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AI概念股集体跌停,含金量最高的“游戏+AI”被严重错杀?

AI概念股集体跌停,含金量最高的“游戏+AI”被严重错杀?

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图片来源:Pixabay

“出来跑,迟早要还的。”在电影《无间道2》里,信奉因果轮回的大佬们反复念叨着这句话。

但有时候,“迟早”来的时间总是让人不及反应。

4月10日,《经济日报》发文表示“热捧人工智能需防泡沫”,提醒监管部门要加强对“蹭热点”“炒概念”及股价操纵行为的打击力度。其文中提到,“4月6日ChatGPT板块的市盈率已高达136倍。”

当天,开年来经历了三个多月涨势的A股人工智能概念应声回撤,云从科技等多支明星AI概念股跌超10%。令人惋惜的是,游戏股当日也纷纷下跌,如三七互娱跌10%、吉比特跌7.86%、完美世界跌7.52%、巨人跌6.37%、世纪华通跌3.92%……

GameLook需要提醒的是,A股游戏股的几家头部游戏公司的市盈率仅有20倍上下,经济日报所提及的“ChatGPT板块136倍市盈率”相差甚远,即使“游戏+AI”确定性极强、游戏企业采用AI“降本增效”积极性极高,依然难逃本轮被错杀的结果。

随后,自选股社区推出“跌停打击!人工智能板块怎么看?”话题,并在数小时内吸引了近300万阅读和超过1万条讨论。

不过在“人工智能是调整,还是潮水退去?”的投票中,多数股民还是选择了“技术性调整”的判断,认定调整是好事,甚至是诱抛的表现。原因是AI是社会发展大方向,“全部一起跌停”迹象明显。

    监管、炒作与“常识”,AI概念股被围剿

事实上,在官媒发“锤”之前,本轮AI板块大跌已有多个预兆。主要包括ChatGPT遭遇监管潮、大厂布局利好进入尾声、南下资金回调期望等三大因素影响。

3月22日,生命未来研究所发布了一封集齐了马斯克、图灵奖得主等众多名人签署的公开信《暂停大型人工智能研究》,倡议所有人工智能实验室暂停比GPT-4更强的AI模型的训练,使AI监管进入公众视野。

3月底,意大利个人数据保护局宣布暂时禁用ChatGPT,对OpenAI对用户信息的收集、使用和未成年人保护情况展开调查,并要求OpenAI在20天内提交改进措施,否则将处以最高2000万欧元或其公司全球年营业额4%的罚款。

尽管OpenAI表现出了积极的配合态度,但对AI的忧患意识很快在多国蔓延。4月3日德国方面表示不排除封禁ChatGPT,法国和爱尔兰开始与意大利监管同行接触跟进,韩国的三星、SK海力士、浦项制铁等企业在内部禁用ChatGPT,4月4日加拿大也宣布了对OpenAI展开调查。

在外部舆论环境由一片大好向逆风局转变的同时,内部AI仍在高歌猛进。继昆仑万维推出“昆仑天工”、百度推出“文心一言”后,上周国内多家企业也纷纷推出或预告发布自己的大模型,如4月8日华为发布“盘古”、4月10日商汤发布“日日新”、4月11日阿里发布“通义千问”。

商汤科技今日发布“日日新SenseNova”大模型

大厂密集发布大模型理应是好事,但按照“利好出尽是利空”的股市“常识”,股价表现往往会反其道而行之,加上国内AI大模型离GPT-4、甚至离GPT-3.5仍有一定追赶距离,国产大模型的密集发布对股价提振反而造成了拖累。

此外,游戏股成为上轮热潮概念原就有一定现实因素,A股游戏股价值向来低估,市值多在百亿级别,同时属性丰富,包含高科技、互联网,以及内容产业等市场钟情的AI元素,特别适合消化股民情绪,炒作更加简单,但同样回调也相当“方便”。

中金上周便发布研报《静待AI方向资金冷静》指出,原先有望配置板块的南下港股的资金,目前均把重点放在了A股市场的趋势追逐上。即原先要去炒港股的资金,转弯回来炒了A股,而这轮趋势过去,南下资金也到了要真正南下的时候,类似市场默认的预期综合促成了此次AI、游戏概念股的大跌。

    成本可控前景巨大,游戏+AI值得长期看好

不知读者朋友有没有发现,虽然上轮游戏股大涨有关AI,但本轮游戏股大跌却不完全是因为AI,更确切地说,并不是因为人们发现游戏与AI联系其实不够紧密,应用不够落地。更甚至于,游戏可能是目前受益于AI发展、应用AI最为真切的领域。

正如OpenAI创始人Sam Altman在近期采访中说到:AI是少有的被严重炒作之后,还被严重低估的东西。” 这句话放在游戏圈这句话特别适用。

由于已经习惯了游戏公司跌跌不休,上轮游戏股大涨后,外界不乏有游戏股“躺赚”的怀疑声,认为游戏只是沾了ChatGPT的光,实际AI应用很少,属于炒作概念。

Gamelook认为,这其实是不了解游戏行业的一种表现。AI对游戏行业的增益,与去年行业主旋律“降本增效”不谋而合,其主要表现在研发期、宣发期两大阶段。

研发期AI作用主要在“降本”,更精确而言是对美术资产生产成本的降低。通常而言,一个项目在研发期间的成本,约有50%成本是美术投入,若是以美术出彩或风格独特的3A大作占比可能高达70%。因此,美术成本也是AI大行其道后第一个被游戏公司拿来开刀的领域。

如4月初,心动创始人黄一孟在其个人社交账号上透露,有游戏团队受AI影响砍掉原画外包团队,一名外包公司技术总监也表示团队38名原画师被裁了20人,类似新闻还引发了微博上“AI能代替设计师吗”话题冲上热搜。而上述一组连环反应也被媒体总结为“第一批因AI失业的人出现了”。

资本市场也敏锐捕捉到了这一风向,如国金证券近日表示继续看好AI+游戏,理由是AI绘图服务Midjourney等AIGC工具的成熟,游戏板块因AIGC带来的降本增效进程不断继续,包括2D素材制作受游戏产业接受程度高、应用速度快。


考虑到Stable Diffunsion、Midjourney实际以2D美术资源生成的现有能力,GameLook认为,
一款3D游戏项目接入AIGC可节约15~25%的美术成本,换算到整个游戏成本中节省比例约在10%左右,而对2D游戏项目来说,节省游戏研发成本比例更高,可以达到20%甚至30%。

相对目前能较为明确的美术,AI在游戏营销上的成本压缩和增效潜力、以及产品优化上的能力更加值得期待。

在3A主机游戏领域,游戏营销费用往往与研发费要达到1:2、甚至持平,在手游行业这一数字甚至更高。按照手游产品每月流水收入30%投入买量计算,一款长线买量的手游一年就要花掉近4个月的收入当做广告费,运营数年后累计的营销用可以达到游戏产品研发费用的数倍乃至数十倍而引入AI大数据分析能力后,如何将营销费花到刀刃上,甚至理智如Playtika“用AI来削减营销费还能提升游戏收入”,对游戏产品的利润率、和游戏最终利润规模影响极为巨大。

此外在游戏买量环节,一款游戏刚上线时全网投放给素材普遍可以达到千组之多,而广告支出中除了广告费支出,图片、视频等广告素材物料的制作也很占人力、甚至有合格点击转化率的广告素材的生产速度、实际决定了广告主广告投放的速度和资金消耗。

目前在广告投放环节,Meta、Google等广告巨头早已实现了投放的自动化、甚至AI智能化,但如何提高广告资金的流转率,让广告主提高广告素材的生产效率?上周Meta就宣布未来将推出生成式AI广告服务,帮助客户批量定制广告素材,以压缩成本提升宣发效率。

    先上车掌握技术,再谈如何保护

从GameLook的角度来看,AI对游戏行业真正的增益并非“降本”,而是“增效”。“降本”的吸引力对中小企业更有诱惑力,对于志在争夺头部市场的大厂而言,AI的“增强”能力才更值得关注。

如育碧La Forge执行总监Yves Jacquier近期在接受英伟达播客采访时表示,15年前育碧曾经因引入动捕导致了动画师的失业担忧,但最终结果却是动捕让育碧对动画的要求更高,最终反而招了更多人。因此他得出结论,生成型AI会让人更强大,而不是取代人类。

在同等工期下,引入AI的游戏厂商能够实现更多元的艺术风格、更精细的画质、更庞大的系统、更智能的NPC,从而让人类将更多精力放到玩法等AI尚无法胜任的创意层面。本质上,AI能够帮助游戏厂商在提升质量的同时,快速扩充内容量,对同类竞品形成品质碾压。

同时,游戏公司没有打造AI大模型的必要,开源免费模型比如Stable Diffusion现阶段已经足以满足现阶段AIGC美术需求,可以用较低成本实现上述效果。游戏+AI,与其被外界说成是虚火与泡沫,更不如说是游戏业真正的新生蓝海。

因此GameLook以为,警惕泡沫是好事,但在当下,我们可能还没有将过多精力放在遏制所谓泡沫的资格。

况且从全局看,AI仍是全球科技竞争的下一个焦点。早在2017年国务院就印发了《新一代人工智能发展规划》,去年12月又在《扩大内需战略规划纲要(2022-2035年)》重申并强调了AI的重要性,今年2月在新闻发布会上,科技部更是将AI视作战略性新兴产业,计划给予大力支持。

一方面是国家的大力支持,另一方面我们也不得不正视与ChatGPT等前沿AI技术有所差距的事实。目前仅仅从参数上,华为发布的盘古大模型已经接近GPT-3.5,但GPT-4的多模态优势依然没有国内大模型能够企及。

甚至有专家认为,在至少未来1年到1年半内,国内尚且无法出现赶上GPT-4的大模型。

认为要不能神化也不能小瞧,而是要平视ChatGPT的真格基金管理合伙人戴雨森,在中国人工智能学会主办的ChatGPT 及大模型专题研讨会上指出,投资是个贝叶斯的过程,iPhone之前投资手游没戏、出来后大家都投,因此短期内有泡沫很正常,但希望的是“泡沫下面有啤酒”。

重赏之下必有勇夫,但反过来市场缺少激励,对于新兴技术的发展也会造成负面影响。

在接受日经采访时,宣称开创了许多大语言模型技术的Meta CTO 安德鲁·博斯沃思(Andrew Bosworth)曾回应了《暂停大型人工智能研究》请愿,GameLook觉得他的态度很值得参考:“很多时候,你必须先了解技术怎么发展,然后才知道如何保护。”

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