传媒互联网产业行业深度研究:AIGC步入快车道 游戏行业降本增效或超预期

类别:行业 机构:国金证券股份有限公司 研究员:陆意 日期:2023-03-20

  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GPT 3;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Open AI 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,NVIDIA ASE 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、3D Scan 四种方式中,目前3D Scan 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;Github Copilot 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