传媒互联网产业行业研究：AIGC步入快车道，游戏行业降本增效或超预期

（以下内容从国金证券《传媒互联网产业行业研究：AIGC步入快车道，游戏行业降本增效或超预期》研报附件原文摘录）
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Stable Diffusion，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，Stable Diffusion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DALL·E2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，NVIDIA Omniverse和Unreal Metahuman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 to 3D、Text to 3D、ChatGPT to code toDCC、3DScan四种方式中，目前3DScan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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