一方面，生成式AI帶來(lái)的是生產(chǎn)效率的提升，將大家從重復(fù)性勞動(dòng)解放，生產(chǎn)內(nèi)容更快，將更多精力放在創(chuàng)意等更重要的事情；同時(shí)降低用戶(hù)的學(xué)習(xí)成本，吸引更多的用戶(hù)來(lái)生產(chǎn)內(nèi)容或者消費(fèi)內(nèi)容，也會(huì)改變與商品的交互方式，從而促成交易轉(zhuǎn)化，以上兩點(diǎn)將同時(shí)提升活躍用戶(hù)數(shù)及提高市場(chǎng)規(guī)模，如游戲、電影、有聲書(shū)、電商平臺(tái)等多領(lǐng)域，建議關(guān)注布局大模型的阿里巴巴-SW、騰訊控股、百度集團(tuán)-SW等。

“從通用到專(zhuān)業(yè)？”還是“從專(zhuān)業(yè)到通用？”，建議在關(guān)注大模型的同時(shí)，同時(shí)關(guān)注NLP領(lǐng)域參數(shù)量相對(duì)較小的特定領(lǐng)域模型及其應(yīng)用，有望通過(guò)低成本的方式加速落地，如藍(lán)色光標(biāo)、秘塔寫(xiě)作貓（一級(jí)項(xiàng)目）等；CV模型參數(shù)量通常較小，且語(yǔ)料庫(kù)不存在中英文差異，同樣值得關(guān)注，如美圖公司、萬(wàn)興科技、易點(diǎn)天下等。

從大模型訓(xùn)練的角度，語(yǔ)料庫(kù)及內(nèi)容安全審查是生成式AI蓬勃發(fā)展的基石，建議關(guān)注閱文集團(tuán)、中文在線、人民網(wǎng)、新華網(wǎng)、川網(wǎng)傳媒、中國(guó)科傳等。

在語(yǔ)言領(lǐng)域，聊天對(duì)話類(lèi)如電商機(jī)器人客服、互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容的生成、文章生成、游戲內(nèi)容、游戲NPC對(duì)話等領(lǐng)域過(guò)去幾年AI算法均有應(yīng)用，大模型算法有望提供新思路，使得對(duì)話及內(nèi)容生成的全局能力、角色定位、文本長(zhǎng)度及精品度更為優(yōu)質(zhì)，建議關(guān)注在相關(guān)領(lǐng)域持續(xù)探索AI算法的公司，關(guān)注阿里巴巴-SW、京東集團(tuán)-SW、焦點(diǎn)科技、值得買(mǎi)、網(wǎng)易-S、騰訊控股、吉比特、三七互娛、巨人網(wǎng)絡(luò)、天娛數(shù)科等。

在視覺(jué)領(lǐng)域，SAM模型產(chǎn)生了較大的影響力，從以前的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的純圖像特征，進(jìn)階到了利用Prompt指令去學(xué)習(xí)理解圖片，大幅提高圖片分割能力并且具備內(nèi)容多模態(tài)理解能力。從工具側(cè)而言，新的底層技術(shù)為其產(chǎn)品的可用性賦能，會(huì)使得用戶(hù)使用學(xué)習(xí)成本更低，吸引更多B或者C的用戶(hù)，并提升用戶(hù)的留存及復(fù)購(gòu)；應(yīng)用側(cè)，比如電影、動(dòng)畫(huà)片制作則會(huì)提高生產(chǎn)效率，從而生產(chǎn)更多優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，建議關(guān)注兼具IP的上海電影、光線傳媒、華策影視、奧飛娛樂(lè)等。

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