摘要
2022年我们在全市场首篇AIGC深度报告《Web3时代的生产力工具》中，展望了生成式AI带来的产业巨变。在全球各大巨头纷纷入局、模型、数据、算力快速升级的当下，AIGC将推动数字世界快速向元宇宙进化，本文将分享我们对该领域的最新理解——无尽游戏、未来已来。 未来的赛博世界是“游戏”，更是生活日常。站在 AIGC 应用的角度，我们聚焦“游戏”，之所以打引号，是因为我们讨论的游戏并不仅仅是娱乐，未来更将是融入学习、社交、创作、分享的元宇宙。登陆这一赛博空间，可能是一天工作、生活、学习的开始。“游戏”这一模式更容易被 Z 世代接受，而 AIGC 对这代数字原住民的影响会更大。 AIGC+“游戏”，降本只是开始。AIGC 在文字、图像、编程、视频领域展现的能力让游戏制作在数值平衡、素材、剧情、编程等领域的成本有望大幅降低。我们认为，降本只是开始，AI 助力打破“高效率、高质量和低成本”不可能三角的同时，将大幅降低用户在“游戏”世界中的创作壁垒，正如当年 UGC 爆发造就了短视频、直播等业态，AIGC 将催化创意和流量的大爆发。 AIGC—通往元宇宙无尽游戏之路。AIGC 将使游戏创新的试错成本大幅降低，NLP 也将推动人机交互体验到新的维度。我们梳理产业看到，智能 NPC、非线性游戏、用户创造内容（MOD）等将呈现赛博空间的随机之美，让《失控玩家》中所展现的 NPC 剧情不再遥远。上述技术在《荒野大镖客 2》、《模拟飞行》以及 Roblox 中均有展示，而近期 AutoGPT 的出现使得 AI 能根据用户需求自主分析问题，给出具体的执行计划并得出结果，如果将这一功能结合多模态，我们相信最新的游戏玩法迭代已经在路上。 GenerativeAgents—通往元宇宙的里程碑。在由斯坦福大学和谷歌联合发表的一篇名叫《GenerativeAgents:Interative Simulacra of Human Behavior》论文中，研究者们成功地构建了一个“虚拟小镇”，其中的 25 个智能体在小镇上生存。借助 AIGC，其中的 NPC 具备了可信人类行为，并对周围环境变化做出适当的反应，使得可以用现实社会现象去填充赛博空间。 AIGC+元宇宙——代入上帝视角，每天 24*N小时。我们已经可以实现用 GPU+ 电能生产内容，未来随着垂直模型的训练成本降低、效率提高，互动性将大幅提升，针对游戏、直播、工作等不同场景的数字助理将应运而生，虽然看起来像一个大型游戏，但它真的还是游戏吗？代入上帝视角后，用户可以穿越于不同的赛博空间中，从内容参与的角度看，我们每天的时间或许会变成 24*N，而元宇宙将成为无尽的游戏。 AIGC投资框架：算力、模型、应用、数据。算力是 AIGC 蓬勃发展的基石，看好光通信及边缘算力，包括新易盛、中际旭创、天孚通信、太辰光、德科立、锐捷网络、寒武纪、美格智能、紫光股份、中兴通讯等；模型层关注国内外大模型的边际变化，包括昆仑万维、三六零、科大讯飞；应用层看好游戏的迭代创新，包括恺英网络、神州泰岳、盛天网络、游族网络等；数据层包括监管将是贯穿 AIGC 发展的挑战，看好中国移动、中国电信、中国联通以及浩瀚深度、新华网、人民网等，详见正文投资策略。 风险提示：伦理风险：AI 驱动的人工智能交互过程中，可能出现伦理风险。技术发展不及预期：AIGC 的技术发展不及预期。以及底层硬件技术，如：超级计算机、算力等。政策法律监管风险：随着相关法律的逐步完善，或出现法律监管的问题。 |
投资要点
自我们2022年10月份首发深度报告《AIGC——Web3时代的生产力工具》后，科技板块因AGI的技术突破而成为市场焦点。经过了一季度的火热行情后，我们在思考：当前市场的预期到了什么位置？未来会如何演绎？或者说把时间再放长一点，还有哪些新应用、新爆款？
未来的预期差：
（1）市场皆知 AIGC空间广阔，但低估了幅度和广度。经过一个季度的学习与体验，市场开始认识到 ChatGPT、Midjourney 等产品的爆发力，而微软的产品发布也让大家看到在工具型应用上的潜力。而我们认为，AGI 的迭代速度会远超市场预期，至少对 C 端的赋能还未完全体现。当 AIGC 将内容创作壁垒大幅降低的时候，Z 世代将真正成为数字世界的原住民。AIGC 是一种生产力工具，更创造了一种生活方式，正如当年互联网所带给我们这代人的变化一样。正如近期同产业交流时所提及，专家担心社会是否真正为如此巨大的变化做好准备？
（2）市场认可 AIGC+游戏逻辑，却低估了元宇宙的愿景。路演中大家认可 AIGC 对游戏行业的降本，但忽略了玩法创新。AIGC 因为有产品、有用户，市场都认为它比元宇宙靠谱，但我们认为，元宇宙本身就是长期愿景，这一愿景如今依然存在，而 AIGC 是连接这一数字愿景的良机。在 AIGC 的助力下，用户可以以“上帝视角”扮演不同角色穿越于各个场景中，而 AIGC 将是重要工具，这一理念已经在斯坦福大学和谷歌联合发表的一篇名叫《GeneartiveAgents: Interative Simulacra of Human Behavior》论文中被阐述，或许这正是开启元宇宙的另一重序曲。
（3）市场皆知算力重要，但忽略了算力架构的变化。当下市场认为算力生意是“卖铲子”，市场聚焦了两条主线，一是和海外业务关联度较高的，如光模块、服务器等；另一个是国产化，如 GPU 芯片等，上述也当仁不让地成为了市场主线。未来，随着大模型基础设施的完善，应用会越来越丰富，算力将更多呈现为“中心——边缘——终端”的分层布局，这种架构的变化有望更多被挖掘。同时，涉及算力的新材料、新技术、新方案在此前看来尚未成熟，但在 AI 大算力的驱动下， 处于功耗比、通信容量的要求，也会凸显价值。
投资策略：
我们看到，随着 DeepSpeed、AutoGPT、Dolly2.0 的陆续面世，大模型的训练和应用正在逐步优化，对用户而言门槛在降低。算力 + 应用的“正循环”爆发即将来临，并为向元宇宙、Web3 的进化奠定基础。算力层，我们持续推荐全球供应链程度较高的标的，并深挖边缘计算方向；应用层，我们强调游戏、元宇宙的价值，毕竟 AIGC 在数字世界的迭代速度是最快的。
1） 游戏：Roblox、Unity、腾讯控股、动视暴雪、恺英网络、神州泰岳、三七互娱、吉比特、游族网络、富春股份；
2） 算力：新易盛、天孚、中际旭创、德科立、太辰光、联特科技、锐捷网络、中兴通讯、紫光股份、寒武纪、工业富联、美格智能、移远通信、广和通、光环新网、中国电信、中国移动、中国联通；
股价上涨的催化因素：
（1）AIGC+ 游戏产品推出；
（2）数据要素政策推进，数据估值逻辑更完备；
AIGC+"游戏"——不仅仅是降本
站在 AIGC 应用的角度，我们首先将目光投向“游戏”，之所以打引号，是因为我们讨论的游戏并不仅仅是娱乐，未来更将是融入学习、社交、创作、分享的元宇宙。登陆这一赛博空间，可能是一天工作、学习的开始。正如 20 多年前，我们提到“去上网”大概率是去网吧打游戏，而现在“去上网”却往往是一天工作的开始。之所以重视游戏，一是因为 AIGC 对数字世界的冲击和迭代更快；二是游戏这一模式更容易被 Z 世代接受，而 AIGC 对数字原住民的影响会更大。我们认为，AIGC 通过全方位降本，将大幅降低用户在“游戏”世界中的创作壁垒，从来带来内容的大爆发。
必须直面的挑战：游戏研发成本增速飞快
传统游戏产业面临高效率、高质量和低成本的“不可能三角”，即在高效率完成一个高质量游戏的研发时，想要做到低成本是不可能的。首先，电子游戏自上世纪 70 年代出现以来，在短短 50 年间经历了街机、掌机、PC 机、主机、VR 等 9 代游戏机，发展出了动作游戏、角色扮演、模拟游戏、战略游戏、射击游戏等十多种游戏大类，近四十种游戏小类。游戏模式的迭代速度是一个极快的过程，只有极少数游戏能活跃 2 年以上，大部分游戏甚至是大部分爆款游戏也只能维持半年到一年的时间，2022 年爆火的羊了个羊就是一个例子。所以，游戏企业需要保持对于游戏玩法的创新和对于市场消费者的感知，高效率开发游戏产品。
其次，一个典型的游戏开发团队主要有三种职位：策划、美工和程序，这三大工种之下可以分为文案、数值、关卡、2D、3D、角色、场景、音频、测试等 20 个职能。游戏作为一个注重用户体验的产品，需要将目光聚焦在产品、内容的丰富程度，而在完善内容的丰富度、拓展游戏的开放性的过程中，需要策划、美工等职位的相互协调和在游戏质量上的大量投入。所以，对于传统游戏行业，在必须兼顾高效率与高质量的条件下，高成本也不可避免。
高成本只是其一，成本上涨速度快才是关键。2010 年发布的互动类电影游戏《暴雨（Heavy Rain）》引起了极大轰动，其制作成本约为 2100 万美元；而 2020 年发布的开放世界角色扮演游戏《原神》制作成本约为 3-5 亿美元。2018 年，中国市值 Top10 游戏企业用于游戏研发的合计费用约为 178.03 亿元；2022 年，这个数字预计将上涨至 383.76 亿元。在短短 5 年的时间里，Top10 游戏企业用于游戏研发的费用提升了一倍有余，除了 2022 年，每年的费用增长率都在 20% 以上。
如此高且增长迅速的游戏研发成本主要分为四大部分：游戏数值平衡设计、游戏素材设计、游戏剧情设计和程序设计。
游戏数值平衡设计：数值体系的构建在游戏的战斗系统、经济系统等多个领域均有涉及，是游戏设计中的重要部分，是游戏体验的核心驱动力。站在玩家角度，一方面玩家希望能够通过游戏操作为自己带来优势，一方面也希望减小玩家间基本数值上的过大差距；一方面希望“氪金”能为自己带来更好得游戏体验，一方面也希望“肝”不会比“氪金”差多少。企业要想实现这些目标，就需要在游戏开发时或运营中对各种数值进行数值拆解、数值分析、数值设计、数值测试等多种数值调整流程。以游戏英雄联盟为例，游戏中有上百个英雄人物，上百种可使用的装备，每年平均有一个大版本的数值更新和十几个小版本的数值更新，无疑要花费大量人力资源。
游戏素材设计：游戏素材包括音频音效，也包括 UI、场景、角色、道具、特效等 2D 或 3D 素材，其效果是玩家对游戏的“第一印象”。以制作一个次世代 3D 游戏的角色为例，其制作流程通常分为六个步骤：概念设定、模型搭建、贴图烘焙、骨骼蒙皮、动画制作和引擎测试，不仅需要原画师设计角色原画，还需要模型师进行角色模型制作，并在模型的基础上完成贴图，最后由动画师按照游戏要求完成动画制作。这样繁琐的工作导致一个完整的 3D 角色的制作周期大概在 30-45 天左右。
游戏剧情设计：游戏剧情是游戏的内核，也是游戏的“灵魂”。游戏剧本的创作流程通常划分为策划和剧本创作两个阶段。在策划阶段需要确定游戏主题、故事、角色、世界观等内容；在剧本创作阶段，需要编写剧本、制作剧情动画等。剧情设计的目标在于将游戏的故事情节、人物角色和场景等元素融合在一起，让玩家在游戏过程中感受到游戏故事的情感氛围，也正由于游戏剧情是基于玩家对于角色的操作和行动带来的，其带给玩家的代入感也远超其他艺术载体。一个好的游戏剧情能让玩家接受像素级的画面设计，而游戏剧情设计的难点也在于想象力与创造力——如何创造出一个引人入胜的故事。
程序设计：程序设计是实现一个游戏的基础。程序设计的主要任务在于根据游戏策划的需求，编写游戏程序代码并实现游戏的各种功能。游戏程序开发的难点在于其涉及面十分广泛，每种游戏类型涉及到数据结构和基础算法等方面都有着大量差异。另外，游戏引擎的迭代速度相对于其他开发工具要快得多，往往每隔两三年就有较大的改进和性能提升，因此对于开发者的学习能力要求很高。
既然游戏这一内容创作本身壁垒、成本较高，那 AIGC 最直接的帮助就是降本。AIGC 可以通过程序化和工业化任务场景美术和建模，帮助游戏开发者提高游戏生产效率。与此同时，还有望帮助缩短游戏开发周期，创造全新玩法和体验，使精品化游戏的供给大幅增长，并带来游戏内容质量的变革式提升。最重要的是，AIGC 打破了传统游戏产业的“不可能三角”，使得高效率、高质量和低成本得以同时存在。
以多人在线战术竞技游戏（MOBA）为例，这是一种即时战略游戏。每个玩家会操纵一个具有一系列独特能力的角色，通过联合队友摧毁对手方主要建筑而获得胜利。基于其即时战略的特点，MOBA 游戏玩法强调玩家的游戏操作，这也意味着游戏角色不能是游戏胜利的决定因素——每个角色的胜率尽可能稳定在 50%，于是数值平衡就变得十分重要。但是，MOBA 的游戏环境十分复杂，地图设计、游戏角色属性、游戏道具属性等众多因素都可能影响到最终的游戏平衡，这导致游戏数值的调整十分困难。
2022年8月，Stability AI推出了用于文本生成图像的深度学习模型Stable Diffusion，这一模型和之前的生成对抗网络等不同，生成方式复刻了人类的思维模式。其大幅降低训练和采样阶段的计算复杂度，让文生图的任务能够在消费级GPU上快速完成，大大降低了落地门槛。另外，由于Stable Diffusion在Github平台上完全开源，企业完全可以根据Stable Diffusion训练部署适合企业自身的模型，满足长尾需求。2023年3月，Midjourney发布v5版本，不仅绘图更逼真，prompt更灵敏，更是解决了AI一直被诟病的“不会画手指”问题。可以想象，在类似AI绘图工具的帮助下，不论是角色的原画设计，还是场景概念图的设计，这些本需要一周甚至数周才能完成的工作可能会在数小时内完成，极大提升游戏素材设计效率。
除了画面，AIGC 也能提供音频素材的生成。米哈游逆熵 AI 帮助游戏《未定事件簿》中的角色配音，可以通过分析文本语境进而完成对声音、语气的改变。昆仑万维旗下的 StarXMusicX Lab 实现了歌曲的 AI 生成，目前已在 QQ 音乐、Spotify 等各大音乐平台发布了十余首音乐作品。
剧情设计的关键在于让玩家沉浸入游戏世界，并让玩家意识到游戏世界似乎存在于他们的行动之外。以《荒野大镖客 2》为例，每个 NPC 都拥有属于自己的生活，NPC 之间会进行对话和互动。但是，这需要游戏策划者付出大量时间，也需要极强的创造能力——以至于能创造一整个世界。AIGC 技术能够帮助策划者解决部分问题，让开发者将更多精力放在剧情设计的重点——创造性工作上，进而提高游戏整体质量。
AIGC 可以帮助开发者以自动化的方式生成游戏程序。目前，基于 OpenAI Codex 的 Github Copilot 可以辅助代码编写，开发者只需要在代码编辑器中安装 Github Copilot 即可使用。另外，集成了 OpenAI GPT-4 的代码编辑器 Cursor 也已经发布，Cursor 支持 Python、Java、C/Cpp、JS 等多种语言，可以之间使用自然语言生成代码，在极大程度上减轻了程序设计的负担并提升其效率。
整体而言，AIGC 带来的游戏制作降本只是第一步，如果一项技术只能用于降本，那想象力是有限的。最近在和产业交流中，我们发现降本的另一层理解是降低创作壁垒，赋能有创意的个人也能完成“大制作”。其中的一个案例是此前豆瓣评分高达 9.3 分的水墨国漫大作《雾山五行》，该制作团队仅 6 人，核心成员林魂身兼出品人、编剧、监督、作画监督、导演、上色、场景、演唱，这一方面反映出国漫的困境，另一方面也证明了团队出众的能力和构思。未来如果能有 AIGC 的相助，一人一部剧的时代或许不远了。
部分投资者担心，AIGC 的赋能会降低游戏创作壁垒，但我们认为，游戏本身是供给创造需求，有更多创意才能刺激用户消费，才能占据更多用户时间。这种变化正如当年从 PGC 到 UGC 的升级，在上一波短视频兴起之前，用户可能也很难想象视频行业能衍生出如此众多的商业模式。因此，我们可以简单归纳下逻辑：AIGC->创作壁垒降低 ->内容爆发 ->流量增长 ->新科技浪潮。
AIGC——通往元宇宙无尽游戏之路
高昂的开发成本给游戏创新带来了风险。这也是为何游戏产业大厂陷入了经典 IP 的“舒适区”，游戏同质化严重。例如，传统游戏大厂 EA 和育碧醉心于基于经典 IP 开发“年货”，每部作品大同小异，甚至看不出改进。
EA 旗下的 FIFA 系列游戏从 1994 年到 2023 年每年发布一个版本，但相邻两个版本之间的改进基本都很少，更多是画质的提升和球员数值的改变；
育碧旗下的刺客信条系列游戏自 2007 年发布以来几乎每年更新一个版本，而玩法核心也几乎没有改动。
曾以创新闻名的暴雪公司也已经多年没有开发新的 IP。根据暴雪公司官网，其开发的最新的 IP 是 2016 年发布的《守望先锋》，距今也已经接近 7 年之久。
与此同时，由于许多小型游戏开发工作室不想承担游戏失败的风险，游戏产业也存在“大厂创新 + 工作室模仿”的工作模式，这也使得游戏同质化的进一步加剧。
我们认为，作为目前主流游戏形式之一的开放世界游戏，依旧会是未来游戏形式的主要组成部分，并且其将在游戏玩法的创新上扮演十分重要的角色。这是因为开放世界中“自由”的体验更能让玩家沉浸于游戏世界，而开放世界的“包容性”也使得其能容纳更多游戏玩法，并承载游戏玩法的创新。
AIGC 赋能四大创新方向
相比于 AIGC 对游戏的降本，我们更关心“游戏”的创新，这将是未来通往元宇宙之路。当下游戏创新目前存在两大主要困难：
创新成本高，开发新游戏概念和新游戏机制需要投入大量时间和金钱
用户接受度难以预料，新的游戏创意和机制是否会被用户接受和喜爱是个未知。
若新游戏开发失败，会造成较大损失。随着 AIGC 时代的到来，游戏开发的成本有望被大幅度降低，也将进一步导致游戏厂商对新型游戏的试错风险大幅降低。不仅如此，NLP 的迅速发展使得人机交互性提升，为游戏玩法提供新的创新方向。
智能 NPC——《失控玩家》不再遥远
智能 NPC 指在游戏中由人工智能驱动的非玩家角色，它们会表现出一定的智能行为，例如：
自主行动：不经过玩家控制而可以根据环境和情况自主选择行动；
互动和对话：可以与玩家或其他 NPC 进行简单的互动和对话，通过其内置的人工智能模型完成恰当的响应；
学习和适应：一些更高级的智能 NPC 可以根据与玩家或环境的互动完成学习和适应工作，可以学习玩家的喜好和行为习惯进而变换自己的行为，或根据环境变化调整自己的行为；
个性和情感：智能 NPC 还可以表现出丰富的个性特征和情感反应。
非线性游戏——自由世界、随机之美
非线性游戏是一个相对于线性游戏的概念，区别主要在于游戏情节和体验的灵活性。
对于线性游戏，其游戏情节和体验是固定的，玩家需要按照设定好的路线和步骤来推进游戏而不能自由选择不同路径，这导致游戏体验是高度统一的，所以玩家游玩的动力不足，游戏寿命也较短。
非线性游戏的游戏情节和体验非常灵活开放，玩家可以自由选择不同的行动路径和选项，创造出自己独特的游戏体验。除此之外，非线性游戏通常是开放式结局或没有明确结局，玩家完全可以自由探索游戏世界，与各元素互动而没有固定的终点要达到。这导致了非线性游戏的可玩性更高，也更具沉浸感和自由感，让玩家可以体验属于自己的游戏世界和游戏故事。
传统的非线性游戏开发往往需要设计大量的选项及其对应结果，工作量极为庞大。以《荒野大镖客 2》为例，其在官网上公布的致谢名单中显示参与游戏制作的人数超过了 3000 人，是一个极其繁杂的工作。AIGC 可以帮助解决这一点：
通过先进的人工智能算法，智能NPC可以根据玩家的选择和互动作出随意的反应和决定，主动推进情节发展
智能算法还可以动态分析玩家的行为，动态生成新的情节、选项及结果，让游戏可以实现真正的“非线性扩展”，真正实现“千人千面”的游戏效果。
微软的《模拟飞行》，是一款高度真实的飞行模拟游戏，AI 技术的应用主要体现在以下几个方面：
地形和建筑物生成：游戏利用AI技术对全球15亿座建筑物进行高度还原，使游戏画面更加逼真。通过对卫星地图数据的处理和分析，AI算法可以自动生成地形和建筑物模型，为玩家提供一个丰富且真实的游戏环境。
实时天气系统：游戏中还运用了AI技术来实现实时天气系统，使玩家能够体验到真实世界中的飞行条件。通过对大量气象数据的处理，AI算法能够模拟出各种气象现象，如云层、雨滴、雪花等，提高了游戏的真实感。
用户创造内容（MOD）——我的世界我做主
MOD 是游戏修改（Modification）的缩写，也称作游戏模组，是由游戏玩家自行开发的游戏内容，主要有几种类型：
角色和皮肤 MOD：用于修改游戏角色模型，纹理、服装等外观。这类 MOD 不影响游戏机制，主要满足玩家美化游戏和个性化的需求；
游戏机制 MOD：用于修改和添加游戏机制、系统、物品、关卡等。这类 MOD 可以扩展和丰富游戏体验，增加游戏寿命；
情节和任务 MOD：用于修改和添加游戏剧情、任务、事件等。这类 MOD 可以给游戏带来全新的体验，但需要和游戏原有内容完美结合；
重制 MOD：用于完全重制游戏的某些方面如画面、界面、人物等。这类 MOD 可以让老游戏焕然一新，被许多玩家广泛运用。
虽然 MOD 是玩家丰富游戏内容的一个主要工具，但是 MOD 制作给过程复杂且存在一定技术门槛。对于普通玩家来说有些遥不可及。但随着 AIGC 时代的到来，一个普通的游戏玩家也将有能力按照自己想法制作游戏 MOD 并丰富自己的游戏体验。
AIGC 不但可以帮助没有技术和美术背景的玩家快速生成角色与皮肤 MOD。同时 AIGC 可以成为一种 MOD 智能开发工具，玩家可以通过人工智能技术，使用更易上手的语言甚至图形交互系统完成 MOD 的制作，这可以显著降低 MOD 开发的技术门槛。
《Roblox》作为一款在全球拥有近一亿用户的沙盒游戏，同时也是目前世界上最大的多人在线游戏创作平台，包含了成千上万玩家创造的地图、玩法和模式。其平台由 Roblox Client, Roblox Studio 和 Roblox 云三部分构成，其中 Roblox Studio 提供了一套适用于新手到专业人员的工具，给予了开发者足够的创作空间和技术帮助。2023 年 3 月 21 日，Roblox 正式发布了两款新的 AIGC 工具，所有 Roblox 的开发者都可以选择使用 AI 为基础的材质生成和代码辅助工具。其中，Roblox 的材质生成可以用来创作高品质纹理，并运用在游戏内物体上；而代码辅助工具可以让用户通过自然语言指令创造代码，也可以自动总结用户所写的代码并生成评论。可以预见，AIGC 使得游戏的 UGC 时代即将来临，游戏内容与游戏体验将进一步获得提升。
此外，还有一款名为《Arrowmancer》，运用了 AI 带来了全新的玩法。Arrowmancer 是一款由 WaifuLabs 团队制作的全 AI 绘图游戏，主要运用了 AI 技术生成和融合独特的二次元角色。在这款游戏中，AI 技术的应用主要表现在以下几个方面：
角色生成：游戏利用 WaifuLabs 的 AI 技术生成各种不同风格的二次元角色形象，丰富了游戏角色的多样性。玩家可以根据自己的喜好在大量生成的角色中进行选择。
角色融合：游戏允许玩家融合不同角色的卡面，创造出独一无二的角色。这种融合过程由 AI 算法驱动，保证了每个融合角色的独特性和可玩性。
AutoGPT——更聪明的 AGI
2023 年 4 月，一个名叫 AutoGPT 的开源项目在 Github 上发布了，截止至 2023 年 4 月 16 日，该项目已经获得 70K+ 星。AutoGPT 是一个由 GPT-4 驱动的可以自主实现用户设定的任何目标的开源应用程序。当用户提出一个需求或任务时，AutoGPT 会自主分析问题，给出具体的执行计划并开始执行，直到完成用户提出的要求。可以发现，AutoGPT 打破了机器只能执行人类命令的框架，实现了由机器主动提出问题和执行计划，并由机器自主完成的工作模式。
可以想象，类 AutoGPT 产品可以在游戏中为玩家提供帮助。例如当玩家不知道如何通关游戏时，玩家可以通过 AutoGPT 浏览整个游戏并得到详细攻略；当玩家纠结于游戏装备或角色的选择时，可以在 AutoGPT 中输入自己的偏好而获得一个完整的建议；当玩家由于操作原因难以通关时，AutoGPT 可以生成一个“外挂”应用帮助玩家完成游戏关卡；甚至当玩家需要一个队友时，AutoGPT 可能可以生成一个 AI 队友。虽然这些设想看起来十分遥远，但 AutoGPT 的出现让我们看到了希望。
GenerativeAgents——通往元宇宙的里程碑
智能体虚拟小镇，不是游戏的游戏
在由斯坦福大学和谷歌联合发表的一篇名叫《GenerativeAgents:Interative Simulacra of Human Behavior》论文中，研究者们成功地构建了一个“虚拟小镇”，其中的 25 个智能体在小镇上生存。它们可以在咖啡厅喝咖啡，可以去上学，甚至可以举办派对，而研究者们也证明了它们能产生可信的个人或突发群体行为的模拟。
为什么元宇宙需要 AIGC？
2021 年时，我们试着在 Decentraland 中修建了首座元宇宙虚拟总部——“国盛区块链研究院”（坐标 62、28），并尝试进行了几场线上路演，当时还吸引了圈内外不少朋友关注，但作为元宇宙早期产品，Decentraland 做了大开脑洞的尝试，却无法真正构建数字空间，其原因在于：
1）缺乏相应的内容生产工具
Decentraland 提出了虚拟土地概念，类似于门户网站的广告位，在有流量的情况下，虚拟土地 NFT 的价值有一定体现。但用户缺乏内容创作工具，作为普通用户无法在土地上构建差异化内容，必须依靠专业团队构建虚拟建筑，本质上还是 PGC，门槛过高。而同期的 Roblox 虽然是体素方块，却为青少年提供了从云到游戏工具的一系列产品，易于上手，反而积累了用户。
2）使用壁垒过高，长期门可罗雀
Decentraland 等元宇宙首批平台对终端配置要求过高，严重影响了用户体验，在经历了初期的火热之后变得门可罗雀。在 2022 年的一年时间里，Decentraland 不论是销售额还是活跃钱包数量都发生了断崖式的下跌。销售额从 2022 年最高的约 9 百万美元下跌到现在约 40 万美元，下降了约 95.7%，而活跃钱包数量从 2022 年最高的 900 多个下跌到目前的约 250 个，下降了约 72.2%。这固然有 NFT 市场趋冷的影响，但本身产品的不足亦不容忽视。相比于成熟的 Web2 应用，这类平台的用户非常小众化。
因此，当我们用 NFT 确认数字资产权属之后，实现了链上资产的可流转、可溯源，这是有创新意义的。而后的主要矛盾就变成如何构建真正非同质化的内容？早期在赛博空间中划分出的功能区域必须带入可信人类行为才能真正有意义，比如学校用来模拟学习场景、公园用以自由社交，而不是到处都是交易 NFT 的画廊。我们看到 Web3 世界的某些项目已经在这些领域做出了尝试，Decentraland 社区近日也提交了最新提案，创建个性化人工智能 NPC，下一轮的前沿创新正在路上。
通常而言，我们会以各个 APP 的使用时长占比来表征业务的变化趋势，当然，除去吃饭睡觉，每个应用的时长都会有上限，例如手游 APP 的人均单日时长在 2020 年见顶 145 分钟后有所下降，基本保持 100 多分钟的平稳状态。而 AIGC 驱动下，用户将逐步具备上帝视角，即便不是本人实时操作，只要代入个人行为特征，数字人就可以完成大部分特定任务，玩家可以借助 AI 同时在 N 个虚拟世界执行任务。
2018 年，一款名为《旅行青蛙》的游戏火遍全网，主角小青蛙出不出门、什么时候出门、什么时候回来，全都是随机的，青蛙还会时不时写个信，但玩家还是时刻想了解青蛙的旅行情况。当时的游戏用随机性满足了用户的陪伴需求，实现了“陪玩”的功能，如果再加上 AIGC 的内容生成能力以及数字人呢？
在此前的《数字人——GPT4 下的杀手级应用》中，我们曾提到数字人将是未来 AI 的交互界面。当下流行的 2D 数字人成本较 3D 大幅降低，可以被运用在以下四个场景：
服务业：在教育、银行、医疗领域提供服务，引入类似于 ChatGPT 的 NLP 大模型以后，交互性会变得更好。如医疗导诊，尤其针对一些老年病人可以更好地做到一对一的交互带领。教育领域，可以针对不同学生的进度提供定制化讲解。
影视作品：在电影、电视剧和动画片里作为演员存在，不但可以根据需求和剧情定制形象，同时也能避免出现由于演员私人的一些行为导致整部作品无法按时上映的风险出现。
虚拟 UP 主：娱乐直播、表演歌曲、舞蹈、游戏等，可以打造个性化的形象和风格，定制化满足粉丝的需求和喜好，且不会出现塌房事件。
虚拟直播带货：利用 2D 数字人来制作营销推广、客户服务、产品介绍等视频，可以提高转化率、增强信任感和体验感。
如上如是笔者自己生产的 2D 仿真数字人，口型、动作、声纹的合成技术已经相当成熟，在日常场景中已难辨真假，且具备了多种商业模式。在这些场景中，我们已经可以实现用 GPU+ 电耗生产内容，未来随着垂直模型的训练成本降低、效率提高，互动性将大幅提升，针对游戏、直播、工作等不同场景的数字助理将应运而生，虽然看起来像一个大型游戏，但它真的还是游戏吗？代入上帝视角后，用户可以穿越于不同的赛博空间中，从内容参与的角度看，我们每天的时间或许会变成 24*N，而元宇宙将成为无尽的游戏，无疑，这对下一轮 TMT 的意义是重大的！
投资策略
风险提示
本文节选自国盛证券研究所于 2023 年 4 月 20 日发布的报告《
金郁欣 S0680521070002 jinyuxin@gszq.com
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