發(fā)布時(shí)間:2024-03-22 19:08:32 瀏覽量:214次
簡單、快捷、便宜、質(zhì)量還高。9.9元的某AI相機(jī)火了,只需要湊夠20余張照片,交給AI去分析,就能得到一套寫真照,其精修程度絲毫不亞于專業(yè)照相館的水平。
如同網(wǎng)友的感嘆,AI先干掉了照相館,生成式AI正在進(jìn)入我們的生活,并快速改變?cè)械男袠I(yè)格局。在A股投資市場,今年上半年,與人工智能相關(guān)的TMT行業(yè)獲得了巨大關(guān)注,也成為上半年表現(xiàn)最亮眼的行業(yè)。
以該AI相機(jī)軟件為代表的生成式AI,其產(chǎn)業(yè)概況如何?除了AI相機(jī)軟件這類應(yīng)用外,生成式AI產(chǎn)業(yè)還有哪些機(jī)會(huì)有待被挖掘?本期風(fēng)向?qū)槟崂斫馕觥?/span>
9.9元的AI相機(jī)能干什么?
這款A(yù)I相機(jī)軟件已經(jīng)推出了30多款寫真模板,可以用于商務(wù)寫真、時(shí)尚海報(bào)、證件照、校園照、懷舊黑白風(fēng)、古風(fēng)隨拍等。
該款軟件的功能基于微調(diào)(fine tuning)后的Stable Diffusion開源繪畫模型。這里的Stable Diffusion是一款基于擴(kuò)散過程的深度學(xué)習(xí)模型,可以支持文生圖、圖生圖、內(nèi)補(bǔ)繪制和外補(bǔ)繪制等任務(wù)。
據(jù)媒體報(bào)道,該AI相機(jī)團(tuán)隊(duì)在Stable Diffusion基礎(chǔ)上,使用“低秩適應(yīng)”(Low-Rank Adaptation,即LoRA)方法對(duì)模型進(jìn)行了微調(diào)。
而LoRA是一種輕量級(jí)優(yōu)化方法,與傳統(tǒng)LLM訓(xùn)練方法不同,LoRA可以在少量數(shù)據(jù)集上微調(diào)模型,從而使模型更好適應(yīng)新任務(wù),并降低模型的存儲(chǔ)和計(jì)算成本。
擴(kuò)散模型去噪過程
圖片來源:華泰證券、Benlisquare
用通俗的話來說,上述過程就如同一位廚師在為你烹飪專屬的菜肴,Stable Diffusion是廚師,他會(huì)根據(jù)你提供的信息(比如你提交的照片)來不斷嘗試將不同食材組合到一起,通過不斷的嘗試,直到最后生產(chǎn)出你想要的菜肴。
值得注意的是,上述模型屬于開源模型,反倒是算力資源是此類AI圖片生成軟件的競爭關(guān)鍵。
生成式AI的商業(yè)模式?
了解了這款A(yù)I相機(jī)軟件的秘密,我們不妨來梳理下現(xiàn)階段生成式AI的發(fā)展?fàn)顩r。
從商業(yè)模式的角度看,我們可以將AI分為四個(gè)層次,即
其中,應(yīng)用層最接近消費(fèi)者,擁有最大變現(xiàn)的潛力。
基礎(chǔ)設(shè)施層,很好理解,人工智能的發(fā)展從深度學(xué)習(xí)時(shí)代進(jìn)入到大模型時(shí)代,大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)量呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)上升,需要高性能算力的支撐。目前,大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型訓(xùn)練算力是以往的10到100倍。
據(jù)中國信通院撰寫的《中國算力發(fā)展指數(shù)白皮書(2022年)》,過去10年用于AI訓(xùn)練模型的計(jì)算資源激增,AI 訓(xùn)練的計(jì)算復(fù)雜度每年猛增10倍,人工智能計(jì)算已成為主流的計(jì)算形態(tài),全球智能算力規(guī)模將由2021年232EFlops快速增長至2030年的52.5ZFlops,十年間的復(fù)合年化回報(bào)率超過80%。
數(shù)據(jù)來源:信通院
在通用大模型方面,2017年,海外知名科技公司發(fā)布具有標(biāo)志性意義的Transformer模型,該模型的解碼模塊成為GPT模型的核心要素,通過引入注意力機(jī)制,可實(shí)現(xiàn)更大規(guī)模的并行計(jì)算,明顯減少模型的訓(xùn)練時(shí)間,使得大規(guī)模AI模型得以應(yīng)用。
BERT模型、LaMDA模型在信息提取能力以及安全性等方面不斷提升。最新推出的PaLM-E模型具有很強(qiáng)的泛化和遷移能力,在完成視覺語言和通用語言任務(wù)的同時(shí),可處理多模態(tài)數(shù)據(jù)(語言、視覺、觸覺等),實(shí)現(xiàn)指導(dǎo)機(jī)器人完成相應(yīng)任務(wù)的功能。
具體應(yīng)用方面,以圖像生成為例,其技術(shù)場景劃分為圖像屬性編輯、圖像局部生成及更改、端到端的圖像生成。其中,前兩者落地場景為圖像編輯工具,端到端的圖像生成則對(duì)應(yīng)創(chuàng)意圖像生成及功能性圖像生成兩大落地場景。
目前,圖像編輯工具的使用已較為廣泛,相關(guān)產(chǎn)品較為豐富;創(chuàng)意圖像生成大多以NFT等形式呈現(xiàn),功能性圖像大多以營銷類海報(bào)/界面、LOGO、模特圖、用戶頭像為主。
從商業(yè)收費(fèi)模式的情況看,多數(shù)生成式AI產(chǎn)業(yè)尚未建立成熟的變現(xiàn)方式,大部分產(chǎn)品仍處于免費(fèi)試用“流量吸引+平臺(tái)改良”階段。
從全球情況來看,生成式AI的主流營收模式有如下幾類:作為底層平臺(tái)收費(fèi)、按產(chǎn)出內(nèi)容收費(fèi)、軟件訂閱服務(wù)收費(fèi)、模型訓(xùn)練收費(fèi)、具體屬性收費(fèi)。其中最具長期增長潛力,并將占據(jù)主要市場規(guī)模的模式為:作為底層平臺(tái)收費(fèi),即按照數(shù)據(jù)請(qǐng)求量和實(shí)際算量進(jìn)行定價(jià)和計(jì)算。
投資視角看下半年AI發(fā)展?
數(shù)據(jù)、算力和算法作為AI三要素,是決定AI發(fā)展的重要基礎(chǔ)。近年來全球數(shù)據(jù)規(guī)模持續(xù)增長,IDC預(yù)計(jì)到2025年全球數(shù)據(jù)規(guī)模將達(dá)到175ZB,為人工智能模型訓(xùn)練提供海量數(shù)據(jù)資源。
從算力的視角看,高性能AI芯片的推出為大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型提供重要算力支撐,而伴隨技術(shù)的不斷發(fā)展,Transformer、BERT、LaMDA、ChatGPT等模型實(shí)現(xiàn)快速迭代優(yōu)化。在數(shù)據(jù)、算力和模型的共同推動(dòng)下,全球生成式AI產(chǎn)業(yè)得以迅速發(fā)展,相關(guān)場景應(yīng)用也不斷豐富。
嘉實(shí)基金大科技研究總監(jiān)王貴重認(rèn)為,本輪人工智能最直接影響的領(lǐng)域就是信息生成和信息交互,可以進(jìn)一步的提升信息生產(chǎn)和人機(jī)交互效率,它將改變?nèi)藗児ぷ?、學(xué)習(xí)、娛樂、醫(yī)療以及彼此交流的方式,甚至未來隨著算力成本的下降,我們每一個(gè)人有一個(gè)AI助理也不是不可能。而未來隨著多模態(tài)的落地,機(jī)器人也會(huì)變成可能。幾乎每一個(gè)行業(yè)都會(huì)被AI影響和改變。在大機(jī)會(huì)面前不要機(jī)會(huì),在大技術(shù)變革面前最優(yōu)策略是擁抱,無論投資還是生活。
王貴重認(rèn)為,下半年重點(diǎn)關(guān)注兩個(gè)方向。第一是,曾經(jīng)被互聯(lián)網(wǎng)改變的行業(yè)會(huì)再一次被AI改變。首先是內(nèi)容,無論是一維媒介文字,二維媒介圖片,三維媒介視頻,四維媒介游戲,還是社交、搜索、短視頻、電商,我們用的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用都會(huì)集成AI功能。
第二是軟件行業(yè),軟件會(huì)從功能軟件到智能軟件,軟件的能力會(huì)進(jìn)一步提升,幫我們做更多的事情,交互也會(huì)更加友好。無論是辦公、OA、CRM、ERP,甚至一些專業(yè)的畫圖、EDA等工具。
*風(fēng)險(xiǎn)提示:基金投資需謹(jǐn)慎。投資人應(yīng)當(dāng)閱讀《基金合同》《招募說明書》《產(chǎn)品資料概要》等法律文件,了解基金的風(fēng)險(xiǎn)收益特征,特別是特有風(fēng)險(xiǎn),并根據(jù)自身投資目的、投資經(jīng)驗(yàn)、資產(chǎn)狀況等判斷是否和自身風(fēng)險(xiǎn)承受能力相適應(yīng)。基金管理人承諾以誠實(shí)信用、謹(jǐn)慎盡責(zé)的原則管理和運(yùn)用基金資產(chǎn),但不保證基金一定盈利或本金不受損失。過往業(yè)績不預(yù)示其未來業(yè)績,其他基金業(yè)績不構(gòu)成本基金業(yè)績的保證。
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