2023年中国AIGC细分赛道研究报告（上）-文本和图像率先应用落地-2023.08

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Ÿ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ÿ2023€e

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2€Ā模型à用层P，海外模型回答»辑性1完整性1自然感和Ÿ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Ÿà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，2023€ĀN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Ā¯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Ÿ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àŸAIGC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àŸ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，2023€ĀN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àŸÙ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，2023€ýx]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pŸ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pŸ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pŸ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ĀŸ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Ÿ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，2022€AIþ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:2023€15%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Ÿ生p的额度，30美元一个o

的`餐ÿñ获得900l快Ÿ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2€Ā模型à用层P，海外模型回答»辑性1完整性1自然感和Ÿ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2€Ā模型à用层P，海外模型回答»辑性1完整性1自然感和Ÿ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_，2023€6w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Ÿ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Ÿ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àŸ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Ÿ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Ÿ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Ÿ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p€k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Ѐ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Ÿ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，2023€OpenAI和微ð的_局进度2022€11oá，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