AIGC對互動娛樂行業(yè)影響趨勢洞察（2024年）

AIGC（生成式人工智能）的高速發(fā)展引領(lǐng)正如人類無法想象一種“從未見過的事物”一樣，人腦理解世界依靠的是類比和邏輯推理，而人類創(chuàng)意的本源是對已知事物的分散拆解和重新組合。當(dāng)社會發(fā)展邁入信息時代，電子化內(nèi)容足夠豐富之后，通過大模型算法，讓計(jì)算機(jī)如同人腦一般去吸收信息，并進(jìn)行有邏輯的類比和推演，并最終輸出符合人類認(rèn)知的內(nèi)容，即形成了近兩年極其火熱的AIGC（生成式人工智能）。AIGC的出現(xiàn)讓身處各行各業(yè)的從業(yè)者都感受到了重大的影響和沖擊，但首當(dāng)其沖的，當(dāng)屬以生產(chǎn)虛擬內(nèi)容為主的互動娛樂行業(yè)。以游戲、視頻、網(wǎng)文、音頻等為主的互動娛樂行業(yè)，不僅在內(nèi)容的生產(chǎn)方式上受AIGC影響產(chǎn)生了結(jié)構(gòu)性的變本次報(bào)告將從AIGC的發(fā)展歷程、對互動娛樂行業(yè)的影響因素、結(jié)合AIGC的產(chǎn)品案例、AIGC+互娛行業(yè)相關(guān)發(fā)展趨勢等維度，進(jìn)行綜合的梳理與探討。本篇報(bào)告核心觀點(diǎn)摘要AIGC近年來的快速發(fā)展離不開硬件算力的大幅提升。目前AIGC的主要特征包括但不限于：文本生成、圖像生成、語音生成、代碼生成；視頻內(nèi)容生成（目前階段多為視頻二創(chuàng)）；原生視頻生成、3D模型生成；多模態(tài)內(nèi)容的識別與生成等。AIGC對互動娛樂行業(yè)產(chǎn)生了重大的影響和變革。在產(chǎn)品生產(chǎn)環(huán)節(jié)，利用AIGC能快速批量產(chǎn)出創(chuàng)意的特性，能在工作前期就提供大量的方向和具備一定完成度的可展示內(nèi)容，從而實(shí)現(xiàn)“降本增效”的核心價(jià)值。在內(nèi)容體驗(yàn)環(huán)節(jié)，核心價(jià)值在于在可控的前提下給用戶帶來不可預(yù)估的超預(yù)期體驗(yàn)。結(jié)合了AIGC的典型產(chǎn)品案例分析：《逆水寒》：被譽(yù)為國內(nèi)“首款A(yù)IGC+”的游戲產(chǎn)品；《蛋仔派對》：用AIGC突破UGC上限；《妙鴨相機(jī)》：簡單易用、效果頂尖、需求明確的C端消費(fèi)級AIGC應(yīng)用；《剪映》：從文案編輯、一鍵成文、視頻生成、AI作圖到最終剪輯成片的一站式服務(wù)。AIGC雖然下放了互娛行業(yè)的內(nèi)容生產(chǎn)門檻，但受算力和歷史累計(jì)資產(chǎn)影響巨大，大廠仍擁有引領(lǐng)性的優(yōu)勢；法律風(fēng)險(xiǎn)和版權(quán)爭議需不斷進(jìn)行調(diào)整完善，這既影響企業(yè)使用深度，也影響著消費(fèi)者的接受度；模型行為的不可預(yù)測性可能會反向影響用戶體驗(yàn)，例如在游戲中AI一旦“覺醒”就很難恢復(fù)“正常”。來源：點(diǎn)點(diǎn)數(shù)據(jù)自主研究及繪制2目錄catalogue目錄catalogue01AIGC對互娛行業(yè)的影響要素分析0202結(jié)合AIGC的產(chǎn)品案例分析0303AIGC+互娛行業(yè)發(fā)展趨勢展望3AIGC近年來的發(fā)展歷程1基礎(chǔ)建設(shè)-算力1落地至應(yīng)用或場景32核心算法及大模型訓(xùn)練落地至應(yīng)用或場景3?2022年3月，英偉達(dá)發(fā)布H100GPU芯片，能大?2022年3月，英偉達(dá)發(fā)布H100GPU芯片，能大幅提升AI算法的計(jì)算速度。?2023年6月，AMD發(fā)布InstinctMI300A，單個GPU可流暢運(yùn)行擁有400億個參數(shù)的Falcon-40B大型語言模型。?2023年10月，高通發(fā)布驍龍8Gen3處理器；同年11月，聯(lián)發(fā)科發(fā)布天璣9300處理器，手機(jī)平臺也實(shí)現(xiàn)本地大模型的流暢體驗(yàn)。?2023年11月下旬，英偉達(dá)發(fā)布H200GPU芯片，較H100性能再次提升60%-90%。算力是AI發(fā)展的基礎(chǔ)保障，除了老牌芯片廠商英偉達(dá)、AMD、高通、聯(lián)發(fā)科之外，亞馬遜、谷歌、微軟甚至特斯拉都在積極進(jìn)入芯片算力的軍備競賽之類別一：以“生成”為核心用法的原生AIGC應(yīng)用?ChatGPT、文心一言、訊飛星火、通義千問、天工……?2022年11月，ChatGPT上線?2023年3月，GPT4發(fā)布類別二：融合AIGC功能至應(yīng)用中，提升使用體驗(yàn)?Bing、類別二：融合AIGC功能至應(yīng)用中，提升使用體驗(yàn)?Bing、Office365、逆水寒、蛋仔派對、妙鴨相機(jī)……①通過AIGC改變現(xiàn)有生產(chǎn)結(jié)構(gòu)；②通過AIGC改變提升產(chǎn)品帶來的用戶體驗(yàn)，這兩個方向是AIGC未來長期發(fā)展的主旋律。目前實(shí)際融入AIGC功能的應(yīng)用和產(chǎn)品并不多，但從逆水寒和妙鴨相機(jī)等破圈產(chǎn)品中，我們也能隱隱窺探到“AIGC+”的未來可期。?2023年11月，GPTs發(fā)布?2023年2月，GoogleBard發(fā)布，但現(xiàn)場演示出錯讓Bard大模型一度淪為笑柄?2023年12月，全新大模型Gemini發(fā)布，演示效果十分驚人Meta：?2023年2月，LLaMA大模型發(fā)布，與眾不同的是，該模型完全開源。并且Meta承諾后續(xù)發(fā)布的大模型也將持續(xù)開源?2023年7月，LLaMA2發(fā)布來源：點(diǎn)點(diǎn)數(shù)據(jù)自主研究及繪制4AIGC對互動娛樂行業(yè)的影響因素分析文本、圖像、語音、代碼等內(nèi)容的AIGC已深入影響互從最早的工業(yè)革命開始，任何一種技術(shù)的發(fā)展，都是通過工具賦能，來增強(qiáng)人本身的能力，從而降低社會發(fā)展對專業(yè)人才的依懶性。讓不會織布的工人通過紡紗機(jī)就能進(jìn)行織布作業(yè)、讓不會除草的居民通過割草機(jī)也能輕松修剪草坪，而AIGC也同樣是一種工具賦能，讓不會繪畫的人可以制作出精美的圖片、讓文筆不好的人可以撰寫出優(yōu)秀的文本。AIGC的出現(xiàn)，對互娛行業(yè)產(chǎn)生的影響既包含內(nèi)容生產(chǎn)效率層面，也包含對行業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)和業(yè)務(wù)流程的影響。特別是未來AIGC能理解處理和有效輸出多模態(tài)內(nèi)容的情況下，互娛行業(yè)會從根本性上產(chǎn)生大變革。點(diǎn)點(diǎn)數(shù)據(jù)在此提出一種假設(shè)：互娛行業(yè)未來對于創(chuàng)意、設(shè)計(jì)的需求，或許將轉(zhuǎn)移至對于AAIGC的主要特征多模態(tài)內(nèi)容的識別與生成：文本、圖片、語音、視頻、模型等元素，都可被視為單模態(tài)內(nèi)容。但未來多模態(tài)內(nèi)容的識別與生成，才會是AIGC“大成”的標(biāo)志。如谷歌的Gemini模型，就旨在對多模態(tài)信息的理解和輸出。3原生視頻生成、3D模型生成：正在高速發(fā)展的領(lǐng)域，如12月由Pika公司發(fā)布的Pika1.0，已實(shí)現(xiàn)視頻畫面擴(kuò)充、文本生成短視頻等功能。但長視頻生成遇到的畫面閃爍、抖動、抽幀、幀數(shù)不穩(wěn)等問題，尚未得到有效的解決。32視頻內(nèi)容生成（目前階段多為視頻二創(chuàng)）：目前可普遍實(shí)現(xiàn)基于已有視頻的二創(chuàng)，包括但不限于換臉、換色、換背景等等。同時也可實(shí)現(xiàn)一定程度的圖片動態(tài)化，如前景的待機(jī)抖動、特效抖動等21文本生成、圖像生成、語音生成、代碼生成：技術(shù)已相對成熟，目前已進(jìn)入到可以商用階段。部分功能除商用外，也落地至了具體產(chǎn)品中，用于提升用戶的使用體驗(yàn)。1來源：點(diǎn)點(diǎn)數(shù)據(jù)自主研究及繪制5AIGC在互動娛樂行業(yè)中的實(shí)際應(yīng)用在產(chǎn)品生產(chǎn)環(huán)節(jié)和內(nèi)容體驗(yàn)提升兩方面都提供了“新子彈”無論是互動娛樂行業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，甚至是傳統(tǒng)企業(yè)，都能將AIGC運(yùn)用于自身的工作流之中，包括但不限于產(chǎn)品分析、市場研究、數(shù)據(jù)分析、創(chuàng)意設(shè)定等。產(chǎn)品內(nèi)容：產(chǎn)品內(nèi)容：以互動性最強(qiáng)的游戲產(chǎn)品來說，通過AIGC可以為用戶提供以往不曾有的游戲體驗(yàn)，包含但不限于智能NPC、智能隊(duì)友、實(shí)時場景變化、UGC生產(chǎn)、游戲劇情千人千面等。就目前的市場反應(yīng)來看，AIGC被企業(yè)提及最多的當(dāng)屬“降本增效”，但這其中似乎隱隱包含了一層我們生而為“人”的固執(zhí)。即AIGC雖然強(qiáng)大，但其能發(fā)揮的“降本增效”的作用，無非是對勞動力的“替代”，而非“超越”。但正如OpenAI創(chuàng)始人SamAltman提出的“新摩爾定律”一樣：“theamountofintelligenceintevery18months”。點(diǎn)點(diǎn)數(shù)據(jù)認(rèn)為，AIGC未來的發(fā)展速度將比來源：點(diǎn)點(diǎn)數(shù)據(jù)自主研究及繪制6AIGC對游戲產(chǎn)品研發(fā)帶來了新的可能性游戲行業(yè)從業(yè)者普遍認(rèn)為，在產(chǎn)品研發(fā)層面存在一個不可能三角，即廠商不可能同時兼顧“研發(fā)成本”、“研發(fā)效率（時間）”、“產(chǎn)品質(zhì)量”三個方面。而AIGC的誕生，似乎讓這種不可能三角出現(xiàn)了被打破的希望。AIGC所帶來的高效、超預(yù)期、充滿想象力、打破常規(guī)的內(nèi)容生產(chǎn)，讓所有游戲廠商都趨之如騖。但當(dāng)我們沉淀到游戲研發(fā)過程中就會發(fā)現(xiàn)，目前游戲研發(fā)環(huán)節(jié)所面臨的核心問題之一，往往是策略調(diào)整帶來的方向性變化，導(dǎo)致已經(jīng)積累的包括美術(shù)、代碼、文案、設(shè)計(jì)等研發(fā)資源的浪費(fèi)。僅依靠AIGC的生產(chǎn)效率來加大內(nèi)容產(chǎn)出數(shù)量，并不能從根本上解決玩法大改、數(shù)值重構(gòu)、美術(shù)大調(diào)等決策原因引發(fā)的一系列問題。如何使用AIGC在項(xiàng)目立項(xiàng)階段、玩法設(shè)計(jì)階段去盡快盡早的驗(yàn)證創(chuàng)意，從而減少研發(fā)過程的不確定性，才是有機(jī)會C最容易被忽視的隱性成本往往是“方向性調(diào)整”帶來的C“不可能三角”“不可能三角”直觀感受來看，利用AIGC模型的生成能力快速獲取文字、圖片、視頻、模型、動畫等各類資源，特別是未來跨模態(tài)、多模態(tài)的生成能力再次加強(qiáng)后，能直接提高游戲研發(fā)過程中的“成本”和“效率”問題。QQ產(chǎn)品質(zhì)量往往依靠長期的打磨和調(diào)優(yōu)來實(shí)現(xiàn)現(xiàn)如今一款3A級游戲的研產(chǎn)品質(zhì)量往往依靠長期的打磨和調(diào)優(yōu)來實(shí)現(xiàn)來源：點(diǎn)點(diǎn)數(shù)據(jù)自主研究及繪制7現(xiàn)階段AIGC所帶來的降本增效其核心價(jià)值分析無論是劇情編排的想象、游戲的玩法設(shè)計(jì)、美術(shù)表現(xiàn)的創(chuàng)意，在初稿階段的設(shè)想和最終落地的內(nèi)容往往都存在較大的差異。這其中最根本的原因有二：一方面，是設(shè)計(jì)/創(chuàng)意/管理人員，在方案設(shè)定初期，很難完全梳理清楚落地過程中的每個細(xì)節(jié)點(diǎn)，從而導(dǎo)致在落地過程因?yàn)椴粩嘈薷?迭代產(chǎn)生了不可控制的偏移量；另一方面，在創(chuàng)意想法溝通的初期，通過文本/語言的描述，也很難將設(shè)計(jì)師的想法完全清晰的展現(xiàn)給決策者，使得“走一步但當(dāng)AIGC深度參與到工作流程之中后，利用其能快速批量產(chǎn)出創(chuàng)意的特性，能在工作前期就提供大量的方向和具備一定完成度的可展示內(nèi)容。在這種情況下，使用AIGC成為了一種和團(tuán)隊(duì)/同事/客戶/上級快速“對齊”的工具。結(jié)合報(bào)告上文所述“最大的隱性成本是策略調(diào)整帶來的方向性變化”，目前這才是AIGC在企業(yè)/團(tuán)隊(duì)工作流中發(fā)揮出“降本增效”現(xiàn)階段利用AIGC實(shí)現(xiàn)降本增效的核心邏輯鏈來源：點(diǎn)點(diǎn)數(shù)據(jù)自主研究及繪制8AIGC帶來的“全新產(chǎn)品體驗(yàn)”其核心價(jià)值分析在可控的前提下給用戶帶來不可預(yù)估的超預(yù)期將AIGC直接結(jié)合產(chǎn)品內(nèi)容并提升用戶體驗(yàn)的應(yīng)用，目前更多的是以游戲?yàn)橹?，比如《逆水寒》手游中的智能NPC就是其中的典型。來超預(yù)期的反饋和體驗(yàn)，是AIGC和產(chǎn)品結(jié)合的核心價(jià)值。但其中的大前提，是“可控性”。正如ChatGPT也會拒絕回答逾越法律規(guī)則社會倫理的問題，這都是研發(fā)團(tuán)隊(duì)所賦予的控制力。而不同于ChatGPT這樣的工具類產(chǎn)品，互娛行業(yè)中的產(chǎn)品，特別是游戲產(chǎn)品，不僅有劇情、世界觀、人物性格設(shè)定，而且虛擬世界本身也理解用戶當(dāng)下的訴求，也要結(jié)合世界的變化（比如某個NPC在劇情中死亡了，那其他NPC理應(yīng)也要“知道”這件事），來給予玩家合理的反饋。就目前階段的技術(shù)力和產(chǎn)品力，這是一個尚未實(shí)現(xiàn)的、長期的發(fā)展目標(biāo)，本質(zhì)上這也是考驗(yàn)研發(fā)團(tuán)隊(duì)以及AIGC團(tuán)隊(duì)對于“可控”的把握度如何做出更進(jìn)一步的升級優(yōu)化；也或許，極致的“可控”和“不可預(yù)估”永遠(yuǎn)就是兩個互斥的、相悖的、不可調(diào)和的矛盾基點(diǎn)。達(dá)成“可控的不可預(yù)估”這個目標(biāo)的本身就是“不可預(yù)估”的當(dāng)用戶在產(chǎn)品中與AIGC產(chǎn)生直接的實(shí)時交互時，研發(fā)廠商對于內(nèi)容“智能化”的把控需要更加謹(jǐn)慎。一旦產(chǎn)生“超游”的反饋，反而會破壞用戶的整體體驗(yàn)?；谟螒虍a(chǎn)品天然的強(qiáng)交互性，搭配AIGC所賦予的智能NPC、智能伙伴、智能劇情、甚至智能場景，未來的游戲產(chǎn)品或?qū)?shí)現(xiàn)真正意義上的虛擬世界?！翱煽氐摹翱煽氐牟豢深A(yù)估”來源：點(diǎn)點(diǎn)數(shù)據(jù)自主研究及繪制9目錄catalogue目錄catalogue01AIGC對互娛行業(yè)的影響要素分析0202結(jié)合AIGC的產(chǎn)品案例分析0303AIGC+互娛行業(yè)發(fā)展趨勢展望10結(jié)合AIGC的產(chǎn)品案例分析：逆水寒《逆水寒》手游是一款基于我國宋朝歷史改編的武俠開放世界MMORP且不僅僅是只限于文本內(nèi)容的聊天，而是包含NPC行為的移動、送禮、交易、甚至決斗等，并且過程中玩家也可以隨時加入互動，NPC是具備“記憶”的。如果你對NPC示好，在下一次碰見時，他可能會主動叫住你，和你說一些悄悄話，或就之前的事情再次與你相聊甚歡；而如果玩家與NPC也會拒絕和玩家多聊天，甚至一言不合還會兵刃相見。而游戲中除了智能NPC以外，NPC語音生成、NPC說話口型、玩家創(chuàng)建角色一鍵捏臉（輸入文輸入文本就能生成捏臉120010008006004002000輸入文本就能生成捏臉7月輸入文本就能生成捏臉120010008006004002000輸入文本就能生成捏臉7月8月9月10月11月12月活躍用戶數(shù)（萬人）與智能NPC聊天互動男生占比：78%24~30歲用戶：62% 女生占比：23%其他年齡用戶：38% 來源：移動游戲產(chǎn)品活躍用戶數(shù)、性別占比、年齡層占比、啟動次數(shù)、使用時長數(shù)據(jù)是綜合了點(diǎn)點(diǎn)數(shù)據(jù)、企業(yè)財(cái)報(bào)、專家訪談11結(jié)合AIGC的產(chǎn)品案例分析：蛋仔派對2023年6月，《蛋仔派對》在周年慶版本的更新中，新增了創(chuàng)意工坊“生成器”功能，提供了圖片墻（上傳的圖片自動生成像素圖）、像素文字（輸入文字生成像素圖（輸入?yún)?shù)批量生成花朵）三類生成功能。而隨著后續(xù)的版本更新，生成器的功能也在不斷增加和完善，特別是12月更新的“萬能生成器”，更是再次突破早在上世紀(jì)80年代，“地圖編輯器”的出現(xiàn)就已經(jīng)證明了UGC與游戲相結(jié)合的可行性。而《蛋仔派對》的UGC內(nèi)容在近兩年的國產(chǎn)游戲中，堪稱首屈一指，也是奠定了《蛋仔派對》從開服數(shù)據(jù)走勢一般到現(xiàn)如今躋身“頭部玩家”的重要功臣。這次《蛋仔派對》又開創(chuàng)性的將AIGC的功能與游戲內(nèi)UGC功能做了深度結(jié)合的，可見網(wǎng)易對AIGC與UGC雙方男生占比：39%女生占比：61%男生占比：39%女生占比：61%23歲以下用戶：28%31-40歲用戶：29%其他年齡用戶：43%生成器最初只有3個選項(xiàng)1600生成器最初只有3個選項(xiàng)1400120010006004002006004002000人均每日使用時長：26-37分鐘7月8月9月10月11月12月7月8月9月10月11月12月活躍用戶數(shù)（萬人）可根據(jù)玩家輸入的文本生成物品的“萬能生成”人均每日啟動次數(shù)：1.6-2.1次來源：移動游戲產(chǎn)品活躍用戶數(shù)、性別占比、年齡層占比、啟動次數(shù)、使用時長數(shù)據(jù)是綜合了點(diǎn)點(diǎn)數(shù)據(jù)、企業(yè)財(cái)報(bào)、專家訪談12結(jié)合AIGC的產(chǎn)品案例分析：妙鴨相機(jī)簡單易用、效果頂尖、需求明確的C端消費(fèi)級AI《妙鴨相機(jī)》于2023年7月末正式上線，在幾乎沒有推廣的情況下，一經(jīng)推出就引爆了社交平臺。用戶只需按要求上傳一定數(shù)量的個人照片并花費(fèi)9.9元，就能獲得可媲美照相館級別的證件照、寫真照。不同于以往“P圖式”的照片美顏或人像換臉，《妙鴨相機(jī)》是精準(zhǔn)識別用戶上傳的圖片信息，通過AIGC模型算法輸出的原生圖片，真實(shí)自然的成品效果也受到了廣大用戶的一致肯定。在產(chǎn)品爆火的同時，社交平臺也借此引出了“妙鴨相機(jī)是否能替代傳統(tǒng)照相館”的話題，甚至一度被視為是AIGC技術(shù)顛覆部分傳統(tǒng)行業(yè)的典型案例。雖然從數(shù)據(jù)表現(xiàn)來看，不排除產(chǎn)品火爆的一部分原因，是出于用戶對AIGC的好奇心形成的引流效果，但《妙鴨相機(jī)》也確實(shí)給未來的AI1、通過限定場景和已經(jīng)訓(xùn)練完成的成熟模版，來保證輸出結(jié)果的穩(wěn)定性，提高2、在用戶對結(jié)果有合理預(yù)期的情況下，只需要進(jìn)行簡單且明確的步驟就能完成全部操作。且《妙鴨相機(jī)》也證明了，用戶是能夠接受為此進(jìn)行一定程度的31-40歲用戶：24-30歲用戶：其他年齡用戶：38%27%35%只需用戶上傳照片即可完成操作70031-40歲用戶：24-30歲用戶：其他年齡用戶：38%27%35%只需用戶上傳照片即可完成操作700600500400300200055%55%45%人均每日使用時長：人均每日使用時長：4.4-5.9分鐘7月8月9月7月8月9月10月11月12月活躍用戶數(shù)（萬人）可生成照片類型仍在擴(kuò)充人均每日啟動次數(shù)：1.9-2.4次來源：移動游戲產(chǎn)品活躍用戶數(shù)、性別占比、年齡層占比、啟動次數(shù)、使用時長數(shù)據(jù)是綜合了點(diǎn)點(diǎn)數(shù)據(jù)、企業(yè)財(cái)報(bào)、專家訪談13結(jié)合AIGC的產(chǎn)品案例分析：剪映從文案編輯、一鍵成文、視頻生成、AI作圖到最終剪輯成片的一根據(jù)點(diǎn)點(diǎn)數(shù)據(jù)顯示，《剪映》在AppStore中的“應(yīng)用·攝影與錄像（免費(fèi)）”分類中，常年位列下載榜TOP3以上，是該品類當(dāng)之無愧的霸榜王者。而作為一款視頻剪輯軟件，《剪映》幾乎包含了AIGC的所有特征：基于用戶輸入的主題和內(nèi)容要點(diǎn)生成文案；根據(jù)文案內(nèi)容一鍵生成視頻并包含配音字幕等基礎(chǔ)視頻內(nèi)容；用戶輸入提示詞即可生成視頻內(nèi)需要的畫面和動圖；內(nèi)置AI寫真、AI特效、AI作圖等功能方便用戶自制素材；人聲美化功能幫助用戶生成個人的音頻數(shù)字分身等等，都深度結(jié)合了AIGC，即提高了創(chuàng)作效率，也下放了創(chuàng)作門檻。從實(shí)際效果來看，雖然單個功能的效果可能目前很難以與ChatGPT、Midjourney、StableDiffusion等專業(yè)的圖文生成軟件合性、使用便利性以及生成素材直接用于視頻剪輯的一致性23-30歲用戶：31-40歲用戶：其他年齡用戶：37%34%29%1400120023-30歲用戶：31-40歲用戶：其他年齡用戶：37%34%29%140012001000800AI功能直接展現(xiàn)在一級菜單57%57%43%人均每日使用時長：人均每日使用時長：12-15分鐘40020007月40020007月8月9月10月11月12月活躍用戶數(shù)（萬人）剪映“文生圖”功能人均每日啟動次數(shù)：2.3-2.9次來源：移動游戲產(chǎn)品活躍用戶數(shù)、性別占比、年齡層占比、啟動次數(shù)、使用時長數(shù)據(jù)是綜合了點(diǎn)點(diǎn)數(shù)據(jù)、企業(yè)財(cái)報(bào)、專家訪談14目錄catalogue目錄catalogue01AIGC對互娛行業(yè)的影響要素分析0202結(jié)合AIGC的產(chǎn)品案例分析0303AIGC+互娛行業(yè)發(fā)展趨勢展望15雖然下放了互娛行業(yè)的內(nèi)容生產(chǎn)門檻但受算雖然各類AIGC大模型研發(fā)廠商都提供了企業(yè)接口和定制服務(wù)，但企業(yè)在實(shí)際使用的過程中，仍需要根據(jù)自身的業(yè)務(wù)特性和產(chǎn)品需求，對模型針對性做大量的訓(xùn)練調(diào)整后，才能實(shí)際投入到生產(chǎn)流程中。所以看似AIGC的創(chuàng)作能力和生產(chǎn)效率能讓中小企業(yè)更便捷的邁過互娛行業(yè)中“比量拼質(zhì)”環(huán)節(jié)，但實(shí)際上大廠仍占據(jù)絕對性的落地優(yōu)勢。對于中小廠商來說，無論身處互動娛樂行業(yè)的哪個賽道，與大廠最截然不同的是敢于創(chuàng)新迭代和快速靈活適應(yīng)的特點(diǎn)，這仍然是最根本的優(yōu)勢點(diǎn)和差異性，且更有可能在AIGC的加持下進(jìn)一步放大。畢竟就算AIGC提供了近乎無限的想象空間，但創(chuàng)新惰性仍然是多數(shù)大廠難以避免的通病。在AIGC加持之下互娛行業(yè)大廠所具備的優(yōu)劣勢探討多模態(tài)內(nèi)容的學(xué)習(xí)和輸出是AIGC下一個熱點(diǎn)，而同樣多場景運(yùn)用和多模態(tài)內(nèi)容的學(xué)習(xí)和輸出是AIGC下一個熱點(diǎn)，而同樣多場景運(yùn)用和迭代，也是企業(yè)探索AIGC的下一個方向。大廠具備多產(chǎn)品生態(tài)、多業(yè)務(wù)場景、多生產(chǎn)管線，能更高效更細(xì)致的進(jìn)行AIGC迭代，從而形成獨(dú)特的結(jié)合方式。AIGC運(yùn)用在產(chǎn)品中，無論是預(yù)生成內(nèi)容還是實(shí)時生成內(nèi)容，都面臨著當(dāng)前尚無定論的法律風(fēng)險(xiǎn)和輿論壓力。大企業(yè)通常擁有完善的法律團(tuán)隊(duì)和風(fēng)險(xiǎn)評估機(jī)制，使它們能夠更好地導(dǎo)航于復(fù)雜的市場環(huán)境與法規(guī)政策之中。AIGC所帶來的想象力和創(chuàng)新性是前所未有的。但大廠基于固有的商業(yè)邏輯和市場判斷，往往存在“創(chuàng)新惰性”問題，難以避免復(fù)雜和保守的決策流程。而這也正是小廠相較于大廠，在AIGC使用上的最大通用大模型與定制大模型在企業(yè)實(shí)際使用和落地的過程中，能起到的效果可謂天壤之別。而定制大模型的基礎(chǔ)要素，就是有足夠多的原始學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。這對于互娛行業(yè)的大廠來說，歷史研發(fā)中積累的文本、圖片、視頻等等都是其得天獨(dú)厚的優(yōu)在全球算力緊缺的大背景下，僅依靠云服務(wù)、云計(jì)算來驅(qū)動AIGC大模型，無論是從穩(wěn)定性還是性價(jià)比來看，都并非長久之計(jì)。搭建自有算力設(shè)施是大廠深耕大模型的必要條件。例如特斯拉創(chuàng)始人埃隆·馬斯克也在2023年購買了上萬塊來自英偉達(dá)的GPU。來源：點(diǎn)點(diǎn)數(shù)據(jù)自主研究及繪制16法律法規(guī)對AIGC的規(guī)定同樣影響企業(yè)使用深度和消Steam在2024年1月10日發(fā)布最新公告，對“AIGC+游戲”的態(tài)度做了大幅的調(diào)整。Steam將涉及AIGC的游戲分為開發(fā)者都需要提交相關(guān)內(nèi)容來闡述AIGC在游戲開發(fā)和運(yùn)行過程中是如何被這是首次由頭部游戲平臺公開發(fā)表并明確對涉及AIGC相關(guān)產(chǎn)品的態(tài)度。而除了類似Steam這樣的平臺在不斷調(diào)整策略外，全球各國在法律層面也在不斷完善相關(guān)法律法規(guī)。就互娛產(chǎn)品中最常見的圖片內(nèi)容來看，韓國發(fā)布的《生成式AI著作權(quán)指南》，明確AIGC內(nèi)容不受版權(quán)保護(hù)；而美國政府則認(rèn)無論是國家政策還是平臺規(guī)定，對所有使用AIGC的互娛行業(yè)廠商都會產(chǎn)生重大影響。但其中更潛在的影響，是這些政策和規(guī)定也同樣會大幅影響用戶的接受度，畢竟在互娛產(chǎn)品中，由AIGC生成的內(nèi)容幾乎等同于是直接面向用戶在“AIGC+”的互娛產(chǎn)品尚未廣泛普及的情況下，已經(jīng)產(chǎn)生了大量的爭議性問題訓(xùn)練用數(shù)據(jù)源的知識產(chǎn)權(quán)和版權(quán)法律已有大量的畫師明確表示不愿意自己的作品被用于大模型訓(xùn)練，但事實(shí)上大模型訓(xùn)練用的數(shù)據(jù)源從未向市場公開過產(chǎn)出內(nèi)容的知識產(chǎn)權(quán)和版權(quán)歸屬美國著作權(quán)局已明確，由AIGC直接生成的作品不受著作權(quán)保護(hù)。但AIGC生成+人工手動調(diào)優(yōu)的作品版權(quán)仍存在爭議若產(chǎn)出不當(dāng)內(nèi)容后的責(zé)任劃分與合規(guī)性若實(shí)時生成的AIGC產(chǎn)品產(chǎn)出了虛假內(nèi)容、甚至違反法律和社會公德的內(nèi)容，其解決方式和責(zé)任歸屬目前尚不明確消費(fèi)者知情權(quán)用戶理應(yīng)有權(quán)知道他們消費(fèi)的內(nèi)容是否由AIGC生成，或哪些內(nèi)容包含了AIGC生成的成分，這也直接影響用戶的決策其他待明確問題除了上述的主要問題外，AIGC還存在大量的模糊地帶，例如數(shù)據(jù)安全性、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備性、用戶隱私保護(hù)等方面來源：點(diǎn)點(diǎn)數(shù)據(jù)自主研究及繪制17例如使用過程中常常出現(xiàn)AI一旦“覺醒”就很難恢復(fù)在使用AIGC工具，特別是大語言模