颠覆人机交互模式，内容生产进入新时代

中银证券AIGC深度报告：颠覆人机交互模式，内容生产进入新时代

AIGC，即利用生成式AI技术，让机器能够自动创造文本、图像、音频、视频等多媒体内容。目前文本和图像模态的AI模型较为成熟，GPT模型的“涌现能力”带来超乎传统AI的智能表现。国内互联网大厂纷纷入局，已推出大量类ChatGPT模型，未来发展仍面临数据、算力和人才等方面挑战。我们预期，AIGC为内容行业带来两个方向上的变革：1）降本增效；2）全新内容体验提高付费上限。建议长期重点关注AIGC发展，以及行业内大模型技术领先、应用成熟的公司。

AI应用进入高速发展阶段，AIGC多模态交互能力持续进化。人工智能的研究目的是使机器能够模拟人类的智能行为，从而扩展人类的能力。AI应用自深度神经网络发展时期开始，进入到飞速发展阶段，智慧能力愈发强大且迭代速度加快。生成式AI是AI应用中的一种类型，目前各类AIGC模型已经能够生成文本、图像、音频、视频等多模态内容。

Transformer是文本AI技术的重要基石，ChatGPT成为LLM发展里程碑。文本和图像模态的AI模型较为成熟，文本类AIGC领域表现最为突出的是预训练大语言模型（LLM，如GPT、BERT等）。2020年OpenAI推出了拥有1750亿个参数的GPT-3，开启了超大模型时代；在后续的优化中，OpenAI引入了RLHF等工程化的训练方法，推出了具有惊人智能表现的ChatGPT，其涌现能力令人惊艳，但原理仍是谜团。图像、音频等其他模态AIGC基于各自领域相关技术快速发展，包括图像模态的主流AIGC技术：CLIP与Diffusion等。

国内厂商加快大语言模型布局，未来发展面临重要挑战和机遇。从人工智能发展的三大要素：数据、算法和算力来分析，国内AI产业面临较多挑战。数据方面，现成的中文大规模数据集相对较少，且在国内互通壁垒较为明显；人才方面，AI算法设计、训练流程、调优等步骤均对人才累积有非常高的要求；算力方面，大规模算力、高质量的算力设备和架构是模型训练和运营的核心。国内各大厂商、高校和独立研究机构仍大力投入研发大语言模型，以实现关键核心技术的自主可控。这些国产大模型在功能和应用领域展现出了独特的竞争力，尤其是在中文NLP任务、行业垂直领域任务以及训练与优化策略等方面取得了一定的成果。

AIGC颠覆人机交互模式，创造全新内容形态。目前AIGC模型主要以文本形式与人交互，但多模态交互是未来AIGC研究的重要方向，有望实现交互形式的范式变革。我们预计，未来基于各类AI模型的交互系统将成为操作系统的主要形式，应用程序与指令逻辑将根据AI交互平台进行重新设计。而AIGC为内容行业带来的变革主要体现在两个方面：1）降低生产成本，提升创意实现效率；2）新的人机交互形式带来全新的内容体验，提高内容付费上限。

AIGC的影响力将首先展现在下游应用端。由于上中游的芯片、大模型领域仍在技术突破中，下游产业将率先受益于海外的技术应用。

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