【國海證券】Web3.0系列專題研究之一：AIGC：內容生產力的革命-43頁

目錄

一. 人工智能生成內容：技術進步+海量需求，驅動AIGC快速發展

1.1.1 AI規模：研發+數據+人力成本驅動中國AI市場高速發展

1.1.2 AI技術：細分賽道持續創新+變革在即，本報告重點關注AIGC領域

1.2.1 AIGC發展：需求+技術迭代促發展，從降本增效走向額外價值轉移

1.2.2 AIGC技術：數據+算法+算力為核，NLP技術突破推動商業落地進程

1.2.3 AIGC算法：深度學習模型+開源模式為普及加速器，大模型為核心趨勢

1.2.4 AIGC技術場景：個性&自動化為核心壁壘，關注渠道把控及商業路徑

1.2.5 AIGC應用場景：集中在數字化程度高+內容需求豐富的行業

二. 人工智能文本生成：大數據+大算法+大算力，交互&個性化生成技術前景廣闊

2.1.1 AI文本生成：底層架構不斷精進，交互+個性化生成技術前景廣闊

2.2.1 對話式AI發展：技術突破催化產品落地，從規則匹配走向深度學習

2.2.2 對話式AI技術：智能語音+NLP+知識工程底層技術變革下的新機遇

2.3.1 Chatbot全球視角：技術驅動增長，亞太地區或成最大市場

2.3.2 Chatbot中國視角：百舸爭流，軟件產品收費為主，細分賽道需求向好

2.4.1 ChatGPT：大數據+RLHF技術路徑下的“類人交流”模型

2.4.2 ChatGPT：實驗證明InstructGPT優于GPT-3模型，但仍有改進空間（1/2）

2.4.3 ChatGPT：實驗證明InstructGPT優于GPT-3模型，但仍有改進空間（2/2）

2.4.4 ChatGPT： AIGC發展里程碑，超級基礎設施下的大模型+大算力

2.4.5 ChatGPT：仍需調優及訓練，進而實現商業化落地

三. 人工智能生成內容市場機會：中國AIGC如日方升，建議關注垂直賽道初創公司及下游AI應用場景

3.1.1 產業鏈：關注垂直賽道初創公司及下游AI應用場景

3.2.1 商業路徑：中國企業底層技術發展不足，變現聚焦產出內容及軟件服務

3.3.1 海外公司：2020年開始涌現出一批代表企業，集中文字/圖像/音頻領域

3.3.2 國內公司：建議關注垂直賽道初創企業

3.4.1 行業展望：關注技術/產品的迭代、核心場景的確定及產業接納的態度

四. 附錄 - ChatGPT試用：回答基礎問題邏輯尚可，暫時難以擺脫知識整合和邏輯推理困境

4.1.1 測評背景及范圍：聚焦功能驗證、性能測試及用戶體驗

4.1.2 測評結論：語義理解較準，暫時難以擺脫知識整合和邏輯推理困境

4.2.1 用ChatGPT寫篇AIGC報告（1/6）

4.2.2 用ChatGPT寫篇AIGC報告（2/6）

4.2.3 用ChatGPT寫篇AIGC報告（3/6）

4.2.4 用ChatGPT寫篇AIGC報告（4/6）

4.2.5 用ChatGPT寫篇AIGC報告（5/6）

4.2.6 用ChatGPT寫篇AIGC報告（6/6）

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