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本篇摆脱传统按照文本、代码、图像、语音等技术分类的方式对生成式AI的探讨，依照应用场景中的流程链条来探究海外目前已经落地或处于Demo阶段的应用案例，来反映应用发展的成熟度情况。

营销： 文案素材生成和个性化邮件应用较为成熟。Jasper.ai为例，在大模型实现程度较高的文本领域，深耕营销行业,支持多语言、多场景的文案自动生成。对比各类型应用的订阅费，To B营销文案素材生成的订阅费用相对最高，2022年公司收入7500万美元，估值15亿美金，已验证行业客户降本增效的需求及持续付费的意愿。 游戏： 美术环节较为成熟，长期有望显著释放生产力。①策划：代表性工具是ChatGPT，文本生成能力较强且脑洞较大，GPT-4 在此基础上进一步加强文本处理能力，且能回答“文+图”形式呈现的问题。②美术制作：相对其他环节更为成熟，Midjourney可实现输入文字生成图像，NVIDIA Omniverse 和 Unreal Metahuman 可生成 3D 角色模型和表情，NVIDIA ASE 虽可实现 3D 角色动作，但目前直接应用性较低且动作生成较局限。③音乐音效：目前应用较少。④代码逻辑：Github Copilot X（基于Open AI Codex）、Open AI Codex 可辅助代码编写。 电商： 素材生成、数据分析为提效工具，购物助手或颠覆传统搜索及推荐逻辑。多元化的素材生成较为成熟，分析研究内容的产出成熟度次之，仍需要加入人的辨识和判断来最终决定。购物助手或颠覆传统搜索及推荐逻辑，随着技术的成熟，聊天框或成为除了搜索框之外另一个重要的搜索及推荐入口。目前已内置于电商平台的应用包括：Shopify的产品编辑页面新增智能生成描述功能，不需要额外安装，卖家可以输入关键字、选择语言风格后快速生成产品描述。Instacart生鲜电商App搜索框支持消费者通过提问方式获得商品组合的推荐。 阅读： 大幅改善内容生产力，创新阅读交互形式已有落地。中文在线的海外产品Chapters和My Escape已在做接入ChatGPT测试互动式剧本生成，21年其海外App矩阵收入约1亿美金，预计中长期付费用户数量及ARPU有拉升空间。 社交： 聊天机器人、社交媒体推文生成等应用初做尝试。Snapchat公布了My AI聊天机器人，UI设计上My AI没有设计专属界面，也无交互提示和弹窗，只需打开空白的聊天页面即可开始对话。此外也有许多可以直接在Whatsapp和Telegram等社交软件上使用的插件被研发出来。 视频： 支持图文生成视频、视频特效化或元素修改。前期策划环节可以①根据预设风格进行学习，批量化生剧本，为创作者提供灵感；②初稿剧本的二次加工；③分析同类电影的票房预测，推荐合适的演员、拍摄地点等。后期制作环节，AIGC在配音、译制、剪辑及宣发等环节也发挥作用。在文字、图片生成视频上，目前仍处在Demo阶段。 综上，从商业模式来看，多数应用目前以订阅式或针对某一等级会员用户免费开放。社交聊天机器人约4美金/月，创意素材生成约8美金/月，代码开发类、文档管理类大约10美金/月，文本生成视频12美金/月，ToB营销文案素材生成40-49美金/月。 应用领域的决胜要素之一为高质量的数据。垂类应用需要在大模型基础上加入行业训练集进行微调。高质量的数据有望打造“数据-模型-产品-用户-数据”的飞轮效应。预计用户数量的爆发会率先出现在以下两个方向：适用门槛较低的C端应用、功能打磨完善的B端应用。如营销行业的素材生成、游戏行业美术素材生成、电商的商品描述生成等。 投资建议 建议关注打造SaaS化营销素材开放平台的因赛集团，游戏NPC智能互动上积极探索的网易、完美世界、汤姆猫，海外应用沉浸式交互拉动用户增长的中文在线。 风险提示 技术迭代的不确定性、行业竞争加剧、行业政策不确定性、应用端商业化落地不及预期风险等。

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