从ChatGPT到生成式AI人工智能新范式重新定义生产力

近期人工智能研究公司OpenAI推出的聊天机器人模型CHAT-GPT不断出圈，据 Semafor援引知情人士报道，微软正商谈以 290 亿美元估值，向 OpenAI 投资 100 亿美元，一切均指向人工智能模型的新范式“生成式AI模型（Generative Model）”。

此前的决策式AI模型（Discriminant Model）是根据已有数据进行分析、判断、预测，典型应用为内容的智能推荐（短视频）、自动驾驶等；而生成式AI更强调学习归纳后进行演绎创造，生成全新的内容，本质是对生产力的大幅度提升和创造，已催生了营销、设计、建筑和内容领域的创造性工作，并开始在生命科学、医疗、制造、材料科学、媒体、娱乐、汽车、航空航天进行初步应用，为各个领域带来巨大的生产力提升。

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AI正在推动第四次工业革命，进一步提升生产力

21世纪-人工智能大数据包括人工智能、物联网、生物技术等。其中，人工智能为主要驱动力，数据成为重要的生产要素。

AI模型可大致分为决策式/分析式AI（Discriminant/Analytical AI）和生成式AI （Generative AI）两类。决策式AI指的是学习数据中的条件概率分布，根据已有数据进行分析、判断、预测，主要应用模型有用于推荐系统和风控系统的辅助决策、用于自动驾驶和机器人的决策智能体。而生成式AI则是学习数据中的联合概率分布，并非简单分析已有数据而是学习归纳已有数据后进行演技创造，基于历史进行模仿式、缝合式创作，生成了全新的内容，也能解决判别问题。

决策式AI的应用方向有推荐系统、风控系统、决策智能体等。可应用于人脸识别、精准广告推送、金融用户评级、智能辅助驾驶等产品。而生成式AI则是全新的内容，应用方向包括内容创作、科研、人机交互以及多个工业领域。一般应用于文案写作、文字转图片、视频智能生成、智能海报生成、视频智能特效、代码生成、语音人机交互、智能医疗诊断等产品。

简单来说，决策式AI拥有实现分析功能以及推荐系统、图像识别等已创造巨大市场。可应用在推荐系统助力电商、视频等行业快速发展。

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决策式AI与生成式AI对比

2016年，人工智能技术全面爆发，决策式AI开始大规模应用，包括推荐系统、计算机视觉、自然语言处理等。全球人工智能市场规模从2016年的约600亿美元发展到2021年的近3000亿美元，在推荐系统、计算机视觉、自然语言处理等技术加持下，亚马逊、字节、商汤、特斯拉等公司快速发展。 我们认为，生成式AI经过前期技术积累进入爆发期，随着技术与应用的进一步成熟，后续市场空间更为广阔。

下面我们列举了几个决策式AI应用的例子（如图所示）推动了系统助力电商和视频等行业快速发展

字节跳动凭精准推送10年内估值超3000亿美元

图像识别推动自动驾驶市场快速增长

AI四小龙多领域开创“AI+”新业态

内容审核显著降低人工成本

谷歌开发多款模型替代人力分析

我们认为生成式AI其功能主要是实现创造性。生成式AI学习数据中的联合概率分布，并非简单分析已有数据而是学习归纳已有数据后进行演技创造，基于历史进行模仿式、缝合式创作。

生成式AI的应用则有以下几个方面第一是娱乐媒体内容制作，当前阶段生成式AI最常见的应用场景为娱乐媒体内容的辅助生产。这意味着随着生成式AI的不断成熟，部分专业内容生产者将被替代。其中包括以下几种形式

AIGC生成式AI在娱乐媒体领域的应用。AIGC（AI-Generated Content）指利用人工智能技术自动生成的内容，是继专业生成内容（PGC）和用户生成内容（UGC）之后一种新型生成内容的方式。国际上被称为人工智能合成媒体（AI-generated Media或Syntheticmedia），是通过人工智能算法对数据或媒体进行生产、操作和修改的统称。AI绘画作品出圈、一级投资活跃，2022年AIGC爆发式发展。

文本生成对话机器人、新闻稿撰写广泛应用。文本生成是生成式AI最早应用的领域之一，已经在对话机器人、内容续写、新闻稿撰写、诗歌小说创作等领域具有广泛的应用。对话机器人包括问答型机器人、闲聊型机器人、任务型机器人、知识图谱型机器人、多轮对话机器人，在智能客服场景中能够显著降低企业人力成本。且内容续写、文学创作部分达到专业水平。

ChatGPT集大成文本生成，音频生成，图像生成，视频生成。其中内容生产环节价值巨大全球娱乐娱乐市场规模2.3万亿美元，各赛道均有千亿市值公司。据普华永道，2021年全球娱乐及媒体行业的总收入约为2.34万亿美元，中国市场收入达3586亿元，占比约15%。预计2026年全球娱乐及媒体行业的总收入约为2.93万亿美元，CAGR为4.6%。在各细分子行业中均有千亿级别上市公司诞生，其中综合型公司市值更高，腾讯、WALT DISNEY市值分别达3176亿美元、1802亿美元。内容生产者处于产业链核心地位。生成式AI为现有互联网娱乐巨头带来机遇和挑战——分发环节价值让位于内容生产环节。

我们列举了一些生成式AI应用的例子多行业垂直应用（如图所示）

其中代码生成和药物研发为最重要的两部分。代码生成是指生成式AI将自然语言翻译成代码，极大提升了计算机编程的智能化、自动化，使得程序员能够在相同时间内编写更多的代码，同时提高debug的效率。目前，OpenAI、微软、谷歌、亚马逊、华为等均在AI代码生成领域有所布局。包括Codex, ChatGPT, Github Copilot。而药物研发则是指生成式AI从头设计药物，大幅降低药物研发成本。制药公司的AlphaGo时刻——全球首例完全由AI驱动发现的药物分子。

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海内外发展多家科技巨头和初创公司积极布局

从决策到生成，AI技术与应用迎来跨越发展AI的急速发展使得AI模型在手写识别、语音识别、图像识别、阅读理解、语言理解等领域的表现加速超越人类平均水平。其实，不仅是web3.0的生产工具，更是人工智能的新范式；不追求生产关系的重塑，但将大幅度提升和创造生产力；是“最有商业前景的人工智能技术”。

海外一级投资涌入，多家知名风投公司看好生成AI赛道。多家生成式AI公司进入Madrona、高盛、微软、亚马逊网络服务和 PitchBook联合发布的2022年智能应用前40名榜单（Intelligent Applications 40，IA40）。IA40招募了来自40多家顶级风险投资和投资公司的50多名风险投资人，提名并投票选出塑造智能应用未来的顶级公司，这些公司自成立以来募资超160亿美元，今年募资超过50亿美元，其中包括Runway、Jasper、Copy.ai在内的14家生成式AI相关公司，占比达35%。

国外多家生成式AI创业公司获得大笔融资且拥有较高估值。主要包括OpenAI、 Stability AI、 Midjourney、Jasper等，其中OpenAI技术积累最强，发布了多款生成式AI底层算法，估值或达290亿美元。

国内外科技巨头在生成式AI领域多有布局。国内公司百度、腾讯、阿里、字节、网易等及国外公司谷歌、Meta、微软等均推出了生成式AI的应用产品，其中谷歌通过谷歌大脑、旗下Deepmind布局最为丰富。

创业公司OpenAI等专注底层系统及应用，Jasper等垂类应用四处开花

目前海外参与研发AIGC模型的公司（底层系统）主要包括Stability AI、OpenAI、Midjourney，三家公司的AIGC模型均已正式向C端用户发布，谷歌和Meta等公司也正在研发文字转图片的AIGC模型，但仍未对外发布。在图片AIGC领域（垂类应用），Stability AI推出了基于自有模型Stable Diffusion的DreamStudio；在文本AIGC领域，应用开发商较多，且底层模型多是基于OpenAI GPT-3。

目前，专注底层系统的公司估值更高。虽然相较应用研发商，基础设施研发商的商业模式尚未成熟，多数还在探索阶段，但因其应用场景更广，且掌握核心技术能力，在未能实现稳定盈利的情况下，估值相对更高。但同样可见，海外除底层算法开发公司以外，初创公司基于开源技术，仍可开发应用并开展To C业务，具有一定商业化潜力，因此我们预计，国内尽管头部互联网公司已积极布局，但中小型公司仍有业务开展余地。其中Open AI是一家提供底层算法，开发水平强、算法通用性高的AI技术公司。我们认为，Open AI开发的底层算法系统，虽然在短期有较大的成本投入，但在中长期有望创造巨大的价值，类似移动互联网时期的安卓系统。根据统计，仅仅是截止2016年谷歌共通过Android操作系统获得310亿美元营收和220亿美元利润，收入体量大且盈利能力强（对应净利率为71%）。

除技术领先的OpenAI外，其他垂直应用初创公司仍获高融资。由此可见，海外初创公司利用OpenAI、Stability AI等公司开发的开源技术，开发应用并开展To C业务，仍可获得一定营收规模，并获得高额融资。大型AI公司在投入人力资源、算力资源开发大规模底层算法方面优势明显，而中小型公司在垂直应用、客户资源、灵活适配等方面具有一定优势，可与大型公司合作获得算法支持在细分领域改进算法，提升用户体验，做出成绩。因此预计国内中小型公司在头部互联网公司入局后，仍能在应用层面获得发展空间。

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综合应用游戏行业的案例

全球游戏市场规模不断扩大，预计2022年将达1968亿美元。据Newzoo，全球游戏市场规模由2016年的1011亿美元增长到2021年的1927亿美元，五年市场规模增长近一倍，预计2022年将达1968亿美元，2025年将增长至2257亿美元。游戏玩家数量不断增长，预计2022年达到32亿，占全球总人口的40%。据Newzoo，2021年全球游戏玩家数量为30.6亿人，预计2022年将达32亿人，以目前全球总人口80亿计算，游戏玩家占全球总人口的比例达到40%。预计2025年全球游戏玩家数量将增长至35.3亿人，2020-2025年复合增长率为4.2%。

游戏的综合复杂程度决定游戏开发具有很高的专业技术、经验门槛，资金投入和传统AI算法积累的重要性降低。以字节跳动为例，字节2018年组建大中型游戏研发团队，公司在推荐算法、用户数据积累、资金、流量渠道等方面的优势未能让其在游戏制作领域复刻抖音、今日头条的成功，即使投入了数百亿资金，虽然推出了表现不错的《航海王热血航线》，但仍未有自研S级游戏面世。我们认为主要原因是公司后期进入游戏市场，缺乏游戏制作经验丰富、技术专精的管理人员和技术人员，据报道，公司试图以技术优势建立游戏中台加速游戏研发，但其开发人员对游戏不够熟悉导致中台偏代码思维，在便利性、使用效果方面不及网易的编辑器。

生成式AI制作游戏内容价格很低且不需要大量的专业技术人员，大幅降低游戏制作门槛，微型游戏制作工作室走进现实，同时缩短游戏制作周期。生成式AI制作游戏内容具有一次开发调试能够多次长期复用的特点，并有专业生成式模型开发公司提供B端产品，将设计人员的创意转化设计初稿，大幅度降低内容制作的时间和金钱成本，同时减少对专业技术人员的需求，微型游戏制作工作室成为现实。5人组成的Innersloth工作室开发出了《AmongUs》，Steam销量超2000万，全球玩家约5亿人。随着生成式AI的不断发展，微型游戏制作工作室的数量和能够开发的游戏规模将不断上升。

我们了解到生成式AI不仅能够提高生产力突破产能限制实现游戏创新，而且能够通过转型型创作和组合型创作等方式突破个人创意的局限性，拓宽策划设计边界。

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