簡單、快捷、便宜、質量還高。9.9元的某AI相機火了，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照相館的水平。

如同網友的感嘆，AI先干掉了照相館，生成式AI正在進入我們的生活，并快速改變原有的行業格局。在A股投資市場，今年上半年，與人工智能相關的TMT行業獲得了巨大關注，也成為上半年表現最亮眼的行業。

以該AI相機軟件為代表的生成式AI，其產業概況如何？除了AI相機軟件這類應用外，生成式AI產業還有哪些機會有待被挖掘？本期風向將為您梳理解析。

9.9元的AI相機能干什么？

這款AI相機軟件已經推出了30多款寫真模板，可以用于商務寫真、時尚海報、證件照、校園照、懷舊黑白風、古風隨拍等。

該款軟件的功能基于微調（fine tuning）后的Stable Diffusion開源繪畫模型。這里的Stable Diffusion是一款基于擴散過程的深度學習模型，可以支持文生圖、圖生圖、內補繪制和外補繪制等任務。

據媒體報道，該AI相機團隊在Stable Diffusion基礎上，使用“低秩適應”（Low-Rank Adaptation，即LoRA）方法對模型進行了微調。

而LoRA是一種輕量級優化方法，與傳統LLM訓練方法不同，LoRA可以在少量數據集上微調模型，從而使模型更好適應新任務，并降低模型的存儲和計算成本。

擴散模型去噪過程

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，他會根據你提供的信息（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鍵。

生成式AI的商業模式？

了解了這款AI相機軟件的秘密，我們不妨來梳理下現階段生成式AI的發展狀況。

從商業模式的角度看，我們可以將AI分為四個層次，即

• 基礎設施層（AI芯片、AI計算集群、AI云服務）；
• 通用大模型層（生成式AI大模型）；
• 行業模型層（金融、醫療、零售、制造、安全）；
• 場景應用層（文本生成、圖像生成、音頻生成、視頻生成、數字人）。

其中，應用層最接近消費者，擁有最大變現的潛力。

基礎設施層，很好理解，人工智能的發展從深度學習時代進入到大模型時代，大規模預訓練模型的參數量呈現指數級上升，需要高性能算力的支撐。目前，大規模預訓練模型訓練算力是以往的10到100倍。

據中國信通院撰寫的《中國算力發展指數白皮書（2022年）》，過去10年用于AI訓練模型的計算資源激增，AI 訓練的計算復雜度每年猛增10倍，人工智能計算已成為主流的計算形態，全球智能算力規模將由2021年232EFlops快速增長至2030年的52.5ZFlops，十年間的復合年化回報率超過80%。

數據來源：信通院

在通用大模型方面，2017年，海外知名科技公司發布具有標志性意義的Transformer模型，該模型的解碼模塊成為GPT模型的核心要素，通過引入注意力機制，可實現更大規模的并行計算，明顯減少模型的訓練時間，使得大規模AI模型得以應用。

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模型具有很強的泛化和遷移能力，在完成視覺語言和通用語言任務的同時，可處理多模態數據（語言、視覺、觸覺等），實現指導機器人完成相應任務的功能。

具體應用方面，以圖像生成為例，其技術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應創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，相關產品較為豐富；創意圖像生成大多以NFT等形式呈現，功能性圖像大多以營銷類海報/界面、LOGO、模特圖、用戶頭像為主。

從商業收費模式的情況看，多數生成式AI產業尚未建立成熟的變現方式，大部分產品仍處于免費試用“流量吸引+平臺改良”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：作為底層平臺收費、按產出內容收費、軟件訂閱服務收費、模型訓練收費、具體屬性收費。其中最具長期增長潛力，并將占據主要市場規模的模式為：作為底層平臺收費，即按照數據請求量和實際算量進行定價和計算。

投資視角看下半年AI發展？

數據、算力和算法作為AI三要素，是決定AI發展的重要基礎。近年來全球數據規模持續增長，IDC預計到2025年全球數據規模將達到175ZB，為人工智能模型訓練提供海量數據資源。

從算力的視角看，高性能AI芯片的推出為大規模預訓練模型提供重要算力支撐，而伴隨技術的不斷發展，Transformer、BERT、LaMDA、ChatGPT等模型實現快速迭代優化。在數據、算力和模型的共同推動下，全球生成式AI產業得以迅速發展，相關場景應用也不斷豐富。

嘉實基金大科技研究總監王貴重認為，本輪人工智能最直接影響的領域就是信息生成和信息交互，可以進一步的提升信息生產和人機交互效率，它將改變人們工作、學習、娛樂、醫療以及彼此交流的方式，甚至未來隨著算力成本的下降，我們每一個人有一個AI助理也不是不可能。而未來隨著多模態的落地，機器人也會變成可能。幾乎每一個行業都會被AI影響和改變。在大機會面前不要機會，在大技術變革面前最優策略是擁抱，無論投資還是生活。

王貴重認為，下半年重點關注兩個方向。第一是，曾經被互聯網改變的行業會再一次被AI改變。首先是內容，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，我們用的互聯網應用都會集成AI功能。

第二是軟件行業，軟件會從功能軟件到智能軟件，軟件的能力會進一步提升，幫我們做更多的事情，交互也會更加友好。無論是辦公、OA、CRM、ERP，甚至一些專業的畫圖、EDA等工具。

*風險提示：基金投資需謹慎。投資人應當閱讀《基金合同》《招募說明書》《產品資料概要》等法律文件，了解基金的風險收益特征，特別是特有風險，并根據自身投資目的、投資經驗、資產狀況等判斷是否和自身風險承受能力相適應?；鸸芾砣顺兄Z以誠實信用、謹慎盡責的原則管理和運用基金資產，但不保證基金一定盈利或本金不受損失。過往業績不預示其未來業績，其他基金業績不構成本基金業績的保證。