（报告出品方：中信证券）

应用端为“倒金字塔顶”，2030 年中国 AIGC 市场空 间有望超万亿元

AI 算力成本持续优化，应用端市场规模弹性大

数据中心 GPU 平均 2-3 年迭代，算力单位成本持续优化。近年来，英伟达数据中心 GPU 平均 2-3 年迭代，随着 GPU 架构以系统设计持续优化，我们认为单位算力成本降低 将会成为长期趋势。参考《The Economics of Large Language Models（2023）》（作者： SUNYAN）以及《Efficient Large-Scale Language Model Training on GPU Clusters Using Megatron-LM（2021）》（作者：Deepak Narayanan 等），研究人员均提出以训练词数 （Tokens）、大模型参数量（Parameters）、芯片算力（FLOPS）、芯片价格等指标为参数 的成本测算模型。我们将根据相关模型，测算 GPT-3 的训练和推理成本，以及英伟达芯片 迭代带来的成本优化。

模型及硬件优化有望节省 80%以上成本。根据《The Economics of Large Language Models（2023）》（作者：SUNYAN）估算，作者预计 GPT-3 训练成本约为 140 万美元， 推理成本为 0.0035 美元/1000Tokens。我们认为，受益于大模型参数优化、算力利用率逐 步提升、单位算力成本随着芯片迭代不断下降，AI 大模型训练及推理成本有望持续降低， 预计可节省 80%以上。根据《Training Compute-Optimal Large Language Models（2022）》 （作者：Jordan Hoffmann 等）内容，DeepMind 认为扩展模型参数数量的效果或是边际 递减，我们认为高质量的数据集以及优质的算法有望成为 AI 大模型的核心竞争力。

硬件层与应用层市场规模呈“倒金字塔”，应用层市场规模高达数十万亿美元。硬件 层为应用层基础，支撑着终端应用的发展，但从市场规模看，以终端应用为代表的数字经 济市场规模远超集成电路行业。根据华大九天招股说明书信息，2020 年全球集成电路行 业市场规模超过 4000 亿美元，撬动了数十万亿美元规模的数字经济市场。我们认为随着 AI 算力等硬件底座逐步搭建完善，AIGC 具备大规模应用的可能，将赋能各细分行业并带 动应用端进入快速发展期。

复盘移动互联网时代，APP 下载量与智能手机出货量井喷时间同步且弹性更大。我们 认为，移动互联网时代与 AIGC 时代发展具有一定相似性，主要系移动互联网时代颠覆了 传统人机交互模式，并创造了新型生产方式。我们认为 AIGC 同样具备重塑人机交互模式 的潜力，创造新的数字内容生产方式。因此，我们认为复盘移动互联网时代对于 AIGC 时 代有一定可参考性。根据 Counterpoint、Canalys、IDC、Statistics、Gatner、Apple Annie 的统计数据，2010-2014 年智能手机出货量快速增长，期间 GAGR 为 44%；同时，全球 移动 APP 下载量同步增长，期间 CAGR 为 89%。智能手机作为 APP 载体在具备经济性 后，出货量进入快速增长阶段，开发者也拥有了更易使用的 APP 开发工具，从而催生更 多的智能手机需求。我们认为，随着算力成本持续优化、AI 大模型开发门槛降低，AIGC 开发将更为“平民化”，为 AIGC“爆款”应用诞生提供坚实基础。

2030 年 AIGC 市场规模有望超万亿元，图文&数字人&智能制造等场景有 望率先落地

AIGC 有望 2-5 年进入行业成熟期，2030 年全球 AIGC 市场规模有望达到万亿元。根 据 OpenAI和宾夕法尼亚大学的研究，随着 AI大模型的推理能力不断提高，即便停止开发， 其影响力仍将持续扩大，全球范围内已掀起了一场 AIGC 投资热潮，AIGC 在各行业的商 业应用正加速落地。根据 Gartner 预测，AIGC 有望在未来 2-5 年进入行业成熟期。我们 认为，随着国内企业加速在研发生产端以及销售端引入 AIGC 以降本增效，国内 AIGC 产 业也将迎来快速发展期。根据量子位智库预测，2023-2025 年中国 AIGC 产业处于培育摸 索期，预计年均复合增速为 25%；2026-2030 年行业将迎来快速增长阶段，中国市场规模 有望在 2030 年达到 11491 亿元。

多场景落地在即，图文创意、虚拟数字人以及工业软件有望率先受益。从应用领域看， AIGC 可应用于文字、图像、音乐、视频、3D 建模、建筑等领域，可在办公、传媒、艺术 等场景担任辅助甚至是创作者角色。从产业化角度看，我们认为图文创意、虚拟数字人以 及工业软件领域有望率先受益：1）在图文创意领域，我们认为 AIGC 已可满足基础创作需求，可应用于社交媒体、市场营销等场景，降低了创作门槛以及创作成本，潜在用户群 体持续扩大；2）在虚拟数字人领域，AI 智能水平以及图像生成能力不断提升，我们认为 虚拟数字人有望真正在商业场景部分替代人类工作，在教育、培训、营销等领域得到规模 应用；3）在工业软件领域，AI 正逐步具备建模以及代码生成能力，可直接带动生产效率 提升并优化成本，从而推动制造业升级。

图文创意：AI 赋能创意减负，飞入寻常百姓家

通过梳理与图文创意相关的海外主流应用，我们发现绝大多数应用功能同质化严重， 以图片创作为例，绝大部分应用为基于 stable diffusion 的生成图片网站，这类网站的月活 跃用户（MAU）普遍在 300-500 万左右，且呈不断下降趋势，用户平均浏览时长也仅在 3 分钟左右，在功能不改变的前提下很难有较高的转化率和盈利能力。在我们看来这类应用 的目标客群不够清晰，对于绝大部分用户而言，进入网站体验 AIGC 功能仅供个人娱乐， 超过免费限额后付费意愿较低，平均浏览时长较短；而对于真正应用 AIGC 功能提升生产 力的用户而言，这类网站功能单一，无法直接落地到垂类场景，因此也无法直接解决付费 意愿强的客户痛点。我们也发现了小部分具有特色功能的应用，我们尝试通过介绍这些特 色应用的功能，来判断 AIGC 应用的发展趋势。

图片：ZMO.AI 与 Looka 聚焦模特和品牌 Logo 设计

ZMO.AI：AI 一键生成模特图片，助力电商出海。ZMO 最具代表性的功能是生成高质 量 AI 模特图片，降低商家寻找模特、拍摄和后期制作的成本，尤其对于出海电商而言，可 以生成不同种族/身材/脸/肤色的定制化模特，可高效、低成本做到本地化。从使用方法看， 用户仅需上传产品图片并选定符合品牌风格的模特即可生成高清模特图片。从访问量看， 根据 Similarweb 统计，2023 年 9 月 ZMO 的 MAU 为 450 万人，单次访问平均为 3.29 页， 平均访问时长为 2 分 57 秒。从收费模式看，目前用户使用 AI 模特生成功能需要申请加入 等待名单。此外，ZMO 旗下还包括多款 AI 智能工具，包括去除背景、智能创作图片以及 魔术删除等。

Looka：AI 一键生成品牌 Logo，快速建立品牌形象。Looka 专注于 Logo 设计，提 供直观的界面和用户友好的设计流程，并包含丰富的设计元素、广泛的自定义选项，允许 用户微调其 logo 设计以满足个性化需求。Looka 使用方法较为简单：主要步骤包括：1） 填写您的行业；2）Looka 提供了一系列与客户所处行业类似的 Logo 设计方案，从中挑选 任意数量喜欢的方案；3）客户挑选喜欢的品牌色，输入 Logo 名称、标语（选填）和想表 达的符号意义（选填）；4）在众多设计方案中选择喜欢的 Logo 图形形状，并进行定制化 创作。在创作完毕后，Looka 还提供针对具体场景如网页、服饰、名片的设计工具，完成 从 Logo 设计到实际落地的全流程服务。从访问量看，根据 Similarweb 统计，2023 年 9 月 Looka 的 MAU 为 460 万人，单次访问平均为 5.55 页，平均访问时长为 5 分 5 秒。从 收费模式看，Looka 推出了多种套餐，单次基础的 Logo 生成需 20 美元，订阅制收费为 96 美元/年。

视频：kaiber 与 Clipchamp 聚焦音乐 MV 和自媒体视频编辑

Kaiber.ai：AI 生成专业电影级音乐 MV。Kaiber 最具特色的功能是根据歌曲生成 MV， 用户仅需上传一首歌曲，选择一种主题和审美，即可生成专业级的视频内容。2023 年 2 月和 4 月，Kaiber 为林肯公园《Meteora》专辑 20 周年相继制作了《Lost》和《Massive》 歌曲纪念动画 MV，在网络中二度引起歌迷们的热议。此外，Kaiber 还具备图片或文字生 成视频的功能，用户通过简单和直观的控制，即可调整视频的长度、尺寸、速度等参数。 从访问量看，根据 Similarweb 统计，2023 年 9 月 Kaiber 的 MAU 为 195 万人，单次访问 平均为 7.26 页，平均访问时长为 7 分 24 秒。从收费模式看，Kaiber 提供为期 7 天的免费 试用期，试用期结束后，用户可根据自身使用频率选择 5/15/30 美元/月的订阅套餐。

Clipchamp：面向自媒体的简易视频编辑器。Clipchamp 是微软旗下创作视频内容的 智能工具，在最新面向 Windows 11 用户的 Moment 4 更新中，用户仅需添加视频标题和 素材，Clipchamp 即可为用户提供推荐的场景、剪辑、BGM 和叙述等内容。工作完成后， 用户可轻松将其保存到 One Drive 或 Google Drive，或一键添加到 Instagram、YouTube， 生产适配不同社交媒体的视频。从访问量看，根据 Similarweb 统计，2023 年 9 月 Clipchamp 的 MAU 为 973 万人，单次访问平均为 3.72 页，平均访问时长为 5 分 59 秒。从收费模式 看，Clipchamp 可以免费试用，若需使用更多素材、滤镜以及导出 4K 分辨率视频等功能， 用户可选择 78 元/月或 758 元/年的套餐进行升级。

文字：Writesonic 与 Copy.ai 聚焦营销文案撰写

Writesonic：AI 撰写平台营销文案。Writesonic 基于生成式模型构建，通过学习大量 数据集来创建新内容，并且针对特定的营销领域推出垂类功能，比如 Google 广告、 Facebook 广告、落地页、知识回答、推文和 Instagram 字幕等。从使用方法看，用户可 以输入一个主题或想法，并让系统自动生成相关的文本内容。Writesonic 的 AI 引擎会分析 输入的主题，并结合用户的要求和指定的写作风格，生成一段具有逻辑性和连贯性的文本 内容。用户还可以选择不同的模板和风格，例如幽默、专业、销售等，以满足不同的写作 需求。从访问量看，根据 Similarweb 统计，2023 年 9 月 Writesonic 的 MAU 为 613 万人， 单次访问平均为 3.8 页，平均访问时长为 3 分 55 秒。从收费模式看，Writesonic 可免费试 用，免费限额为 10000 字/月，若超过该限额，则需支付 16 美元/月的订阅费用。

Copy.ai：AI 撰写商品和行业推广文案。Copy.ai 可以帮助用户编写 Instagram 标题， 并提供博客创意、产品描述、Facebook 内容、商业创意等各种服务。用户只需在本网站 注册账户并选择工具，填写所需的商品和行业推广信息，Copy.ai 会自动生成文案。从访 问量看，根据 Similarweb 统计，2023 年 9 月 Copy.ai 的 MAU 为 356 万人，单次访问平 均为 5.09 页，平均访问时长为 4 分 10 秒。从收费模式看，Copy.ai 可以免费试用，免费 限额是 5000 字/月，若超过限额，则需支付 39.9 元/月的订阅费用。

图文创意助力生产力领域，2025 年国内潜在市场规模达 302 亿元

我们认为以上有代表性的工具之所以在 MAU 和客户停留时长这两项指标上表现优于 同类产品，根本原因在于应用特色功能可直接商业落地并助力生产力领域，获得更高频的 需求，谋求更高的订阅率和单位用户付费水平。 我们尝试从潜在用户规模、订阅率与每付费用户的平均收益（ARPPU）这三个指标出 发，估算国内图文创意工具在生产力领域的市场规模。

潜在用户：用户应用 AI 创意工具提高生产力，并最终转化为业务利润和现金流， 具有代表性的客户群体包括新媒体运营、电商从业者、短视频 KOL 等。Adobe 将此类用户概括为“传播者”，这类人群需要聚焦于具体任务，并期待通过内容传递理念或产生消费转化，Adobe 预测 2024 年“传播者”用户人群约 9 亿。根 据中国互联网络信息中心（CNNIC）《2023 年中国互联网网络发展状况统计报告》， 截至 2023 年 6 月中国网民规模达到 10.51 亿人，占全球网民总量的 23.4%，我 们以此为依据保守预测 2025 年国内“传播者”用户规模约为 2.1 亿。

付费率：生产力场景下客户付费意愿高，参考美图公司、金山办公等产品付费率， 我们对付费率以 5%-35%进行敏感性分析。

ARPPU：生产力场景下单位用户付费水平更高，参考美图公司、金山办公等产 品付费率，我们对每付费用户的全年平均收益以 120-360 元进行敏感性分析。 生产力场景下，假设“传播者”需要在图片、文字、视频中各挑选一款生产力工具， 来完成创意落地。在付费率 5%-35%、每付费用户的全年平均收益 120-360 元的假设下， 我们测算生产力领域国内图文创意工具 2025 年潜在市场规模中值达 302.4 亿元。

虚拟数字人：从“好看的皮囊”到“有趣的灵魂”

虚拟数字人加速落地，涵盖人脸、动作、思想等多维度

虚拟数字人正在快速发展，有望兼具“好看的皮囊”和“有趣的灵魂”。通过实现建 模、渲染、动作捕捉和 AI 驱动等关键技术构成的底层架构，虚拟数字人的外貌将更精致、 形象更逼真、动作更自然，拥有“好看的皮囊”。深度学习与 AIGC 则赋予虚拟数字人有创 造力的灵魂：多模态交互将深度学习神经网络和计算机图形学相结合，充分模拟人与人之 间自然真实的交互方式，AIGC 则打破虚拟数字人市场天花板并赋予其自我生产力。虽然 虚拟数字人当下受到技术成熟度、成本、效率等多因素制约，仍处在早期发展阶段；但是 在 AIGC 浪潮之下，虚拟数字人有望成为使用自然语言与机器交互的入口级产品之一，有 望在电商、文娱、金融、教育等行业持续落地，扮演主播、代言人、客服和智能助理等角 色。尤其是随着 GPT-4V 版本更新，TTS（Text To Speech，文本转语音技术）进步，文 本驱动语音的表现在停顿、重音和交互自然程度上都有了极大提升，我们认为虚拟数字人 有望进入高速发展阶段。

Deepswap：可使用 AI 技术自由换脸的应用程序。Deepswap 是一款 AI 换脸应用程 序，可以生成换脸视频、照片和 GIF。Deepswap 也可使用 AI 编辑器修饰图像或 AI 生成 结果，用户可以通过擦除、填充和精修图像来移除或者增添新元素。同时，Deepswap 的 AI 扩展器也允许用户将图像扩展到边界之外，并利用 AI 技术补充还原其背景，使其与原 照片无缝融合。同时，Deepswap 也是一款用于生成真实或动漫风格的应用程序，用户只 需在提示框内输入自定义的外貌、服装、动作等，一键生成想象中的模样。根据 Deepswap 官网的数据，已有超过 1.5 亿用户借其制作有趣的换脸作品，包括电影角色替换、性别转 换等。目前，Deepswap 基础版本是免费使用，高级版本当前订阅费为 9.99 美元/月，或 49.99 美元/年，可以解锁更多模式、无限上传照片、无水印、优先访问，抢先体验新功能。

D-ID：创建虚拟数字人。Studio D-ID 运用了深度学习面部动画技术、GPT-3 文本生 成和 Stable Diffusion 文本到图像的功能，其主要功能是生成虚拟数字人视频、虚拟数字 人聊天，此外也提供了接口供开发人员使用。D-ID 创作人脸包括三种方式：1）使用系统 自带的素材库图片；2）上传用户图片，并生成人脸；3）利用 D-ID 自带的 Stable Diffusion 生成描述的人脸。一旦此虚拟数字人像被添加到人脸库里，就可重复使用，只需输入不同 的脚本即可。D-ID 生成文本/声音也包括三种方式：1）利用 GPT-3 文本生成技术来撰写 脚本；2）输入准备好的脚本；3）直接上传用户录制或者剪辑的音频。D-ID 里面有数百种 语言和口音可供用户选择，并且可以调整角色说话的风格。D-ID 的盈利模式包括会员+企 业定制+第三方开发使用，Studio 和 API 模式各提供了五种付费策略，整体收费价格较高。

Character.ai：可以与用户建立虚拟关系的聊天机器人。Character.ai 是一个基于神经 语言模型的聊天机器人应用程序，可以生成类似人类的文本回复，并结合上下文进行对话。 用户可以利用该程序创建“虚拟人物”，设置特定的参数，设计“个性”，然后可发布到社 区使用。“虚拟人物”可以是基于名人或虚构人物，也可以完全原创；用户也可为某些特 定目的创作虚拟人物，如协助写作、辩论陪练等。用户和“虚拟人物”的对话可以是一对 一或一对多群聊。根据 data.ai 的数据，该应用程序在全球拥有近 3000 万 MAU，其中在 美国约有 700 万。Character.ai 目前为免费使用，但高级版本 Character.ai+为订阅制，费 用为 9.99 美元/月，可以优先访问，具备更快响应速度，抢先体验新功能。

虚拟数字人助力生产力领域，2025 年国内潜在市场规模达 132 亿元

以上具有代表性的工具，特色功能可以直接商业落地，有望助力各领域生产力提升， 获得更高频的需求，谋求更高的订阅率和单位用户付费水平。2022 年 6 月 IDC 预计，2026 年中国 AI 虚拟数字人市场规模将达到 102.4 亿元，我们认为在 AI 大模型驱动下，我国虚 拟数字人市场规模有望快速超过此预测。 我们尝试从潜在用户规模、订阅率与 ARPPU 这三个指标出发，大致估算国内“虚拟 数字人”工具在生产力领域的市场规模。

潜在用户：用户应用虚拟数字人工具提高生产力，并最终转化为业务利润和现金 流，具有代表性的客户群体包括新媒体运营、电商从业者、短视频 KOL 等。Adobe 将此类用户概括为“传播者”，这类人群需要聚焦于具体任务，并期待通过内容 传递理念或产生消费转化，Adobe 预测 2024 年“传播者”用户人群约 9 亿。根 据中国互联网络信息中心（CNNIC）《2023 年中国互联网网络发展状况统计报告》， 截至 2023 年 6 月中国网民规模达到 10.51 亿人，占全球网民总量的 23.4%，我 们保守预测 2025 年国内“传播者”用户规模约为 2.1 亿。

付费率：生产力场景下客户付费意愿高，参考腾讯智影、阿里数字人等产品付费 率，我们对付费率以 2%-8%进行敏感性分析。

ARPPU：生产力场景下单位用户付费水平更高，参考腾讯智影、阿里数字人等 产品付费率，我们对每付费用户的全年平均收益以 300-540 元进行敏感性分析。 生产力场景下，假设“传播者”需要生成自己的“虚拟数字人”来提升生产力。在付 费率 2%-8%、每付费用户的全年平均收益为 300-540 元的假设下，我们测算生产力领域 国内虚拟数字人工具 2025 年潜在市场规模中值达 132 亿元。

工业软件：AI 赋能，智能制造推进制造业升级

AI 工业软件赋能智能制造，推进制造业升级

工业软件贯穿制造业全生命周期，AI 有望充分赋能研发设计以及生产制造类软件。制 造业升级为我国重要发展战略，其中智能制造为制造业升级的重要发展方向，国内厂商正 加大对于智能制造的投资力度。目前，AI 已在数字化领域发展出较好的信息加工能力，我 们认为 AI 有望直接从软件层面赋能智能制造，即研发设计类、生产制造类和经营管理类软 件。根据容知日新及宝信软件官网信息，工业软件将贯穿制造业全生命周期，制造业从产 品设计到售后服务均需要软件层支持。随着 AI 与工业软件结合，我们认为 AI 工业软件有 望改变生产制造以及客户服务模式，推进我国智能制造跨越式发展。

2026 年我国智能制造市场空间有望超十万亿元，带动我国智能制造软件市场较快增 长。我国制造业基础较好，产业规模全球领先，当下我国正加大力度发展智能制造以进一 步提升生产效率及附加值，加快从制造大国向制造强国转型。根据甲子光年智库预测，我 国智能制造产业规模将保持较快增长，2026 年产值规模将达到十万亿元，2022-2026 年 CAGR 为 22%。从产业结构看，智能制造转型需智能设备及控制支撑，我国已发展出较为 完善的智能控制和设备产业，在机器视觉、机器人、传感器、电气装备等领域的研发生产 能力快速提升。我们认为，受益于国内智能制造产业保持较大投入、AI 大模型在垂类场景 的生产力持续提升，我国智能制造软件市场将保持较快增长。根据海比研究院预测数据， 2026 年中国智能制造软件市场规模将达到 3202.2 亿元，2022-2026 年 CAGR 为 18%， 远高于其他工业软件市场（2022-2026 年 CAGR 为 8%）。

AI 工业软件：PTC 与西门子借助 AI 定义新制造模式

AI 赋能“创成式设计”，大幅提升工程师效率。AI 大模型正赋能研发设计类软件，我 们认为将大幅改变产品开发和设计领域。对于传统工业设计而言，用户通常需要创建多个 “概念”，然后根据设计目标对一个或多个概念进行评估优化。在 AI 大模型的赋能下，“创 成式设计”横空出世。与传统工业设计不同，“创成式设计”可以在交互过程中指定已知 的目标和约束，对结果进行评估，然后添加或细化参数以产生设计成果。此外，“创成式 设计”还可帮助工程师跳出传统思维，AI 不仅能够创造新的想法，还可以减少获得可行产 品前所需的模拟原型数量。因此，我们认为“创成式设计”可充分提高工业设计效率以及 可靠性。

AI+研发设计类软件：Creo 由 PTC 公司推出，是完全集成的 3D CAD 解决方案，工 程师能够利用它顺畅地概念化、设计、分析和验证产品。根据 PTC 官网信息，借助 Creo 技术，设计工程师能够使用各种材料和制造工艺来仿真和优化产品的重量、性能、成本以 及可持续性。Creo 的设计方案不仅为工程原型，也是可行的综合制造方案。借助基于模型 的方法，可以用完全注释的 3D 模型取代 2D 绘图，从而简化零件和组件的制造、检查 和维修。我们认为在 AI 算法辅助下，Creo 工具所具备的智能工业设计能力有望直接赋能 工程师，简化工业设计步骤并提升原型可行性。

AI+生产制造类软件：2023 年西门子与微软再度合作，助力制造业在产品全生命周期 内持续提升效率并推动创新。根据西门子中国官网信息，此次西门子与微软合作围绕三大 领域：1）面向微软 Teams 推出 Teamcenter 新款应用，运用 AI 在产品全生命周期内提高 生产效率及创新能力；2）使用 Azure OpenAI 服务的助手可进行软件代码创建、优化和 调试，助力工厂自动化；3）工业人工智能可有效执行车间视觉车辆检验。我们认为，运 用 AIGC 将有效提升生产效率，将工人、机器以及产品有机结合，提高工厂自动化水平和 运营能力，AI 与技术平台的深度融合将彻底改变企业运营模式。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）

精选报告来源：【未来智库】。「链接」