互联网传媒行业周报：周观点：小模型有望成为应用场景主流，具备稀缺性及竞争壁垒_股票频道

（以下内容从上海证券《互联网传媒行业周报：周观点：小模型有望成为应用场景主流，具备稀缺性及竞争壁垒》研报附件原文摘录）
主要观点
我们上周已形成“大模型+小模型+应用及内容”的完整研究框架（详见《从“调用”到“训练”，“AI+传媒”的核心即数据与内容20230415），本周我们进一步明确：在AI发展初期，下游垂类场景有望先于大模型率先获益，且小模型在价值链环节才具备稀缺性及竞争优势。
1、获益的持续性：取决于上游大模型集中度提升的节奏，我们认为大模型未来的迭代速度、竞争烈度及竞争范围均较高，上游大模型的竞争格局无法在短期内固定。
2、获益的强度：取决于下游场景数据的数量及质量，拥有大数据、高质量的多模态应用场景有望快速形成差异化且稀缺的小模型，并区别于竞对形成较强的竞争壁垒。
进一步理解上下游关系：
1、上游：我们理解上游大模型已不具备稀缺性，上游竞争力取决于下游应用场景接入的数量及质量，一是国内外各类企业纷纷发布大模型；二是国外开源大模型的数量增多；三是微软发布大模型训练工具DeepSpeedChat，我们认为大模型的训练周期及成本（门槛）大模型逐步下降。基于我们对类同于新平台的理解，平台的优势取决于平台的集中度，集中度越高对价值链的掌控度越高，相反则对价值链的掌控度越低，下游场景越受益。
2、下游：按照我们“大模型+小模型+应用及内容”的研究框架，下游垂类场景的结合方式包括“能力调用”及“能力再训练”两个维度，其中“能力调用”对应案例或基本面、“能力再训练”对应空间或格局。
（1）我们认为“能力调用”匹配“AI+传媒”的第一层利好，即通过AI降本增效，大幅提高数据及内容的供给量。此阶段主要取决于下游场景与大模型输入输出模态的匹配度，匹配度越高大模型的适配度越高，且该下游场景有望率先落地案例或基本面。
（2）我们认为“能力训练”匹配“AI+传媒”的第二层利好，即下游垂类场景本身的数据或内容反过来“再训练”通用大模型（或开源大模型），形成传媒内容场景专属大模型，形成更稳定且高质的内容输出。此阶段除了需要模态匹配度外，还需要下游场景拥有大数量、高质量的多模态数据（包括内容/IP/版权），进一步理解可分为小模型及
行业专属大模型两个阶段。
（3）我们理解下游应用接入大模型的层次由低到高包括直接调用、形成小模型再调用、形成行业专属大模型，其中小模型有望成为下游应用主流模式，率先形成小模型的头部应用有望形成较高的竞争优势及壁垒（如StableDiffusion、Midjourney即属于头部小模型应用的范畴）。
投资建议
基于我们“大模型+小模型+应用及内容”的研究框架，我们认为从基本面受益的角度上看，需沿着目前成熟大模型模态输出的范围选择标的，重点关注AI+文本/虚拟人板块，其次关注AI+图片（大模型+小模型）；从价值重估的角度上看，需沿着掌握优质数据或内容（多模态数据）的范围选择标的，重点关注AI+内容/IP/版权板块。
1、建议关注A股稀缺的优质内容型平台公司【芒果超媒】，有望成为传媒估值中枢锚。
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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。