AIGC-内容生产力的革命( 41 页)

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目录

一. 人工智能生成内容：技术进步+海量需求，驱动AIGC快速发展

1.1.1 AI规模：研发+数据+人力成本驱动中国AI市场高速发展

1.1.2 AI技术：细分赛道持续创新+变革在即，本报告重点关注AIGC领域

1.2.1 AIGC发展：需求+技术迭代促发展，从降本增效走向额外价值转移

1.2.2 AIGC技术：数据+算法+算力为核，NLP技术突破推动商业落地进程

1.2.3 AIGC算法：深度学习模型+开源模式为普及加速器，大模型为核心趋势

1.2.4 AIGC技术场景：个性&自动化为核心壁垒，关注渠道把控及商业路径

1.2.5 AIGC应用场景：集中在数字化程度高+内容需求丰富的行业

二. 人工智能文本生成：大数据+大算法+大算力，交互&个性化生成技术前景广阔

2.1.1 AI文本生成：底层架构不断精进，交互+个性化生成技术前景广阔

2.2.1 对话式AI发展：技术突破催化产品落地，从规则匹配走向深度学习

2.2.2 对话式AI技术：智能语音+NLP+知识工程底层技术变革下的新机遇

2.3.1 Chatbot全球视角：技术驱动增长，亚太地区或成最大市场

2.3.2 Chatbot中国视角：百舸争流，软件产品收费为主，细分赛道需求向好

2.4.1 ChatGPT：大数据+RLHF技术路径下的“类人交流”模型

2.4.2 ChatGPT：实验证明InstructGPT优于GPT-3模型，但仍有改进空间（1/2）

2.4.3 ChatGPT：实验证明InstructGPT优于GPT-3模型，但仍有改进空间（2/2）

2.4.4 ChatGPT： AIGC发展里程碑，超级基础设施下的大模型+大算力

2.4.5 ChatGPT：仍需调优及训练，进而实现商业化落地

三. 人工智能生成内容市场机会：中国AIGC如日方升，建议关注垂直赛道初创公司及下游AI应用场景

3.1.1 产业链：关注垂直赛道初创公司及下游AI应用场景

3.2.1 商业路径：中国企业底层技术发展不足，变现聚焦产出内容及软件服务

3.3.1 海外公司：2020年开始涌现出一批代表企业，集中文字/图像/音频领域

3.3.2 国内公司：建议关注垂直赛道初创企业

3.4.1 行业展望：关注技术/产品的迭代、核心场景的确定及产业接纳的态度

四. 附录- ChatGPT试用：回答基础问题逻辑尚可，暂时难以摆脱知识整合和逻辑推理困境

4.1.1 测评背景及范围：聚焦功能验证、性能测试及用户体验

4.1.2 测评结论：语义理解较准，暂时难以摆脱知识整合和逻辑推理困境

4.2.1 用ChatGPT写篇AIGC报告（1/6）

4.2.2 用ChatGPT写篇AIGC报告（2/6）

4.2.3 用ChatGPT写篇AIGC报告（3/6）

4.2.4 用ChatGPT写篇AIGC报告（4/6）

4.2.5 用ChatGPT写篇AIGC报告（5/6）

4.2.6 用ChatGPT写篇AIGC报告（6/6）