2024年传媒行业深度研究：科技创新下传媒行业的投资机会

数字经济赋予我国AI发展强动能

ChatGPT掀起人工智能热潮

2022年11月30日，ChatGPT-3.5横空出世，2023年3月15日，OpenAI正式发布GPT-4，让人类第一次体验了与AI的自然对话。ChatGPT达到1亿用户只用了2个月，此前即便是Apple APP store也花费了2年时间才达到1亿用户。人工智能以摧枯拉朽的势头席卷整个科技圈，英伟达CEO黄仁勋认为，ChatGPT就是AI的“iPhone时刻”。 GPT-4发布后，众多巨头纷纷入局，与OpenAI展开合作。微软宣布，新必应搜索引擎正在运行GPT-4，同时推出Microsoft 365Copilot将微软生产力工具与AI紧密联合，大幅提升生产力效率。此外，OpenAI官网披露的合作案例还包括摩根士丹利、KhanAcademy、冰岛政府、电子支付公司Stripe、语言学习应用Duolingo、应用程序 Be My Eyes等。ChatGPT是AI易用性革新的一大步，让用户可以通过自然语言便捷地使用。ChatGPT可以被视作是AI能力的集成，还可以内嵌入各类软件，实现对生产力的革命。彼时，国内的大模型应用也蓬勃发展。百度于2023年3月16日发布文心一言，吹响了国内大模型应用的号角。

近代人工智能发展历程

AIGC（AI-Generated Content）指利用人工智能技术（生成式AI路径）来生成内容的新型内容生产方式，通常是文字、图像、音频或视频。这类内容可以通过自然语言处理，机器学习和计算机视觉等技术生成，即生成式AI。AI最初设立的目的是让机器像人类一样思考解决问题。目前AI的总体目的是通过各种算法解决问题提高生产效率。 人工智能（AI）伴生于信息技术时代，经过数十年的研究积累及经验沉淀，已逐步跨越科学与应用之间的技术鸿沟，迎来新一轮的红利爆发与创新机遇。21世纪以来，全球技术创新进入空前活跃期，生成式AI技术的到来被誉为“最具革命性”的技术进步，未来产业发展是抢占全球创新高地、重构全球创新版图、重塑全球经济结构的关键节点。

2023——AIGC元年

2023年迎来生成式AI元年。相比前代AI，具备高可用性、高拟人化的预训练大模型跨越技术奇点，国内外技术公司、高校、研究院的语言、图像、视频、音频大模型在2023年以极快的速度相继推出和迭代，基于预训练大模型的应用在全球范围内产生了爆炸式的影响，从社会群众到AI从业者，对人工智能技术能够带来的生产生活变革，都实现了颠覆性的再认识。

数字经济核心产业增加值占GDP比重10%

2022年1月，国务院发布的“十四五”数字经济发展规划提出，到2025年数字经济核心产业增加值占GDP的比重要达到10%（2020年占比为7.8%）。2023年2月27日，国务院印发《数字中国建设整体布局规划》，提出建设数字中国是数字时代推进中国式现代化的重要引擎，是构筑国家竞争新优势的有力支撑；到2025年，数字中国建设取得重要进展；到2035年，数字化发展水平进入世界前列，数字中国建设取得重大成就。将数字经济的发展提上了一个新高度。

据2024年5月24日第七届数字中国建设峰会上发布的《数字中国发展报告（2023年）》，2023年我国数字经济保持稳健增长，数字经济核心产业增加值占GDP比重达到10%，提前实现“十四五”数字经济发展规划的预期目标；数据要素市场日趋活跃，2023年数据生产总量达32.85ZB，同比增长22.44%；数字基础设施不断扩容提速，算力总规模达到230EFlops，居全球第二位。

去年至今，产业数字化加速推进，人工智能、数字孪生等技术在90%以上的示范工厂得到应用；数据要素价值加快释放，数字产业化动能强劲。随着数字基础设施建设不断扩容提速，以及“人工智能+”、“数据要素×”相关行动的不断推进，将持续推进数字经济与实体经济深度融合，赋能我国经济社会高质量发展。

AIGC技术持续迭代

技术发展推动行业变革

AI技术是现阶段互联网及各行业迈向新阶段的源动力。人工智能或成为推动第四次工业革命的核心力量；近年来，数据要素正成为经济增长新的主导性要素，而人工智能能够有效实现该要素的功能倍增，为生产力带来更为显著的效能提升。各种关键技术的不断积累和突破，为人工智能的发展添砖加瓦，最终促成了大语言模型的巨大成功和AIGC领域的蓬勃兴起。AIGC多样化的内容生成能力使其覆盖各类内容形式，各类应用场景正随技术进步逐渐落地。 AIGC不仅可覆盖文本、音频、图像、视频等基本内容模态，还可综合图像、视频、文本进行跨模态生成，并应用于各类细分行业成为具体的生产力要素，例如游戏行业中的AI、NPC、虚拟人的视频制作与生成等。

模型格局

大模型发展路径多元化，正向推动生态建立。MoE模型（专家混合）由多个子模型（即专家）组成，每个子模型为一个局部模型，处理输入空间特定子集。MoE使用门控网络基于数据适配特定模型降低不同类型样本之间干扰。

Transformer模型相比MoE模型不具备循环结构，使得训练AI大模型需要大量算力及时间。以GPT为例，其Transformer解码器训练过程中每天约消耗超50万度电力，训练成本以万亿美元为单位计数。

模型厂商建立生态框架

AI生态加速发展，大模型技术逐步收敛，生态走向聚合，模型更收敛、框架更归一。根据AIPORT数据显示，全球共有11家公司开发不止一种类型的AI模型。Stability AI为五种不同的AI模型类型（图像、视频、音频、3D 和代码）领先，其次为 OpenAI（聊天机器人、音频、视频和多模态）和Google（文本、图像、音频和多模态），两者均有有四种模型类型。微软、Meta、腾讯、百度和Yandex等公司开发两到三种不同AI模型。中国自2023年5月起，行业大模型发布数量显著增加，互联网巨头达成进一步行业分化及产业伙伴合作，同样受益于开源生态的建设，更多垂类厂商结合开源模型研发契合自身业务的行业大模型产品。根据艾瑞不完全统计，截止2023年底，中国行业模型的个数占比已经超过8成。

AI Agent或将引领产业变化

对比AI与人类的交互模式，AI Agent较目前广泛使用的Copilot模式更加的独立，能够自主调用资源完成任务，人类在其中起到督促和评估的作用。能否提供个性化、连贯的交互体验，为AI Agent的构建关键。 目前，AI Agent可以视为在LLM技术下Prompt工程的进化。AI Agent是Prompt工程的升级，Agent的核心在于自主性的增强，可有效完成某一个工作点或工作单元，尽量减少人的干预。 随着大模型参数量提升将提高AI Agent的理解力和泛化能力，使其能更好地处理多种任务和上下文信息。将逐步增强AI代理的自然语言处理能力。AI Agent将给应用软件的形态和业态带来颠覆性变化，成为垂直应用的超级入口。通过重构过往软件形态实现商业场景的落地。

AIGC落地多场景，降本增效逐步显现

针对行业发展AI应用

AIGC应用产品基于AI应用类型可分为AI原生和X+AI的产品。「AI原生」比例高于「X+AI」，说明在国内基于生成式AI技术构建的产品要多于利用生成式AI技术改善原有功能的产品。不同领域的厂商都在围绕生成式AI设计和开发新的应用。AIGC应用产品基于大模型应用类型可分为基于自研基础大模型、基于自建垂直大模型和API接入的产品。基于「自建垂直大模型」开发的应用产品数量最多。做垂直业务的企业率先找到AIGC落地的方向，利用自己的数据积累和技术能力，积极开发大模型应用，力图在AIGC垂直应用领域建立市场。

当前用户对AI产品认知

用户对大模型技术的兴趣度不断提升。如今AI大模型已进入企业全面竞争和应用规模化推广的关键时期，各大互联网巨头抢先布局AI产品。 基于扩散模型的AI电商设计图、基于大语言模型的对话式AI解决方案等热门B端产品率先出圈变现，C端应用也涌现一批AI搜索对话、图像生成等APP产品。2023年7月，妙鸭相机小程序横空出世，成为AIGC时代下的第一个C端爆款。 用户普遍对于基于大模型技术的AI产品表现出较高的使用兴趣度，但实际生活中有使用AI产品的用户比例仍相对较低，难找到入口、入门流程繁琐学习成本高是主要的阻碍，反映用户迫切需要企业推出更多使用门槛低、便捷易用的AI产品。

海外与国内应用情况

国内与海外应用从用户量上仍有较大差距，且头部应用人数相对集中。从产品类型可以发现目前以使用门槛较低的AIChatBots为主流。搜索成为大模型技术最先落地的应用场景，如海外搜索巨头谷歌和微软必应就在今年年初推出基于大模型的AI化产品，与自身搜索生态融合；国内百度率先通过大模型，对搜索进行重构。 2023年1月至今，已上线众多AIGC APP，且快速迎来大规模增长，其中抖音集团旗下的豆包APP，百度旗下的文心一言APP均已突破千万用户规模。

报告节选：

编辑：火腿肠