游戏行业深度报告-AI生成3D：关注游戏行业“AI拐点”

请务必阅读正文之后的免责条款部分 [Table_MainInfo] [Table_Title] 2024.03.26 AI 生成 3D：关注游戏行业“AI 拐点” ——游戏行业深度报告 陈筱(分析师) 杨昊(分析师) 021-38675863 021-38032025 chenxiao@gtjas.com yanghao029514@gtjas.com 证书编号 S0880515040003 S0880524020001 本报告导读： “3D 内容”是符合游戏产业趋势的生成式 AI 技术方向，且其数据、技术积累都在突破边缘，若实现或将影响游戏产业的“开放世界”、UGC、游戏发行/运营、MR 方向。 摘要： [Table_Summary]  投资建议：我们认为“AI 生成 3D”是今年生成式 AI 发展对游戏赛道有重要影响的一环，特别是当前 3D 数据资产和技术持续积累、“AI生成视频”快速发展。“AI 生成 3D”的突破将对游戏产业产生实质性影响，这种变化不仅是在降本增效，还体现在游戏产业趋势的变化下。建议重视如下思路：1）继续重视小游戏平台价值，以及具备优秀的发行和运营能力的公司，推荐恺英网络，受益标的世纪华通；2）具备突出 3D 开发能力或优质 IP 的大型游戏公司，推荐三七互娱、完美世界、吉比特，受益标的腾讯控股、网易；3）积极布局 AI 的游戏公司，受益标的巨人网络、掌趣科技、昆仑万维；4）MR 及 3D 资产产业链相关公司，受益标的恒信东方、丝路视觉、凡拓数创、视觉中国。  游戏产业呈现 3D 化、UGC 化、碎片化趋势，而 “AI 生成 3D”与这一趋势高度相关。①3D 建模已经成为头部游戏产品主流；②头部游戏产品中玩法型游戏占比高，平台提供基础玩法，用户自己生产内容；③小游戏平台持续崛起。目前看来，生成式 AI 技术在游戏行业的应用还未触及到核心的 3D 生产环节，若“生成 3D”技术得到突破，在B 端能够改变游戏的生产流程、提升产品迭代速率，在 C 端能够产生真正的“低门槛、高质量”的游戏 UGC 工具，丰富游戏 UGC 供给生态。  从数据和技术积累两个角度，“AI 生成 3D”或许已经触及突破边缘。数据上，致力于标准化 3D 格式的 AOUSD 持续扩充成员规模，NVIDIA也积极完善相关生态，官方规划在 2024 年底前完成对核心规范的反馈，Objavers-XL 达到 ImageNet 同等素材规模，且已经催生出一些产品；技术积累上，“视频生成”类 AI 工具快速发展，与“3D 生成”可互相促进。近年来的 DUSt3R、TripoSR、英伟达 ACE、谷歌 Genie，均展现了某一方面的突破。  若“AI 生成 3D”突破，落地在游戏产业层面将利好四个方向。①需要大量 3D 资产的“开放世界”游戏将首先受益；②改进后的“AI UGC”工具将催生更多、更好的游戏 UGC；③基于“创意兑现”，部分游戏公司的重心可能放在发现、对接发行、运营优秀的潜力项目，小游戏平台也有望成为“游戏版抖音”，价值进一步扩大；④需要 3D 资产的MR 平台或能改进基础设置和获得新的交互方式。  风险提示：“AI 生成 3D”技术推进放缓，相关公司项目产品推进不及预期。 [Table_Invest] 评级： 增持 上次评级： 增持 [Table_subIndustry] 细分行业评级 [Table_DocReport] 相关报告 传播文化业《OpenAI或携 Sora拜访好莱坞，阶跃星辰正式发布》 2024.03.24 传播文化业《OpenAI或携 Sora拜访好莱坞，AI 影视落地望加速》 2024.03.23 传播文化业《多部海外大作上映在即，电影迎来小阳春》 2024.03.22 传播文化业《Kimi“200 万字上下文”，应用场景再拓展》 2024.03.21 传播文化业《 GDC 与 GTC 召开在即，PixVerse 热度攀升》 2024.03.16 行业深度研究 股票研究 证券研究报告 [Table_industryInfo] 传播文化业 行业深度研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分 2 of 27 目 录 1. 游戏产品的趋势：3D 化、UGC、碎片化 ...................................... 3 1.1. 3D 化：3D 建模成为头部产品标配 ...................................... 3 1.2. UGC 化：平台提供基础玩法，用户自己生产内容................ 4 1.3. 碎片化：小游戏崛起，适合更广泛受众的轻量需求 ............. 7 2. “AI 生成 3D”作用于核心环节，可影响 B/C 两端........................... 9 2.1. 目前生成式 AI 多作用于游戏的脚本、原画设计等环节 ........ 9 2.2. B 端：3D 生产过程复杂，生成式 AI 可极大改进效率 .........11 2.3. C 端：一键定制化模型，高自由、低门槛 UGC 游戏可期 .. 12 3. 技术积累、新工具频出，“AI 生成 3D”或有加速 ......................... 13 3.1. 技术积累：数据积累触及突破边缘，各模态依序推进 ........ 13 3.1.1. Objaverse 与 OpenUSD 推动训练数据积累 ................... 13 3.1.2. “视频生成”扩大到场景层面，将与“3D 生成”相互促进. 16 3.1.3. 3D 生成显著落后其他模态，具备向上压力 ................. 17 3.2. 工具端：“AI 生成 3D”产品开始密集突破........................... 18 3.2.1. DUSt3r、TripoSR 可以利用简单照片生成 3D 模型 ....... 18 3.2.2. 英伟达 ACE 利用生成式 AI 改变玩家与 NPC 的互动 ... 19 3.2.3. 谷歌 Genie 提供 2D 层面的“图生游戏”雏形 ................. 20 4. 游戏落地前瞻：行业多个方向或发生积极变化 ........................... 21 4.1. “开放世界”首先受益 ......................................................... 21 4.2. 更多、更好的游戏“UGC” .................................................. 23 4.2.1. “大 IP 的 UGC 化”：形成 IP 的“内容-影响力”循环 ....... 23 4.2.2. “UGC 平台 IP 化”：玩家群体创意共建 IP ...............