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2024-03-07 11 人工智能AI行业报告
AIGC产业链雏形已现: 最上层为算力层,算力层为算法层提供算力支撑;第二层级为算法基础层,通过数据收集、标注、注释为算法中 间层提供原材料;第三层为算法中间层,通过AI模型开发、训练来生成AI模型,其中包括垂直化、场景化、个性化的模型;最后层级为 应用层,运用人工智能生成内容用于各种程序,其中包括文字、图片、音视频等服务内容。 AIGC有望走向标准化SAAS的服务模式: 我们认为随着兼具大模型和多模态的AIGC模型加速生成新的技术平台,SAAS有望加速落地,相关 应用层可通过链接平台相关算法从而打开海量应用市场。此外,目前OPEN商业模式即API接口收费,公司通过提供相关AIGC代码,提供 自动图形模型或语言模型生成等产品,用户通过其API接口接入,并支付平台费用获取相关图像、语言、代码调整服务,OpenAI可获得 付费订阅式的SAAS费用,我们认为该商业模式用户粘性极强。
具备算力基础的厂商可以为AIGC的神经网络提供算力支撑:人工智能的本质及数据的海量运算,相较于AI算法,数据才是重中之重。算 力作为数据加速处理的动力源泉,其重要性不言而喻。深度神经网络由于其网络结构难度和海量训练数据,运算量巨大,因此对于处理 器或芯片的算力、效率(能耗)要求极大,因此算力可谓是人工智能的中流砥柱。 具备AI商业算法落地的厂商具备相关算法的领先性: AI算法的龙头厂商在自然语言处理、机器视觉、数据标注方面都具有先发优势。算 法上,数据标注属于AIGC算法的生成关键步骤,而在自然语言处理、机器视觉等方面,AIGC已经对此方向应用产生深远影响,例如已经 实现的虚拟人与自然人的对话、AI作图、AI底层建模,随着技术的进一步成熟,AIGC势必对该方向应用产生革命性影响。 AIGC相关技术储备的应用厂商有望打开海量市场:相关娱乐、传媒、新闻、游戏、搜索引擎等厂商具备海量文本创作、图片生成、视频 生成等需求,随着AIGC的逐渐成熟,相关AI算法不断成熟完善,并结合相关应用,我们认为相关厂商在降本增效的同时,有望提升其创 作内容的质量、减少有害性内容传播等问题,实现创意激发,提升内容多样性,AIGC有望极大推动相关厂商商业化的发展,从而打开海 量空间。
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