GPT-4殺手級(jí)應(yīng)用？數(shù)字人獲“點(diǎn)睛一筆” 這些公司已有布局 世界熱資訊

《科創(chuàng)板日?qǐng)?bào)》3月14日訊（編輯 鄭遠(yuǎn)方）以ChatGPT為首的AI聊天機(jī)器人以掀起了新一輪AIGC熱潮，更有人認(rèn)為，AIGC熱潮的影響量級(jí)或?qū)⒏跤?016年AlphaGo打敗李世石。

本周GPT-4或即將面世，國(guó)盛證券最新報(bào)告指出，數(shù)字人將成為GPT-4下的、承載多模態(tài)的“殺手級(jí)應(yīng)用”。

(資料圖)

實(shí)際上，之前元宇宙大熱時(shí)，已一度引發(fā)對(duì)虛擬數(shù)字人的廣泛關(guān)注。雖說虛擬人是所有人進(jìn)入虛擬世界的必要化身，但由于當(dāng)時(shí)具體應(yīng)用場(chǎng)景及技術(shù)仍有一定欠缺，因此其發(fā)展仍處于初級(jí)階段。

而如今，AIGC的崛起與發(fā)展，賦予了數(shù)字人靈魂，也為其添上了那一抹點(diǎn)睛之筆。

▌生成與應(yīng)用

正如此前已有游戲公司將AIGC用于游戲制作甚至NPC交互，AI生成算法已大大提高了內(nèi)容創(chuàng)作的效率與便捷性、降低了成本與門檻、豐富了內(nèi)容創(chuàng)作的多樣性和個(gè)性化、滿足了用戶的不同需求和喜好。

簡(jiǎn)而言之，如國(guó)盛證券所說的，AIGC解決了數(shù)字人“只會(huì)念稿、不能交互”的尷尬；數(shù)字人的最終形態(tài)將完全由AI驅(qū)動(dòng)，即用AI替換掉運(yùn)營(yíng)策劃團(tuán)隊(duì)所扮演的角色。

值得注意的是，從眼下國(guó)內(nèi)上市公司接入ChatGPT的情況看，已接入的大部分公司也主要使用GPT模型應(yīng)用于虛擬數(shù)字人場(chǎng)景。

AIGC對(duì)數(shù)字人的幫助并不僅限于生成技術(shù)端。從應(yīng)用端來看，分析師指出，數(shù)字人未來的用途將遠(yuǎn)不限于主播、客服等，隨著算力的提升以及GPT-4的模型升級(jí)，數(shù)字人將成為個(gè)人分身“Avatar”，輸出文字、圖像、音視頻，甚至細(xì)微到情緒表達(dá)。真正打造元宇宙數(shù)字世界，使數(shù)字人集社交、創(chuàng)作、分享于一身。

目前，已有相關(guān)AIGC平臺(tái)工具出現(xiàn)，讓用戶創(chuàng)建屬于自己的數(shù)字人，并用于游戲中的任務(wù)活動(dòng)。例如，MMO（大型多人在線）游戲Delysium已引入這一功能。在官網(wǎng)上，Delysium表示，玩家的數(shù)字人形象正是由AI驅(qū)動(dòng)，這些形象不僅僅是玩家控制的角色，更是玩家的朋友與同伴。

▌商業(yè)化

更進(jìn)一步地，AIGC更有望成為數(shù)字人市場(chǎng)的“商業(yè)化解藥”。

從本質(zhì)上來說，數(shù)字人是一款強(qiáng)內(nèi)容驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品。但國(guó)盛證券指出，目前數(shù)字人公司更多是從產(chǎn)業(yè)布局、業(yè)務(wù)需求、技術(shù)生產(chǎn)等角度出發(fā)，普遍缺乏內(nèi)容人才。在AIGC大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用前，大部分企業(yè)只能在內(nèi)容、運(yùn)營(yíng)、創(chuàng)意上展開競(jìng)爭(zhēng)。

以小冰島為例，該平臺(tái)是的虛擬人與數(shù)字人均是圍繞用戶誕生。安信證券認(rèn)為，小冰島看似是產(chǎn)品，實(shí)際上是一個(gè)變現(xiàn)平臺(tái)；由于其鎖定特定用戶變現(xiàn)，因此變現(xiàn)效率將更高。

圖|小冰島界面

分析師進(jìn)一步指出，隨著AIGC作為新的內(nèi)容供給范式，本輪有望涌現(xiàn)出商業(yè)化變現(xiàn)的平臺(tái)型公司。

內(nèi)容從人供給變成AI供給，在報(bào)表中AI作為資產(chǎn)將更為穩(wěn)定，因此影視公司或營(yíng)銷公司等服務(wù)于變現(xiàn)的平臺(tái)將更靠近供給端，通過自研或基于大模型調(diào)整出垂直場(chǎng)景的小模型，可服務(wù)于大客戶的定制化需求，并將其沉淀為數(shù)字資產(chǎn)或技術(shù)能力，形成核心資產(chǎn)。

▌關(guān)注什么？

放眼整個(gè)虛擬人/數(shù)字人產(chǎn)業(yè)鏈，可分為基礎(chǔ)層、平臺(tái)層和應(yīng)用層：

而國(guó)盛證券補(bǔ)充，NLP大模型對(duì)數(shù)字人應(yīng)用普及起到關(guān)鍵作用，涉及的賽道可以分為應(yīng)用、IP和基礎(chǔ)設(shè)施兩大類：

（科創(chuàng)板日?qǐng)?bào) 鄭遠(yuǎn)方）

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