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文档简介
2023中ÿAIGC细分赛道研究报告ÿPĀÿ文本和Ā像率先à用落地企业标签ÿ度1腾讯1字节跳ú行研赋能产业创ð发展2022
ChinaAIGCIndustry
Research2022年中国AIGCの業界研究报告ð供的任何内容ÿ包括但O限于数据1文_1Ā表1Ā像等Ā均系头豹研究院独p的高度机密性文þÿ在报告中另行标明出处者除外Ā2
未经头豹研究院Ï先书面许ÿ,任何人O得ñ任何方式擅自复制1Þ
1传播1出x1引用1改编1汇编本报告内容,若pá反P述þ定的行~发生,头豹研究院保留采×法律措施1追究相关人员¯任的h利2
头豹研究院开展的p商业活ú均使用<头豹研究院=或<头豹=的商÷1商标,头豹研究院无任何前述]Ā之外的w他V支机构,_未授h或聘用w他任何第O方ï表头豹研究院开展商业活ú21©2022LeadLeo头豹研究院研究报告
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2023/03研究报告
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2022/02碳中和系列研究目的P摘要2022被Ā~<AIGC元=,伴随着AIþ画的获奖Ïþ,AIGC概念迅点燃^场2本篇报告聚焦于AI技术在文本内容和Ā像生产领域的à用研究,Ð结合技术架构1à用场景1商业模式P落地案例1以及ÿ内外代表性企业案例等分析维度,ÿ出对AIGC行业发展的解读P研判l研究将会回答的关键þ题ÿ研究{域范围ÿ中ÿd
AI文本生p的à用和产品商业模式分析研究周期ÿ2023e
AIĀ像生pà用和用户端分析研究对象ÿAIGC产业f
AIGC中外企业投资_局的对比分析01AI文本生pÿAI文本生p~当前AIGC商业化落地最大的技术AI文本生p是指基于自然语言处理术1大语言模型LLM等深度学`术生p结构性新闻撰写1内容续写1诗词[作等细Vß能~ï表文本的过程2
ÐAI文本生p的à用场o
来看,`前à用较~广泛的是辅û型文本生p,未来五商业化落地发展潜力较大的是营销型文本生pà用2
Ð行业à用来看,AI文本生p更容易颠覆信息查询类工作1_家咨询类和交流类等工作场o
较多的行业02AIĀ像生pÿ未来AIĀ像生p在广告1漫画和游o行业商业化落地潜力较大AIĀ像生p指用户在AI制作工x或者模型`中,通过输入O\的词汇,例如þ画风格1色彩等,就能得到相对à的画作2
`前DALL-E模型生p的Ā像¼真,`DALL-EPChatGPT联合使用的新商业模型发展潜力较大2
AIĀ像生p在广告1设«1漫画等行业à用,`前AIĀ像生p在设«行业如建筑设«1产品设«等à用场o
较~p熟,未来AIĀ像生p在广告1漫画和游o
行业商业化落地潜力较大03中外龙头企业AIGC_局对比ÿ海外龙头企业技术和模型à用的à力高于中ÿ境内企业模型术层P,中ÿ模型参数P数据àP海外相差较小,模型迭ï和算力水相差ó少2Ā模型à用层P,海外模型回答»辑性1完整性1自然感和度P都`于中ÿ模型2
度是中ÿ_局较领先的企业,目前þp较多的B端企业ü_接入度的文心一言,腾±侧Þ于_局广告文案和视频,_节侧Þ于_局AI+内容和搜索业á,阿Ý等电商类Ā大厂侧Þ于_局智能û服和营销400-072-55882©2022LeadLeo研究报告
|2023/03◆◆◆◆◆PGCÿProfessional
Generated
Content,指_业生产内容,各领域的_业人士ñ_家身份献xp一定水和质à的内容,如微博Ā的意É领袖1ùn作者和á微博UGCÿUser
Generated
Content,用户生产内容即用户将自ý原[的内容通过à联网Āß行展示或者ð供ÿw他用户AIGCÿAI-Generated
Content,人工智能生p内容,是指基于人工智能术,通过þp数据û~规律,并通过`的泛化能力生p相关内容的术,ÿñ生p常É的如Ā像1文本1音频1视频等内容MAUÿMonthly
Active
User,o
活跃用户数à,是用于反映网站1à联网à用或网络游o
的ß营情况的统«指标IDCÿInternet
Data
Center,à联网数据中心,是指一种拥p完善的设备ÿ包括高à联网接入带宽1高性能局域网络1安全ÿ靠的机ÿ境等Ā1_业化的管理1完善的à用服áĀ400-072-55883研究报告
|2023/03Chapter
1AI文本生p◼
ÜOÿAI文本生p是指基于自然语言处理术1大语言模型LLM等深度学`术生p结构性新闻撰写1内容续写1诗词[作等细Vß能~ï表文本的过程◼
à用端ÿÐà用场o
来看,`前à用较~广泛的是辅û型文本生p,未来五商业化落地发展潜力较大的是营销型文本生pà用2
Ð行业à用来看,AI文本生p更容易颠覆信息查询类工作1_家咨询类和交流类等工作场o
较多的行业400-072-55884©2022LeadLeo研究报告
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2023/03AIGC系列◼
AI文本生p——ÜOP技术分析AI文本生p是指基于自然语言处理技术1大语言模型LLM等深度学`技术生p结构性ð闻撰写1内容续写1诗词创作等细分ß能~代表文本的Ï程中ÿAI文本生pP技术分析,2023ĀN是AI文本生p?AI文本生p是指基于自然语言处理技术1大语言模型LLM等深度学`技术生p结构性ð闻撰写1内容续写1诗词创作等细分ß能~代表文本的Ï程AI文本生p是如何àĀ的?O大技术基础大数据自然语言处理神经网络神经网络是人工智能生p内容的基础理论,它模拟了人脑的神经网络,Ð而实Ā了人工智能的内容生p2
细V的神经网络包括卷ÿ神经网络CNN和递_神经网络RNN等大数据是人工智能生p内容的基础,对生p内容的质à和效果p着Þ要的影响2
大数据的数à大,对于AI模型的质à的帮û大自然语言处理是通过对人类语言的理解和处理,Ð而实Ā人工智能生p的内容2
自然语言处理包括语法V析1语OV析1篇章理解等AI文本生px体的技术流程m骤一m骤Ðm骤OÐ信息ß`中抽出指ð和数据,并引入监督学`Ð用户指ð中,由监督模型初始化PPO模型参数,并生p回答标注一批模型,一个ðþ对à多个答案_业的标注者对制定的ð示ÿ出高质à的回答标注人员据多种标准对多个回答ß行Ð`到差的排序用汇报模型«算前一阶段¯ÿ好的模型并ÿ出回答,得到V数回
报
V
数
ÿ
ñ
更
新PPO参数,ß而¯ÿ模型ÿ出最`答案_业人员用标注数据来调`文本生p模型利用ñP的排序结果来¯ÿ文本回报模型来源ÿOpen
AIà网,CSDN,头豹研究院400-072-55885©2022LeadLeo研究报告
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2023/03AIGC系列◼
AI文本生p——模型P产品层海外AI文本生pýx中较~p熟的产品s据^面P较大的^场份额2Ð当前产品的适用性来看,^面P的AI文本生p产品侧Þ于通用ß能和在营销1广告领域的_局中ÿAI文本生p产品层,2023产品特点局限à用Ā状ChatGPTß能较~强大,ÿñ用于翻译1摘要1V类和þ答1ï码生p等任á,是^面Pß能最~强大的AI生pýx对于O清楚的þ题容易出Ā»辑O清p的情况ÿp本高,\时ÿ能`在一定的知识产hþ题是`前世界P最~热门_最~p熟的文本生p工x,P^2个o用户破1ÿChat
GPTÿñß行文本生p,内容ð×,摘要生p,Ê点_纳1Āwþ画等,P
Chat
GPT的ß能相似数据à和参数1算力弱于ChatGPT,回答的度和完整性_弱于Chat
GPT3o份度将k式推出文心一言,目前ß处于测试阶段文心一言拥p较多的V类生p如邮þ
生p长篇文本的时候会较~生p1广告生p等较多V类Ā
停滞,缺少长篇博û文章生CopyAI是由GPT3ß行术支
p器,O是生p长文本的最O\类型的营销人员à用CopyAICopyAI居多持的佳工x拥p较多的ß能,如通用的
定ÿ结构p点混乱,必须ð
适合团队和机构进行使用,Writesonic写作工x1营销和广告文案
供信用t才能免费注Ýß行
允许用户管理无限数à的项完整x登录的生p和开发者ß能等使用目搜索:2023中ÿAIGC细分赛道研究报告ÿPĀÿw_p的人工智能术意味
缺少较~基本的写作ß能,着没p过滤器或限制,xp
例如写作检查ß能1语法检是`前^面P最独特1最通用的AI写作ýxClosersCopycopysmith彩ß小梦文本和Ā像率先à用落地;独特的1多ß能的内容写作查等ß能ÿV每个o
到期之^会自úp一多种生p语言,营销和销售à用程序集p范围ð人印象深刻清空,英语是p的生p语
在博û博文和营销文案的à言`中效果最好的,w它生p语言稍差用较~广泛w特点是ß行AI续写文本,拥在_业领域会出Ā»辑O清p和胡说{道的þ题p多种风格V类的AI续写,ÿ目前在网文小说P使用较多ñ自由W换续写模式◼
海外AI写作ýx较~p熟的产品s据^面P较大的^场份额,中ÿ较~领先的文心一言将于3ok式面向公_进行使用^面P出面的AI写作工xñ海外的写作工x~,如Chat
GPT1Copy
AI1ClosersCopy等,wß能1算法算力和à用都à超于中ÿ的AI写作工x2
Ð适用性看,以适用于营销1广告等领域的à用~,目前这些领域虽未àĀ大规模的商业化落地,但随着大规模的相关产品的在营销和广告的à用推广,p望àAIGC在营销和广告领域的à用2`前中ÿ较~p熟的产品是文心一言,度p文心大模型和预¯ÿ模型的基础,w产品目前在头部AI巨头P是处于领先的^场地O,预«将在3o
l式面向中ÿ|_使用,随着产品的推出,AI文本生p的à用渗透率p望ß一nP升来源ÿà子O,各模型à网,头豹研究院400-072-55886©2022LeadLeo研究报告
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2023/03AIGC系列◼
AI文本生p——商业模式分析ÿ以Chat
GPT~例ÿ1/2ĀChat
GPT总训练p本在1000万美元以P,当前ð推出的API使用ÿ格大幅度Q滑p望吸引更多用户入驻和þ固w^场地O2w商业模式尚未p熟,处于探索阶段,B端商业模式以出售API接口~,C端以按量付费~Chat
GPTp本端和收入端分析,2023训练p本ÿ957千万美元以P训练时芯wp本ÿ20万美元以PChat
GPT3ß行一l¯ÿ的p本ÿGPU数量=训练总算力/单个GPU算力/训练«算用时Chat
GPT
3ß行需要的芯wp本ÿ•GPT-3
175B共p1746ÿ个参数,每个参数需要4个_节的`储,因m1746个参数的`储空间~ÿ1764*4/1000=700GB的`储由Open
AI论文模型显示,V100GPU
的
模
型
ß
行
¯
ÿ
,
参
考V100
GPU的TESLA
V100型÷,w32GB内`的每块p本~9000美元•据Open
AI
的论文ÿñ知道GPT-3
175B的
¯
ÿ
总
«
算
à
~3640
PF·DAYS,p本端••ñNVIDIA的容à~28
Tflops的V100
GPUÿ单ÿÿ3.06$/HĀ一的¯ÿp本~例,完pChat
GPT
3175B一的¯ÿ需要的GPU的数à~ÿ3640/365/0.028≈357
ñ
,
训
练
p
本
~
ÿ357*3.06*24*365
≈957万美元•芯
w
总
p
本
=
ÿ
700/32
Ā*9000≈20万美元•w他p本如电费p本1人ýß维p本等暂`忽略O«总训练p本ÿ在1000万美元以PB端商业模式ÿ出售API接口出售API接口授h企业端的Ā集pChat
GPTß行à用,按照数据请求à和实际«算à收费收入端◼
B端^场处于探索阶段,尚未形p较~p熟的商业模式,以出售API接口~要商业模式B端未来ÿ以àĀ落地的à用场景较多,这_意味着B端商业模式ÿ以创ð的空间_很高,当前B端^场处于探索阶段,尚未形p较~p熟的商业模式,以出售API接口~要的商业模式2当前已经p部分企业将Chat
GPTà用集p到自家Ā,要落地的à用场景p辅û生产1智能营销等2例如,BuzzFeed接入Chat
GPT开始ß行辅û|øß行AI文本生p,帮û<Quizzes=栏目批à生p内容2
ßpZoomInfoü_接入Chat
GPT术帮û企业[新销售和营销团队û~理想û户并Pw建立联系的方式,并~团队带来更高的效率和更p效的结果来源ÿOpen
AI,头豹研究院400-072-55887©2022LeadLeo研究报告
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2023/03AIGC系列◼
AI文本生p——商业模式分析ÿ以Chat
GPT~例ÿ2/2ĀC端商业模式PSaaSðþ集pà用按量付费嵌入搜索引擎将Chat
GPT嵌入到搜索引î`中,Ù革传统的搜索模式ChatGPT
APIÿ格~1k将Chat
GPTPOffice1Teams等集pà用tokens/$0.002收入端◼
Chat
GPT
C端商业模式以案例付费~,嵌入搜索引擎1PSaaSðþ的集pà用等商业模式处于探索阶段✓
按量付费模式ÿ¬阅模式是当前Chat
GPT
C端à用作~广泛_是最~p熟的商业模式2ChatGPT
付费用户集中在学生1蓝领领等群体2
相较于之前的20美元的¬阅模型,`前w最新的C端付费模型~1k
tokens/$0.002,相`于每输出100万个单词,ÿ格才2.7美金2
w使用p本的大幅度Q滑p望吸引更多的用户使用,尤w是在度和微ð等ý头的模型尚未k式推出前,Chat
GPT以更P的p本吸引用户的做法将吸引用户使用和þ固w^场地O✓
嵌入搜索引擎ÿ目前l在尝试将Chat
GPT嵌入到搜索引î`中,搜索结果的呈Ā将Ù革传统的搜索模式2
目前,à一商业模式在研发和尝试阶段,嵌入搜索引î之^将吸引更多用户使用,便于收集更多的用户数据ß而精准的推荐相关的广告而获×相à的营收2
短期内很难àĀ完全的Ù革搜索引擎的传统模式,要是由于Chat
GPTÿ出一些看似p道理但à际是错误的回答,ÿ信度O是很高,但p望àĀChat
GPT和Web的容Ð虎à用✓
PSaaSðþ的集pà用ÿ这一商业模式处于探索阶段,微软l在尝试将Chat
GPTPOfficeß行集pà用,用户需要付费ß行相à的à用◼
Chat
GPT总训练p本在千万美元以P,p本的高昂影响w在中小企业商业化落地à用通过测算ÿñ明显的发ĀChat
GPT总¯ÿp本在千万美元ñP,à一¯ÿp本对于à联网巨头或ù企业来说是在ÿñ接Ø的范围2
对于中小企业来说,通过¯ÿChat
GPT
x备行业的能力的p本过于高昂,影响w在中小企业商业化落地2
中小企业在AI生p内容P的落脚点ÿ以Ð训练小模型入手,训练小模型对于中小企业来说是性ÿ比极高的选择◼
当前à用Chat
GPT的企业处于未对盈利产生影响或降本增效阶段ÐChat
GPT的收入端来看,由于Chat
GPT处于初期发展阶段,p本居高OQ,因l目前à用Chat
GPT的企业处于未对盈利产生影响或降本增效阶段,尚未进入到通ÏChat
GPTàĀ企业的增收的阶段2àĀp本的Q滑和企业对于Chat
GPT的商业模式的à用创ð是企业Ð向增收阶段的à器来源ÿ头豹研究院400-072-55888©2022LeadLeo研究报告
|2023/03Chapter
2AIĀ像生p◼
ÜOÿAIĀ像生p是指用户在AI制作工x或者模型`中,通过输入O\的词汇,例如þ画风格1色彩1构Ā方法1透视方法1修饰词等,就能得到相对à的画作◼
用户端ÿÐAIĀ像生p的用户端来看,AI生p的Ā像直接用于商业的s
比在2%,未ß入大规模商业化à用阶段Ā60%的用户未对AIĀ像÷入p本,仅8%的用户能通过AIĀ像生p获得盈利400-072-55889©2022LeadLeo研究报告
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2023/03AIGC系列◼
AIĀ像生p——ÜOP技术流程AIĀ像生p指用户在AI制作ýx或者模型当中,通Ï输入O\的词汇,例如þ画风格1色彩等,就能得到相对à的画作2当前DALL-E模型生p的Ā像¼真,`DALL-EPChatGPT联合使用的ð商业模型发展潜力较大中ÿAIĀ像生pP技术分析,2023ĀN是AIĀ像生p?AIĀ像生p是指用户在AI制作ýx或者模型当中,通Ï输入O\的词汇,例如þ画风格1色彩1构Ā方法1透视方法1修饰词等,就能得到相对à的画作以à用较~广泛模型之一的DALL-E模型~例说明AIĀ像生p的Ï程dVAE阶段一피1피2피3Ā像Ā像解码器编码器….输入Ā像피핀阶段Ð피1피2피1用户关…本生p피2于Ā像的文本诉求输入.CLIPÞð排序拼接피BPE编码器핀피3피1….피2피핀….피핀◼
DALL-E是文本生pĀ像的多模态预训练模型,基于该模型生p的Ā像画像¼真DALL-E是文本生pĀ像的多模态预¯ÿ模型2
à一个模型p两个阶段,它的第一个阶段是离散ÙV自编码器dVAE,用于生pĀ像的token,_就是说àĀĀ像特征空间向文本特征空间的映射2它的第Ð个阶段是混合了Ā像和文本特à的,ñTransformer~基础的生p模型2
阶段Ð首先将输入文本编码p特à向à,然将特à向à入到自回_的Transformer中生pĀ像的token,Þ将Ā像的token入到dVAE的解码器中得到生pĀ像,最^通过CLIP对生p本ß行评估,得到最终的生p结果2
基于该模型生p的Ā像画像¼真,`能PChatGPT合作进行ð商业模式的尝试2当前ï坦福大学的博士生尝试将DALLE-2PChatGPT相结合,制作出了温馨的þ本故Ï,该商业模式未来发展潜力较大来源ÿCSDN,Open
AI,腾±ß,头豹研究院400-072-558810©2022LeadLeo研究报告
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2023/03AIGC系列◼
AIĀ像生p——模型P产品层分析AIĀ像生pýx中尚未出Ā大规模à用的ýx,中ÿ目前以海外à用ýx~,3o度k式推出文心一言^p望àÙ革中ÿ境内AIĀ像生pýx的à用^场和指数级提升文心一言的使用用户AIĀ像生pýx,2023ýx]Ā特点局限à用Ā状生p大场o
类型的Āw效果很好,p生p视频的ß能þ画画质O高,í作略微复g,生p度慢当前中ÿà用最~广泛的AIĀ像生pýxDisco
DifusionStableDiffusioní作简单,打开à网注Ý之^输入关键_就ÿñ生p中ÿ群体à用较少,要是由于à一个工x`中关于中ÿ的Āw素材较少生p度较慢,因m带来的生pp本较高需要用户输入非常ð细的关键词和反复尝试才p比较好的结果,容易pAI拼接O自然感使用ï工x需要p一定的申请门槛,à用以_业人士和企业等~Ā像风格多,生p度快,í作简单MidjourneyDALL-E
2输入关键_生pĀ像,支持对于生p的Āw或P传Āwß行Ðl[作需要内测资格才能使用,目前Ā像的V辨率较P一直处于内测阶段,`ß能在O断的完善à用群体未Ð次元的爱好者或以Ð次元相关þ画~职业的职业人员比较擅长Ðl元的Ā像[NovelAI出Ā像效果O够稳定完整x登录作搜索:2023中ÿAIGC细分赛道研究报告ÿPĀÿ[作简单,出Ā度和质à较好,新用户p200电目前à用s
比P于DiscoDiffusion,3o文心一言k式推出^p望进一m提升à用s比文心一言Ā像V辨率O够高文本和Ā像率先à用落地;à,每l使用会p点亮的_励全球规模最大的中文跨模态生p模型,ÿ通过自然语言实ĀĀ像生pP编辑使用Pp一定限制,更合相关的_业行业类的人去实]注Ý使用当前à用以开发者和产业级à用~文心大模型支持200ÿ的参数,þ画物体缩比例O稳定,对于否定指ð尚未能处理Parti尚未进入到à用阶段细节较~¼真◼
AIĀ像生pýx中尚未出Ā大规模à用的ýx,中ÿ目前以海外à用ýx~^面P出Ā的AIĀ像生p工x包括Disco
Difusion1Stable
Diffusion1Midjourney和文心一言等,这些AIĀ像生pýx均未àĀ大规模的商业化à用,`商业模式处于探索阶段2在中ÿ境内,à用较~广泛的是Disco
Difusion,度出品的文心一言à用s比在3%þ右2
度预«在3o份k式推出文心一言,Ð目前^场对于度的文心一言的关注度来看,wp望在3o之^出Ā指数级的à用用户P升来源ÿ6pen,头豹研究院400-072-558811©2022LeadLeo研究报告
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2023/03AIGC系列◼
AIĀ像生p——行业à用分析AIĀ像生p在广告1设«1漫画等行业à用,当前AIĀ像生p在设«行业如建筑设«1产品设«等à用场景较~p熟,未来AIĀ像生p在广告1漫画和游o行业商业化落地潜力较大AIĀ像生p行业à用分析,2023✓
AIĀ像生p在广告行业的à用包括logo1海报1产品广告Ā等的生p,例如:时尚芭莎;36周纪念AI海报的生p✓
AIĀ像生p在广告行业的à用进入到初m探索的阶段,是B端商业化落地较被看好的领域广告行业1✓
AIĀ像生p在设«行业的à用包括AI辅û产品包装设«1服装设«1建筑模型设«1艺术产品设«等2目前AIĀ像生p在设«行业的à用`在较大的争°,要是xh的争°,xhþ题影响着AIĀ像在设«行业模型¯ÿ的参数àñܯÿ的效果,ß而影响生p效果P质à,短期内难ñ实Ā快的商业化落地设«行业2✓
AIĀ像生p在漫画行业的à用包括通Ï配文自ú生p漫画和插画等,_p利用已p的Ā像生pð的Ā像,或者文本和已p的Ā像素材结合生pð的素材2在日本知]的漫画g志:周刊少Jump;中,许多漫画的背o
都是通过AI术完p的,例如:火影忍者;1:海贼王;等漫画行业3✓
AIĀ像生p在游o
中的à用包括AI辅û角色生p1道x和场o
设«,因~游o
中需要大à的Ā像素材2
例如,日本游o
开发者使用Midjourney生p素材开发横板设«游o
2
据统«,pàO分之Ð的游o公司k在研究或使用AIĀ像生p技术2游o行业4✓
AIĀ像生p在|疗影像处理中_被广泛使用,ÿñ帮û|生更好地理解患者的病情和治疗方案2
据一项权威调查显示,全球p超|疗5Ï一半的|疗机构k在研究或使用AIĀ像
影像生p技术◼
AIĀ像生p在设«行业如建筑设«1产品设«等à用场景较~p熟AIĀ像生p在广告1设«1漫画等行业à用,`前AIĀ像生p在设«行业如建筑设«1产品设«等à用场o
较~p熟,建筑设«领域相关的AIþ画软þ发展较î,p良好的发展基础,wl是容易通过文本的ï述生p效果较好的3D建筑Ā像设«2
当前广告1漫画和游o行业备Ø资本端关注,较多的AIþ画ðþ都x备广告海报和漫画等ß能,未来AIĀ像生p在广告1漫画和游o行业商业化落地潜力较大来源ÿ头豹研究院400-072-558812©2022LeadLeo研究报告
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2023/03AIGC系列◼
AIĀ像生p——用户端分析ÐAIĀ像生p的用户端来看,AI生p的Ā像直接用于商业的s比在2%,未进入大规模商业化à用阶段Ā60%的用户未对AIĀ像投入p本,仅8%的用户能通ÏAIĀ像生p获得盈利AIĀ像生p用户端画像-用户使用Ā状-用户p本P收入分析,2022AIþ画用户职业分_AIþ画用户行业分_学生金融P÷资新媒体行业广告行业Web35%7%5%开发人员设«师13%26%6%2%3%3%8%4%新媒体工作者画师线Q
行业用户画像AI相关行业美术P设«à联网行业6%24%64%自由职业者w他24%◼
Ð用户画像来看,`前AIþ画使用较多的是学生ÿ包括本ù/研究生和初高中生Ā,s
比在64%,用户群体较~轻化,而画师和设«师使用比例在3%和8%,说明AIþ画渗透到_业人士领域的程度较PĀÐAIþ画用户分_的行业来看,美术P设«行业使用人群s比~24%,线Q
行业和à联网行业s
比V别~26%和24%,目前AIþ画在强设«属性的领域渗透程度较P用户对于O\AIþ画ýx的使用情况用户AIþ画生pĀw的使用场景DiscoDiffusion(colab)6%20%20%DiscoDiffusion(w他封装Ā2%自ý欣赏或Vïÿ朋Ý社交网络Ā发_工作Ðlà工StableDiffusion用户使用Ā状完整x登录www2.l3e%3%8%8%midjourneyombodrea文心搜索:202315%w中ÿAImGC细分赛道研究5报6%
告ÿPĀÿ直接商业使用20%文本和Ā像率先à用落地;w它◼
Ð用户对于AIþ画的使用Ā状来看,`前使用较多的AIþ画工xñ海外的þ画工x~,w中Disco
Diffusion,s
比在40%ñP,文心一言使用比例在2.8%Ā用户通过AIþ画生p的Āw`中,商业用途较少,直接用于商业的s
比在2%,用于工作的Ðlà工的s
比在6%2
说明AIþ画的à用场景尚未进入到大规模的商业化à用阶段用户在AIþ画的p本投入调查通ÏAIþ画产生的收入情况调查4%2%2%Ð未付费0-10元7%2%1%没p产生收入0-100元14%10-100元100-500元500-3000元3000元ñP用户p本P收入分析100-1000元1000元ñP60%16%92%◼
Ð用户付费端看,用户在AIþ画的p本投入较P,60%的用户未付费2付费的用户中,30%的用户付费额度P于100元,用户对于AIþ画的付费意愿较P2
Ð用户通ÏAIþ画获×的收入端来看,92%的用户没p通ÏAIþ画获×收入,通过AI获×收入的用户中,获×的金额在100元ñ内的s
比在4%,仅p较少的用户能够通过AIþ画[
收入2
AIþ画商业化ß程p待ß一nð高来源ÿ6pen,头豹研究院400-072-558813©2022LeadLeo研究报告
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2023/03AIGC系列◼
AIĀ像生p——商业模式当前AIĀ像生p的商业模式以按照生产量和¬阅~,商业模式尚未p熟`p较多企业尚未明确收费模式2x权þ题是影响AIĀ像模型训练和商业化落地的心原因,p像效果等技术þ题是影响AIĀ像商业化落地的首要因素AIĀ像生p商业模式P商业模式痛点分析,2023当前的商业模式商业模式面临的痛点x权þ题•
按照生p量进行收费以生p量来进行收费,例如,文心一言,免费生p100张Ā之^,9.9块ÿñ生p50张Ā,15.9块ÿñ生p100张Ā,49.9块ÿñ生p100张Ā,O\的额度对于O\的生pà艺术家作品是否被模型学`调查7%þ被模型学`26%暂时ß没pO确定是否被学`67%•
¬阅制收费模式AIĀ像生p的¯ÿà决定了Ā像生p的质à,据调查结果显示,接à7p的艺术家对于自ý的作品是否被模型使用处于O明确的阶段,``前中ÿxh明p是Op熟的,若未经授权而拿艺术家的作品和风格去模拟训练并通Ï模拟训练^生p的Ā像产生收益,对于艺术家来说是O公的梯队¬阅制ÿ用户每o
付费之^,ÿñ获×一定额度的l数的Ā像生p2
例如Midjourney新用户ÿñ免费生p25张Ā像2
\时,它ß将付费划V了梯度,10美元一个o
ÿñ获得200l的快生p的额度,30美元一个o
的`餐ÿñ获得900l快生pĀ像的额度•
收费模式尚未明确技术þ题当前Ïp较多的公司商业模式尚未明确2如Disco
DiffusionĀ阶段Ï免费,Imagen收费模式尚未明确AIĀ像生pÏ面临较大的术þ题,如对于显t要求高带来的p本高,肢体和眼球效果较差,多体的p像效果差,à些þ题是à一需要Þ点解决的þ题,_是影响AIĀ像商业化落地的Þ点来源ÿ6pen,头豹研究院400-072-558814©2022LeadLeo研究报告
|2023/03Chapter
3中外AIGC_局对比◼
模型技术层P,中ÿ模型参数P数据àP海外相差较小,模型迭ï和算力水相差ó少2Ā模型à用层P,海外模型回答»辑性1完整性1自然感和度P都`于中ÿ模型400-072-558815©2022LeadLeo研究报告
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2023/03AIGC系列◼
中外AIGC_局对比——企业模型技术à力P模型à用对比模型技术层P,中ÿ模型参数P数据量P海外相差较小,模型迭代和算力水相差至少2Ā模型à用层P,海外模型回答»辑性1完整性1自然感和度P都`于中ÿ模型中ÿP海外大模型对比,2023全球千ÿ参数献比例,2023全球大模型数量及参数量TOP10分_,20236w他17%4美ÿ企业50%中ÿ企业33%中ÿ◼
美ÿ在AIGCá层技术P领先于中ÿ,生p式AI时代技术决Ü商业化落地美ÿ截kó目前,全球千ÿ参数献s
比的美ÿ企业s
比50%,高于中ÿ的33%,wl是全球大模型数àÜ参数两TOP10V_`中p6家企业是美ÿ企业,高于中ÿ的4家企业2
生p式AI的时ï,更依托于á层术,需要强大的á层术去支持à用的融合发展2
美ÿ在原[模型¯ÿ和算力P均`于中ÿ企业2
随着中ÿ在模型训练和算力P的持续投入,以及中ÿ原本内容端的`势à持,p望在2-3内追赶海外发展m伐海外企业模型算法1算力和数据量分析,2023企业模型参数算力数据量模型à用超过万ÿ单词的人类语言数据集OpenAIChatGPT1750ÿP万块V100GPUĀp至Î超2ÿ用户自研芯wTPUV4,要P集群相âà用,每一LaMDA\PaLM1.56万ÿ单词距
谷歌目前þ将LaMD谷歌1370ÿ\5400ÿ
个集群中包含4096枚芯w,ß行度达到ÿÿl每ú离奥ß模型开源p望被用于û服1销3390ÿ条文本数
售等方向,\时侧Þ微ðMetaTuring-NLGOPT-175BGopher5300ÿ1750ÿ2800ÿ280块GPU据于改善Office的à用体验使用128张40gd的NVIDIA
基于|开的数据
目前ï模型更多的是A100GPU¯ÿ集ß行测算基于科研用途的使用基于TPUv3芯wß行¯ÿTPUv3xp快跨芯w通信的能力,能节þ开销在语言的理解Pp较10.5TB文本à
大的突破,接à人类DeepMind的阅读理解能力来源ÿOpenBMB,腾±研究院,头豹研究院400-072-558816©2022LeadLeo研究报告
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2023/03AIGC系列◼
中外AIGC_局对比——企业模型技术à力P模型à用对比中ÿ企业模型算法1算力和数据量分析,2023企业度阿Ý模型文心一言M6参数算力数据量模型à用纯文本和知识Ā谱的4TB
当前较多B端企业如知乎等已ü2600ÿ
2048块CPU语料ß_接入度的文心一言M6当前初mà用于淘ß1支付10万ÿ万ÿ512块CPU1.9TBĀ像292GB文本
ß等Ā,参P跨膜态的文案1Āw设«ý作除|开的数据集外,混
目前该模型已à用于腾讯内部元大模型ß学`了商业领
多个业á,并在腾讯广告当中域特p的文本数据集合腾讯混元视觉模型源1.0--挖掘出超Ï5%的指标提升商汤AIDC,峰值算力740Petaflops3用于打
高质量多细节的AI作画和自然流利的AI对话机器人à用等_多AIGCà用商汤科技浪潮信息澜舟科技300ÿ……4095ÿPF-5000GB高质à中文数据
初mà用于人机交à1知识检2457ÿ
days)/2128张集合索1语言翻译和文学创作GPU聚焦营销文案写作1文学辅û写作1基于情节配Ā这3个场景展开
AIGCà用数Gÿ别O\领域的高孟子10ÿ16块GPU质à语料在金融1电商,政á领域àĀ精准舆情分析1企业ß营ðþ分析,×代部分智能û服和营销系统华~NLP大模型千ÿ2048块GPU40TB
¯ÿ数据◼
技术层ÿ中ÿ模型参数P数据量P美ÿ相差较小,模型迭代和算力水相差至少2生p式AI的时ï相较于预测试AI时ï,对于á层术要求更高,海外凭借模型算力和迭ï的`势在AIGCP处于领先地OĀwl是中ÿ缺少数据的ÿ累,ChatGPT
发展过程中对于数据处理1清洗1标注1模型¯ÿ1推理à等方面均xp术难点,通过对O\回答的标注和排序让GPPT知道ĀN是更好的回答,à对结果均影响较大,目前ÿ内尚未出Ā能PGPT相比的模型效果l外GPTàĀ了将用户调用和模型迭代之间的飞ï的建立,形p完美的ýÿ,á层的生态更~p熟2中ÿÿ内目前在做AIGCá层术的除了大厂之外,ßp清_人工智能研究院等一些研究机构,一些初[企业在术层更倾向于基于垂直行业的à用的术研发◼
à用层ÿ海外模型回答»辑性1完整性1自然感和度P都`于中ÿ模型目前海外^面P的模型的回答的»辑性1完整性1自然感ñÜ回答的度P都`于ÿ内的模型,á层术的能力很明显的影响了产品商业化落地的效果2
w次,中ÿ^面P目前p较多的炒作AIGC概念的类AIGCðþ或程序的推出,à些软þ和程序是基于开源的小模型ï码ß行设«,¯ÿ的数据集是|开数据集,没p自ý独特的数据集`¯ÿ效果机器感较强,在`前AIGC概念在ÿ内较火的阶段,w能借û概念进行一Ü的用户ÿ累和盈利2随着文心一言等大模型产品的推出,这些ðþ和程序将会被^场淘汰中ÿÿ内尚未出Ā大规模商业化à用的场o
2
Chat
GPT在推出的过程`中凭借wP人的<ÿ值对齐=和Ý好的用户界面,ñÜ对话式的方式,直接拉àP用户的距离,推出两个o
^用户à直接突破1ÿ,wà用度较快2
`前度的文心一言1微软等企业_参考对话式的方式开展新的AIGC产品,未来p望打破Chat
GPT的垄断格局来源ÿ头豹研究院400-072-558817©2022LeadLeo研究报告
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2023/03AIGC系列◼
中外AIGC对比——中ÿ头部企业AIGC_局进度度是中ÿ_局较领先的企业,目前已p较多的B端企业ü_接入度的文心一言,腾讯侧Þ于_局广告文案和视频,字节侧Þ于_局AI+内容和搜索业á,阿Ý等电商类Ā大厂侧Þ于_局智能û服和营销中ÿAI龙头企业AIGC_局进度,2023度_局的发力点度ÿ中ÿxChat
GPT文心一言将于3o推出_局基础ÿp自研发的深度学`Ā,p文心大模✓
搜索是度的心业á,在型,在预¯ÿ大
模型方面pO错的ÿ累,_局较早2AIGC+搜索投入最多,将文心w次,_局开展较领先得益于w大量搜索引擎业áþ一言接入度的搜索引î是w答本,本量级足够发展的要目标,`前商业模商业落地«划ÿ度在B端的厂商付费意愿较~强烈,式处于探索阶段,p本的高昂预«先推出B端的产品,^续推出C端的产品2
C端产品使得w产品Ā在B端落地实践,p望和度的搜索引î结合使用,短期内文心一言或搜索引î接入AIGC是它未来Chat
GPT难ñ实Āÿï传统的搜索模型,两者模型并行发展的目标ÿ能性更高w余大厂_局进度腾讯电商类Ā大厂字节跳ú_局的发力点完整x_登局发录力w点_局发力点✓
腾±侧Þ于_局广告文案和
✓
阿Ý1ð东1拼多
✓
_节相对于w它大厂来说入局较晚,AIGC搜索:2023中ÿAIGC细分赛道研究报告ÿPĀÿ视频2
ñAIGC术生p广告文案和视频多等电商类Ā_`前Þ点发力AI+内容,比如自ú生p÷稿文
本局和侧ÞĀ于像智能率û
服先à用和辅落û地写作;,在今日头条P利用AIGC生产✓
wl,腾±开始探索在社交和游o
领域à用AIGC术✓
腾±在AIGCP整体的_局ß度处于模型内测和à用探索阶段,尚未出Ā面向^场的à用和AIGC+营销,例如阿Ý的AI结合商品,自ú生p高质à文案ï述商品,ð高营销效率内容,目前
AIGC整体的生p质à的内容好于n通的UGC,但和PGC相比pk缺2
ø音方面,通过AI的模式来生p短视频,比如一些Ā文类的短视频的✓
_节_侧Þ于对搜索业á的AUGC的÷入,因~搜索在今日头条和ø音P都很强的Þ要性初创企业_局进度P机会◼
Ð技术的角度看初创企业适合_局数据Ā层1中间算法层Ð术÷入和难度来看,初[企业合聚焦于÷入少1算力需求O高1垂直或_业场o
的中间算法层2wl是中间算法层属于蓝海^场,p长空间大,孵化p本P,未来à一块将p~初[企业入局的Þ点◼
Ðà用的角度看初创企业适合基于大厂的预训练模型进行à用端_局对于初[企业来说,基于大厂和头部AI|ø的预¯ÿ模型ß行开发à用端的细V场o
à用,在垂直à用场o
à用p熟^Þ将开拓w它细V赛道的模式能大à节省p本并快盈利来源ÿ头豹研究院400-072-558818©2022LeadLeo研究报告
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2023/03AIGC系列◼
中外AIGC对比——海外头部企业AIGC_局进度海外厂商如微ð1谷歌和Meta等均在à紧_局AIGC赛道,w中微ð侧Þ于将Chat
GPT和自身产品全线整合革ð,谷歌侧Þ于搜索业á方向,Meta侧Þ于AI内容生p和营销海外头部企业AIGC_局进度,2023OpenAI和微ð的_局进度202211oá,Chat
GPT模型发_,发_^2o内用户突破1ÿ✓
ChatGPT发展Ā状ÿOpenAIü_开API接口,à意味着需要通过自然语言处理à用的|øÿ借ûïĀ开发,O需要Þ做基础的指ð研究ܯÿ,这大大降P了前期开发p本,利好整个产业发展✓
ChatGPT的发展«划ÿ目前Chat
GPTZZ面世à用,w侧Þ于通过[建迭ï反馈的ýÿ,据用户的反馈调试模型的模型的à用,ß而p利于w商业策略的实Ā2
Open
AI预«将ChatGPT+Web
GPT
结合起来发展,ß而ÿñ对信息ß行实时更新,并`对于Ï实真假的判断将更~准确,两者相结合p望产生较大的`\效à和生产力✓
微ð和OpenAI的合作进度ÿ`前微软和Open
AI的合作ß入到第O阶段,微软«划将ChatGPT等工x整合ß旗Q
包括
Bing1Office
在内的p产品中,ß而ð升产品本身的效率,和对用户的吸引力2
目前微软þ将GPT整合到word的自ú完pß能Ý2
对于用户来说,微ð将ChatGPT整合到office的做法将改Ù超Ï
10ÿ人编写文档1演示文稿和电子邮þ的方式,_是
AI进入
C端商用的一次ý大突破2m外,微软l在«划将
OPENAI
中的
CHATGPT模块à用在旗Q
搜索引î必à中,ñ对ù微软在搜索引î最大的对手谷歌完整x登录搜索:2023中ÿAIGC细分赛道研究报告ÿPĀÿw它海外头部企业_局进度文本和Ā像率先à用落地;✓
谷歌AIGC发展基础ÿ谷歌在术1算力和模型P都p很强的ÿ累,很多术都是谷歌开始推行的2
wl是数据方面,谷歌拥p天然和独特的搜索引î的数据2
因m,w在AIGCP的_局基础较~`渥,p望超GPT✓
AIGC_局«划ÿ谷歌à期在®报中表明wLaMDA
模型推出类似
Cha
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