内容生产的变革.6 1.4 现象级产品ChatGPT 推动 AIGC 出圈，AIGC 发展有望加快.7 二、游戏领域应用：美术环节较成熟，未来有望辅助各环节.9 2.1 AIGC 可赋能游戏制作、运营.9 2.2 游戏制作美术环节：原画设计已出现可投入应用的 AI 工具.10 2.3 2D 游戏美术环节：角色设计较成熟，动作/特效有待发展.11 2.4 3D 游戏美术环节：角色设计及表情较成熟，动作生成在发展中，3D 扫描生成场景及物体较成

8、熟.12 2.5 其他环节：策划及代码逻辑均出现较成熟的工具.13 三、AIGC 在游戏领域应用的作用：降本增效，提升内容质量.14 3.1 辅助游戏制作和运营，降本增效.14 3.2 从创意、美术、交互性等角度，提高游戏内容质量.15 四、投资建议.16 五、风险提示.17 图表目录图表目录 图表 1：AIGC 产业各层级一览.4 图表 2：2022 人工智能技术成熟曲线.4 图表 3：主流生成模型.5 图表 4：国内外主要预训练模型.5 图表 5：AIGC 技术场景一览.6 图表 6：AIGC 应用现状一览.7 图表 7：从 Transformer 模型到 GPT-4：自然语言处理（NLP

9、）模型的进化.7 图表 8：ChatGPT 聊天截图.8 图表 9：海内外 ChatGPT 相关 AI 布局（ChatGPT 发布后）.8 图表 10：GPT-4 对输入“文本+图像”形式内容的解答.9 图表 11：GPT 3.5、GPT 4（no vision）、GPT 4 多种考试的测评结果.9 图表 12：GPT-4 对安全性指标的改进.9 图表 13：游戏产业链及 AIGC 可赋能环节.10 图表 14：游戏制作领域 AIGC 应用现状一览.10 rRoPXXfWdXaYqUeXwVaQaO6MoMqQpNtQjMnNpMlOsQnN8OqRpMuOmOsQxNpPpQ行业深度研究 敬

10、请参阅最后一页特别声明 3 图表 15：获奖 AI 画作太空歌剧院.11 图表 16：借助 Midjourney 生成的 2D 场景图.11 图表 17：AI 绘画工具 Midjourney 自动生成图片.11 图表 18：NVIDIA vid2vid Cameo 捕捉真人面部表情.12 图表 19：使用 DALL E 2 对图片二次创作.12 图表 20：Stable Diffusion 将 2D 视频制作成动画.12 图表 21：NVIDIA Omniverse Audio2Face 功能.12 图表 22：NVIDIA ASE 3D 角色动作训练.12 图表 23：NVIDIA GET3

11、D 效果.13 图表 24：NVIDIA Magic3D 效果.13 图表 25：ChatGPT 生成代码.13 图表 26：Quixel 3D 扫描物体.13 图表 27：Meta AudioGen 工作原理：Decoder+Encoder.14 图表 28：Github Copilot 辅助代码生成准确识别西班牙语并成功实现指令.14 图表 29：昆仑万维旗下 StarX Music Lab AI 生成曲目.14 图表 30：阅文集团内容成本及其占在线阅读收入的比例.14 图表 31：完美世界/三七互娱/吉比特研发费用中职工薪酬占收入比例.14 图表 32：游戏行业上市公司研发费用占收入比

12、例.15 图表 33：以 22 年游戏收入计，可优化制作成本约 266 亿.15 图表 34：原神 VS 羊了个羊画质对比.15 图表 35：传媒互联网领域上市公司 AIGC 相关布局.16 图表 36：上市公司游戏储备.17 行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 4 一、技术进步加快 AIGC 发展及应用 1.1 1.1 AIGCAIGC 产业：从底层基础设施到应用产业：从底层基础设施到应用 从底层基础设施到应用，AIGC 爆发有赖底层技术的持续进步及成熟。AIGC 产业可分为基础层、中间层和应用层。基础层：指基础设施层，目前主要是以预训练模型为基础搭建的基础设施。中间层：在大模型基础上训

13、练垂类小模型，比如适配不同行业的 AI 工具、不同风格的 AI 绘画工具。应用层：指面向 C 端的产品或服务，比如智能客服、AI 绘画、AI 写作等。图表图表1 1：AIGCAIGC 产业各产业各层级层级一览一览 来源：腾讯研究院，国金证券研究所 1 1.2.2 底层技术持续进步，底层技术持续进步，AIGCAIGC 发展步入快车道发展步入快车道 在前期技术的持续积累、进步下，AIGC 发展已步入快车道。据 Gartner，生成式 AI（AIGC）预计未来 2-5 年内达到成熟阶段。目前已有 Midjourney 等成熟的 AI 工具。图表图表2 2：20222022 人工智能技术成熟曲线人工智

14、能技术成熟曲线 来源：Gartner，国金证券研究所 基础层：生成算法持续突破，预训练模型加速生成式 AI（AIGC）发展。1）生成算法持续突破：从 2014 年的 VAE 到 2021 年的可跨内容模态的 CLIP 模型。其中，2018 年谷歌发布的、开启预训练模型时代的预训练模型 BERT 基于 Transformer以预训练模型为基础搭建的以预训练模型为基础搭建的基础设施基础设施基础层基础层中间层中间层应用层应用层垂直化、场景化、个性化的垂直化、场景化、个性化的模型模型To CTo C文字、图片、音视频文字、图片、音视频等内容生成服务等内容生成服务内容生成工具或服务内容生成工具或服务比如

15、：比如：Stable DiffusionStable Diffusion（程序和模型均开源）、（程序和模型均开源）、Mid JourneyMid Journey（AIAI绘画）、绘画）、智能客服等。智能客服等。从单一模型到多模态、跨模态模型从单一模型到多模态、跨模态模型1 1）NLPNLP模型：模型：比如：谷歌比如：谷歌 LaMDALaMDA；Open AIOpen AI GPTGPT系列；系列；2 2）CVCV模型：比如：微软模型：比如：微软 Florence;Florence;3 3）多模态预训练模型：融合文字、图片、音视频等多种内容形式。比如：）多模态预训练模型：融合文字、图片、音视频等

16、多种内容形式。比如：NVIDIA Audio 2 FaceNVIDIA Audio 2 Face大模型基础上的小模型大模型基础上的小模型比如：比如：NovelNovel-AIAI，基于开源的，基于开源的Stable DiffusionStable Diffusion开发的二次元风格开发的二次元风格AIAI绘画工具。绘画工具。各层级各层级主要内容主要内容截至截至20222022年年7 7月月合成数据合成数据期期望望值值技术萌芽期技术萌芽期期望膨胀期期望膨胀期泡沫破裂低谷期泡沫破裂低谷期稳步爬升复苏期稳步爬升复苏期生产成熟期生产成熟期通用人工智能通用人工智能基于管理的人基于管理的人工智能工智能因果

17、人工智能因果人工智能以数据为中心以数据为中心的人工智能的人工智能人工智能工程化人工智能工程化决策智能决策智能复合型人工智能复合型人工智能人工智能信任、风险人工智能信任、风险和安全管理和安全管理运营人工智能系统运营人工智能系统M odelO psM odelO ps神经形态计算神经形态计算生成式人工智能生成式人工智能尽责人工智能尽责人工智能基础模型基础模型智能机器人智能机器人边缘人工智能边缘人工智能知识图谱知识图谱自然语言处理自然语言处理（N LPN LP）数字伦理数字伦理人工智能创客人工智能创客和教学套件和教学套件人工智能云服务人工智能云服务深度学习深度学习自动驾驶汽车自动驾驶汽车智能应用智能

18、应用数据标记和注解数据标记和注解计算机视觉计算机视觉（CVCV）距离达到成熟阶段的时间：距离达到成熟阶段的时间：2 2年年2 2-5 5年年5 5-1010年年1010年年行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 5 模型搭建，Open AI 推出的 GPT 系列也基于 Transformer 模型搭建。图表图表3 3：主流生成模型主流生成模型 模型模型 提出时间提出时间 模型描述模型描述 变分自动化编码（Variational Autoencoders，VAE）2014 基于变分下届约束得到的 Encoder-Decoder 模型对 生成对抗网络（GAN）2014 基于对抗的 Generato

19、r-Discriminator 模型对 基于流的生成模型（Flow-based models）2015 学习一个非线性双射转换（bijective transformation），其将训练数据映射到另一个空间，在该空间上分布是可以因子化的，整个模型架构依靠直接最大化 log-likelihood 来完成 扩散模型（Diffusion Model）2015 2 个过程：分别为扩散过程、逆扩散过程。在前向扩散阶段对图像逐步施加噪声，直至图像被破坏变成安全的高斯噪声，然后在逆向阶段学习从高斯噪声还原原始图像的过程。经过训练，该模型可以应用这些去噪方法，从随机输入中合成新的“干净”数据。Transfo

20、rmer 模型 2017 基于自注意力机制的神经网络模型，最初用来完成不同语言之间的文本翻译任务，主体包含 Encoder 和 Decoder 部分，分别负责对源语言文本进行编码和将编码信息转换为目标语言文本 神经辐射场（Neural Radiance Field，NeRF）2020 提出了一种从输入图像中优化连续 5D 神经辐射场的表示（任何连续位置的体积密度和视角相关颜色）的方法，要解决的问题是给定一些拍摄的图，如何生成新视角下的图 CLIP（Contrastive Language-Image Pre-Training）模型 2021 进行自然语言理解和计算机视觉分析；使用已经标记好的“

21、文字-图像”训练数据。随文字进行模型训练的同时，对另一个模型训练，不断调整两个模型的内部参数，使得模型分别输出文字特征和图像特征值，并确认匹配。来源：腾讯研究院，国金证券研究所 2）预训练模型带来质的突破，已出现跨模态模型。预训练模型是基于大量数据训练的大模型，参数规模较大，内容生成质量提升明显，且目前已出现基于预训练模型的C 端产品。2018 年谷歌发布基于 Transformer 的自然语言处理预训练模型 BERT，开启预训练模型时代。目前预训练模型已经从单一模型演进到多模态模型，单一模型主要包括 NLP（自然语言处理）、CV（计算机视觉）领域，比如自然语言处理模型 GPT 3；多模态模型

22、：涉及文字、图片、音视频等多种内容形态，比如 Stable Diffusion，能实现文本转换为图片，2023 年 3 月 15 日 Open AI 推出的 GPT-4 能实现输入文本或图像，输出文本。图表图表4 4：国内国内外外主要预训练模型主要预训练模型 公司公司 预训练模型预训练模型 应用应用 参数量参数量 领域领域 国内国内 百度百度 ERNIE 3.0 语言理解与生成 千亿级 NLP ERNIE（比如 ERNIR-ViLG）文字-图片 千亿级 多模态 VIMER 视觉-语言等 百亿级 CV 腾讯腾讯 HunYun-NLP 语言理解与生成 万亿级 NLP HunYun-cvr 视觉识别

23、-CV HunYun-tvr 文字-视频等-多模态 阿里阿里 通义-AliceMind 语言理解与生成 270 亿 NLP 通义-CV 视觉识别-CV 通义-M6 文字-图片等 10 万亿 多模态 华为华为 盘古 语言理解与生成 视觉识别 文字-图片等 千亿级 NLP CV 多模态 海外海外 谷歌谷歌 BERT 语言理解与生成 4810 亿 NLP LaMDA 对话系统-NLP PaLM 语言理解与生成、推理、代码生成 5400 亿 NLP Imagen 语言理解与图像生成 110 亿 多模态 Parti 语言理解与图像生成 200 亿 多模态 行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 6 公司

24、公司 预训练模型预训练模型 应用应用 参数量参数量 领域领域 微软微软 Florence 视觉识别 6.4 亿 CV Turining-NLG 语言理解与生成 170 亿 NLP FacebookFacebook OPT-175B 语言模型 1750 亿 NLP M2M-100 100 种语言互译 150 亿 NLP Deep MindDeep Mind Gato 多面手的智能体 12 亿 多模态 Gopher 语言理解与生成 2800 亿 NLP AlphaCode 代码生成 414 亿 NLP Open AIOpen AI GPT4 语言理解与生成、推理等-NLP GPT3 语言理解与生成

25、、推理等 1750 亿 NLP CLIP&DALL-E 图像生成、跨模态检索 120 亿 多模态 Codex 代码生成 120 亿 NLP ChatGPT 语言理解与生成、推理等-NLP 英伟达英伟达 Megatron-Turning NLG 语言理解与生成、推理 5300 亿 NLP Stability AIStability AI Stable Diffusion 语言理解与图像生成-多模态 来源：Open AI 官网，腾讯研究院，量子位，IDC，华为云公众号，央广网，国金证券研究所整理 1.3 AIGC1.3 AIGC 应用：各模态内容生产的变革应用：各模态内容生产的变革 AIGC 技术

26、场景涵盖内容生产各环节，目前发展较成熟的是文本生成、图像生成及文字生成图像/音视频。1）文本生成：以 2022 年 12 月 Open AI 推出的 ChatGPT 为代表，能输入输出文本，ChatGPT 能实现更加顺畅、符合人类思维的答案，对未知问题的回答也更优。2）图像生成：比如 Midjourney，可实现输入文本，生成图像，且可以持续优化迭代。3）音视频生成：比如通过 NVIDIA 旗下 Vid2Vid Cameo，创作者可以从标准 2D 视频中捕捉面部动作和表情。4）跨模态：NVIDIA Audio2Face 可根据音频驱动人脸。传媒领域，在线阅读读物、游戏制作、影视剧制作、音视频制

27、作、广告素材生成、虚拟人生成等各种形态的内容的生成方式均会发生质的变化，生成内容的速度、质量预计也将发生跃迁。图表图表5 5：A AIGCIGC 技术场景一览技术场景一览 来源：量子位智库，国金证券研究所绘制，注：蓝色为较广泛使用、技术细节有待进一步提升；绿色字体为底层技术原理基本明确，预计 1-2 年规模化应用；红色为底层技术原理仍待完善，增长可期 AIGCAIGC技术场景技术场景视频生成视频生成音频生成音频生成图像生成图像生成文本生成文本生成非交互式文本图像、视频、文本间跨模态生成图像、视频、文本间跨模态生成策略生成策略生成(以以Game AIGame AI中中Al botAl bot为代

28、表为代表)Game AlGame Al虚拟人生成虚拟人生成交互性文本结构化写作(新闻播报等，有比较强的规律)非结构化写作(剧情续写、营销文本等，需要一定创意和个性化)辅助性写作（推荐相关内容、帮助润色，不属于严格AIGC)闲聊机器人(虚拟男/女友、心理咨询等)文本交互游戏等(Al dungeon等)语音克隆文本生成特定语音(生成虚拟人歌声/播报等)乐曲/歌曲生成（包含作曲及编曲，在实际应用中常包含自动作词)图像编辑工具（去除水印、提高分辨率、特定滤镜等)图像自主生成创意图像生成(随机或按照特定属性生成画作等)功能性图像生成（根据指定要求生成营销类海报、模特图、logo等)视频属性编辑（特定主体

29、、生成特效、跟踪剪辑等)视频自动剪辑（对特定片段进行检测及合成)视频部分编辑(视频换脸等)文字生成图像(根据文字promnpt生成创意图像)文字生成演示视频（拼接图片素材生成视频)文字生成创意视频(完全从头生成特定主题视频)图像/视频到文本（视觉问答系统、自动配字幕/标盟等)AI BotNPC逻辑及剧情生成数字资产生成虚拟人视频生成虚拟人实时交互行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 7 图表图表6 6：A AIGCIGC 应用现状一览应用现状一览 来源：红杉资本，国金证券研究所 1.4 1.4 现象级产品现象级产品ChatGPTChatGPT 推动推动 AIGCAIGC 出圈，出圈，AIGC

30、AIGC 发展有望加快发展有望加快 ChatGPT 展现出较强的文本处理能力。2018-20 年，基于 Transformer 模型，OpenAI相继推出 GPT-1、GPT-2、GPT-3，22 年在此基础上先后推出 InstructGPT、ChatGPT，相较之前的自然语言模型，ChatGPT 能实现更顺畅、符合人类思维的答案，对未知问题的回答更优，Similarweb 数据显示，23 年 1 月，ChatGPT 独立访问用户已超 1 亿。图表图表7 7：从从 TransformerTransformer 模型到模型到 GPTGPT-4 4：自然语言处理（：自然语言处理（NLPNLP）模型

31、的进化）模型的进化 来源：OpenAI，arXiv，国金证券研究所 M ARKETI N GTextTextSALESSU PPO RT(CH AT/EM AI L)O TH ERKN O W LEDGEGEN ERAL W RI TI N GM O DELS:O PEN AI GPT-3DEEPM I N D GO PH ERFACEBO O K O PTH U GGI N G FACE BLO O M CO H ERE AN TH RO PI CAI 2ALI BABA，YAN DEX，ETCVideVideo oVI DEO EDI TI N G/GEN ERATI O NPERSO N

32、 ALI ZED VI DEO SM O DELS:M I CRO SO FT X-CLI PM ETA M AKE-A-VI DEOlm agelm ageTM AGEGEN ERATI O NCO N SU M ER/SO CI ALM EDI A/ADVERTI SI N GDESI GNM O DELS:O PEN AI DALL-E 2STABLE DI FFU SI O N CRAI YO NCO DE GEN ERATI O NCodeCodeDO CU M EN TATI O NW EB APP BU I LDERSTEXT TO SQ LM O DELS:O PEN AI G

33、PT-3 TABN I N ESTABI LI TY.AI3D3D3D M O DELS/SCEN ESM O DELS:DREAM FU SI O N N VI DI A GET3DM DMSpeechSpeechM O DELS:O PEN AIVO I CE SYN TH ESI SGAM I N GRPAM U SI CAU DI OBI O LO GY/CH EM I STRYO therO therM O DELS:TO CO M ETransformerTransformer模型模型Google Brain推出，基于self-attention，首次用于自然语言处理。对比之前主流

34、的自然语言处理领域的模型RNN：1、训练时长更短；2、训练出的模型可用语法解释。GPTGPT-1 1OpenAI推出，基于Transformer模型，用生成型预训练提高特定问题/场景下模型的语言理解力。1、参数量：1.171.17亿亿；2、pre-training后fine-tunning，在问答、文本相似性、语义蕴含判定及文本分类领域比基础的Transformer模型更优。GPTGPT-2 2OpenAI推出，在GPT-1基础上，提高模型面对未知任务的解答能力。1、参数量：1515亿亿；2、UnsupervisedMultitask Learner模型：较GPT-1更通用，可回答未知问题。G

35、PTGPT-3 3OpenAI推出，在GPT-2基础上，进一步提高模型面对未知任务的解答能力。1、参数量：17501750亿亿；2、Few-Shot Learner模型：用户不提示或仅提供少量提示下提问就能获得高质量答案；3、初次商业化：初次商业化：提供GPT-2 API，完成语言任务；20年9月微软获得该模型独占许可，可独家接触GPT-3的源代码。2000202020InstructGPTInstructGPTOpenAI推出，在GPT-3基础上，训练参数量大幅减少，但生成的答案更符合人类思维习惯。1、参数量：1313亿亿；2、引入RLHF（基于人

36、类反馈的训练模型）：用数据对GPT-3 supervised learning答案样本数据标记团队打分排序，基于这些结果建立reward模型持续迭代InstructGPTChatGPTChatGPTOpenAI推出，基于GPT-3.5，对话更即时，增加聊天功能。1、参数量：2020亿亿；2、支持聊天，更智能；3、商业化：推出ChatGPT Plus服务，售价20美元/月。2022.032022.032022.112022.11ChatGPT训练方式大小大小价格（美元/张）价格（美元/张）1024*10240.020512*5120.018256*2560.016基础模型基础模型价格（美元/千t

37、okens）价格（美元/千tokens）Ada0.0004Babbage0.0005Curie0.0020Davinci0.0200模型模型训练价格（美元/千tokens）训练价格（美元/千tokens）使用价格（美元/千tokens）使用价格（美元/千tokens）Ada0.00040.0016Babbage0.00060.0024Curie0.00300.0120Davinci0.03000.1200模型模型使用价格（美元/千tokens）使用价格（美元/千tokens）Ada0.0004Embedding模型（嵌入模型）Embedding模型（嵌入模型）图像模型图像模型语言模型语言模型F

38、ine-tuned模型（微调模型）Fine-tuned模型（微调模型）API价格GPTGPT-4 4OpenAI推出，跨模态，输入文本或图像，生成文本；对文本处理更加顺畅，接近人类。1、可跨模态，在各种专业和学术基准上表现出人类水平的表现，包括以约前10%的分数通过模拟律师考试；2、对代码处理更成熟；3、对文本理解能力更强，伦理问题减弱，能理解网络梗图。2023.32023.3行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 8 2）海内外企业 AIGC 布局突显，有望加快 AIGC 技术进一步突破及未来应用。ChatGPT发布后，海内外多行业的企业宣布目前的相关 AI 布局或在研产品或未来布局，高度智

39、能化的对话引爆各企业、市场关注及讨论后，后续步伐有望加快，且 ChatGPT 的应用也逐步显现，比如在文案撰写等内容生产方面、与搜索引擎的合作、智能客服等。图表图表8 8：ChatChatGPTGPT 聊天截图聊天截图 来源：Open AI，新京报，国金证券研究所 图表图表9 9：海内外海内外 ChatGPTChatGPT 相关相关 AIAI 布局（布局（ChatGPTChatGPT 发布后）发布后）时间时间 事件事件 2022/11/30 ChatGPT 发布 2022/12 多语言版本的 ChatGPT 推出 2023/1/24 微软官方博客宣布扩大与 OpenAI 的合作伙伴关系，追加数

40、十亿美元的投资 2023/2/1 ChatGPT Plus 服务推出，收费为 20 美元/月。2023/2/7 百度官方微信公众号宣布将上线大模型新项目“文心一言”。2023/2/8 谷歌发布对话 AI 系统 Bard。2023/2/8 微软推出 ChatGPT 支持的必应和 Edge 浏览器。2023/2/8 据 21 财经，阿里达摩院正在研发类 ChatGPT 的对话机器人，目前已开放给公司内部员工测试。2023/2/8 据上证报，网易有道未来或将推出 ChatGPT 同源技术产品，应用场景围绕在线教育。2023/2/20 复旦发布国内首个类 ChatGPT 模型 MOSS。2023/2/

41、24 截至 2 月 24 日，澎湃新闻等媒体机构、兴业银行等银行机构、中手游等游戏公司，多个行业中多家公司宣布接入百度“文心一言”。2023/3/3 Open AI 在其官方博客宣布，公司将开放 ChatGPT 和 Whisper 的模型 API，允许第三方开发者通过 API 将 ChatGPT 或 Wisper 集成至他们的应用程序和服务中。2023/3/15 Open AI 发布 GPT-4。2023/3/16 百度新闻发布会，主题围绕文心一言。来源：wind，Open AI，财联社，上证报，21 财经，各公司官网/官方公众号，国金证券研究所 时隔 4 个月，Open AI 推出自然语言处

42、理能力更强的 GPT-4。2023 年 3 月 15 日，Open AI 推出 GPT-4，相较 ChatGPT,GPT-4 可跨模态，能输入文本、图像，输出文本，且对文本、代码的处理都更成熟、顺畅，对安全性问题（比如如何制造炸弹等）的解答进一步改进，甚至可以成功解读网络梗图，在各种专业和学术基准上表现出人类水平的表现，对比 GPT 3.5 和 GPT 4（no vision）模型，GPT 4 在多种专业考试中的排名都更靠前，且部分考试排名在前 10%，比如模拟律师考试。行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 9 图表图表1010：G GPTPT-4 4 对输入“文本对输入“文本+图像”形式内

43、容的解答图像”形式内容的解答 图表图表1111：G GPT 3.5PT 3.5、G GPT 4PT 4（nono visionvision）、）、G GPT 4PT 4 多种考试多种考试的测评结果的测评结果 来源：Open AIGPT-4 Technical Report，国金证券研究所 来源：Open AIGPT-4 Technical Report，国金证券研究所 图表图表1212：G GPTPT-4 4 对安全性指标的改进对安全性指标的改进 来源：Open AIGPT-4 Technical Report，国金证券研究所 二、游戏领域应用：美术环节较成熟，未来有望辅助各环节 2.1 AI

44、GC2.1 AIGC 可赋能游戏制作、运营可赋能游戏制作、运营 从游戏产业链看，AIGC 对游戏制作、运营的内容生产具有变革性作用。1）对游戏制作的赋能：从策划，到美术素材，到简单代码生成。游戏制作中策划、美术素材、代码、音效为不同模态的内容，结合前文 AIGC 技术场景及应用现状，文本、图像、音视频生成，乃至跨模态内容的生成，均有相应的工具出现，且已有 Midjourney 等较成熟的产品。预计随技术进一步成熟，产品进一步迭代，AIGC 的赋能作用会越来越突出。2）游戏运营：AI 生成广告素材，实现自动化广告投放。目前抖音等平台的广告分发、内容推荐已通过算法实现，且效果较高；广告素材主要是图

45、像及音视频内容，预计 AIGC 的加持下广告素材生成会更高效、高质量。行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 10 图表图表1313：游戏产业链及游戏产业链及 A AIGCIGC 可赋能环节可赋能环节 来源：国金证券研究所，注：红色字体环节为 AI 可赋能环节 图表图表1414：游戏制作领域游戏制作领域 AIAIG GC C 应用现状一览应用现状一览 来源：国金证券研究所，注：底色体现应用成熟度，从高到低为：深绿浅绿橙色红色（NULL）2 2.2.2 游戏制作美术环节：原画设计已出现可投入应用的游戏制作美术环节：原画设计已出现可投入应用的 AIAI 工具工具 Midjourney 等 AI 绘

46、画工具大幅提高原画生产效率。Midjourney 是搭载在 Discord平台的 AI 绘画工具，可实现输入文本，生成图像，并不断调整，已可辅助生成质量较高的 2D 角色、场景，2022 年使用 Midjourney 生成、Photoshop 人工润色的太空歌剧院获得美国科罗拉多州举办艺术博览会中的数字艺术类别冠军。但目前Midjourney 及相关工具所生成的图片尚有不合理之处，尤其是生成人物时对“手”的处理，目前仍需人工调整才可用于游戏制作，但可以大大提高生成效率及减低用工成本。游戏分发渠道游戏分发渠道文学文学/影视机构影视机构电信资源提供商电信资源提供商电信资源提供商电信资源提供商研发发

47、行研发发行游戏媒体游戏媒体广告商广告商游戏用户游戏用户游戏研发商游戏研发商游戏运营商游戏运营商作品改编授权产品分成/代理金广告费用自主发行、联运分成佣金流水官方运营商店官方运营商店第三方应用市场第三方应用市场超级超级APPAPP视频网站视频网站游戏门户游戏门户广告收入分成广告投放营销/广告游戏制作游戏制作策划策划美术素材美术素材音乐和音效音乐和音效代码逻辑代码逻辑图像和文本素材ChatGPT原画设定(2D)MidjourneyStabled Diffusion3D游戏3D角色3D场景和物体3D角色模型3D角色动作3D角色表情3D技能持效NVIDIA OmniverseUnreal Metahu

48、manNVIDIA ASENVIDIA Audio2FaceUnreal MetahumanNULLphoto-to-3Dtext-to-3DChatGPT-Code-DCC3D Scan(Laser+Photos)NVIDIA Get3DHUAWEI 3D Modeling KitNVIDIA Magic3DGoogle DreamFusionChat GPTAutodest ReCap proUnreal QuixelProMAX2D角色2D角色设计2D角色动作2D角色表情2D技能持效MidjourneyStable DiffusionNULLNVDIA Vid2VidNULL2D游戏2D

49、场景和物体MidjourneyStable DiffusionDALLE2Meta AudioGenGithub CopilotOpenAl Codex行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 11 图表图表1515：获奖获奖 AIAI 画作画作太空歌剧院太空歌剧院 图表图表1616：借助借助 MidjourneyMidjourney 生成的生成的 2D2D 场景图场景图 来源：新浪财经，国金证券研究所 来源：CSDN，国金证券研究所 图表图表1717：AIAI 绘画工具绘画工具 MidjourneyMidjourney 自动生成图片自动生成图片 来源：Cocos 引擎视频号，国金证券研究所，注

50、：红色圈中为部分不合理部位 2 2.3 3 2D2D 游戏美术环节：角色设计较成熟，动作游戏美术环节：角色设计较成熟，动作/特效有待发展特效有待发展 1）2D 角色：AIGC 成熟度从高到低为，角色模型角色表情角色动作=角色特效。角色设计较成熟，Midjourney、Stable Diffusion 等 AI 工具已可辅助快速、高质量生成 2D 素材，不过手等部位需要进行再调整。AI 生成角色表情应用成熟度较 2D角色设计低。NVIDIA Vid2Vid Cameo 可捕捉表情，用于简单的虚拟形象或动画生成。动作/特效：AI 生成内容连续度、风格统一度不够，无论是序列帧动画，还是骨骼动画的方式

51、，AI 均无法直接采用生成，甚至 AI 生成、人工再打磨的方式会非常耗费精力，目前尚待进一步发展。但通过 Stable Diffusion 可以对 2D 真人视频风格化，直接完成动漫制作，AI 生成图像不确定导致画面抖动的问题被较大程度解决，虽然精美程度较当前市场上的动画仍有差距，但已呈现出较强的 AI 制作动画能力。2）2D 场景和物体：成熟度低于 2D 角色设计，但已有 Midjourney、Stable Diffusion、DALL E2（三者均为文字生成图像）为代表的工具辅助完整的 2D 场景和物体的生成。比如输入文字，DALL E2 可以对图片进行二次加工，将不同场景图结合起来。不过

52、，同样面临其他图像生成工具面临的问题，目前仍需人工调整、润色。行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 12 图表图表1818：NVIDIA vid2vid CameoNVIDIA vid2vid Cameo 捕捉真人面部表情捕捉真人面部表情 图表图表1919：使用使用 DALLDALLE E 2 2 对图片二次创作对图片二次创作 来源：NVIDIA，知乎，国金证券研究所 来源：CSDN，国金证券研究所 图表图表2020：StableStable DiffusionDiffusion 将将 2 2D D 视频制作成动画视频制作成动画 来源：哔哩哔哩，Corridor digital，国金证券研究

53、所 2 2.4 4 3D3D 游戏美术环节：角色设计及表情较成熟，动作生成游戏美术环节：角色设计及表情较成熟，动作生成在在发展中发展中，3 3D D 扫描生成场景及扫描生成场景及物体较成熟物体较成熟 1）3D 角色：目前成熟度从高到低为，角色模型=角色表情角色动作角色特效。角色模型/表情相对成熟，NVIDIA Omniverse 和 Unreal Metahuman 目前可生成 3D角色模型和表情，比如 NVIDIA 的 Audio2Face 功能可实现面部表情随音频变动，叠加Midjourney 等多个工具，可实现 3D 角色的表情变动。角色动作：目前较不成熟，但已出现 NVIDIA ASE

54、 可实现 3D 角色动作，主要基于物理逻辑进行大规模训练生成，“飞天入地”等动作难实现。角色特效：目前无 AI 工具覆盖。图表图表2121：NVIDIA Omniverse Audio2FaceNVIDIA Omniverse Audio2Face 功能功能 图表图表2222：NVIDIA ASE 3DNVIDIA ASE 3D 角色动作训练角色动作训练 来源：NVIDIA，国金证券研究所 来源：NVIDIA，国金证券研究所 2）3D 场景和物体：4 条实现路径，3D 扫描目前最成熟。行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 13 image 2 3D：代表性工具为 NVIDIA GET3D，根

55、据 2D 图片生成 3D 物体和场景，但仍较粗糙，再加工工作量较大，无法应用于游戏制作中。text 2 3D：代表性工具为 NVIDIA Magic 3D，根据文字生成 3D 场景和物体，生成的内容也较粗糙，无法直接应用于游戏制作中，再加工工作量较大。ChatGPT-Code-DCC：代表性工具为 ChatGPT，可生成简单代码，对 3D 空间坐标的理解不够，但经过代码的训练未来或可实现。2023 年 3 月 15 日，Open AI 推出的GPT-4 对代码的处理也更加成熟，GPT-4 能实现 Discord 机器人的构建，它的工作是先用伪代码把东西写出来，然后再实际写代码。3D Scan：

56、代表性工具为 Unreal Quixel 等，扫描出的场景和物体较逼真，可应用于游戏场景搭建。图表图表2323：NVIDIA GET3DNVIDIA GET3D 效果效果 图表图表2424：N NVIDIA Magic3DVIDIA Magic3D 效果效果 来源：NVIDIA，国金证券研究所 来源：NVIDIA，国金证券研究所 图表图表2525：ChatGPTChatGPT 生成代码生成代码 图表图表2626：Quixel 3DQuixel 3D 扫描物体扫描物体 来源：NVIDIA，国金证券研究所 来源：CSDN，Quixel，国金证券研究所 2 2.5 5 其他环节：策划及代码逻辑均出现

57、较成熟的工具其他环节：策划及代码逻辑均出现较成熟的工具 游戏制作其他环节：策划：代表性工具是 ChatGPT，文本生成能力较强且脑洞较大，GPT-4 在此基础上进一步加强文本处理能力，且能回答“文本+图像”形式呈现的问题。音乐和音效：Meta 推出 AudioGen，可根据文本生成音频，目前应用较少；昆仑万维音乐+社交板块的 StarX 旗下 StarX MusicX Lab 音乐实验室完成首批五首完全由 AI 作曲的歌曲发布，目前这五首歌曲已在 Spotify、SoundCloud、QQ 音乐和网易云音乐等海内外 180 余个音乐平台上线，其出发点也是降低内容成本。代码逻辑：Github C

58、opilot（基于 Open AI Codex）、Open AI Codex 可辅助代码编写，GPT-4 也能通过代码搭建 Discord 机器人。游戏运营：文本、图像、音视频生成技术同样可以赋能广告素材制作。行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 14 图表图表2727：Meta AudioGenMeta AudioGen 工作原理：工作原理：Decoder+EncoderDecoder+Encoder 图表图表2828：Github CopGithub Copilotilot 辅助代码生成辅助代码生成准确识别西班准确识别西班牙语并成功实现指令牙语并成功实现指令 来源：AUDIOGEN:Te

59、xtually Guided Audio Generation，国金证券研究所 来源：CSDN，国金证券研究所 图表图表2929：昆仑万维旗下昆仑万维旗下 StarX Music Lab AIStarX Music Lab AI 生成曲目生成曲目 来源：QQ 音乐，昆仑万维公告，国金证券研究所 三、AIGC 在游戏领域应用的作用：降本增效，提升内容质量 3.1 3.1 辅助游戏制作和运营，降本增效辅助游戏制作和运营，降本增效 降本增效：作为生产工具，提升内容生产效率和质量，降低生产成本。1）以网文、游戏为例，内容生产成本较高：阅文集团内容成本占在线阅读业务比例整体在 30%以上，完美世界、吉比

60、特研发费用中的职工薪酬占总收入比例整体在 15%以上，某些年份甚至超过 20%。图表图表3030：阅文集团内容成本及其占在线阅读收入的比例阅文集团内容成本及其占在线阅读收入的比例 图表图表3131：完美世界完美世界/三七互娱三七互娱/吉比特研发费用中职工薪吉比特研发费用中职工薪酬占收入比例酬占收入比例 来源：阅文集团公告，国金证券研究所 来源：各公司公告，国金证券研究所 0%5%10%15%20%25%30%35%40%45%050002002020211H22内容成本（左轴：百万元）占在线业务收入比例0%5%10%15%20%25%20172018

61、20H22完美世界三七互娱吉比特行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 15 2）游戏质量越高，对美术要求越高，相应的成本越高，AI 工具的使用可大幅降低原画师、基础码农的用人。游戏研发成本占收入比约在 15%-35%，美术占比 50-70%，据伽马数据，2022 年中国游戏销售收入 2659 亿元，以 25%的研发成本、40%的成本可被优化计，整体而言可优化的成本占收入比约 10%，相应的绝对数值约 266 亿。3）NFT 游戏 Bearverse 开发应用 AI 技术后，角色设计成本压缩了 80%。据 GameLook，俄罗斯工作室 Lost Lore 研发的Bear

62、verse（主打 NFT 集换概念），在角色设计阶段用 AI 技术后，相关开发成本从 5 万美元压缩至 1 万美元，工时从 6 个月大幅减少至 1 个月。加快大作制作速度。以 原神 为例，2017 年 1 月立项，2019 年 6 月开启原初测试，耗时 2 年左右，2020 年 9 月公测，又耗时 1 年+，AI 工具赋能下，预计游戏制作时间有望缩短。NFT 游戏Bearverse开发应用 AI 技术后，工时从 6 个月压缩至 1 个月，减少 80%+。图表图表3232：游戏行业上市公司研发费用占收入比例游戏行业上市公司研发费用占收入比例 图表图表3333：以以 2222 年游戏收入计，可优化

63、制作成本约年游戏收入计，可优化制作成本约 266266 亿亿 来源：各公司公告，国金证券研究所 来源：伽马数据，国金证券研究所测算 3 3.2.2 从创意、美术、交互性等角度，提高游戏内容质量从创意、美术、交互性等角度，提高游戏内容质量 AIGC 有望给创意产生提供思路，同时提升画质和交互性。AI 虽然与人类仍有较大差异，所呈现的内容也经常出现不符合常识或逻辑的情况，但“意料”之外的东西有望对头脑风暴产生助力，激发策划人员的创意。美术：AI 工具对原画设计的质量提升均有较大幅度的促进作用，中小厂商提升美术效果的成本降低，预计整体游戏画质有望提升。AI 赋能有望促进交互深入，比如更加智能化的 N

64、PC。提高互动性及游戏体验。ChatGPT 及 GPT-4 所展示的较强的自然语言处理技术有望推动游戏中 NPC 更加智能化，提高游戏的趣味性、沉浸感及陪伴性，进而拉升用户盘子及活跃度。图表图表3434：原神原神 VS VS 羊了个羊画质对比羊了个羊画质对比 来源：原神官微，羊了个羊小程序，国金证券研究所 0%10%20%30%40%50%三七互娱完美世界吉比特心动公司恺英网络巨人网络游族网络盛天网络电魂网络中手游2659亿元2022中国游戏收入15%35%研发成本：平均25%266亿元25%40%的研发成本被优化行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 16 四、投资建议 关注游戏上线节奏及确

65、定性较强的公司，中长期看好 AIGC 对游戏行业降本增效、提质的作用。我们认为，AIGC 技术及产品目前已在游戏行业有部分应用，中长期来看，对游戏制作的降本增效、内容质量提升有较强的促进作用；当前游戏版号常态化发放，政策端不确定性降低，预计产品周期是业绩的关键驱动，关注游戏产品上线情况，建议关注腾讯控股、产品上线确定性较强的中手游和巨人网络。图表图表3535：传媒互联网领域上市公司传媒互联网领域上市公司 A AIGCIGC 相关布局相关布局 公司公司 股票代码股票代码 AIGCAIGC 相关业务相关业务 百度百度 BIDU.O 3 月 16 日召开新闻发布会，推出文心一言系列大模型，涵盖 NL

66、P、CV、跨模态等模型，且数十个上市公司宣布与其合作。腾讯腾讯 0700.HK 拥有混元大模型，涵盖 NLP、CV、多模态等领域，可以理解生成语言、视觉识别等功能。阿里巴巴阿里巴巴 BABA.N 拥有通义大模型，涵盖 NLP、CV、多模态等领域，可以理解生成语言、视觉识别等功能。京东京东 9618.HK 京东云旗下言犀人工智能平台，依托 10 余年智能对话经验的积累，加上在京东零售、物流、金融、健康等各业务的多年实践，日均千万次智能交互，未来借助 ChatGPT 等相关技术成果，将加速在 AI 的应用落地。网易网易 9999.HK 2018 年启动生成式预训练模型研究，目前已自研数十个超大规模

67、预训练模型，覆盖自然语言、跨模态等领域；旗下网易伏羲、网易互娱 AI LAB 两大游戏人工智能实验室，深耕自然语言处理、强化学习、计算机视觉、语音合成、虚拟人等技术领域的科研攻关与应用落地，并在 AI 图像生成、AI 智能捏脸、AI 智能 NPC等领域有诸多领先行业的创新探索。完美世界完美世界 002624.SZ 公司已将 AI 相关技术应用于游戏中的智能 NPC、场景建模、AI 剧情、AI 绘图等方面。相关技术对于开拓设计思路与创意灵感、提升游戏研发效率、优化玩家体验有很好的推动作用。三七互娱三七互娱 002555.SZ 3 月 7 日打造的首位虚拟人“葱妹”首次亮相公司 14 周年庆典；在

68、元宇宙产业链上下游投资的企业已涵盖光学模组、显示、AR 智能眼镜、VR/AR 内容、云游戏、空间智能技术、XR/GPU 芯片算力等领域。昆仑万维昆仑万维 300418.SZ 公司发布了天工巧绘、天工乐府、天工妙笔、以及天工智码，布局了 AI 生成图像、音乐、文本、以及代码领域；StarX 旗下 StarX MusicX Lab 音乐实验室完成首批五首完全由 AI 作曲的歌曲发布。汤姆猫汤姆猫 300459.SZ 公司团队已尝试应用 GPT-3.5 模型进行 AI 语音互动产品功能原型测试，并已将汤姆猫 IP 形象植入产品功能原型当中，加入语音识别、语音合成、性格设定、内容过滤等功能，并测试了语

69、音交互、连续对话等产品性能，初步验证了相关技术实现的可行性。目前已着手正式产品的开发。神州泰岳神州泰岳 300002.SZ 公司人工智能业务专注于自然语言处理（NLP）及大数据技术等的融合应用，面向公安、政府、金融等垂直行业提供人工智能及大数据解决方案，形成智慧政企、智慧金融、智慧园区三条核心业务线。遥望科技遥望科技 002291.SZ 利用 GPT 技术框架做直播带货的 AIGC 生成的项目目前正处于研究阶段，能否稳定商业化尚未有定论。蓝色光标蓝色光标 300058.SZ 旗下蓝标传媒已正式宣布与微软广告达成战略合作，并成为其官方代理商；同时，公司将与微软开展基于OpenAI 的技术产品合作

70、，使更多出海客户享受到 AI 发展的红利。出海客户有望通过集成在 New Bing 中的ChatGPT 功能，与海外消费者进行更好的互动；蓝标传媒将在国际元宇宙团队设立“出海 AIGC 中心”，加速AIGC 赋能各项出海服务的业务需求。视觉中国视觉中国 000681.SZ 公司与百度旗下的 AI 作画平台文心一格将在创作者赋能和版权保护等方面展开多项合作，共探 AIGC 内容产业发展方向。风语筑风语筑 603466.SH 目前正在尝试将公司打造的数字人接入 ChatGPT，以强化数字虚拟人的场景识别和更新能力；公司是百度文心一言的首批生态合作伙伴。因赛集团因赛集团 300781.SZ 目前，公

71、司的人工智能创意生成及管理平台“因赛引擎 INSIGHTengine”，正紧跟 AI 的技术迭代步伐，研发应用 ChatGPT 等相关的技术，持续开发自然语言处理（文章撰写、标题创作、创意文本）等方面的应用，与图像和视频 AIGC 技术协同，提升品牌的内容营销的质量和效率。中文在线中文在线 300364.SZ 公司与澜舟科技基于澜舟科技自主研发的类 ChatGPT 底层技术的 AI 大语言模型，并以公司海量正版内容及自有内容创作生态作为数据和生态支撑，共同探索 AIGC 技术在文学作品创作领域新的发展方向并进行商业化尝试，包括但不限于 AIGC 辅助创作、文本自动生成；公司已发布 AI 主播、

72、AI 绘画、AI 文字创作为资深平台赋能。果麦文化果麦文化 301052.SZ 公司通过采集互联网大数据精选文章、本地文件导入转化为自己的内容库，有机训练：段落、词句、文章、行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 17 公司公司 股票代码股票代码 AIGCAIGC 相关业务相关业务 知识。机器通过持续深度学习，可以生成语句通顺、可读性强的优质内容，素材专业、多元实现一键自动成稿，改写后文意相同、内容相似，实现底稿优化转换。达到高效孵化图书营销软文的目的。易点天下易点天下 301171.SZ 公司在 2020 年已逐步尝试广告物料自动生成的领域，和阿里达摩院，华为云算法团队都有相关的合作项目，目

73、前在广告物料生成，产品配图生成上有较成熟的使用，用于提升广告物料制作效率和广告效果；公司基于 AI 能力的 CyberCreative 创意平台，实现了多项前沿技术的商业化应用测试，主要包括：视频人脸融合、多图视频生成、文本+绿幕生成多语种视频、单文本生成数字人多语种视频等。浙数文化浙数文化 600633.SH 公司旗下杭州城市大脑公司积极探索机器学习、NLP（自然语言处理）、LSTM(长短时间记忆模型）、知识图谱等技术及在“一网统管”智慧城市建设、大数据趋势预测、智能客服体系建设等社会治理方面的应用；旗下传播大脑科技公司也密切关注相关技术的应用发展，探寻相关技术与业务的结合。浙文互联浙文互联

74、 600986.SH 公司旗下米塔数字艺术作为元宇宙艺术创作社区，已开启 AIGC 模式，现支持 AI 绘画和手动绘画两种模式，打开 AI 绘画即可使用 AI 进行绘制。天娱数科天娱数科 002354.SZ 公司旗下虚拟数字人已经接入 ChatGPT 等模型；公司升级推出的“MetaSurfing-元享智能云平台”，首次纳入 AIGC 功能模块，并接入了 ChatGPT 等智能机器模型，进一步实现了从文本、音频等低密度模态向图像、视频、实时交互等信息密度更高模态的转化，并结合多模态智能算法，完成了 AIGC 互动直播功能的落地。掌阅科技掌阅科技 603533.SH 公司正在测试相关的 AIGC

75、 技术，努力通过 AIGC 提升内容创作效率，降低内容创作成本；公司将利用在内容版权资源、创作者生态和海量用户资源等优势，将先进的人工智能技术在内容生产、营销推广、丰富产品形态等多方面深化应用。来源：各公司公告，财联社，国金证券研究所 图表图表3636：上市公司游戏储备上市公司游戏储备 公司名称公司名称 游戏储备游戏储备 腾讯控股腾讯控股 地下城与勇士 白夜极光 元梦之星 全境封锁 2 重生边缘 手工星球 艾兰岛 彩虹六号：围攻等 网易网易 燕云十六声 永劫无间手游 萤火突击 星海求生 冰汽时代：最后的家园 湮灭效应 代号：ATLAS 代号：邪神 零号任务 月神的迷宫 超凡先锋 代号：OIP等

76、 完美世界完美世界 天龙八部 2：飞龙战天 朝与夜之国 一拳超人：世界 百万亚瑟王 神魔大陆 2 完美新世界 诛仙 2以及端游产品诛仙世界 Perfect New World Have a Nice Death等 三七互娱三七互娱 凡人修仙传 代号 S 代号魔幻 M 代号 GOE 霸业等 吉比特吉比特 超进化物语 2 超喵星计划（由青瓷游戏运营）代号 M66 重装前哨海外版本（OUTPOST 代号 BUG 代号原点 新庄园时代等 心动公司心动公司 火炬之光：无限 无尽旅途 Cargo等 中手游中手游 我的御剑日记 城主天下 仙剑世界等 巨人网络巨人网络 原始征途 龙与世界的尽头 王者征途等 来

77、源：wind，各公司官网，国金证券研究所，注：上表为不完全统计 五、风险提示 AIGC 技术发展及应用不及预期风险。如果相关技术发展及应用不及预期，将影响对内容生成的赋能，影响降本增效和内容质量提升的落地。监管风险。AI 生成内容在版权归属、个人隐私、伦理等方面存在较大争议，面临一定监管风险，可能对技术及应用层也会带来一定影响。行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 18 行业行业投资评级的说明：投资评级的说明：买入：预期未来 36 个月内该行业上涨幅度超过大盘在 15%以上；增持：预期未来 36 个月内该行业上涨幅度超过大盘在 5%15%；中性：预期未来 36 个月内该行业变动幅度相对大盘在

78、-5%5%；减持：预期未来 36 个月内该行业下跌幅度超过大盘在 5%以上。行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 19 特别声明：特别声明：国金证券股份有限公司经中国证券监督管理委员会批准，已具备证券投资咨询业务资格。本报告版权归“国金证券股份有限公司”（以下简称“国金证券”）所有，未经事先书面授权，任何机构和个人均不得以任何方式对本报告的任何部分制作任何形式的复制、转发、转载、引用、修改、仿制、刊发，或以任何侵犯本公司版权的其他方式使用。经过书面授权的引用、刊发，需注明出处为“国金证券股份有限公司”，且不得对本报告进行任何有悖原意的删节和修改。本报告的产生基于国金证券及其研究人员认为可信的

79、公开资料或实地调研资料，但国金证券及其研究人员对这些信息的准确性和完整性不作任何保证。本报告反映撰写研究人员的不同设想、见解及分析方法，故本报告所载观点可能与其他类似研究报告的观点及市场实际情况不一致，国金证券不对使用本报告所包含的材料产生的任何直接或间接损失或与此有关的其他任何损失承担任何责任。且本报告中的资料、意见、预测均反映报告初次公开发布时的判断，在不作事先通知的情况下，可能会随时调整，亦可因使用不同假设和标准、采用不同观点和分析方法而与国金证券其它业务部门、单位或附属机构在制作类似的其他材料时所给出的意见不同或者相反。本报告仅为参考之用，在任何地区均不应被视为买卖任何证券、金融工具的

80、要约或要约邀请。本报告提及的任何证券或金融工具均可能含有重大的风险，可能不易变卖以及不适合所有投资者。本报告所提及的证券或金融工具的价格、价值及收益可能会受汇率影响而波动。过往的业绩并不能代表未来的表现。客户应当考虑到国金证券存在可能影响本报告客观性的利益冲突，而不应视本报告为作出投资决策的唯一因素。证券研究报告是用于服务具备专业知识的投资者和投资顾问的专业产品，使用时必须经专业人士进行解读。国金证券建议获取报告人员应考虑本报告的任何意见或建议是否符合其特定状况，以及（若有必要）咨询独立投资顾问。报告本身、报告中的信息或所表达意见也不构成投资、法律、会计或税务的最终操作建议，国金证券不就报告中

81、的内容对最终操作建议做出任何担保，在任何时候均不构成对任何人的个人推荐。在法律允许的情况下，国金证券的关联机构可能会持有报告中涉及的公司所发行的证券并进行交易，并可能为这些公司正在提供或争取提供多种金融服务。本报告并非意图发送、发布给在当地法律或监管规则下不允许向其发送、发布该研究报告的人员。国金证券并不因收件人收到本报告而视其为国金证券的客户。本报告对于收件人而言属高度机密，只有符合条件的收件人才能使用。根据证券期货投资者适当性管理办法，本报告仅供国金证券股份有限公司客户中风险评级高于 C3 级(含 C3 级）的投资者使用；本报告所包含的观点及建议并未考虑个别客户的特殊状况、目标或需要，不应

82、被视为对特定客户关于特定证券或金融工具的建议或策略。对于本报告中提及的任何证券或金融工具，本报告的收件人须保持自身的独立判断。使用国金证券研究报告进行投资，遭受任何损失，国金证券不承担相关法律责任。若国金证券以外的任何机构或个人发送本报告，则由该机构或个人为此发送行为承担全部责任。本报告不构成国金证券向发送本报告机构或个人的收件人提供投资建议，国金证券不为此承担任何责任。此报告仅限于中国境内使用。国金证券版权所有，保留一切权利。上海上海 北京北京 深圳深圳 电话： 传真： 邮箱： 邮编：201204 地址：上海浦东新区芳甸路 1088 号 紫竹国际大厦 7 楼 电话： 邮箱： 邮编：100005 地址：北京市东城区建内大街 26 号 新闻大厦 8 层南侧 电话： 传真： 邮箱： 邮编：518000 地址：中国深圳市福田区中心四路 1-1 号 嘉里建设广场 T3-2402