报告出品/作者：国海证券、姚蕾、方博云

以下为报告原文节选

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1.1 AIGC连续破圈：AI绘画/ChatGPT相继破圈

AI绘画作品获奖。2022年8月，在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中，《太空歌剧院》获得“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。参赛者没有绘画基础，利用AI工具Midjourney创作。

ChatGPT于2022年11月30日推出，5天后用户破百万，两个月后月活用户突破1亿，成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序。

风投及产业资本涌入AIGC。

2021年开始，风投对AIGC的投资金额金额出现爆发式增长，2022年超20亿美元。主打AI生成文字的Jasper.ai于2022年10月完成1.25亿美元A轮融资，估值达15亿美元。AI视觉艺术创业公司Stability.ai获1.01亿美元种子轮融资，投后估值达10亿美元。
据美国财经媒体Semafor报道，微软预计向ChatGPT的开发者OpenAI投资100亿美元，OpenAI投后估值将高达290亿美元。

1.2 AIGC定义：新的内容生成方式、基于人工智能的技术集合

AIGC（AI Generated Content）即利用人工智能技术自动生成内容，受制于AI技术成熟度，目前AI仍为内容制作的辅助型角色（AIUGC），待技术突破，AI可真正作为内容创作者（AIGC）。 AIGC是技术集合，基于生成对抗网络GAN、大型预训练模型等人工智能技术，通过已有数据寻找规律，并通过适当的泛化能力生成相关内容的技术集合。

相关叫法：合成式媒体（Synthetic Media），即基于AI生成的文字、图像、音频等；Gartner提出的生成式AI（Generative AI)，即由人工智能自动生成新的编程、内容或商业活动，让文字、音乐、图像、视频、场景等都可由AI算法自动生成。

从PGC到UGC，从UGC到AIGC。Web1.0时代“只读”模式催生出“PGC”；Web2.0时代，社交媒体兴起，人与人通过网络交互，催生出以用户生产和分享内容的“UGC”模式；Web3.0时代，内容消费需求进一步增长，个性化需求凸显，“AIGC”将成为重要的新内容生成方式。

1.2 AIGC定义：机器对信息认知分三阶段，从学习到超越经验

机器对信息的认知处于第一或第二阶段。人在遇到新问题时，会通过以往类似经历总结规律，并将新的问题套用到规律中，以推测可能的结果。相应地，机器学习基于对历史数据的归纳和学习，构建出事件模型，并将合适的新数据输入到相应的模型来预测未来。人类能够超越观察达到干预及想象阶段，而对于AI来说，目前还处于第一或第二阶段，一些复杂的信息还没办法处理，人类需要将其简化后再投喂给机器处理。

UGC为AIGC提供了发展的数据基础，AIGC满足更个性化的内容消费需求。

用户不再满足于专业团队和用户创造，对内容质量要求更高，AI在提高内容生产效率、丰富内容多样性及提供更加动态且可交互的内容上大有可为。
UGC生成的规模化内容，创造了大量学习素材，帮助AI实现从学习经验到超越并重构已有经验的飞跃性转变。

1.3 AIGC为何爆发？数据、算法、算力共振

AIGC发展核心三要素：数据、算力、算法。

算法持续迭代。2017年推出的Transformer架构的并行训练优势奠定了大模型训练的基础，GPT为代表的预训练模型，通过使用无标注数据预训练及微调，缓解了标注数据不足的问题，并不断提升参数量级及模型通用性，ChatGPT在此基础上加入了利用人类反馈强化学习的训练方法。扩散模型取代GAN成为图像生成领域的主流模型，CLIP模型推动跨模态生成技术的发展。

模型商业化及开源释放创造力。GPT3的商业化及CLIP及Stable Diffusion模型的开源推动文本生成、文生图产品化浪潮。

1.3 AIGC算法发展历程：早期受制于算法、算力瓶颈

1.3 AIGC算法发展历程：模型持续迭代

1.3 AIGC算法发展历程：从模型到应用

1.3 AIGC算法发展历程：OpenAI VS Google

OpenAI：非盈利性转向封顶盈利性公司，估值达290亿美金。

2015年由马斯克等人创立的非盈利人工智能研究公司，启动资金10亿美金，成立初衷是与其它机构合作进行AI相关研究，并开放研究成果以促进AI技术发展，防止垄断。
核心团队为CEO Sam Altman、Greg Brockman、IIya Sutskever，大都技术出身，在通用AI领域经验丰富。
2019年宣布从“非盈利”性质过度到“封顶盈利性”，之后获微软10亿美元战略投资，并开启与微软在产品上的合作。
据美国财经媒体Semafor报道，微软预计向ChatGPT的开发者OpenAI投资100亿美元，OpenAI投后估值将高达290亿美元。

1.3 AIGC算法发展历程：OpenAI推动AI算法模型发展

1.3 AIGC算法发展历程：OpenAI携手微软

OpenAI携手微软，获得资金支持，落地场景，借力微软云计算领域布局。

资金+算力：2019年7月，OpenAI 接受了微软10亿美元的战略投资，同时将把微软的Azure作为其独家云计算供应商；2021年，微软加注投资，具体金额未公布；2023年，微软预计向OpenAI再投资100亿美元，在满足首批投资者收回初始资本后，微软将获得OpenAI75%利润，直到收回投资。

业务协作：2021年，微软推出了Azure OpenAI服务预览；2022年，微软将DALL-E2模型集成到了Azure OpenAI、Microsoft Designer、Bing Image Creator中。2023年1月，Azure OpenAI服务正式发布，企业可以申请访问包括GPT-3.5、Codex和DALL-E2等AI模型，之后还可能通过Azure OpenAI服务访问ChatGPT。2023年2月，微软推出ChatGPT支持的最新版本Bing搜索引擎与Edge浏览器，增加聊天写作功能。此外，微软计划将ChatGPT引入Office产品中，进一步提升市场份额。

1.3 AIGC算法发展历程：谷歌持续重注AIGC研究

2023年2月2日，谷歌研究院等提出了一种视频生成新模型——Dreamix，受到了AI作图UniTune的启发，将文本条件视频扩散模型（video diffusion model, VDM）应用于视频编辑。核心是通过两种主要思路使文本条件VDM保持对输入视频的高保真度：（1）不使用纯噪声作为模型初始化，而是使用原始视频的降级版本，通过缩小尺寸和添加噪声仅保留低时空信息；（2）通过微调原始视频上的生成模型来进一步提升对原始视频保真度。微调确保模型了解原始视频的高分辨率属性，对输入视频的简单微调会促成相对较低的运动可编辑性，这是因为模型学会了更倾向于原始运动而不是遵循文本prompt。

1.3 AIGC算法发展历程：谷歌持续重注AIGC研究

1.3 AIGC算法发展历程：你追我赶，持续迭代

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