AIGC，数字人的点睛之笔。AIGC 解决了数字人“只会念稿、不能交互”的 尴尬，生成算法提高了内容创作的效率和便捷性，降低了成本和门槛，同时 还丰富了内容创作的多样性和个性化，满足了用户的不同需求和喜好。自然 语言处理大模型有助于提升数字人交互体验，真正让数字人有了灵魂。而 ChatGPT 所展现出来的高灵活度让人们对 AI 有了新的认知，它比普通的 AI 机器人更加像自然人，对信息、知识的挖掘和梳理更充分，对语句的处理更 加贴近人类的日常交流表达习惯。

2D 仿真数字人爆发在即。3D 建模数字人精美度高，但过高的成本和制作周 期导致其在商业化应用上存在一定难度，通常被用作品牌大使等场景。但对 于市场空间更大的直播带货、教育、客服等场景来说，难以普及。尤其在 AIGC 发展迅速的现在，2D 仿真数字人的制作门槛、周期和成本远远低于 3D 建模数字人。并且，在市场空间较大的直播带货、娱

GPT4+数字人，构筑元宇宙中的“阿凡达”。数字人未来的用途将远不限 于主播、客服等，随着算力的提升以及 GPT4 的模型升级，数字人将成为个 人分身“Avatar”，输出文字、图像、音视频，甚至细微到情绪表达。在未 来构建数字内容的过程中，将有更多的场合可以用 GPU+电耗替代人工，真 正打造元宇宙数字世界，使数字人集社交、创作、分享于一身，有望成为 GPT4 之后、承载多模态的杀手级应用。

投资策略:涉及的赛道可以分为应用、IP 和基础设施两大类，其中基础设 施可以细分为自然语言处理模型、数据集、AIGC 生成算法和算力。

数字人 应用、IP:蓝色光标、汤姆猫、中科金财、昆仑万维;

NLP 和 AIGC 算法: 微软、谷歌、百度、科大讯飞、拓尔思;

算力层包括:天孚通信、太辰光、 中兴通讯、锐捷网络、紫光股份、新易盛、中际旭创等

风险提示:伦理风险:AI 驱动的人工智能交互过程中，可能出现伦理风险。 技术发展不及预期:AIGC 的技术发展不及预期。以及底层硬件技术，如: 超级计算机、算力等。政策法律监管风险:目前数字人和 AIGC 都处于发展 初期，在知识版权等问题上还有许多尚不明确的地方。随着相关法律的逐步 完善，或初现法律监管的问题。