新质生产力催化高薪增长，华泰证券与中金公司均示AIGC前景乐观

生成式人工智能——AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)是指基于生成对抗网络、大型预训练模型等人工智能的技术方法，通过已有数据的学习和识别，以适当的泛化能力生成相关内容的技术。在如今高薪追求的社会环境因素推动下，多样化生产力工具场景有望率先迎来AIGC的规模化落地，各类企业也在这一浪潮中积极找寻独特的发展路径，全面提升行业竞争力和创新能力。

据中金公司相关观点可知，2023年下半年以来，大模型朝多模态方向演进，AI应用层创新此起彼伏。虽然在To C的市场上，如果有公司利用AI创造新需求，由此带来的收益或许会高到难以想象，但鉴于目前AI技术较高的使用门槛和较低的可控性，To C的AI现象级的产品一直没有大面积出现，行业仍在持续探索过程中;而To B场景虽然想象空间有限，但从事内容生产的小B通常有对新工具更高的接受度，AIGC赋能逻辑清晰，价值增量也非常明确，因此中金研究预计生产力场景或将迎来更快的落地，一些主流互联网场景中，例如短视频、电商、广告等领域的内容生产者有望充分受益于AIGC助力，从而迎来效率提升。

  随着互联网和移动互联网的普及，用户对多样化、个性化内容的需求日益增长。因此即便AIGC生产力工具市场早期空间充裕，但长期更看重产品力与生态。中金研究认为，在行业早期发展阶段，各参与者均有望从前期快速增长的蛋糕中获取一部分份额，并在推动产品普及的过程中取得较快增长;中长期看，则更需要关注产品底层模型能力、产品化落地能力、完善的上下游应用生态以及产品的用户粘性。展望长期，受益于AIGC生产力工具带来的行业新增量和对传统工作流的渗透程度加深，生产力工具市场有望达百亿元级别。

  另外，中金研究认为AIGC生产力工具有望给广告、电商及社交平台带来增量，垂类厂商亦或凭借产品快速落地能力，把握行业发展前期规模快速扩张的红利，获取一定规模的市场份额。

  如今AIGC重塑生产力场景设计生态，要素变革重塑竞争格局，华泰证券则认为AIGC(生成式AI)推进设计软件从“工具类”应用向“生产力”的角色转变，对传统图像生产力场景带来了商业模式的根本变革。同时，华泰证券更认为从传统平台向AIGC生产力平台演变的核心在于具体场景工作流的适用边界，因此构成工作流的产品效果、精确性、可控性、交互协作等要素也成为未来AIGC应用的竞争核心，也对于该领域的玩家带来全新的机遇和变革。

  中长期来看，华泰证券认为AIGC应用的护城河能否构筑在于能否完备三个要素：①优质的底层大模型、②完善高效的工作流、③在用户、数据、模型间构建的生态正循环反馈。更重要一点是，AIGC的应用场景的落地核心关注快速迭代能力和可验证性两个指标，主要在于行业内容有较小的迭代成本以及有丰富的数据资源支撑AI模型训练，同时主观上对于AIGC的信息质量可以快速做出验证，避免AIGC随机性对应用场景造成严重的负面影响。

  在高薪追求和科技飞速发展的背景之下，AIGC(人工智能生成内容)正迎来广阔的发展契机，这一趋势为各平台和垂类应用厂商带来更多机遇的同时，也为整个行业注入了新的活力与创新动力。相信在这场技术革命的浪潮中，AIGC未来将展现出更多明朗的发展前景。
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