廣發(fā)證券：決策式AI在游戲行業(yè)已有豐富應用場景 AIGC短期內(nèi)將扮演降本增效角色

智通財經(jīng)APP獲悉，廣發(fā)證券發(fā)布研究報告稱，生成式AI推動了游戲新一輪供給帶動的產(chǎn)業(yè)周期，其產(chǎn)業(yè)發(fā)展類似于2D游戲到3D游戲時期，游戲作為內(nèi)容端的體驗感預計將進一步增強，AIGC短期內(nèi)將扮演降本增效角色。隨著相關工具的完善，內(nèi)容端有望產(chǎn)生重磅新品。隨著版號發(fā)放趨于平穩(wěn)和精品供給持續(xù)增加，行業(yè)基本面向上趨勢明顯。且AIGC工具在業(yè)務中已經(jīng)使用，后續(xù)有望在產(chǎn)品研發(fā)中持續(xù)落地。

廣發(fā)證券主要觀點如下：

決策式AI在游戲行業(yè)已有豐富應用場景，本輪AIGC熱潮來自生成式AI突破。

決策式AI基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡與強化學習技術，可在海量數(shù)據(jù)訓練下形成特定領域的高效判斷，在過往游戲行業(yè)中已有普遍應用：(1)游戲研發(fā)端，可優(yōu)化數(shù)值設計并提高測試效率，提高游戲數(shù)值平衡性;(2)游戲發(fā)行端，可賦能個性化算法推薦的買量投放，實現(xiàn)用戶精準觸達;(3)用戶體驗端，AI-BOT高擬人化進一步提高游戲可玩性。生成式AI的迅速發(fā)展是多維度模型迭代優(yōu)化+算力大幅提高的共同結果，與決策式AI不同在于，生成式AI可理解并學習數(shù)據(jù)生成的模式，并根據(jù)習得的模式輸出全新內(nèi)容。

AIGC將從美術、程序、文案、溝通效率與發(fā)行運營多方面促進游戲行業(yè)提效。

1)美術方面，基于擴散模型的2D美術圖像生成已開始商業(yè)化落地，主要應用為Midjourney和Stable Diffusion，二者在使用門檻、圖像質(zhì)量、圖像可控性上各有優(yōu)劣，預計短期內(nèi)可看到成本節(jié)約;3D美術生成多采用2D升維路徑，當前受制于算力、算法，3D生成物在成本和質(zhì)量上均難達到落地標準，但可生成2D貼圖輔助3D模型生產(chǎn);此外，AIGC還可低成本生成大量參考素材，輔助美術靈感生成。

2)程序方面，以GitHub Copilot為代表的AIGC工具將提高代碼效率與質(zhì)量，當前AIGC已具備簡單游戲開發(fā)能力，可實現(xiàn)成本節(jié)降與人員門檻降低。

3)文案方面，在游戲內(nèi)可用于快速填充基礎性文案并賦能智能NPC玩法，智能NPC在落地應用上仍有難點：涉及對大模型的高頻調(diào)用，成本高;NPC行為框架開發(fā)需大量玩家行為數(shù)據(jù)作針對性微調(diào)，目前此類數(shù)據(jù)較為缺乏。

4)溝通協(xié)作與發(fā)行運營方面，AIGC高效內(nèi)容生成能力將加強跨職能間的溝通合作，提高內(nèi)容生產(chǎn)的質(zhì)量與數(shù)量;對游戲發(fā)行運營，可提高買量投放素材的設計及制作效率;出海與本地化方面，AIGC的多語言能力可提供翻譯與表述支持，優(yōu)化跨文化團隊間溝通。

該行認為，生成式AI推動了游戲新一輪供給帶動的產(chǎn)業(yè)周期，其產(chǎn)業(yè)發(fā)展類似于2D游戲到3D游戲時期，游戲體驗預計將進一步增強。

AIGC短期內(nèi)將扮演降本增效角色;游戲相關AIGC垂類應用豐富，海外頭部與初創(chuàng)公司均有布局，已有眾多適用于美術、文案、程序端的垂類AIGC工具落地。從發(fā)布產(chǎn)品上看，科技巨頭公司多選擇自研攻克底層模型，細分頭部公司則關注更好地將AI工具集成到自身產(chǎn)品實現(xiàn)功能輔助。隨著相關工具的完善，內(nèi)容端有望產(chǎn)生重磅新品，該行預計MMO品類有望率先受益AIGC帶來的體驗提升，目前各家游戲公司都在探索智能NPC領域。該行堅定看好游戲板塊基本面持續(xù)向上的趨勢，AIGC工具在業(yè)務中已經(jīng)使用，后續(xù)在產(chǎn)品研發(fā)中也有望逐步落地。

風險提示：AI監(jiān)管政策風險。海內(nèi)外技術迭代不及預期。AIGC應用商業(yè)化落地不及預期。