游戏行业驱动力系列之：AI驱动生产力变革2，游戏厂商在空间AI生成式模型中有望突围

有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。 传媒行业 行业研究 | 深度报告 ⚫ 游戏公司痛点：3D 美术生成能力。年初红杉资本认为 3D 美术 AIGC 或要到 2030年才能全行业成熟。这也标志着 UGC 端编辑器的高度应用，或 PGC 端千人千面的游戏真正成为可能。然而 GPT 进入眼帘以来，产业正加速快跑，好用的 3D AIGC工具也将更快出现，将在更高维度释放游戏行业的创意。而今年因为数据要素局限性，主要 3D 突破围绕在 NPC AI 技术层面。 ⚫ 3D 大模型瓶颈：3D 数据资产。大模型三大要素为：算法、算力、数据，而在 3D生成式能力发展的瓶颈在于“标准化质量的 3D 数据”。数据体量要求，和现存开源售卖数据量级存在极大的鸿沟：现存开源美术素材库主要以 2D 美术素材为主，3D 美术素材极少。模型需求量是以十亿为单位，而外源单体数据库体量则是以千或万为单位。因此导致现阶段 OpenAI 模型 Shap-E 可用性差：像素风、品类局限性大、只能理解单一关键词（ prompt）。归根结底原因：数据量不够，Shap-E 的训练量级太小。因此模型大厂持续在整合 3D 数据资产：例如微软多次收购游戏公司，其中包括 MMORPG 顶流大厂动视暴雪。 ⚫ 3D 美术资产生产成本极高：美术开发占游戏研发成本的大头。AI 化管线本质上就是要在程序化生产这条主线下，引入一些 AI技术手段，从而实现一些传统方案无法做到的效果。虽然今年 3D 生成技术突破的垂类集中在虚拟人，但随着未来 2-3 年，大模型厂商对 3D 模型数据语料持续积累，具备全域 3D 空间生成的底层工具有望出现，更进一步的玩法和商业模型也可能随之诞生。 ⚫ 关注重点：1.Q2 业绩分化；2.AI 应用落地进展。流水：Q2 来看，巨人网络、完美世界、三七互娱、名臣健康、神州泰岳因新游戏上线等原因，获得不错的 Q2 环比流水增长基础。H2 还有网易，吉比特，巨人网络，神州泰岳，宝通科技，电魂网络，恺英网络等公司有新产品有待上线。AI 进度及更新：我们建议关注积极布局AIGC 技术的公司。1）关注 NPC AI：紫天科技海外 AI 小游戏、网易《逆水寒》、完美世界预计在《神魔大陆 2》NPC中加入 GPT、盛天网络带带电竞加入 AI陪玩、汤姆猫《狗狗本2》等项目预计接入GPT；2）AI BOT：腾讯、网易、电魂网络3）UGC 编辑器（长逻辑）：腾讯、网易、巨人网络、昆仑万维、游族网络、掌趣科技。 我们看好 AI 为游戏行业带来的效率提升、创新玩法以及新商业模式的诞生。这三者与游戏产业的结合将是渐进式推进的。建议关注，神州泰岳、网易、腾讯控股、名臣健康、恺英网络、完美世界、昆仑万维、三七互娱、吉比特、巨人网络、星辉娱乐、汤姆猫、中手游、游族网络、电魂网络、紫天科技、宝通科技、姚记科技、冰川网络、世纪华通、盛天网络、掌趣科技。 风险提示 AIGC 生成内容版权问题、行业发展及公司落地应用不及预期、宏观经济及政策风险 投资建议与投资标的 核心观点 国家/地区 中国 行业 传媒行业 报告发布日期 2023 年 07 月 10 日 证券分析师 项雯倩 021-63325888*6128 xiangwenqian@orientsec.com.cn 执业证书编号：S0860517020003 香港证监会牌照：BQP120 证券分析师 李雨琪 021-63325888-3023 liyuqi@orientsec.com.cn 执业证书编号：S0860520050001 香港证监会牌照：BQP135 证券分析师 吴丛露 wuconglu@orientsec.com.cn 执业证书编号：S0860520020003 香港证监会牌照：BQJ931 证券分析师 詹博 021-63325888*3209 zhanbo@orientsec.com.cn 执业证书编号：S0860521110001 传媒周观点：持续关注 AI 应用落地进展，聚焦能兑现业绩优标的 2023-07-03 大模型掀起应用新时代，关注垂直领域商业化落地：——传媒互联网行业 2023 年中期策略报告 2023-07-03 传媒周观点：AI 应用落地逐步推进，聚焦逻辑强能兑现标的 2023-06-20 游戏厂商在空间 AI 生成式模型中有望突围 ——游戏行业驱动力系列之：AI 驱动生产力变革 2 看好（维持） 传媒行业深度报告 —— 游戏厂商在空间AI生成式模型中有望突围 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。 2 目 录 1 从大模型“持牌上岗”到寻找应用落地 ........................................................... 4 1.1 游戏公司痛点：3D 美术生成式能力 ....................................................................... 4 1.2 3D 大模型瓶颈：3D 数据资产 ................................................................................ 6 1.3 现阶段 open AI 模型 Shap-E 可用性差 ................................................................. 6 1.4 整合 3D 数据资产：微软多次收购游戏公司 ........................................................... 7 2. 3D 美术资产开发成本极高，占据主要研发开支 ....................................... 8 2.1 什么是 3D 美术资产 ............................................................................................... 8 2.2 3D 美术资产用于 3D AIGC 模型的训练 ................................................................ 11 2.3 3D 模型的稀缺是目前阻碍 3D AIGC 发展的重要原因 .......................................... 11 2.4 为何虚拟人技术模块在 3D 生成能力中率先突破 .................................................. 12 3.关注 AI 应用落地, 跟踪短期业绩兑现分化 ...................