传媒互联网产业行业研究买入 (维持评级)

行业深度研究

证券研究报告

传媒与互联网组

分析师：陆意 (执业 S1130522080009)

luyi5@gjzq.com.cn

联系人：马晓婷

maxiaoting@gjzq.com.cn

AIGC步入快车道，游戏行业降本增效或超预期

行业观点

AIGC 发展步入快车道。据Gartner，生成式AI（AIGC）预计未来2-5年内达到成熟阶段。1）基础层技术的进步推动AIGC 爆发。生成算法持续突破，其中，2017年Transformer 模型发布，2018年谷歌基于该模型发布了BERT模型，开启预训练模型时代，对生成式AI带来质的突破。2)目前预训练模型已经从单一模型演进到多模态模型，且已出现面向C端的应用，单一模型主要包括NLP（自然语言处理)、CV（计算机视觉）领域，比如自然语言处理模型GPT3；多模态模型涉及文字、图片、音视频等多种内容形态，比如StableDiffusion，能实现文本转换为图片，2023年3月15日OpenAI推出的GPT-4能实现输入文本或图像，输出文本。3）应用：AIGC技术场景涵盖内容生产各环节，目前发展较成熟的是文本生成、图像生成及文字生成图像/音视频。

对于游戏领域，AIGC可赋能游戏制作、运营环节。1）游戏制作：①目前原画领域较成熟，Midjourney 等AI绘画工具能实现输入文本、生成图像，但目前的产出尚有不合理之处，尤其是对“手”的处理，需要人工调整才可用于游戏制作。②2D游戏美术环节中，角色设计较成熟，动作/特效有待发展。2D 角色：AIGC 成熟度从高到低为，角色模型>角色表情>角色动作=角色特效，AI工具已可辅助快速、高质量生成2D素材，但生成内容连续度、风格统一度不够，无法生成游戏中可使用的角色动作，StableDiffusion将2D视频直接生成动画的方式提供了角色动作/特效生成的路径，一定程度解决了画面抖动问题；2D 场景和物体：成熟度低于2D 角色设计，但已有DALLE2等工具进行辅助。③3D 游戏美术环节中，角色设计及表情较成熟，动作生成在发展中，3D扫描生成物体及场景的路径已较清晰。3D角色：目前AIGC 成熟度从高到低为，角色模型=角色表情>角色动作>角色特效，NVIDIAOmniverse和UnrealMetahuman 目前可生成3D 角色模型和表情，NVIDIAASE虽可实现3D角色动作，但目前直接应用性较低且动作生成较局限。3D 场景和物体：Image to3D、Textto3D、ChatGPT to code toDCC、3D Scan 四种方式中，目前3D Scan 最成熟，随GPT系列持续迭代，从ChatGPT到 DCC 的模式有望快速发展。④其他环节：策划及代码逻辑均出现较成熟的工具。策划环节代表性工具是ChatGPT，文本生成能力较强且脑洞较大，GPT-4在此基础上进一步加强，且能回答“文本+图像”形式呈现的问题；GithubCopilot 等可辅助代码编写。2）游戏运营：AI辅助生成广告素材，实现自动化广告投放。

AIGC 在游戏领域应用的作用：降本增效，提升内容质量。1）辅助游戏制作和运营，降本增效。以网文、游戏为例，内容生产成本较高：阅文集团内容成本占在线阅读收入比例整体在30%以上，游戏研发成本约15%-35%，AI工具可大幅降低美术等环节的成本。据伽马数据，22年中国游戏收入2659亿元，以25%的研发成本、40%的成本可被优化计，可优化成本约266亿；游戏大作制作时间在2年以上，以《原神》为例，从立项到公测耗时3年+，AI工具赋能下，预计游戏制作时间有望缩短，NFT游戏《Bearverse》开发应用AI技术后，工时从6个月压缩至1个月，减少80%+。2）AIGC 有望助力激发创意，提升画质以及交互性，进而提高游戏体验。

投资建议

关注游戏上线节奏及AIGC 在游戏领域的应用情况。我们认为，AIGC 技术及产品目前已在游戏行业有部分应用，中长期来看，对游戏制作的降本增效、内容质量提升有较强的促进作用；当前游戏版号常态化发放，政策端不确定性降低，预计产品周期是业绩的关键驱动，关注游戏产品上线情况，个股方面，建议关注腾讯控股、网易、巨人网络、三七互娱、完美世界。

风险提示

AIGC技术发展及应用不及预期风险，监管风险

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内容目录

一、技术进步加快AIGC 发展及应用.. 4
1.1AIGC产业：从底层基础设施到应用， 4
1.2 底层技术持续进步，AIGC 发展步入快车道. 4
1.3 AIGC应用：各模态内容生产的变革. 6
1.4 现象级产品—ChatGPT推动AIGC 出圈，AIGC 发展有望加快.
二、游戏领域应用：美术环节较成熟，未来有望辅助各环节. 9
2.1AIGC可赋能游戏制作、运营． 9
2.2 游戏制作美术环节：原画设计已出现可投入应用的AI工具.. 10
2.3 2D游戏美术环节：角色设计较成熟，动作/特效有待发展.. 11
2.4 3D 游戏美术环节：角色设计及表情较成熟，动作生成在发展中，3D扫描生成场景及物体较成熟....12
2.5 其他环节：策划及代码逻辑均出现较成熟的工具.. 13
三、AIGC 在游戏领域应用的作用：降本增效，提升内容质量， 14
3.1 辅助游戏制作和运营，降本增效.. 14
3.2 从创意、美术、交互性等角度，提高游戏内容质量. 15
四、投资建议.. 16
五、风险提示.. 17

图表目录

图表1：AIGC 产业各层级一览.. 4
图表2：2022人工智能技术成熟曲线. 4
图表3：主流生成模型. 5
图表4：国内外主要预训练模型. 5
图表5：AIGC 技术场景一览... 6
图表6：AIGC 应用现状一览... 7
图表7：从Transformer 模型到GPT-4：自然语言处理（NLP）模型的进化.. 7
图表8：ChatGPT聊天截图.. 8
图表9：海内外ChatGPT 相关AI布局（ChatGPT 发布后） 8
图表10：GPT-4 对输入"文本+图像"形式内容的解答. 9
图表11：GPT3.5、GPT4（novision）、GPT4多种考试的测评结果.. 9
图表12：GPT-4 对安全性指标的改进.. 9
图表13：游戏产业链及AIGC可赋能环节.. 10
图表14：游戏制作领域AIGC 应用现状一览. 10
图表15：获奖AI画作《太空歌剧院》 11
图表16：借助Midjourney 生成的2D 场景图. 11
图表17：AI绘画工具Midjourney 自动生成图片.. 11
图表18： NVIDIA vid2vid Cameo 捕捉真人面部表情. 12
图表19：使用 DALL·E2对图片二次创作. 12
图表20： Stable Diffusion 将2D 视频制作成动画. 12
图表21: NVIDlA Omniverse Audio2Face 功能.. 12
图表22： NVIDIA ASE3D 角色动作训练.. 12
图表23： NVIDIA GET3D 效果... 13
图表24： NVIDIA Magic3D 效果.. 13
图表25：ChatGPT生成代码.... 13
图表26：Quixel 3D 扫描物体.. 13
图表27： Meta AudioGen 工作原理：Decoder+Encoder.. 14
图表28：Github Copilot 辅助代码生成—准确识别西班牙语并成功实现指令. 14
图表29：昆仑万维旗下 StarX Music Lab AIl 生成曲目. 14
图表30：阅文集团内容成本及其占在线阅读收入的比例. 14
图表 31：完美世界/三七互娱/吉比特研发费用中职工薪酬占收入比例. 14
图表32：游戏行业上市公司研发费用占收入比例. 15
图表33：以22年游戏收入计，可优化制作成本约266亿.. 15
图表34：《原神》VS《羊了个羊》画质对比... 15
图表35：传媒互联网领域上市公司AIGC 相关布局. 16
图表36：上市公司游戏储备.. 17

一、技术进步加快AIGC发展及应用

1.1AIGC产业：从底层基础设施到应用

从底层基础设施到应用，AIGC爆发有赖底层技术的持续进步及成熟。AIGC产业可分为基础层、中间层和应用层。①基础层：指基础设施层，目前主要是以预训练模型为基础搭建的基础设施。②中间层：在大模型基础上训练垂类小模型，比如适配不同行业的AI工具、不同风格的AI绘画工具。③应用层：指面向C端的产品或服务，比如智能客服、AI绘画、AI写作等。

图表1：AIGC产业各层级一览

来源：腾讯研究院，国金证券研究所

1.2底层技术持续进步，AIGC发展步入快车道

在前期技术的持续积累、进步下，AIGC 发展已步入快车道。据Gartner，生成式AI（AIGC）预计未来2-5年内达到成熟阶段。目前已有Midjourney 等成熟的Al工具。

图表2：2022人工智能技术成熟曲线

来源：Gartner，国金证券研究所

基础层：生成算法持续突破，预训练模型加速生成式AI（AIGC）发展。

1）生成算法持续突破：从2014 年的VAE 到 2021年的可跨内容模态的CLIP模型。其中，2018年谷歌发布的、开启预训练模型时代的预训练模型 BERT基于Transformer模型搭建，Open AI 推出的 GPT 系列也基于Transformer 模型搭建。

图表3：主流生成模型

模型	提出时间	模型描述
变分自动化编码(Variational Autoencoders， VAE)	2014	基于变分下届约束得到的 Encoder-Decoder 模型对
生成对抗网络（GAN)	2014	基于对抗的Generator-Discriminator 模型对学习一个非线性双射转换(bijective transformation)，其将训练数据映射到另一个空间，
基于流的生成模型 (Flow-based models)	2015	在该空间上分布是可以因子化的，整个模型架构依靠直接最大化log-likelihood 来完成
扩散模型（Diffusion Model）2015		2个过程：分别为扩散过程、逆扩散过程。在前向扩散阶段对图像逐步施加噪声，直至图像被破坏变成安全的高斯噪声，然后在逆向阶段学习从高斯噪声还原原始图像的过程。经过训练，该模型可以应用这些去噪方法，从随机输入中合成新的“干净”数据。
Transformer 模型	2017	基于自注意力机制的神经网络模型，最初用来完成不同语言之间的文本翻译任务，主体包含 Encoder和Decoder 部分，分别负责对源语言文本进行编码和将编码信息转换为目标语言文本
神经辐射场（Neural Radiance Field，NeRF)	2020	提出了一种从输入图像中优化连续 5D神经辐射场的表示（任何连续位置的体积密度和视角相关颜色）的方法，要解决的问题是给定一些拍摄的图，如何生成新视角下的图
CLIP (Contrastive Language-Image	2021	进行自然语言理解和计算机视觉分析；使用已经标记好的“文字-图像”训练数据。随文字进行模型训练的同时，对另一个模型训练，不断调整两个模型的内部参数，使得模型分别输出文字特征和图像特征值，并确认匹配。

来源：腾讯研究院，国金证券研究所

2）预训练模型带来质的突破，已出现跨模态模型。预训练模型是基于大量数据训练的大模型，参数规模较大，内容生成质量提升明显，且目前已出现基于预训练模型的C 端产品。2018年谷歌发布基于Transformer的自然语言处理预训练模型BERT，开启预训练模型时代。目前预训练模型已经从单一模型演进到多模态模型，①单一模型主要包括NLP（自然语言处理）、CV（计算机视觉）领域，比如自然语言处理模型GPT3;②多模态模型：涉及文字、图片、音视频等多种内容形态，比如StableDiffusion，能实现文本转换为图片，2023年3月15日OpenAI推出的GPT-4能实现输入文本或图像，输出文本。

图表4：国内外主要预训练模型

公司		预训练模型	应用	参数量	领域
国内	百度	ERNIE 3.0	语言理解与生成	千亿级	NLP
		ERNIE（比如 ERNIR-ViLG）	文字-图片	千亿级	多模态
		VIMER	视觉-语言等	百亿级	CV
	腾讯	HunYun-NLP	语言理解与生成	万亿级	NLP
		HunYun-cvr	视觉识别		CV
		HunYun-tvr	文字-视频等		多模态
	阿里	通义-AliceMind	语言理解与生成	270亿	NLP
		通义-cV	视觉识别	11	cV
		通义-M6	文字-图片等	10万亿	多模态
	华为盘古		语言理解与生成视觉识别	千亿级	NLP cv
海外	谷歌		文字-图片等		多模态
		BERT LaMDA	语言理解与生成对话系统	4810亿	NLP
		PaLM	语言理解与生成、推理、代码生成	5400亿	NLP
		Imagen			NLP
		Parti	语言理解与图像生成语言理解与图像生成	110亿 200亿	多模态多模态

公司	预训练模型	应用	参数量	领域
微软	Florence	视觉识别	6.4亿	cv
微软	Turining-NLG	语言理解与生成	170亿	NLP
Facebook	0PT-175B	语言模型	1750亿	NLP
Facebook	M2M-100	100种语言互译	150亿	NLP
Deep Mind	Gato	多面手的智能体	12亿	多模态
	Gopher	语言理解与生成	2800亿	NLP
	AlphaCode	代码生成	414亿	NLP
Open Al	GPT4	语言理解与生成、推理等		NLP
	GPT3	语言理解与生成、推理等	1750亿	NLP
	CLIP&DALL-E	图像生成、跨模态检索	120亿	多模态
	Codex	代码生成	120亿	NLP
	ChatGPT	语言理解与生成、推理等		NLP
英伟达	Megatron-Turning NLG	语言理解与生成、推理	5300亿	NLP
Stability Al	Stable Diffusion	语言理解与图像生成		多模态

来源：OpenAI官网，腾讯研究院，量子位，IDC，华为云公众号，央广网，国金证券研究所整理

1.3AIGC应用：各模态内容生产的变革

AIGC 技术场景涵盖内容生产各环节，目前发展较成熟的是文本生成、图像生成及文字生成图像/音视频。

1）文本生成：以2022年12月Open AI 推出的ChatGPT为代表，能输入输出文本，ChatGPT能实现更加顺畅、符合人类思维的答案，对未知问题的回答也更优。2）图像生成：比如Midjourney，可实现输入文本，生成图像，且可以持续优化迭代。3)音视频生成：比如通过NVIDIA旗下Vid2VidCameo，创作者可以从标准2D 视频中捕捉面部动作和表情。4）跨模态：NVIDIA Audio2Face 可根据音频驱动人脸。传媒领域，在线阅读读物、游戏制作、影视剧制作、音视频制作、广告素材生成、虚拟人生成等各种形态的内容的生成方式均会发生质的变化，生成内容的速度、质量预计也将发生跃迁。

图表5：AIGC技术场景一览

来源：量子位智库，国金证券研究所绘制，注：蓝色为较广泛使用、技术细节有待进一步提升；绿色字体为底层技术原理基本明确，预计1-2年规模化应用；红色为底层技术原理仍待完善，增长可期

图表6：AIGC应用现状一览

来源：红杉资本，国金证券研究所

1.4现象级产品—ChatGPT推动AIGC出圈，AIGC发展有望加快

ChatGPT展现出较强的文本处理能力。2018-20年，基于Transformer 模型，OpenAI相继推出 GPT-1、GPT-2、GPT-3，22年在此基础上先后推出InstructGPT、ChatGPT，相较之前的自然语言模型，ChatGPT能实现更顺畅、符合人类思维的答案，对未知问题的回答更优，Similarweb数据显示，23年1月，ChatGPT独立访问用户已超1亿。

图表7：从Transformer模型到GPT-4:自然语言处理（NLP）模型的进化

来源：OpenAI，arXiv，国金证券研究所

2）海内外企业AIGC 布局突显，有望加快AIGC 技术进一步突破及未来应用。ChatGPT发布后，海内外多行业的企业宣布目前的相关AI布局或在研产品或未来布局，高度智能化的对话引爆各企业、市场关注及讨论后，后续步伐有望加快，且ChatGPT的应用也逐步显现，比如在文案撰写等内容生产方面、与搜索引擎的合作、智能客服等。

图表8：ChatGPT聊天截图

来源：OpenAI，新京报，国金证券研究所

图表9：海内外ChatGPT相关AI布局（ChatGPT发布后）

时间	事件
2022/11/30	ChatGPT发布
2022/12	多语言版本的ChatGPT推出
2023/1/24	微软官方博客宣布扩大与OpenAI的合作伙伴关系，追加数十亿美元的投资
2023/2/1	ChatGPTPIus 服务推出，收费为20 美元/月。
2023/2/7	百度官方微信公众号宣布将上线大模型新项目“文心一言”。
2023/2/8	谷歌发布对话AI系统Bard。
2023/2/8	微软推出ChatGPT支持的必应和Edge 浏览器。
2023/2/8	据21财经，阿里达摩院正在研发类ChatGPT的对话机器人，目前已开放给公司内部员工测试。
2023/2/8	据上证报，网易有道未来或将推出ChatGPT同源技术产品，应用场景围绕在线教育。
2023/2/20	复旦发布国内首个类ChatGPT模型MOSS。
2023/2/24	截至2月24日，澎湃新闻等媒体机构、兴业银行等银行机构、中手游等游戏公司，多个行业中多家公司宣布接入百度“文心一言”。
2023/3/3	OpenAI在其官方博客宣布，公司将开放ChatGPT和Whisper的模型API,允许第三方开发者通过API将ChatGPT 或Wisper集成至他们的应用程序和服务中。
2023/3/15	Open AI 发布 GPT-4。
2023/3/16	百度新闻发布会，主题围绕文心一言。

来源：wind，OpenAI，财联社，上证报，21财经，各公司官网/官方公众号，国金证券研究所

时隔4个月，0penAI推出自然语言处理能力更强的GPT-4。2023年3月15日，OpenAI 推出GPT-4，相较ChatGPT,GPT-4可跨模态，能输入文本、图像，输出文本，且对文本、代码的处理都更成熟、顺畅，对安全性问题（比如如何制造炸弹等）的解答进一步改进，甚至可以成功解读网络梗图，在各种专业和学术基准上表现出人类水平的表现，对比GPT3.5和GPT4（novision）模型，GPT4在多种专业考试中的排名都更靠前，且部分考试排名在前10%，比如模拟律师考试。

图表10：GPT-4对输入“文本+图像”形式内容的解答

来源：Open AI《GPT-4 Technical Report》，国金证券研究所

图表11:GPT3.5、GPT4（novision）、GPT4多种考试的测评结果

来源：Open AI《GPT-4 Technical Report》，国金证券研究所

图表12：GPT-4对安全性指标的改进

来源：Open AI《GPT-4 Technical Report》，国金证券研究所

二、游戏领域应用：美术环节较成熟，未来有望辅助各环节

2.1AIGC可赋能游戏制作、运营

从游戏产业链看，AIGC 对游戏制作、运营的内容生产具有变革性作用。

1）对游戏制作的赋能：从策划，到美术素材，到简单代码生成。游戏制作中策划、美术素材、代码、音效为不同模态的内容，结合前文AIGC 技术场景及应用现状，文本、图像、音视频生成，乃至跨模态内容的生成，均有相应的工具出现，且已有Midjourney等较成熟的产品。预计随技术进一步成熟，产品进一步迭代，AIGC 的赋能作用会越来越突出。

2）游戏运营：AI生成广告素材，实现自动化广告投放。目前抖音等平台的广告分发、内容推荐已通过算法实现，且效果较高；广告素材主要是图像及音视频内容，预计AIGC 的加持下广告素材生成会更高效、高质量。

图表13：游戏产业链及AIGC可赋能环节

来源：国金证券研究所，注：红色字体环节为AI可赋能环节

图表14：游戏制作领域AIGC应用现状一览

来源：国金证券研究所，注：底色体现应用成熟度，从高到低为：深绿>浅绿>橙色>红色(NULL)

2.2游戏制作美术环节：原画设计已出现可投入应用的AI工具

Midjourney 等Al 绘画工具大幅提高原画生产效率。Midjourney 是搭载在Discord平台的AI绘画工具，可实现输入文本，生成图像，并不断调整，已可辅助生成质量较高的2D 角色、场景，2022 年使用Midjourney 生成、Photoshop人工润色的《太空歌剧院》获得美国科罗拉多州举办艺术博览会中的数字艺术类别冠军。但目前Midjourney及相关工具所生成的图片尚有不合理之处，尤其是生成人物时对“手”的处理，目前仍需人工调整才可用于游戏制作，但可以大大提高生成效率及减低用工成本。

图表15：获奖AI画作《太空歌剧院》

来源：新浪财经，国金证券研究所

图表16:借助Midjourney生成的2D场景图

来源：CSDN，国金证券研究所

图表17:Al绘画工具Midjourney自动生成图片

来源：Cocos引擎视频号，国金证券研究所，注：红色圈中为部分不合理部位

2.32D游戏美术环节：角色设计较成熟，动作/特效有待发展

①角色设计较成熟，Midjourney、StableDiffusion 等AI工具已可辅助快速、高质量生成2D素材，不过手等部位需要进行再调整。②AI生成角色表情应用成熟度较 2D角色设计低。NVIDIAVid2VidCameo可捕捉表情，用于简单的虚拟形象或动画生成。③动作/特效：AI生成内容连续度、风格统一度不够，无论是序列帧动画，还是骨骼动画的方式，AI均无法直接采用生成，甚至AI生成、人工再打磨的方式会非常耗费精力，目前尚待进一步发展。但通过 Stable Diffusion可以对 2D真人视频风格化，直接完成动漫制作，AI 生成图像不确定导致画面抖动的问题被较大程度解决，虽然精美程度较当前市场上的动画仍有差距，但已呈现出较强的AI制作动画能力。

2)2D 场景和物体:成熟度低于2D 角色设计,但已有Midjourney、StableDiffusion、DALL·E2(三者均为文字生成图像)为代表的工具辅助完整的2D场景和物体的生成。比如输入文字，DALL·E2可以对图片进行二次加工，将不同场景图结合起来。不过，同样面临其他图像生成工具面临的问题，目前仍需人工调整、润色。

图表18:NVIDlAvid2vidCameo捕捉真人面部表情

来源：NVIDIA，知乎，国金证券研究所

图表19：使用DALL·E2对图片二次创作

来源：CSDN，国金证券研究所

图表20：StableDiffusion将2D视频制作成动画

来源：哗哩哗哩，Corridordigital，国金证券研究所

2.43D游戏美术环节：角色设计及表情较成熟，动作生成在发展中，3D扫描生成场景及物体较成熟

1）3D角色：目前成熟度从高到低为，角色模型=角色表情>角色动作>角色特效。①角色模型/表情相对成熟，NVIDIA Omniverse 和Unreal Metahuman 目前可生成 3D角色模型和表情，比如NVIDIA的Audio2Face 功能可实现面部表情随音频变动，叠加Midjourney 等多个工具，可实现3D 角色的表情变动。②角色动作：目前较不成熟，但已出现NVIDIA ASE可实现3D 角色动作，主要基于物理逻辑进行大规模训练生成，“飞天入地”等动作难实现。③角色特效：目前无AI工具覆盖。

图表21:NVIDlA Omniverse Audio2Face功能

来源：NVIDIA，国金证券研究所

图表22：NVIDIAASE3D角色动作训练

来源：NVIDIA，国金证券研究所

2）3D 场景和物体：4条实现路径，3D扫描目前最成熟。

①image23D：代表性工具为NVIDIAGET3D，根据2D 图片生成3D 物体和场景，但仍较粗糙，再加工工作量较大，无法应用于游戏制作中。

②text 23D：代表性工具为NVIDIAMagic 3D，根据文字生成3D 场景和物体，生成的内容也较粗糙，无法直接应用于游戏制作中，再加工工作量较大。

③ChatGPT->Code->DCC：代表性工具为ChatGPT，可生成简单代码，对3D 空间坐标的理解不够，但经过代码的训练未来或可实现。2023年3月15日，0penAI推出的GPT-4对代码的处理也更加成熟，GPT-4能实现Discord 机器人的构建，它的工作是先用伪代码把东西写出来，然后再实际写代码。

④3D Scan：代表性工具为UnrealQuixel等，扫描出的场景和物体较逼真，可应用于游戏场景搭建。

图表23：NVIDIAGET3D效果

来源：NVIDIA，国金证券研究所

图表25：ChatGPT生成代码
图表24:NVIDIAMagic3D效果

来源：NVIDIA，国金证券研究所

来源：NVIDIA，国金证券研究所

图表26:Quixel3D扫描物体

来源：CSDN，QuixeI，国金证券研究所

2.5其他环节：策划及代码逻辑均出现较成熟的工具

游戏制作其他环节：①策划：代表性工具是ChatGPT,文本生成能力较强且脑洞较大，GPT-4 在此基础上进一步加强文本处理能力，且能回答“文本+图像”形式呈现的问题。②音乐和音效：Meta推出AudioGen，可根据文本生成音频，目前应用较少；昆仑万维音乐+社交板块的StarX旗下StarXMusicXLab音乐实验室完成首批五首完全由AI作曲的歌曲发布，目前这五首歌曲已在Spotify、SoundCloud、QQ 音乐和网易云音乐等海内外180 余个音乐平台上线，其出发点也是降低内容成本。③代码逻辑：Github Copilot（基于Open Al Codex）、Open AI Codex 可辅助代码编写，GPT-4也能通过代码搭建Discord机器人。

游戏运营：文本、图像、音视频生成技术同样可以赋能广告素材制作。

图表27:Meta AudioGen工作原理：Decoder+Encoder

来源：《AUDlOGEN：Textually Guided Audio Generation》，国金证券研究所

图表28：GithubCopilot辅助代码生成一准确识别西班牙语并成功实现指令

来源：CSDN，国金证券研究所

图表29:昆仑万维旗下StarXMusicLabAI生成曲目

来源：QQ音乐，昆仑万维公告，国金证券研究所

三、AIGC在游戏领域应用的作用：降本增效，提升内容质量

3.1辅助游戏制作和运营，降本增效

■ 降本增效：作为生产工具，提升内容生产效率和质量，降低生产成本。

1）以网文、游戏为例，内容生产成本较高：阅文集团内容成本占在线阅读业务比例整体在30%以上，完美世界、吉比特研发费用中的职工薪酬占总收入比例整体在15%以上，某些年份甚至超过20%。

图表30：阅文集团内容成本及其占在线阅读收入的比例

来源：阅文集团公告，国金证券研究所

图表31：完美世界/三七互娱/吉比特研发费用中职工薪酬占收入比例

来源：各公司公告，国金证券研究所

2）游戏质量越高，对美术要求越高，相应的成本越高，AI工具的使用可大幅降低原画师、基础码农的用人。游戏研发成本占收入比约在15%-35%，美术占比50-70%，据伽马数据，2022年中国游戏销售收入2659亿元，以25%的研发成本、40%的成本可被优化计，整体而言可优化的成本占收入比约10%，相应的绝对数值约266亿。

3)NFT游戏《Bearverse》开发应用AI技术后，角色设计成本压缩了80%。据GameLook，俄罗斯工作室LostLore研发的《Bearverse》（主打NFT集换概念)，在角色设计阶段用AI技术后，相关开发成本从5万美元压缩至1万美元，工时从6个月大幅减少至1个月。

加快大作制作速度。以《原神》为例，2017年1月立项，2019年6月开启原初测试，耗时2年左右，2020年9月公测，又耗时1年+，AI工具赋能下，预计游戏制作时间有望缩短。NFT游戏《Bearverse》开发应用AI技术后，工时从6个月压缩至1个月，减少80%+。

图表32：游戏行业上市公司研发费用占收入比例

来源：各公司公告，国金证券研究所

图表33：以22年游戏收入计，可优化制作成本约266亿

来源：伽马数据，国金证券研究所测算

3.2从创意、美术、交互性等角度，提高游戏内容质量

AIGC 有望给创意产生提供思路，同时提升画质和交互性。①AI虽然与人类仍有较大差异，所呈现的内容也经常出现不符合常识或逻辑的情况，但“意料”之外的东西有望对头脑风暴产生助力，激发策划人员的创意。②美术：AI工具对原画设计的质量提升均有较大幅度的促进作用，中小厂商提升美术效果的成本降低，预计整体游戏画质有望提升。③AI赋能有望促进交互深入，比如更加智能化的NPC。提高互动性及游戏体验。ChatGPT及GPT-4所展示的较强的自然语言处理技术有望推动游戏中 NPC 更加智能化，提高游戏的趣味性、沉浸感及陪伴性，进而拉升用户盘子及活跃度。

图表34：《原神》VS《羊了个羊》画质对比

来源：《原神》官微，《羊了个羊》小程序，国金证券研究所

四、投资建议

关注游戏上线节奏及确定性较强的公司，中长期看好AIGC对游戏行业降本增效、提质的作用。我们认为，AIGC 技术及产品目前已在游戏行业有部分应用，中长期来看，对游戏制作的降本增效、内容质量提升有较强的促进作用;当前游戏版号常态化发放，政策端不确定性降低，预计产品周期是业绩的关键驱动，关注游戏产品上线情况，建议关注腾讯控股、产品上线确定性较强的中手游和巨人网络。

图表35：传媒互联网领域上市公司AIGC相关布局

公司	股票代码	AIGC相关业务
百度	BIDU.0	3月16日召开新闻发布会，推出文心一言系列大模型，涵盖NLP、CV、跨模态等模型，且数十个上市公司宣布与其合作。
腾讯	0700. HK	拥有混元大模型，涵盖NLP、CV、多模态等领域，可以理解生成语言、视觉识别等功能。
阿里巴巴	BABA. N	拥有通义大模型，涵盖NLP、CV、多模态等领域，可以理解生成语言、视觉识别等功能。
京东	9618. HK	京东云旗下言犀人工智能平台，依托10余年智能对话经验的积累，加上在京东零售、物流、金融、健康等各业务的多年实践，日均千万次智能交互，未来借助ChatGPT等相关技术成果，将加速在AI 的应用落地。
网易	9999. HK	2018 年启动生成式预训练模型研究，目前已自研数十个超大规模预训练模型，覆盖自然语言、跨模态等领域；旗下网易伏羲、网易互娱AILAB 两大游戏人工智能实验室，深耕自然语言处理、强化学习、计算机视觉、语音合成、虚拟人等技术领域的科研攻关与应用落地，并在AI图像生成、AI 智能捏脸、AI 智能 NPC 等领域有诸多领先行业的创新探索。
完美世界	002624. SZ	公司已将AI相关技术应用于游戏中的智能 NPC、场景建模、AI剧情、AI绘图等方面。相关技术对于开拓设计思路与创意灵感、提升游戏研发效率、优化玩家体验有很好的推动作用。
三七互娱	002555.SZ	3月7日打造的首位虚拟人“葱妹”首次亮相公司14周年庆典；在元宇宙产业链上下游投资的企业已涵盖光学模组、显示、AR 智能眼镜、VR/AR 内容、云游戏、空间智能技术、XR/GPU 芯片算力等领域。
昆仑万维	300418. SZ	公司发布了天工巧绘、天工乐府、天工妙笔、以及天工智码，布局了AI生成图像、音乐、文本、以及代码领域；StarX旗下 StarX MusicX Lab 音乐实验室完成首批五首完全由AI作曲的歌曲发布。
汤姆猫	300459.SZ	公司团队已尝试应用GPT-3.5模型进行AI语音互动产品功能原型测试，并已将汤姆猫IP形象植入产品功能原型当中，加入语音识别、语音合成、性格设定、内容过滤等功能，并测试了语音交互、连续对话等产品性能，初步验证了相关技术实现的可行性。目前已着手正式产品的开发。
神州泰岳	300002. SZ	公司人工智能业务专注于自然语言处理（NLP）及大数据技术等的融合应用，面向公安、政府、金融等垂直行业提供人工智能及大数据解决方案，形成智慧政企、智慧金融、智慧园区三条核心业务线。
遥望科技	002291.SZ	利用GPT技术框架做直播带货的AIGC 生成的项目目前正处于研究阶段，能否稳定商业化尚未有定论。旗下蓝标传媒已正式宣布与微软广告达成战略合作，并成为其官方代理商；同时，公司将与微软开展基于
蓝色光标	300058. SZ	OpenAI 的技术产品合作，使更多出海客户享受到AI 发展的红利。出海客户有望通过集成在New Bing 中的 ChatGPT功能，与海外消费者进行更好的互动；蓝标传媒将在国际元宇宙团队设立“出海AIGC中心”，加速 AIGC 赋能各项出海服务的业务需求。
视觉中国	000681.SZ	公司与百度旗下的AI作画平台文心一格将在创作者赋能和版权保护等方面展开多项合作，共探AIGC 内容产业发展方向。目前正在尝试将公司打造的数字人接入ChatGPT，以强化数字虚拟人的场景识别和更新能力；公司是百度文
风语筑	603466. SH	心一言的首批生态合作伙伴。目前，公司的人工智能创意生成及管理平台“因赛引擎INSIGHTengine”，正紧跟AI的技术迭代步伐，研发
因赛集团	300781. SZ	应用ChatGPT等相关的技术，持续开发自然语言处理（文章撰写、标题创作、创意文本）等方面的应用，与图像和视频AIGC 技术协同，提升品牌的内容营销的质量和效率。公司与澜舟科技基于澜舟科技自主研发的类ChatGPT底层技术的AI大语言模型，并以公司海量正版内容及
中文在线	300364. SZ	自有内容创作生态作为数据和生态支撑，共同探索 AIGC 技术在文学作品创作领域新的发展方向并进行商业化尝试，包括但不限于 AIGC 辅助创作、文本自动生成；公司已发布AI主播、AI 绘画、AI文字创作为资深
	果麦文化301052.SZ	平台赋能。公司通过采集互联网大数据精选文章、本地文件导入转化为自己的内容库，有机训练：段落、词句、文章、
		知识。机器通过持续深度学习，可以生成语句通顺、可读性强的优质内容，素材专业、多元实现一键自动成稿，改写后文意相同、内容相似，实现底稿优化转换。达到高效孵化图书营销软文的目的。
	易点天下301171.SZ	公司在2020年已逐步尝试广告物料自动生成的领域，和阿里达摩院，华为云算法团队都有相关的合作项目，目前在广告物料生成，产品配图生成上有较成熟的使用，用于提升广告物料制作效率和广告效果；公司基于AI 能力的CyberCreative创意平台，实现了多项前沿技术的商业化应用测试，主要包括：视频人脸融合、
浙数文化	600633.SH	多图视频生成、文本+绿幕生成多语种视频、单文本生成数字人多语种视频等。公司旗下杭州城市大脑公司积极探索机器学习、NLP（自然语言处理)、LSTM(长短时间记忆模型)、知识图谱等技术及在“一网统管”智慧城市建设、大数据趋势预测、智能客服体系建设等社会治理方面的应用；
浙文互联	600986. SH	旗下传播大脑科技公司也密切关注相关技术的应用发展，探寻相关技术与业务的结合。公司旗下米塔数字艺术作为元宇宙艺术创作社区，已开启AIGC 模式，现支持AI绘画和手动绘画两种模式，打开AI绘画即可使用AI进行绘制。
天娱数科	002354.SZ	公司旗下虚拟数字人已经接入ChatGPT等模型；公司升级推出的“MetaSurfing-元享智能云平台”，首次纳入AIGC 功能模块，并接入了ChatGPT等智能机器模型，进一步实现了从文本、音频等低密度模态向图像、视频、实时交互等信息密度更高模态的转化，并结合多模态智能算法，完成了AIGC 互动直播功能的落地。
掌阅科技	603533. SH	公司正在测试相关的AIGC 技术，努力通过AIGC 提升内容创作效率，降低内容创作成本；公司将利用在内容版权资源、创作者生态和海量用户资源等优势，将先进的人工智能技术在内容生产、营销推广、丰富产品形态等多方面深化应用。

来源：各公司公告，财联社，国金证券研究所

图表36：上市公司游戏储备

公司名称	游戏储备
腾讯控股	《地下城与勇士》《白夜极光》《元梦之星》《全境封锁2》《重生边缘》《手工星球》《艾兰岛》《彩虹六号：围攻》等
网易	《燕云十六声》《永劫无间手游》《萤火突击》《星海求生》《冰汽时代：最后的家园》《湮灭效应》《代号：ATLAS》《代号：邪神》《零号任务》《月神的迷宫》《超凡先锋》《代号：OIP》等
完美世界	《天龙八部2：飞龙战天》《朝与夜之国》《一拳超人：世界》《百万亚瑟王》《神魔大陆2》《完美新世界》《诛仙2》以
三七互娱	及端游产品《诛仙世界》《Perfect New World》《Have a Nice Death》等
吉比特	《凡人修仙传》《代号S》《代号魔幻M》《代号GOE》《霸业》等《超进化物语2》《超喵星计划》（由青瓷游戏运营）《代号M66》《重装前哨》海外版本（《OUTPOST》《代号 BUG》《代号
心动公司	原点》《新庄园时代》等
中手游	《火炬之光：无限》《无尽旅途 Cargo》等《我的御剑日记》《城主天下》《仙剑世界》等
巨人网络	《原始征途》《龙与世界的尽头》《王者征途》等

来源：wind，各公司官网，国金证券研究所，注：上表为不完全统计

五、风险提示

AIGC技术发展及应用不及预期风险。如果相关技术发展及应用不及预期，将影响对内容生成的赋能，影响降本增效和内容质量提升的落地。

监管风险。AI生成内容在版权归属、个人隐私、伦理等方面存在较大争议，面临一定监管风险，可能对技术及应用层也会带来一定影响。

行业投资评级的说明：

买入：预期未来3一6个月内该行业上涨幅度超过大盘在15%以上;

增持：预期未来3一6个月内该行业上涨幅度超过大盘在5%一15%;

中性：预期未来3一6个月内该行业变动幅度相对大盘在-5%一5%;

减持：预期未来3一6个月内该行业下跌幅度超过大盘在5%以上。

特别声明：

国金证券股份有限公司经中国证券监督管理委员会批准，已具备证券投资咨询业务资格。

本报告版权归“国金证券股份有限公司”（以下简称“国金证券"）所有，未经事先书面授权，任何机构和个人均不得以任何方式对本报告的任何部分制作任何形式的复制、转发、转载、引用、修改、仿制、刊发，或以任何侵犯本公司版权的其他方式使用。经过书面授权的引用、刊发，需注明出处为“国金证券股份有限公司”，且不得对本报告进行任何有悖原意的删节和修改。

本报告的产生基于国金证券及其研究人员认为可信的公开资料或实地调研资料，但国金证券及其研究人员对这些信息的准确性和完整性不作任何保证。本报告反映撰写研究人员的不同设想、见解及分析方法，故本报告所载观点可能与其他类似研究报告的观点及市场实际情况不一致，国金证券不对使用本报告所包含的材料产生的任何直接或间接损失或与此有关的其他任何损失承担任何责任。且本报告中的资料、意见、预测均反映报告初次公开发布时的判断，在不作事先通知的情况下，可能会随时调整，亦可因使用不同假设和标准、采用不同观点和分析方法而与国金证券其它业务部门、单位或附属机构在制作类似的其他材料时所给出的意见不同或者相反。

本报告仅为参考之用，在任何地区均不应被视为买卖任何证券、金融工具的要约或要约邀请。本报告提及的任何证券或金融工具均可能含有重大的风险，可能不易变卖以及不适合所有投资者。本报告所提及的证券或金融工具的价格、价值及收益可能会受汇率影响而波动。过往的业绩并不能代表未来的表现。

客户应当考虑到国金证券存在可能影响本报告客观性的利益冲突，而不应视本报告为作出投资决策的唯一因素。证券研究报告是用于服务具备专业知识的投资者和投资顾问的专业产品，使用时必须经专业人士进行解读。国金证券建议获取报告人员应考虑本报告的任何意见或建议是否符合其特定状况，以及 (若有必要)咨询独立投资顾问。报告本身、报告中的信息或所表达意见也不构成投资、法律、会计或税务的最终操作建议，国金证券不就报告中的内容对最终操作建议做出任何担保，在任何时候均不构成对任何人的个人推荐。

在法律允许的情况下，国金证券的关联机构可能会持有报告中涉及的公司所发行的证券并进行交易，并可能为这些公司正在提供或争取提供多种金融服务。

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内容目录

图表目录

一、技术进步加快AIGC发展及应用

1.1AIGC产业：从底层基础设施到应用

1.2底层技术持续进步，AIGC发展步入快车道

1.3AIGC应用：各模态内容生产的变革

1.4现象级产品—ChatGPT推动AIGC出圈，AIGC发展有望加快

二、游戏领域应用：美术环节较成熟，未来有望辅助各环节

2.1AIGC可赋能游戏制作、运营

2.2游戏制作美术环节：原画设计已出现可投入应用的AI工具

2.32D游戏美术环节：角色设计较成熟，动作/特效有待发展

2.43D游戏美术环节：角色设计及表情较成熟，动作生成在发展中，3D扫描生成场景及物体较成熟

2.5其他环节：策划及代码逻辑均出现较成熟的工具

三、AIGC在游戏领域应用的作用：降本增效，提升内容质量

3.1辅助游戏制作和运营，降本增效

3.2从创意、美术、交互性等角度，提高游戏内容质量

四、投资建议

五、风险提示

行业投资评级的说明：

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