【国联证券】海外ChatGPT专题：ChatGPT风口已至商业化落地加速 2.pdf

1 Ta行业报告行业报告行业专题研究行业专题研究 海外海外 ChatGPT 专题专题 ChatGPTChatGPT 风口已至，商业化落地加速风口已至，商业化落地加速 事件事件:美国AI公司OpenAI推出基于大语言模型的对话模型ChatGPT，可提供高质量的回答，并能实现创作、编程等复杂功能，备受市场关注。不到两个月的时间，ChatGPT全球日活用户已突破千万。ChatChatGPTGPT是是突破式突破式的的创新技术创新技术 ChatGPT是OpenAI公司推出的全新聊天机器人模型。通过引入人类反馈的强化学习，大幅提升了AI在人机对话时的准确度和可控性，具有强大的语言理解能力和语言表达能力。GPT模型仍在持续迭代，更先进大语言模型GPT-4有望在2023年推出，有望进一步推动AIGC产业发展。ChChatGPTatGPT应用及商业化落地加速应用及商业化落地加速 科技公司纷纷涌入AIGC赛道，优秀的AIGC大模型层出不穷，我们认为基于AI文本生成的模型ChatGPT有望率先应用落地。AIGC赛道相关公司受到资本青睐，AIGC头部初创公司OpenAI最新估值约为290亿美元。作为AIGC领域领先的模型ChatGPT在对话机器人、智能创作等领域应用广泛，亚马逊、微软、Jasper等公司已经开启商业化之路，商业化前景广阔。建议关注建议关注 作为AIGC领域顶尖的模型，ChatGPT有望对现有生产力工具进行变革，引领赛道发展。我们看好AIGC领域前景，给予“强于大市”评级。根据AIGC领域产业链上下游，我们建议关注AIGC上游数据服务商海天瑞声（688787.SH），中游技术领先的公司科大讯飞（002230.SZ）、拓尔思（300229.SZ）、百度（09888.HK），下游应用率先受益的公司昆仑万维（300418.SZ）、中文在线（300364.SZ）、视觉中国（000681.SZ）、掌阅科技（603533.SH）、阅文集团（0772.HK）、汉仪股份（301270.SZ）。风险提示：风险提示：政策监管风险、AIGC技术发展不及预期风险、商业化落地不及预期风险 建议关注建议关注标的标的 简称简称 EPS PE CAGR-3 评级评级 2021A 2022E 2023E 2021A 2022E 2023E 海天瑞声 0.89 0.48 1.23 142.18 217.43 85.70 38.1%/科大讯飞 0.70 0.67 1.03 64.02 64.42 41.65 25.6%/拓尔思 0.34 0.44 0.56 51.18 40.01 31.01 27.9%/百度 3.58 9.03 11.28 33.45 27.31 18.93 53.5%/昆仑万维 1.31 0.99 1.19 13.93 18.38 15.39 1.8%/中文在线 0.14-0.13 0.24 86.15-91.03 49.77 27.8%/视觉中国 0.22 0.19 0.28 78.05 85.53 59.51 18.0%/掌阅科技 0.35 0.36 0.49 49.92 46.99 35.19 20.1%/阅文集团 1.83 1.16 1.53 18.63 32.16 23.84-1.0%/汉仪股份 0.91 0.78 1.02 59.06 51.59 39.19 9.8%/数据来源：iFind，采用 iFinD 一致预期，国联证券研究所整理，股价取 2023 年 2 月 2 日收盘价 证券研究报告 2023 年 02 月 02 日 投资建议：投资建议：强于大市(维持评级)上次建议：上次建议：强于大市 相对大盘走势相对大盘走势 Table_First|Table_Author 分析师：陈梦瑶 执业证书编号：S0590521040005 邮箱： Table_First|Table_Contacter 相关报告相关报告 1、互联网的白银时代海外2023.01.16 请务必阅读报告末页的重要声明 扫码进群领取3、最新业报告、公司研究、专业咖分享1、优质研报免费获取，业报告定期打包2、每推送业最新深度研报（精选10篇） 2 请务必阅读报告末页的重要声明 行业报告行业专题研究行业报告行业专题研究 正文目录正文目录 1 1 ChatGPTChatGPT 突破式创新技术突破式创新技术 .3 3 1.1 基于大语言模型（LLM）的对话模型.3 1.2 GPT 模型加速迭代.4 2 2 ChatGPTChatGPT 应用及商业化落地加速应用及商业化落地加速 .6 6 2.1 巨头涌入推动赛道发展.6 2.2 ChatGPT 应用前景广阔.9 3 3 建议关注建议关注 .1212 3.1 AIGC 赛道上游公司.12 3.2 中游技术领先的公司.12 3.3 下游应用率先受益的公司.12 4 4 风险提示风险提示 .1313 图表目录图表目录 图表图表 1 1：ChatGPTChatGPT 写英文故事写英文故事.3 图表图表 2 2：ChatGPTChatGPT 撰写新闻演示撰写新闻演示.3 图表图表 4 4：GPTGPT 特点及发展历程特点及发展历程.4 图表图表 5 5：预训练模型越来越：预训练模型越来越“大大”.5 图表图表 6 6：ChatGPTChatGPT 全球日活用户突破千万全球日活用户突破千万.6 图表图表 7 7：各大公司：各大公司 AIAI 生成模型生成模型.6 图表图表 8 8：主流：主流 AIAI 文本文本-文本生成模型文本生成模型.7 图表图表 9 9：CluadeCluade 与与 ChatGPTChatGPT 功能对比功能对比.7 图表图表 10:GLM10:GLM-130B130B 与与 GPTGPT-3 3、OPTOPT-175B175B 对比对比.8 图表图表 11:201711:2017-20222022 年生成式年生成式 AIAI 赛道融资金额（亿美元）及数量（笔）赛道融资金额（亿美元）及数量（笔）.8 图表图表 12:ChatGPT12:ChatGPT 在游戏中的应用在游戏中的应用.9 图表图表 13:ChatGPT13:ChatGPT 结合结合 Stable DiffusionStable Diffusion 生成的图片生成的图片.9 图表图表 14:14:ChatGPTChatGPT 编程演示编程演示.10 图表图表 1515：ChatGPTChatGPT 应用探索应用探索.10 图表图表 16:ChatGPT16:ChatGPT 撰写房源信息撰写房源信息.11 图表图表 1717：GPTGPT-3 3 的主要企业客户的主要企业客户.11 图表图表 1818：ChatGPTChatGPT 潜在商业模式潜在商业模式.11 3 请务必阅读报告末页的重要声明 行业报告行业专题研究行业报告行业专题研究 1 ChatGPT 突破式创新技术突破式创新技术 1.1 基于基于大语言模型大语言模型（LLM）的对话模型的对话模型 ChatGPT 是是 OpenAI 公司推出的全新公司推出的全新聊天机器人模型。聊天机器人模型。可以实现像人一样的交流，甚至完成写邮件、文案创作等功能。ChatGPT 还是基于 transformer 模型，通过引入人类反馈的强化学习（RLHF），大幅提高了 AI 在人机对话时的准确度和可控性。与其他 AI 对话机器人相比，ChatGPT 具有强大的语言理解能力和更丰富的语言表达能力，并且能够生成更自然、更流畅的文本，可以回答非常复杂的推理问题。ChatGPT核心能力如下：（1）问题的理解能力大幅提升，提升了模型和人类意图的一致性，具有记忆能力，可以实现连续多轮对话；（2）结果的准确性大幅提升，主要表现在回答的更加的全面，同时可以主动承认错误、发现无法回答的问题；（3）具备识别非法和偏见的机制，针对不合理提问提示并拒绝回答；（4）理解用户需求并创造内容，甚至可以协助进行代码编写。资料来源：ChatGPT，东方财富网，国联证券研究所 资料来源：ChatGPT，东方财富网，国联证券研究所 ChatGPT 的出现将 AI 生成推到了前台，但 ChatGPT 只是 AI 生成模型的一种。海外学者 Roberto 和 Eduardo 将 AI 生成模型分成 9 大类，内容形态包括图像、视频、音频、文本、3D 模型等。图表图表 1 1：C ChathatGPTGPT 写英文故事写英文故事 图表图表 2 2：C ChathatGPTGPT 撰写新闻演示撰写新闻演示 4 请务必阅读报告末页的重要声明 行业报告行业专题研究行业报告行业专题研究 图图表表 3 3：在生成效果上达到在生成效果上达到 S SOTAOTA 的的 A AI I 生成模型总览生成模型总览 资料来源：arxiv.org，ChatGPT is not all you need.A State of the Art Review of large Generative AI models，量子位，国联证券研究所 1.2 GPT 模型加速迭代模型加速迭代 GPT 功能越来越强大。功能越来越强大。从 2018 年 6 月 GPT-1 发布以来，模型参数量、预训练数据量越来越大，当前已经发展到 GPT-3.5（ChatGPT 原型）。性能更加强大的 GPT-4 也正在训练测试中，有望在 2023 年正式发布。图图表表 4 4：G GPTPT 特点及发展历程特点及发展历程 资料来源：微信公众号“工技模型算法”、“阿法兔研究笔记”，国联证券研究所整理 无监督学习无监督学习 GPT-1。GPT-1 诞生于 2018 年，采用了 Transformer 为核心结构，通过自左向右生成式的构建预训练任务，然后得到一个通用的预训练模型，这个模型和BERT一样都可用来做下游任务的微调。GPT-1在未经调试的任务上有一些效果，但其泛化能力远低于经过微调的有监督任务，且 GPT-1 使用的模型规模和数据量都比较小，这也就促使了 GPT-2 的诞生。多任务学习多任务学习 GPT-2。GPT-2 诞生于 2019 年，同样基于 Transformer，相比于GPT-1，GPT-2 采用了更多的网络参数和更大的数据集，最大模型共计 48 层，参数 5 请务必阅读报告末页的重要声明 行业报告行业专题研究行业报告行业专题研究 量达 15 亿。在性能上，在各种任务如阅读、对话、写小说等方面，效果都有所提高，也在当时达到了最佳的效果。海量参数模型海量参数模型 GPT-3。GPT-3 采用 1750 亿个参数，规模是 GPT-2 的 117 倍，在不经过微调便可以识别数据中隐藏的含义。作为一个无监督模型，GPT-3 几乎可以完成自然语言处理的绝大部分任务，例如面向问题的搜索、阅读理解、语义推断、机器翻译、文章生成和自动问答等等。同时，GPT-3 在两位数的加减运算任务的准确率几乎达到了 100%，甚至还可以依据任务描述自动生成代码。以下显示了各类 NLP 模型的大小，其中 GPT-3 是 Turing NLG 的十倍，远远超过 GPT-1 和 GPT-2。图图表表 5 5：预训练模型越来越“大”预训练模型越来越“大”资料来源：Microsoft Research，国联证券研究所 虽然 GPT-3 已经非常强大，可以完成诸如将网页描述转换为相应代码、模仿人类叙事、创作定制诗歌、生成游戏剧本等复杂任务，但是 GTP-3 并不完美。最主要的问题之一就是聊天机器人和文本生成工具无法判断内容的质量和好坏，可以学习网络上所有文本，可能产生恶意的甚至攻击性的语言输出，影响落地应用。基于人工标注数据和强化学习的基于人工标注数据和强化学习的 GPT-3.5（ChatGPT 原型）。原型）。ChatGPT 在一个开源数据集上进行训练，不过采用了更大规模的训练参数，ChatGPT 的训练参数是GPT-3 的 10 倍以上。除了训练参数规模的变化，ChatGPT 还采用了颠覆式的迭代方式：人工标注数据和强化学习，其本质是加上了在 GPT-3 上去掉的微调步骤，从而实现了在与人类互动时从反馈中强化学习。因此，ChatGPT 不仅可以理解人类不同指令的含义，也会甄别高水准答案，还能处理多元化的主题任务。既可以回答用户后续问题，也可以质疑错误问题和拒绝不适当的请求。ChatGPT 仍仍存在很多局限性存在很多局限性，需持续优化需持续优化。ChatGPT 输入不能有错，有时解释不够人性化，偶尔会给出看似正确但荒谬的答案等。虽然目前的 ChatGPT 无法给我们生产方式带来根本性的变革，但有可能改变人们与计算机的互动方式，推动从用户创作（UGC）到 AI 创作（AIGC）的转型。 6 请务必阅读报告末页的重要声明 行业报告行业专题研究行业报告行业专题研究 据投资公司 Radical Ventures 预测，GPT-4 或采用更大规模的数据集，可能在10 万亿个 token 的数据集上进行训练，同时它的参数有望比 Megatron-Turing 的要少。GPT-4 有可能是多模态的，支持文本、图片、视频等多种数据类型的输入。意味着 GPT-4 可以根据文本提示词（prompt）生成图像，或者是可以输入视频然后通过文本的形式回答问题。2 ChatGPT 应用应用及商业化及商业化落地加速落地加速 2.1 巨头涌入推动赛道发展巨头涌入推动赛道发展 ChatGPT 日活量突破千万。日活量突破千万。ChatGPT 在 2022 年 11 月 30 日宣布公测之后，迅速走红全网，上线 5 天该模型的全球用户数量已突破百万。根据 ARK 风险投资公司统计数据，上线不到 40 天，ChatGPT 的日活用户已突破千万。资料来源 SimilarWeb，ARK Invest，国联证券研究所 资料来源：量子位，国联证券研究所 优秀的优秀的 AI 生成模型层出不穷。生成模型层出不穷。除了 ChatGPT，2022 年还涌现很多优秀的 AI 生成模型，以谷歌、DeepMind、OpenAI、Meta 等为代表。AI 文本生成作为当下最通用的交互媒介，我们认为当前以 ChatGPT 为代表的 AI 文本生成模型有望率先应用落地。图表图表 6 6：ChatChatGPGPT T 全球日活用户突破千万全球日活用户突破千万 图表图表 7 7：各大公司各大公司 A AI I 生成模型生成模型 7 请务必阅读报告末页的重要声明 行业报告行业专题研究行业报告行业专题研究 图表图表 8 8：主流主流 A AI I 文本文本-文本文本生成模型生成模型 模型 公司 原理 特点 ChatGPT OpenAI 基于 Transformer 打造，强化学习阶段采用人类反馈强化学习，它用人类打造的对话数据集、以及 InstructGPT 数据集的对话格式进行训练 对话生成 AI，专注于生成语言文本。懂得回答问题、拒绝不正当的问题请求并质疑不正确的问题前提。此外也可以生成代码和进行简单数学运算 LaMDA Google 基于 Transformer 打造，利用了其在文本中呈现的长程依赖关系能力。拥有 1370亿参数，在 1.56T 的公共对话数据集和网页文本上进行训练，只有 0.001%的训练数据被用于微调。2021 年 5 月的 I/O 大会推出最新的LaDMA 系统。与其他语言模型不同，LaMDA 训练的是对话，专注于生成对话。但由于 LaMDA 存在较大误差，容易对用户造成伤害，因此未大规模投入使用 PEER Meta AI 基于维基百科编辑历史进行训练，直到模型掌握完整的写作流程。模拟人类写作文的过程，从打草稿、征求建议到编辑文本，再不断迭代。同时训练多个 PEER的实例，可填补写作过程中的多个环节，从而通过自训练（self-training）技术提高训练数据的质量、数量以及多样性。模型允许将写作任务分解成更多子任务，并允许人类随时干预，引导模型写出人类想要的作品。解决了传统语言模型只会生成最终结果，并且生成文本无法控制的问题，通过输入自然语言命令，PEER 可以对生成文本进行修改。Cluade Anthropic 与 ChatGPT 一样，不过强化学习阶段采用原发人工智能方法-AI 反馈强化学习（RLAIF），基于偏好模型而非人工反馈来进行训练 与 ChatGPT 相比，Claude 能更清晰地拒绝不恰当请求，句子之间衔接的也更自然。当遇到超出能力范围的问题时，Claude 会主动坦白。不过遇到代码生成或推理问题时，Claude 的表现就不如ChatGPT。资料来源：量子位，国联证券研究所整理 聊天机器人 Cluade 有超越 ChatGPT 之势。Claude 是由 GPT-3 核心成员出走成立的 Anthropic 公司开发，当前还处于内测阶段。不过根据 Scale Sepllbook 团队成员内部测试结果显示，相比 ChatGPT，Claude 在部分任务的表现更优，在测试的12 项任务中有 8 项更强。据 silk-news 消息，Anthropic 即将获得约 3 亿美元融资，成功融资后公司估值有望达到 50 亿美元。图图表表 9 9：C Cluadeluade 与与 ChatChatGPTGPT 功能对比功能对比 资料来源：量子位，国联证券研究所 8 请务必阅读报告末页的重要声明 行业报告行业专题研究行业报告行业专题研究 国外头部机构引领技术和商业应用，国内整体进度落后国外头部机构引领技术和商业应用，国内整体进度落后 23 年。年。根据北京智源人工智能研究院介绍，当前国外研究机构在这个领域具有较大优势，领先国内23年，尤其是基础技术研究方面。如 2022 年清华大学联合智谱 AI 发布的中英双语模型GLM-130B，参数规模与 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT-3 接近，拥有 1300 亿参数的开源开放中英双语双向稠密模型。过去 3 年来，OpenAI 搭建大模型基础框架，通过 GPT-1/GPT-2/GPT-3/ChatGPT 引领行业发展。虽然国内最近两年也发布了很多相关大模型，但本质上还是在 OpenAI 的基础上实现的，原创性及创新性方面还需持续提升。图图表表 10:GLM10:GLM-130B130B 与与 G GPTPT-3 3、O OPTPT-175B175B 对比对比 资料来源：腾讯新闻，国联证券研究所 生成式生成式 AI 赛道火热，资金扎堆涌入。赛道火热，资金扎堆涌入。根据 PitchBook 统计数据，2022 年生成式AI赛道总共获得约14亿美元的融资，几乎达到了过去5年的总和。不仅包括OpenAI、Stability AI 等明星公司，其他初创企业如 Jasper、Regie.AI、Replika 等均获得资本青睐，获得上亿美元融资。图图表表 11:11:20172017-20222022 年生成式年生成式 A AI I 赛道赛道融资融资金额（亿美元）及数量（笔）金额（亿美元）及数量（笔）资料来源：PitchBook，国联证券研究所整理 9 请务必阅读报告末页的重要声明 行业报告行业专题研究行业报告行业专题研究 2.2 ChatGPT 应用前景广阔应用前景广阔 ChatGPT 具有广泛的应用空间。具有广泛的应用空间。ChatGPT 主要应用包括如下场景：对话机器人：由于 ChatGPT 强大的的语言理解能力，可广泛应用于多种对话问答场景，包括智能客服、虚拟人、机器人、游戏 NPC 等应用领域。图表图表 12:12:ChatChatGPTGPT 在游戏中的应用在游戏中的应用 资料来源：量子位，国联证券研究所 智能创作：除了擅长对话问答之外，ChatGPT 还具备强大的文本内容创作能力，可用于创意写作（诗歌、新闻、小说、学术等）、命题写作（风格模仿、文本续写、主题拟定等）、摘要生成（学术类、小说类、新闻类等）等。尽管 ChatGPT 只是一个对话式的语言模型，本身不能生成多模态内容，但可以把它输出的结果作为一个中间变量输入其他模型，从而进一步拓展其应用。例如，通过 ChatGPT 和 Stable Diffusion的结合使用，能够生成艺术性极强的画作。图表图表 13:13:ChatChatGPTGPT 结合结合 StableStable DiffusionDiffusion 生成的图片生成的图片 资料来源：机器之心 Pro，国联证券研究所 10 请务必阅读报告末页的重要声明 行业报告行业专题研究行业报告行业专题研究 编程机器人：作为对话式大型语言模型，ChatGPT 擅长回答用户提出的问题，其中最关键的是 ChatGPT 具备与编程相关的基础知识。可以将 ChatGPT 打造成编程问答机器人，根据用户的需求编程或 debug，大幅提升编程效率、改善用户编程质量。图表图表 14:14:ChatChatGPTGPT 编程演示编程演示 资料来源：机器之心 Pro，国联证券研究所 ChatGPT 助力用户提效，应用落地多面开花。ChatGPT 凭借出色的表现受到广泛关注，众多公司都在商业化方面进行积极探索。Buzzfeed 近期宣布计划依靠ChatGPT 加强内容创作，其股价两天上涨超过 300%。图表图表 1515：ChatChatGPTGPT 应用探索应用探索 公司名称 应用场景 亚马逊 ChatGPT 已被集成到多种工作职能中，含回答面试问题、编写软件代码、创建培训文档等。微软 微软计划将 ChatGPT 应用到旗下产品和服务中，包括 Azure 云服务、Office 办公套件、Bing 搜索引擎等。Azure 云服务整合 ChatGPT 技术，有望帮助 Azure 提供更丰富的人工智能互动内容。Office 办公套件若集成 ChatGPT，可以帮助用户快速生成所需内容，有效提供创作效率。同时如果将 ChatGPT 技术整合到旗下 Bing 搜索引擎中，将提升微软在搜索引擎中的服务优势。Jasper 可根据用户需求提供高质量文本内容，大幅提升客户效率。凭借其优质服务，IBM、AUTODESK等巨头公司均已成为 Jasper 的付费用户。Buzzfeed 公司将基于 ChatGPT 在用户互动栏目“Quizzes”中创建面对用户的个性测验，并根据用户反应生成个性化的文本内容 资料来源：新浪财经，windows Central，The Register，CBS news，国联证券研究所整理 11 请务必阅读报告末页的重要声明 行业报告行业专题研究行业报告行业专题研究 ChatGPT 在学术、房产等领域的应用逐渐落地。在学术、房产等领域的应用逐渐落地。除了各大科技公司，ChatGPT也开始应用于学术、房产等领域。根据在线课程供应商 S 对 100 多名教育工作者发起了一项调查，82%的大学教授知道 ChatGPT，而小学教育工作者的这一比例为 55%，超过三分之一（34%）的教育工作者认为应该在学校和大学中禁止ChatGPT，而 66%的教育工作者支持学生访问它。不过在学术领域，ChatGPT 可能加剧学术不端现象，因此在相关领域开始被抵制。知名期刊Science、Springer-Nature声称不能将 ChatGPT 列为作者，一些美国大学则宣布增加手写论文和口头考试的比重。美国房产中介也开始使用 ChatGPT，用于房源信息撰写、房贷计算等。图表图表 1 16 6:ChatChatGPTGPT 撰写房源撰写房源信息信息 资料来源：澎湃新闻，国联证券研究所 ChatGPT 商业化商业化加速加速。随着 ChatGPT 的应用落地，商业化探索也成为关注焦点，云服务、内容营销、咨询服务等均有望实现商业化落地。OpenAI 很注重商业应用，GPT-3 已经拥有大量客户。随着微软、谷歌等巨头加码，ChatGPT 应用场景有望进一步拓宽，相关领域商业化落地有望加速。资料来源：Life Architect，国联证券研究所 资料来源：微信公众号“产业牛”，国联证券研究所 图表图表 1717：GPTGPT-3 3 的主要企业客户的主要企业客户 图表图表 1818：C ChathatGPTGPT 潜在商业模式潜在商业模式 12 请务必阅读报告末页的重要声明 行业报告行业专题研究行业报告行业专题研究 3 建议建议关注关注 AIGC 赛道未来可期。赛道未来可期。作为 AIGC 最顶尖的模型之一，ChatGPT 有望对现有生产力工具进行变革，大幅提升内容生产效率。我们认为 AIGC 赛道有望迎来投资热潮，建议关注如下标的。3.1 AIGC 赛道上游赛道上游公司公司 全球全球 AI 训练数据服务领军者海天瑞声。训练数据服务领军者海天瑞声。海天瑞声是全球 AI 训练数据服务商，深耕行业 20 年，2022 年被国际知名杂志Corporate Vision评选为 2022 年最具创新性人工智能数据资源提供商。随着行业快速发展，基于大模型的 AIGC 需要海量数据进行标注和训练的需求有望进一步增加，公司作为上游核心数据服务商有望率先受益。3.2 中游技术领先的中游技术领先的公司公司 以语音识别为核心的企业科大讯飞。以语音识别为核心的企业科大讯飞。科大讯飞在人工智能领域深耕二十多年，主营业务包括语音及语言、自然语言理解、机器学习推理及自主学习等人工智能核心技术研究。在 AI 大模型领域积累多年，且在智慧城市、智慧教育、智慧医疗、智能汽车等多个领域实现深度应用。随着 AIGC 赛道的火热，公司有望迎来新一轮增长。国内国内 NLP 代表代表的企业拓尔思。的企业拓尔思。拓尔思专注语义识别、大数据和数据安全，是国内最早从事自然语言处理（NLP）研发的企业之一，在语义智能领域具备自主可控的底层技术，可以提供预训练模型和阅读理解等技术成果。AI 龙头企业百度。龙头企业百度。布局 AIGC 多年，推出文心大模型，极大促进国内 AIGC 的发展。凭借 AI 算法、算力、数据以及资金优势，有望在 AIGC 领域占据一席之地。3.3 下游应用下游应用率先受益的率先受益的公司公司 昆仑万维。昆仑万维。发布全系列 AIGC 算法与模型昆仑天工，涵盖文本、图像、编程和音乐四大 AIGC 热门领域。将自身强大的 AI 能力赋能内部业务，同时向 B 端和 C端客户输出，帮助客户降本提效。中文在线。中文在线。是国内领先的数字文化内容产业集团，中国数字出版第一股。以自有原创平台、知名作家、版权机构为正版数字内容来源，积累数字内容资源超 510 万种，网络原创驻站作者 440 万名。旗下拥有 17K 小说网、四月天小说网、万丈书城、科幻厂牌“奇想宇宙”、悬疑厂牌“谜想计划”等原创平台。率先将 AIGC 技术运用到文本转语音、AI 辅助创作等领域，显著降低创作门槛。拥有良好内容生态并先行布局 AIGC 的中文在线，将持续受益中国 AIGC 发展。视觉中国。视觉中国。国内最早将互联网技术应用于版权视觉内容服务的平台型文化科技企业，服务覆盖 195 个国家的 2000 万内容创作者，签约供稿人超过 50 万，专业创意、媒体机构合作伙伴近 300 家；拥有超过 4 亿张图片、视频和音乐版权素材，服务各类用户近 200 万。近期与百度签署战略合作协议，共同推动 AIGC 落地新场景。 13 请务必阅读报告末页的重要声明 行业报告行业专题研究行业报告行业专题研究 掌阅科技。掌阅科技。作为全球领先的数字阅读平台之一，与国内外上千家出版公司、文学网站建立了良好的合作关系，为全球 150 多个国家和地区的用户提供高品质的图书内容和智能化的服务体验。公司高度重视 AIGC 发展，不断加强 AIGC 领域的技术储备和产品开发，积极探索将 AIGC、WEB3.0 等技术在阅读领域应用的商业模式。阅文集阅文集团。团。公司旗下囊括 QQ 阅读、起点中文网、新丽传媒等业界知名品牌，汇聚了强大的创作者阵营、丰富的作品储备，覆盖 200 多种内容品类，触达数亿用户。有望借助公司自身丰富的语料库开发大型 AI 语言训练模型，辅助创作更具吸引力的网文，丰富内容创作来源，吸引更多用户，助力业务进一步增长。汉仪股份：汉仪股份：字体版权龙头公司，提供全球化语种的字库定制服务，与华为、小米、阿里等公司均有合作。在 AIGC 领域具有天然优势，依靠 AIGC 技术可大幅提升字体设计效率，助力公司业务持续增长。4 风险提示风险提示 1 1）政策监管风险。政策监管风险。由于 AIGC 发展处于早期，政策监管仍不明确，利用 AIGC生成的内容可能存在侵犯其他内容知识产权的风险。2 2）AIAIGCGC 技术发展不及预期风险。技术发展不及预期风险。当前 AIGC 技术仍有局限，模型仍需持续迭代优化，技术发展可能存在不及预期风险。3 3）商业化落地不及预期风险。商业化落地不及预期风险。新的技术需要商业化验证，目前 AIGC 的商业化仍处于早期探索阶段，有存在不及预期风险。 14 请务必阅读报告末页的重要声明 分析师声明分析师声明 本报告署名分析师在此声明：我们具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格或相当的专业胜任能力，本报告所表述的所有观点均准确地反映了我们对标的证券和发行人的个人看法。我们所得报酬的任何部分不曾与，不与，也将不会与本报告中的具体投资建议或观点有直接或间接联系。评级说明评级说明 投资建议的评级标准 评级 说明 报告中投资建议所涉及的评级分为股票评级和行业评级（另有说明的除外）。评级标准为报告发布日后 6到 12 个月内的相对市场表现，也即：以报告发布日后的 6 到 12 个月内的公司股价（或行业指数）相对同期相关证券市场代表性指数的涨跌幅作为基准。其中：A 股市场以沪深 300 指数为基准，新三板市场以三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标的）为基准；香港市场以摩根士丹利中国指数为基准；美国市场以纳斯达克综合指数或标普500 指数为基准；韩国市场以柯斯达克指数或韩国综合股价指数为基准。股票评级 买入 相对同期相关证券市场代表指数涨幅 20%以上 增持 相对同期相关证券市场代表指数涨幅介于 5%20%之间 持有 相对同期相关证券市场代表指数涨幅介于-10%5%之间 卖出 相对同期相关证券市场代表指数跌幅 10%以上 行业评级 强于大市 相对同期相关证券市场代表指数涨幅 10%以上 中性 相对同期相关证券市场代表指数涨幅介于-10%10%之间 弱于大市 相对同期相关证券市场代表指数跌幅 10%以上 一般声明一般声明 除非另有规定，本报告中的所有材料版权均属国联证券股份有限公司（已获中国证监会许可的证券投资咨询业务资格）及其附属机构（以下统称“国联证券”）。未经国联证券事先书面授权，不得以任何方式修改、发送或者复制本报告及其所包含的材料、内容。所有本报告中使用的商标、服务标识及标记均为国联证券的商标、服务标识及标记。本报告是机密的，仅供我们的客户使用，国联证券不因收件人收到本报告而视其为国联证券的客户。本报告中的信息均来源于我们认为可靠的已公开资料，但国联证券对这些信息的准确性及完整性不作任何保证。本报告中的信息、意见等均仅供客户参考，不构成所述证券买卖的出价或征价邀请或要约。该等信息、意见并未考虑到获取本报告人员的具体投资目的、财务状况以及特定需求，在任何时候均不构成对任何人的个人推荐。客户应当对本报告中的信息和意见进行独立评估，并应同时考量各自的投资目的、财务状况和特定需求，必要时就法律、商业、财务、税收等方面咨询专家的意见。对依据或者使用本报告所造成的一切后果，国联证券及/或其关联人员均不承担任何法律责任。本报告所载的意见、评估及预测仅为本报告出具日的观点和判断。该等意见、评估及预测无需通知即可随时更改。过往的表现亦不应作为日后表现的预示和担保。在不同时期，国联证券可能会发出与本报告所载意见、评估及预测不一致的研究报告。国联证券的销售人员、交易人员以及其他专业人士可能会依据不同假设和标准、采用不同的分析方法而口头或书面发表与本报告意见及建议不一致的市场评论和/或交易观点。国联证券没有将此意见及建议向报告所有接收者进行更新的义务。国联证券的资产管理部门、自营部门以及其他投资业务部门可能独立做出与本报告中的意见或建议不一致的投资决策。特别声明特别声明 在法律许可的情况下，国联证券可能会持有本报告中提及公司所发行的证券并进行交易，也可能为这些公司提供或争取提供投资银行、财务顾问和金融产品等各种金融服务。因此，投资者应当考虑到国联证券及/或其相关人员可能存在影响本报告观点客观性的潜在利益冲突，投资者请勿将本报告视为投资或其他决定的唯一参考依据。版权声明版权声明 未经国联证券事先书面许可，任何机构或个人不得以任何形式翻版、复制、转载、刊登和引用。否则由此造成的一切不良后果及法律责任有私自翻版、复制、转载、刊登和引用者承担。联系我们联系我们 无锡：无锡：江苏省无锡市太湖新城金融一街 8 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