AIGC对互动娱乐行业影响趋势洞察（2024年）

AIGC（生成式人工智能）的高速发展引领正如人类无法想象一种“从未见过的事物”一样，人脑理解世界依靠的是类比和逻辑推理，而人类创意的本源是对已知事物的分散拆解和重新组合。当社会发展迈入信息时代，电子化内容足够丰富之后，通过大模型算法，让计算机如同人脑一般去吸收信息，并进行有逻辑的类比和推演，并最终输出符合人类认知的内容，即形成了近两年极其火热的AIGC（生成式人工智能）。AIGC的出现让身处各行各业的从业者都感受到了重大的影响和冲击，但首当其冲的，当属以生产虚拟内容为主的互动娱乐行业。以游戏、视频、网文、音频等为主的互动娱乐行业，不仅在内容的生产方式上受AIGC影响产生了结构性的变本次报告将从AIGC的发展历程、对互动娱乐行业的影响因素、结合AIGC的产品案例、AIGC+互娱行业相关发展趋势等维度，进行综合的梳理与探讨。本篇报告核心观点摘要AIGC近年来的快速发展离不开硬件算力的大幅提升。目前AIGC的主要特征包括但不限于：文本生成、图像生成、语音生成、代码生成；视频内容生成（目前阶段多为视频二创）；原生视频生成、3D模型生成；多模态内容的识别与生成等。AIGC对互动娱乐行业产生了重大的影响和变革。在产品生产环节，利用AIGC能快速批量产出创意的特性，能在工作前期就提供大量的方向和具备一定完成度的可展示内容，从而实现“降本增效”的核心价值。在内容体验环节，核心价值在于在可控的前提下给用户带来不可预估的超预期体验。结合了AIGC的典型产品案例分析：《逆水寒》：被誉为国内“首款AIGC+”的游戏产品；《蛋仔派对》：用AIGC突破UGC上限；《妙鸭相机》：简单易用、效果顶尖、需求明确的C端消费级AIGC应用；《剪映》：从文案编辑、一键成文、视频生成、AI作图到最终剪辑成片的一站式服务。AIGC虽然下放了互娱行业的内容生产门槛，但受算力和历史累计资产影响巨大，大厂仍拥有引领性的优势；法律风险和版权争议需不断进行调整完善，这既影响企业使用深度，也影响着消费者的接受度；模型行为的不可预测性可能会反向影响用户体验，例如在游戏中AI一旦“觉醒”就很难恢复“正常”。来源：点点数据自主研究及绘制2目录catalogue目录catalogue01AIGC对互娱行业的影响要素分析0202结合AIGC的产品案例分析0303AIGC+互娱行业发展趋势展望3AIGC近年来的发展历程1基础建设-算力1落地至应用或场景32核心算法及大模型训练落地至应用或场景3•2022年3月，英伟达发布H100GPU芯片，能大•2022年3月，英伟达发布H100GPU芯片，能大幅提升AI算法的计算速度。•2023年6月，AMD发布InstinctMI300A，单个GPU可流畅运行拥有400亿个参数的Falcon-40B大型语言模型。•2023年10月，高通发布骁龙8Gen3处理器；同年11月，联发科发布天玑9300处理器，手机平台也实现本地大模型的流畅体验。•2023年11月下旬，英伟达发布H200GPU芯片，较H100性能再次提升60%-90%。算力是AI发展的基础保障，除了老牌芯片厂商英伟达、AMD、高通、联发科之外，亚马逊、谷歌、微软甚至特斯拉都在积极进入芯片算力的军备竞赛之类别一：以“生成”为核心用法的原生AIGC应用•ChatGPT、文心一言、讯飞星火、通义千问、天工……•2022年11月，ChatGPT上线•2023年3月，GPT4发布类别二：融合AIGC功能至应用中，提升使用体验•Bing、类别二：融合AIGC功能至应用中，提升使用体验•Bing、Office365、逆水寒、蛋仔派对、妙鸭相机……①通过AIGC改变现有生产结构；②通过AIGC改变提升产品带来的用户体验，这两个方向是AIGC未来长期发展的主旋律。目前实际融入AIGC功能的应用和产品并不多，但从逆水寒和妙鸭相机等破圈产品中，我们也能隐隐窥探到“AIGC+”的未来可期。•2023年11月，GPTs发布•2023年2月，GoogleBard发布，但现场演示出错让Bard大模型一度沦为笑柄•2023年12月，全新大模型Gemini发布，演示效果十分惊人Meta：•2023年2月，LLaMA大模型发布，与众不同的是，该模型完全开源。并且Meta承诺后续发布的大模型也将持续开源•2023年7月，LLaMA2发布来源：点点数据自主研究及绘制4AIGC对互动娱乐行业的影响因素分析文本、图像、语音、代码等内容的AIGC已深入影响互从最早的工业革命开始，任何一种技术的发展，都是通过工具赋能，来增强人本身的能力，从而降低社会发展对专业人才的依懒性。让不会织布的工人通过纺纱机就能进行织布作业、让不会除草的居民通过割草机也能轻松修剪草坪，而AIGC也同样是一种工具赋能，让不会绘画的人可以制作出精美的图片、让文笔不好的人可以撰写出优秀的文本。AIGC的出现，对互娱行业产生的影响既包含内容生产效率层面，也包含对行业生产结构和业务流程的影响。特别是未来AIGC能理解处理和有效输出多模态内容的情况下，互娱行业会从根本性上产生大变革。点点数据在此提出一种假设：互娱行业未来对于创意、设计的需求，或许将转移至对于AAIGC的主要特征多模态内容的识别与生成：文本、图片、语音、视频、模型等元素，都可被视为单模态内容。但未来多模态内容的识别与生成，才会是AIGC“大成”的标志。如谷歌的Gemini模型，就旨在对多模态信息的理解和输出。3原生视频生成、3D模型生成：正在高速发展的领域，如12月由Pika公司发布的Pika1.0，已实现视频画面扩充、文本生成短视频等功能。但长视频生成遇到的画面闪烁、抖动、抽帧、帧数不稳等问题，尚未得到有效的解决。32视频内容生成（目前阶段多为视频二创）：目前可普遍实现基于已有视频的二创，包括但不限于换脸、换色、换背景等等。同时也可实现一定程度的图片动态化，如前景的待机抖动、特效抖动等21文本生成、图像生成、语音生成、代码生成：技术已相对成熟，目前已进入到可以商用阶段。部分功能除商用外，也落地至了具体产品中，用于提升用户的使用体验。1来源：点点数据自主研究及绘制5AIGC在互动娱乐行业中的实际应用在产品生产环节和内容体验提升两方面都提供了“新子弹”无论是互动娱乐行业、互联网企业，甚至是传统企业，都能将AIGC运用于自身的工作流之中，包括但不限于产品分析、市场研究、数据分析、创意设定等。产品内容：产品内容：以互动性最强的游戏产品来说，通过AIGC可以为用户提供以往不曾有的游戏体验，包含但不限于智能NPC、智能队友、实时场景变化、UGC生产、游戏剧情千人千面等。就目前的市场反应来看，AIGC被企业提及最多的当属“降本增效”，但这其中似乎隐隐包含了一层我们生而为“人”的固执。即AIGC虽然强大，但其能发挥的“降本增效”的作用，无非是对劳动力的“替代”，而非“超越”。但正如OpenAI创始人SamAltman提出的“新摩尔定律”一样：“theamountofintelligenceintevery18months”。点点数据认为，AIGC未来的发展速度将比来源：点点数据自主研究及绘制6AIGC对游戏产品研发带来了新的可能性游戏行业从业者普遍认为，在产品研发层面存在一个不可能三角，即厂商不可能同时兼顾“研发成本”、“研发效率（时间）”、“产品质量”三个方面。而AIGC的诞生，似乎让这种不可能三角出现了被打破的希望。AIGC所带来的高效、超预期、充满想象力、打破常规的内容生产，让所有游戏厂商都趋之如骛。但当我们沉淀到游戏研发过程中就会发现，目前游戏研发环节所面临的核心问题之一，往往是策略调整带来的方向性变化，导致已经积累的包括美术、代码、文案、设计等研发资源的浪费。仅依靠AIGC的生产效率来加大内容产出数量，并不能从根本上解决玩法大改、数值重构、美术大调等决策原因引发的一系列问题。如何使用AIGC在项目立项阶段、玩法设计阶段去尽快尽早的验证创意，从而减少研发过程的不确定性，才是有机会C最容易被忽视的隐性成本往往是“方向性调整”带来的C“不可能三角”“不可能三角”直观感受来看，利用AIGC模型的生成能力快速获取文字、图片、视频、模型、动画等各类资源，特别是未来跨模态、多模态的生成能力再次加强后，能直接提高游戏研发过程中的“成本”和“效率”问题。QQ产品质量往往依靠长期的打磨和调优来实现现如今一款3A级游戏的研产品质量往往依靠长期的打磨和调优来实现来源：点点数据自主研究及绘制7现阶段AIGC所带来的降本增效其核心价值分析无论是剧情编排的想象、游戏的玩法设计、美术表现的创意，在初稿阶段的设想和最终落地的内容往往都存在较大的差异。这其中最根本的原因有二：一方面，是设计/创意/管理人员，在方案设定初期，很难完全梳理清楚落地过程中的每个细节点，从而导致在落地过程因为不断修改/迭代产生了不可控制的偏移量；另一方面，在创意想法沟通的初期，通过文本/语言的描述，也很难将设计师的想法完全清晰的展现给决策者，使得“走一步但当AIGC深度参与到工作流程之中后，利用其能快速批量产出创意的特性，能在工作前期就提供大量的方向和具备一定完成度的可展示内容。在这种情况下，使用AIGC成为了一种和团队/同事/客户/上级快速“对齐”的工具。结合报告上文所述“最大的隐性成本是策略调整带来的方向性变化”，目前这才是AIGC在企业/团队工作流中发挥出“降本增效”现阶段利用AIGC实现降本增效的核心逻辑链来源：点点数据自主研究及绘制8AIGC带来的“全新产品体验”其核心价值分析在可控的前提下给用户带来不可预估的超预期将AIGC直接结合产品内容并提升用户体验的应用，目前更多的是以游戏为主，比如《逆水寒》手游中的智能NPC就是其中的典型。来超预期的反馈和体验，是AIGC和产品结合的核心价值。但其中的大前提，是“可控性”。正如ChatGPT也会拒绝回答逾越法律规则社会伦理的问题，这都是研发团队所赋予的控制力。而不同于ChatGPT这样的工具类产品，互娱行业中的产品，特别是游戏产品，不仅有剧情、世界观、人物性格设定，而且虚拟世界本身也理解用户当下的诉求，也要结合世界的变化（比如某个NPC在剧情中死亡了，那其他NPC理应也要“知道”这件事），来给予玩家合理的反馈。就目前阶段的技术力和产品力，这是一个尚未实现的、长期的发展目标，本质上这也是考验研发团队以及AIGC团队对于“可控”的把握度如何做出更进一步的升级优化；也或许，极致的“可控”和“不可预估”永远就是两个互斥的、相悖的、不可调和的矛盾基点。达成“可控的不可预估”这个目标的本身就是“不可预估”的当用户在产品中与AIGC产生直接的实时交互时，研发厂商对于内容“智能化”的把控需要更加谨慎。一旦产生“超游”的反馈，反而会破坏用户的整体体验。基于游戏产品天然的强交互性，搭配AIGC所赋予的智能NPC、智能伙伴、智能剧情、甚至智能场景，未来的游戏产品或将实现真正意义上的虚拟世界。“可控的“可控的不可预估”来源：点点数据自主研究及绘制9目录catalogue目录catalogue01AIGC对互娱行业的影响要素分析0202结合AIGC的产品案例分析0303AIGC+互娱行业发展趋势展望10结合AIGC的产品案例分析：逆水寒《逆水寒》手游是一款基于我国宋朝历史改编的武侠开放世界MMORP且不仅仅是只限于文本内容的聊天，而是包含NPC行为的移动、送礼、交易、甚至决斗等，并且过程中玩家也可以随时加入互动，NPC是具备“记忆”的。如果你对NPC示好，在下一次碰见时，他可能会主动叫住你，和你说一些悄悄话，或就之前的事情再次与你相聊甚欢；而如果玩家与NPC也会拒绝和玩家多聊天，甚至一言不合还会兵刃相见。而游戏中除了智能NPC以外，NPC语音生成、NPC说话口型、玩家创建角色一键捏脸（输入文输入文本就能生成捏脸120010008006004002000输入文本就能生成捏脸7月输入文本就能生成捏脸120010008006004002000输入文本就能生成捏脸7月8月9月10月11月12月活跃用户数（万人）与智能NPC聊天互动男生占比：78%24~30岁用户：62% 女生占比：23%其他年龄用户：38% 来源：移动游戏产品活跃用户数、性别占比、年龄层占比、启动次数、使用时长数据是综合了点点数据、企业财报、专家访谈11结合AIGC的产品案例分析：蛋仔派对2023年6月，《蛋仔派对》在周年庆版本的更新中，新增了创意工坊“生成器”功能，提供了图片墙（上传的图片自动生成像素图）、像素文字（输入文字生成像素图（输入参数批量生成花朵）三类生成功能。而随着后续的版本更新，生成器的功能也在不断增加和完善，特别是12月更新的“万能生成器”，更是再次突破早在上世纪80年代，“地图编辑器”的出现就已经证明了UGC与游戏相结合的可行性。而《蛋仔派对》的UGC内容在近两年的国产游戏中，堪称首屈一指，也是奠定了《蛋仔派对》从开服数据走势一般到现如今跻身“头部玩家”的重要功臣。这次《蛋仔派对》又开创性的将AIGC的功能与游戏内UGC功能做了深度结合的，可见网易对AIGC与UGC双方男生占比：39%女生占比：61%男生占比：39%女生占比：61%23岁以下用户：28%31-40岁用户：29%其他年龄用户：43%生成器最初只有3个选项1600生成器最初只有3个选项1400120010006004002006004002000人均每日使用时长：26-37分钟7月8月9月10月11月12月7月8月9月10月11月12月活跃用户数（万人）可根据玩家输入的文本生成物品的“万能生成”人均每日启动次数：1.6-2.1次来源：移动游戏产品活跃用户数、性别占比、年龄层占比、启动次数、使用时长数据是综合了点点数据、企业财报、专家访谈12结合AIGC的产品案例分析：妙鸭相机简单易用、效果顶尖、需求明确的C端消费级AI《妙鸭相机》于2023年7月末正式上线，在几乎没有推广的情况下，一经推出就引爆了社交平台。用户只需按要求上传一定数量的个人照片并花费9.9元，就能获得可媲美照相馆级别的证件照、写真照。不同于以往“P图式”的照片美颜或人像换脸，《妙鸭相机》是精准识别用户上传的图片信息，通过AIGC模型算法输出的原生图片，真实自然的成品效果也受到了广大用户的一致肯定。在产品爆火的同时，社交平台也借此引出了“妙鸭相机是否能替代传统照相馆”的话题，甚至一度被视为是AIGC技术颠覆部分传统行业的典型案例。虽然从数据表现来看，不排除产品火爆的一部分原因，是出于用户对AIGC的好奇心形成的引流效果，但《妙鸭相机》也确实给未来的AI1、通过限定场景和已经训练完成的成熟模版，来保证输出结果的稳定性，提高2、在用户对结果有合理预期的情况下，只需要进行简单且明确的步骤就能完成全部操作。且《妙鸭相机》也证明了，用户是能够接受为此进行一定程度的31-40岁用户：24-30岁用户：其他年龄用户：38%27%35%只需用户上传照片即可完成操作70031-40岁用户：24-30岁用户：其他年龄用户：38%27%35%只需用户上传照片即可完成操作700600500400300200055%55%45%人均每日使用时长：人均每日使用时长：4.4-5.9分钟7月8月9月7月8月9月10月11月12月活跃用户数（万人）可生成照片类型仍在扩充人均每日启动次数：1.9-2.4次来源：移动游戏产品活跃用户数、性别占比、年龄层占比、启动次数、使用时长数据是综合了点点数据、企业财报、专家访谈13结合AIGC的产品案例分析：剪映从文案编辑、一键成文、视频生成、AI作图到最终剪辑成片的一根据点点数据显示，《剪映》在AppStore中的“应用·摄影与录像（免费）”分类中，常年位列下载榜TOP3以上，是该品类当之无愧的霸榜王者。而作为一款视频剪辑软件，《剪映》几乎包含了AIGC的所有特征：基于用户输入的主题和内容要点生成文案；根据文案内容一键生成视频并包含配音字幕等基础视频内容；用户输入提示词即可生成视频内需要的画面和动图；内置AI写真、AI特效、AI作图等功能方便用户自制素材；人声美化功能帮助用户生成个人的音频数字分身等等，都深度结合了AIGC，即提高了创作效率，也下放了创作门槛。从实际效果来看，虽然单个功能的效果可能目前很难以与ChatGPT、Midjourney、StableDiffusion等专业的图文生成软件合性、使用便利性以及生成素材直接用于视频剪辑的一致性23-30岁用户：31-40岁用户：其他年龄用户：37%34%29%1400120023-30岁用户：31-40岁用户：其他年龄用户：37%34%29%140012001000800AI功能直接展现在一级菜单57%57%43%人均每日使用时长：人均每日使用时长：12-15分钟40020007月40020007月8月9月10月11月12月活跃用户数（万人）剪映“文生图”功能人均每日启动次数：2.3-2.9次来源：移动游戏产品活跃用户数、性别占比、年龄层占比、启动次数、使用时长数据是综合了点点数据、企业财报、专家访谈14目录catalogue目录catalogue01AIGC对互娱行业的影响要素分析0202结合AIGC的产品案例分析0303AIGC+互娱行业发展趋势展望15虽然下放了互娱行业的内容生产门槛但受算虽然各类AIGC大模型研发厂商都提供了企业接口和定制服务，但企业在实际使用的过程中，仍需要根据自身的业务特性和产品需求，对模型针对性做大量的训练调整后，才能实际投入到生产流程中。所以看似AIGC的创作能力和生产效率能让中小企业更便捷的迈过互娱行业中“比量拼质”环节，但实际上大厂仍占据绝对性的落地优势。对于中小厂商来说，无论身处互动娱乐行业的哪个赛道，与大厂最截然不同的是敢于创新迭代和快速灵活适应的特点，这仍然是最根本的优势点和差异性，且更有可能在AIGC的加持下进一步放大。毕竟就算AIGC提供了近乎无限的想象空间，但创新惰性仍然是多数大厂难以避免的通病。在AIGC加持之下互娱行业大厂所具备的优劣势探讨多模态内容的学习和输出是AIGC下一个热点，而同样多场景运用和多模态内容的学习和输出是AIGC下一个热点，而同样多场景运用和迭代，也是企业探索AIGC的下一个方向。大厂具备多产品生态、多业务场景、多生产管线，能更高效更细致的进行AIGC迭代，从而形成独特的结合方式。AIGC运用在产品中，无论是预生成内容还是实时生成内容，都面临着当前尚无定论的法律风险和舆论压力。大企业通常拥有完善的法律团队和风险评估机制，使它们能够更好地导航于复杂的市场环境与法规政策之中。AIGC所带来的想象力和创新性是前所未有的。但大厂基于固有的商业逻辑和市场判断，往往存在“创新惰性”问题，难以避免复杂和保守的决策流程。而这也正是小厂相较于大厂，在AIGC使用上的最大通用大模型与定制大模型在企业实际使用和落地的过程中，能起到的效果可谓天壤之别。而定制大模型的基础要素，就是有足够多的原始学习数据。这对于互娱行业的大厂来说，历史研发中积累的文本、图片、视频等等都是其得天独厚的优在全球算力紧缺的大背景下，仅依靠云服务、云计算来驱动AIGC大模型，无论是从稳定性还是性价比来看，都并非长久之计。搭建自有算力设施是大厂深耕大模型的必要条件。例如特斯拉创始人埃隆·马斯克也在2023年购买了上万块来自英伟达的GPU。来源：点点数据自主研究及绘制16法律法规对AIGC的规定同样影响企业使用深度和消Steam在2024年1月10日发布最新公告，对“AIGC+游戏”的态度做了大幅的调整。Steam将涉及AIGC的游戏分为开发者都需要提交相关内容来阐述AIGC在游戏开发和运行过程中是如何被这是首次由头部游戏平台公开发表并明确对涉及AIGC相关产品的态度。而除了类似Steam这样的平台在不断调整策略外，全球各国在法律层面也在不断完善相关法律法规。就互娱产品中最常见的图片内容来看，韩国发布的《生成式AI著作权指南》，明确AIGC内容不受版权保护；而美国政府则认无论是国家政策还是平台规定，对所有使用AIGC的互娱行业厂商都会产生重大影响。但其中更潜在的影响，是这些政策和规定也同样会大幅影响用户的接受度，毕竟在互娱产品中，由AIGC生成的内容几乎等同于是直接面向用户在“AIGC+”的互娱产品尚未广泛普及的情况下，已经产生了大量的争议性问题训练用数据源的知识产权和版权法律已有大量的画师明确表示不愿意自己的作品被用于大模型训练，但事实上大模型训练用的数据源从未向市场公开过产出内容的知识产权和版权归属美国著作权局已明确，由AIGC直接生成的作品不受著作权保护。但AIGC生成+人工手动调优的作品版权仍存在争议若产出不当内容后的责任划分与合规性若实时生成的AIGC产品产出了虚假内容、甚至违反法律和社会公德的内容，其解决方式和责任归属目前尚不明确消费者知情权用户理应有权知道他们消费的内容是否由AIGC生成，或哪些内容包含了AIGC生成的成分，这也直接影响用户的决策其他待明确问题除了上述的主要问题外，AIGC还存在大量的模糊地带，例如数据安全性、数据准备性、用户隐私保护等方面来源：点点数据自主研究及绘制17例如使用过程中常常出现AI一旦“觉醒”就很难恢复在使用AIGC工具，特别是大语言模