互联网传媒行业周观点：周观点：“调用”快速适配垂类场景，“再训练”构筑垂类大模型_股票频道

（以下内容从上海证券《互联网传媒行业周观点：周观点：“调用”快速适配垂类场景，“再训练”构筑垂类大模型》研报附件原文摘录）
主要观点
我们理解“通用大模型”+“行业小样本”是AI大模型快速适配垂类场景的通用架构，进一步拆解可分层为“能力调用”及“能力训练”两层：
1、“能力调用”是指下游垂类场景直接调用通用大模型的通用能力，并基于垂类场景内产生的特性化数据不断提升调用能力在垂类场景内的适配程度。我们认为现阶段下游应用及内容主要采取此类方式接入大模型能力，此类方式可高效快速调用大模型先进能力，在时间上及成本上具备优势。
2、“能力训练”是指下游垂类场景将通用大模型针对特性化数据集进行再训练，从而形成垂类场景专属大模型。例如彭博社利用自身丰富的金融数据源，基于开源的GPT-3框架再训练，开发出了金融专属大模型BloombergGPT。我们认为未来拥有丰富特性化数据集的下游垂类场景将主要采取此类方式，有助于构筑更强的能力壁垒。
我们理解AI大模型是一种新型平台模式，是移动互联网向沉浸互联网发展的中间形态。从平台的逻辑出发，AI产业链包括上层大模型、中层小模型、下层应用及内容，包括应用及内容直接接入大模型或通过小模型接入大模型两种方式。基于我们对大模型适配垂类场景的理解，拥有丰富特性化数据集的垂类场景将更能高效利用AI大模型并构筑竞争优势，其中通过“再训练”而形成的垂类大模型将具备平台属性，有望构筑垂类场景生态。
我们认为每一轮新型平台模式的兴起均会重新划分流量竞争格局，涉及巨大市场空间的重新分配，且我们预计本轮AI大模型有望同时变革B端及C端产业，基于通用大模型有望迭代出更多垂类大模型，且垂类大模型在特定场景更具竞争优势。在上层大模型竞争格局尚未稳定的初期，大模型为争抢更多中下层数据入口，有望大幅让利。中下层的小模型、应用及内容有望百花齐放，且最先深度结合先进大模型的应用有望收获较大增量红利。
投资建议
我们认为传媒互联网板块短期受益于疫后复苏带动的基本面回暖，中期受益于政策面边际向好带动的盈利能力及确定性提升，长期受益于中国文化自信大方向带动的文化活力迸发。同时传媒属于数字中国战略及AIGC浪潮的应用端，具备较大的估值弹性。
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风险提示
政策边际优化的程度不及预期、疫情致企业经营情况不及预期、元宇宙推进进度不及预期、AIGC商业模式或落地场景效果不及预期、端游市场发展不及预期、影视需求恢复不及预期。