行业动态

近日英伟达宣布将提供游戏定制AI模型代工服务——Avatar Cloud Engine (ACE) for Games，可开发在云端和PC上运行的AI模型。

投资要点

决策式AI基于深度神经网络与强化学习技术，可在海量数据训练下形成特定领域的高效判断，在过往游戏行业中已有普遍应用：（1）游戏研发端，可优化数值设计并提高测试效率，提高游戏数值平衡性；（2）游戏发行端，可赋能个性化算法推荐的买量投放，实现用户精准触达；（3）用户体验端，AI-BOT 高拟人化进一步提高游戏可玩性。生成式 AI 的迅速发展是多维度模型迭代优化+算力大幅提高的共同结果，与决策式AI不同在于，生成式AI可理解并学习数据生成的模式，并根据习得的模式输出全新内容。

AIGC 将从美术、程序、文案、沟通效率与发行运营多方面促进游戏行业提效。（1）美术方面，基于扩散模型的2D美术图像生成已开始商业化落地，主要应用为Midjourney和Stable Diffusion，二者在使用门槛、图像质量、图像可控性上各有优劣，预计短期内可看到成本节约；3D美术生成多采用2D升维路径，当前受制于算力、算法，3D生成物在成本和质量上均难达到落地标准，但可生成2D贴图辅助3D模型生产；此外，AIGC还可低成本生成大量参考素材，辅助美术灵感生成。（2）程序方面，以GitHub Copilot为代表的AIGC工具将提高代码效率与质量，当前AIGC已具备简单游戏开发能力，可实现成本节降与人员门槛降低。（3）文案方面，在游戏内可用于快速填充基础性文案并赋能智能NPC玩法，智能NPC在落地应用上仍有难点：涉及对大模型的高频调用，成本高；NPC行为框架开发需大量玩家行为数据作针对性微调，目前此类数据较为缺乏。（4）沟通协作与发行运营方面，AIGC高效内容生成能力将加强跨职能间的沟通合作，提高内容生产的质量与数量；对游戏发行运营，可提高买量投放素材的设计及制作效率；出海与本地化方面，AIGC的多语言能力可提供翻译与表述支持，优化跨文化团队间沟通。

投资建议

我们认为，生成式AI推动了游戏新一轮供给带动的产业周期，其产业发展类似于2D游戏到3D游戏时期，游戏体验预计将进一步增强。坚定看好游戏板块基本面持续向上的趋势，AIGC工具在业务中已经使用，后续在产品研发中也有望逐步落地，推荐AIGC逐步落地的游戏公司。

相关个股

以上涉及个股仅作为教学案例，不构成投资建议，仅供参考学习”

参考文献：广发证券 2023-06-05 传媒行业：生成式AI对于游戏的研发变革以及产业要义