AIGC行业数据研究 · 科技专题：AIGC行业追踪框架-20230420-天风证券-34页.pdf
本报告主要分析了 AIGC (AI-Generated Content，人工智能生成内容) 行业的市场现状、技术发展、竞争格局和投资机会，并对产业链进行了详细梳理和拆解。
**一、AIGC 行业概述**
* **定义与价值：** AIGC 指利用人工智能技术自动生成内容，涵盖文本、代码、图像、视频、语音等多种形式。AIGC 旨在提高内容生产效率、降低成本、实现个性化内容创作。
* **市场前景：** 全球 AIGC 市场规模持续增长，预计 2030 年将达到约 731.6 亿美元，复合增长率达 27%。中国在亚太地区占据主导地位，2026 年中国 AI 投资规模将达 266.9 亿美元。
* **核心驱动力：** 中国 AI 领域投资与研究能力齐头并进，重点行业渗透率超过 50%。未来三年，图像、视频等单点技术将成为主要发力点。
**二、AIGC 产业链分析**
1. **基础设施层：** 包括芯片（Nvidia、Intel 等）、云计算平台（AWS、Azure 等）。
2. **模型层：** 开源基础模型（Stable Diffusion）、非开源基础模型（OpenAI）、模型托管平台（Hugging Face 等）。
3. **中间层：** 强调人类互动反馈、大模型调整、个性化模型。
4. **应用层：** 市场营销/通用写作、代码生成、图像生成/广告/设计、视频编辑/生成、语音合成、3D 模型/场景，以及游戏、RPA、音乐、生物、化学等。
**三、中国 AIGC 行业发展现状**
* **应用加速渗透：** 金融、电新、制造、医疗等行业加速渗透。
* **技术部署：** 未来 3 年，语言处理、视频、AR/VR、知识图谱等领域将成为重点。
* **ChatGPT 对劳动力市场的影响：** 强劲的信息类生产力，AI 将影响数据处理、信息处理等劳动类型，并促进数字化劳动力模式的发展。
**四、关键参与者及竞争格局**
* **大公司：** 百度、腾讯、阿里、华为等，侧重技术输出，利用资源优势构建生态。
* **中小公司：** 垂直应用领域，抓住早期生态机会，进行二次训练，实现商业价值落地。
**五、AIGC 应用层技术进展与趋势**
* **文本类：** 从垃圾邮件监测、翻译等基础应用，逐步发展到专业文稿写作、代码生成，最终实现自动生成终极产品。
* **投资逻辑差异：** 图文 AI 的内容生成依赖不同的底层技术，投资逻辑存在差异。
**六、AIGC 文本、代码、图像类应用市场概览**
* **应用场景：**
* **市场营销：** 重塑搜索引擎、降低营销成本。
* **通用写作：** 削弱传统写作者。
* **教育：** 降低人力成本，提升内容质量。
* **金融司法：** 管理风险，提高效率。
* **代码：** 减少代码生产，提高生产效率，加速App建设
* **图像：** 降低制作成本，提高广告设计效率
**七、投资风险提示**
1. 人工智能行业发展不及预期。
2. 商业模式仍不明朗。
3. 法律风险：数据安全、版权侵权等。
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