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谷歌I/O上發布一系列生成式AI新進展，科技大廠競爭激烈。5月10日，谷歌I/O開發者大會上發布了包括：新一代語言模型PaLM2、升級AI聊天機器人Bard、生成式AI實驗版搜索引擎、DuetAIforWorkspace等。 　　AI藝人迅速出圈，多模態應用充分釋放AI潛力，進一步推動商業化落地。1）AI歌手：截至5月14日，“AI孫燕姿”翻唱的《發如雪》已有超過150萬點擊量。2）AI網紅CarynMarjorie通過出售AI版本的Caryn，在過去一周的beta階段創收7.16萬美元，99%的用戶是男性。 　 　　從應用端看，昆侖萬維，湯姆貓，中文在線，萬興科技，美圖公司等同時兼具跨模態屬性和海外業務的公司有望率先實現應用場景落地。 　 　　昆侖萬維：2023年02月公司宣布將與奇點智源合作，在今年內發布中國版類ChatGPT代碼開源。旗下Opera瀏覽器計劃接入ChatGPT，截至2022H1，Opera全球平均MAU達3.3億，美洲市場Q2活躍用戶規模同比增長22%；2022年，OperaGX的MAU已超過2000萬。湯姆貓：湯姆貓家族IP的交互屬性與ChatGPT有著較高的契合度。公司團隊已嘗試應用ChatGPT模型進行AI交互產品開發的初步測試，測試的模型目前通過ChatGPT海外接口接入。中文在線：海量優質數據資產為核心優勢；與瀾舟科技合力探索AIGC在內容生產方面的技術應用；AI技術已在內容創作、游戲元宇宙等領域落地。海外產品Chapters和MyEscape已在做接入ChatGPT測試，應用在故事創作生成、劇本生成及改編、用戶與AI交互聊天等方面。萬興科技：視頻創意軟件WondershareFilmora接入OpenAI，WondershareFilmora12新增功能包括AI摳圖、AI音頻拉伸和AI音頻降噪。軟件擁有超過1億用戶，覆蓋超過150個國家及地區。3月31日正式面向出海營銷領域全球首發AIGC“真人”短視頻出海營銷神器“萬興播爆”（英文名：WondershareVirbo），并宣布開啟移動端公測。美圖公司：AI繪畫功能在旗下部分產品中上線，推動產品全球業績增長。商業化探索包括，1）“AI繪畫”免費生成3張繪畫，支付2元可解鎖五張新效果；2）“百變AI頭像”，6.6元50張（5種風格×10張）；9.9元100張（10種風格×10張），12.9元200張（20種風格×10張）。 　 　　隨著技術的更新迭代，以及在應用端的持續探索，有望進一步創造新的消費和需求，有利于文娛內容和互聯網行業。重點關注：萬興科技、昆侖萬維、湯姆貓、中文在線、思美傳媒、美圖公司、百度集團-SW、商湯-W、騰訊控股、閱文集團；皖新傳媒、南方傳媒、焦點科技、風語筑、利歐股份、神州泰岳、聯絡互動、捷成股份、掌閱科技、立方數科、元隆雅圖等。 　

本文來源 清華大學新聞與傳播學院元宇宙文化實驗室 日前，由清華大學新聞與傳播學院元宇宙文化實驗室主辦的《AIGC發展研究報告1.0版》發布會在京舉行。《報告》為社會各界應對AI領域的挑戰提供了理論指導與實踐建議，有助于共同探尋人工智能和人類未來發展的和諧之道。 該報告融匯全球各國在AIGC領域的政策制定、企業戰略部署及產業實踐經驗，匯聚了行業發展、學術研究與社會理念，致力于為廣大讀者普及AIGC知識體系，提供全面了解AIGC動態的指南。與此同時，《報告》涉獵當下AIGC研究的熱點議題，該報告至少有60%的內容是由AIGC自動生成。《報告》共分為技術篇、產業篇、評測篇、職業篇、風險篇、哲理篇以及未來篇七個部分，旨在對AIGC發展趨勢進行科學預測與展望，為讀者提供有益的參考依據。

技術作為AIGC領域的基石，其發展與創新對整個行業具有至關重要的意義。《報告》對大語言模型的軟件特征和互聯網模式進行歸納，提出“重互聯網概念”，并構建“技術急變指數”以評估大語言模型對社會產生顛覆性影響的能力。在此基礎上，報告創新性地對未來GPT5-GPT8等后續版本技術發展進行了推演與預測。這些預測將有助于研究人員深入了解AIGC領域的技術發展趨勢，并為相關技術的進一步發展提供理論指導。 產業是AIGC的應用場景，而評測則是衡量AIGC應用效果的關鍵環節。AIGC技術的進步與創新為各行各業帶來了深刻的變革，推動了產業的發展。產業篇創新性地提出AIGC五層發展理論，從基礎設施到價值創新，逐層遞進的構建發展需求層次，以指導企業和組織更好地理解AIGC在產業中的應用。

值得關注的是，在傳媒領域，《報告》提出了AIGC的若干跨界應用場景： 1. 新聞采集層面：采訪音頻識別、海量資料抓取分析、素材同步自動處理、交互式直播； 1. 新聞編輯層面：寫稿機器人、快速剪輯集成制作、字幕生成、畫質自動修復/除抖/清除雜物、快速橫屏轉豎屏； 1. 新聞播報層面：AI新聞主播、Al晚會主持。

《報告》還提出，未來，通過AIGC與傳媒交互，可能出現更多元的新聞方式： 1. 對話新聞：通過對話的形式呈現新聞。通常會有兩個或多個角色，通過交流觀點和分析來呈現新聞事件，其特點是更具有交互性和立體性，讓新聞更加有趣味性。 1. 無記者新聞：通過機器人、AI等自動化技術來收集、編輯和發布新聞的方式。其特點是無需人力，能夠快速、準確地發布新聞，并減少人為干預。 1. 辟謠新聞：自動識別和分類新聞，對新聞進行真假判斷、溯源追蹤與辟謠發布。數字驅動，提高辟謠準確率，幫助公眾及時了解和糾正虛假信息。

職業篇、風險篇和哲理篇共同構成了AIGC的理論框架和實踐方法，分別關注AIGC技術在職業發展、風險管理和社會責任等方面的應用與影響。AIGC技術的浪潮對現代勞動就業產生了顯著影響。 在職業篇中，《報告》提出職業替代與增強模型，即“任務分解替代概率模型”，用于計算現有職業整體替代率，預測哪些職業將受到自動化影響并面臨替代。 在風險篇中，《報告》指出了潛在問題與挑戰，如AI霸權、數字偏見與歧視、AI武器和軍事應用以及AI侵權等。針對AI侵權中的版權風險，《報告》引入“最小版權識別單元”的概念，以判斷AI生成的作品是否侵犯了他人的版權。 在哲理和未來層面，《報告》對AI進行了反思和深度思考。只有通過不斷的思考和探索，我們才能更好地應對人工智能技術的發展和應用，實現人工智能和人類的協作、共生。

人工智能重塑內容產業的作業模式

不可否認AIGC的出現似乎已經讓大家預見了AI應用的拐點，其創造性與智能性一夜之間刷新了大眾認知。但去偽存真，在市場火爆的背后其真正的應用及商業價值幾何，更待我們冷靜地剖析。基于此，甲子光年智庫特此展開AIGC應用與實踐研究，輸出《AIGC應用與實踐研究展望報告》，期待與各方共同見證AIGC行業的星辰大海。

基于此，本次報告探討了以下幾個問題：

1.AIGC的本質剖析及AIGC背后的新一代人工智能技術革新？

2.基于技術及商業的價值，AIGC將會如何改變內容產業的作業模式，對現有商業模式帶來哪些機遇及沖擊？

3.當下AIGC產業鏈及核心玩家可能是誰，如何在細分領域完成產品及服務？

4.AIGC時代到來，企業及個人需要如何面對？

報告全文如下：

自ChatGPT推出以來，國內學術界和科技企業相繼宣布或將推出類似機器人對話模型，有望推動大模型發展。2月7日，百度官宣“文心一言”。2月20日，復旦大學發布了類ChatGPT模型“MOSS”，并面向大眾公開邀請內測，國產大模型有望迎來爆發式增長。 　　需求和政策兩方面，合力推動AI產業增長。國內應用層面的需求推動AI產業的加速發展。根據IDC數據預測，2021年中國人工智能軟件及應用市場規模為51億美元，預計2026年將會達到211億美元。數據、算法、算力是AI發展的驅動力，其中數據是AI發展的基石，中國數據規模增速有望排名全球第一。政策方面，“十四五”規劃中提到“瞄準人工智能”，“聚焦人工智能關鍵算法”，加快推進“基礎算法”的“突破與迭代應用”；北京、上海、廣州等城市發布相關規劃。 　　頭部企業采取“模型+工具平臺+生態”三層共建模式，有助于業務的良性循環，也更容易借助長期積累形成競爭壁壘。大模型廠商主要包括百度（文心大模型）、騰訊（HunYuan大模型）、阿里（通義大模型）、商湯、華為（盤古大模型）等企業，也有智源研究院、中科院自動化所等研究機構，同時英偉達等芯片廠商也紛紛入局。大模型增強了AI技術的通用性，助力普惠AI的實現。未來，大模型有望于場景深度融合，配合專業工具和平臺支持應用落地，開放的生態來激發創新，形成良性循環。 　　技術發展有望促進生產效率提升，并進一步創造新的消費和需求，有利于文娛內容和互聯網行業。在AIGC和ChatGPT方面，我們建議持續關注技術發展和應用情況，把握技術催化和商業化落地帶來的投資機會：1）具備AIGC和ChatGPT的技術探索和應用的公司：百度集團-SW、商湯-W、萬興科技、拓爾思等；2）具有海量內容素材且具有AIGC探索布局的，圖片/文字/音樂/視頻內容及平臺公司騰訊控股，閱文集團、美圖公司、昆侖萬維、湯姆貓、神州泰岳、視覺中國、中文在線、漢儀股份、天娛數科、風語筑等。

　AIGC空間廣闊，商業化落地持續推進

　　AIGC的落地痛點在于成本高昂的通用大模型與下游垂直應用場景需求的不匹配。ChatGPT熱度持續提升，一方面推動了科技巨頭持續加大AI投入，另一方面也直接帶動下游付費意愿提升，進一步加速AIGC應用落地和商業變現，AIGC產業迎來發展良機。 　　（1）從內容形態來看，AIGC應用包括文本、音頻、圖像、視頻、代碼、多模態等內容生成形式，根據紅衫資本預測，AIGC將首先在文本和代碼領域落地應用，隨后逐漸拓展至圖像和視頻領域。 　　（2）從應用價值來看，AIGC應用價值體現在降本增效、提升內容質量、增加內容多樣性、生成個性化內容等方面。在垂直領域，目前國內已有機器寫稿、對話式AI、報告生成等AIGC應用落地，技術價值主要在于替代人工實現降本增效。隨著科技巨頭的持續投入以及技術的迭代升級，AIGC技術應用場景進一步拓寬，技術價值也有望從將本增效向額外價值轉移。 　　AI賦能價值凸顯，AI應用大有可為 　　（1）AI+搜索：搜索是互聯網的流量入口，微軟、谷歌、百度均表示將率先將AI技術應用于搜索，未來有望重塑信息生成和呈現方式，成為新的流量入口。 　　（2）AI寫作：AI寫作可大幅提升效率，在具有較強規律性的結構化寫作方面具有豐富應用場景。目前已在辦公軟件、新聞媒體等專業應用場景商業化落地。 　　（3）AI對話：AI對話主要用于替代人類完成大量重復性、規則性對話任務，在金融、互聯網、運營商等擁有大量C端用戶的行業擁有廣闊應用前景。ChatGPT在多項測試中已經超過人類，將對話AI提升至新的高度，未來應用空間廣闊。 　　（4）AI翻譯：在AI技術支持下，機器翻譯效果持續優化，但在廣義理解層面仍面臨挑戰。相比專業搜索工具，ChatGPT具有更強的理解能力，在部分場景的翻譯表現優于谷歌翻譯和DeepL，表現驚艷。 　　（5）AI作畫：AI作畫可解決視覺內容創作門檻高、耗時長的痛點，對于內容創作的價值凸顯。根據6pen預測，未來五年10%-30%的圖片內容將由AI參與生成，預計2027年市場規模有望超過600億，空間廣闊。 　　（6）AI視頻：AI已經可以輔助完成視頻生成、替換、剪輯等多項任務，已在短視頻、AI修復等領域廣發應用，下游需求旺盛，未來應用潛力廣闊。

隨著ChatGPT的出現，人工智能技術再一次被推上了風口浪尖。所以，我們有必要重新梳理人工智能技術的發展演進歷程，并從技術演進中尋找人工智能技術的宏觀趨勢有哪些？AIGC的新技術架構會如何演變？ChatGPT的出現將會對人工智能技術帶來哪些變革？將會對整個社會發展帶來哪些推動？在這個新浪潮下，AIGC的投資布局和創業機會在哪里？應該從哪個環節入局？本報告便嘗試對上述問題作出研究分析，希望能為行業發展拋磚引玉，為探索新一代的人工智能技術發展趨勢、應用場景、投資機會、生產力變革、研究評估方法與模型等貢獻一點力量。

人工智能的出現，意味著一種可以逐步“解放大腦”的新生產工具的出現，其將對生產效率的提升從過去的“體力效率提升”提高到“腦力效率提升”的階段，將有助于將人類從過去繁重的體力勞動和重復性的腦力勞動中解放出來，讓人類有更多的時間做深度思考。因此，其作為戰略新興產業，將會成為推動社會發展的新引擎。

隨著ChatGPT的出現，人工智能技術再一次被推上了風口浪尖。所以，我們有必要重新梳理人工智能技術的發展演進歷程，并從技術演進中尋找人工智能技術的宏觀趨勢有哪些？AIGC的新技術架構會如何演變？ChatGPT的出現將會對人工智能技術帶來哪些變革？將會對整個社會發展帶來哪些推動？在這個新浪潮下，AIGC的投資布局和創業機會在哪里？應該從哪個環節入局？

為了研究這些問題，為了給行業探索并提出一些新的符合當下人工智能技術發展的方向建議，為了給AIGC行業發展提供一些分析方法、評估體系和研究模型，甲子光年智庫開展了本次AIGC的專項研究，并嘗試推出這份AIGC市場研究報告。

我們希望能為行業發展拋磚引玉，為探索新一代的人工智能技術發展趨勢、應用場景、投資機會、生產力變革、研究評估方法與模型等貢獻一點力量。

《2023AIGC市場研究報告及ChatGPT推動的變革趨勢與投資機會》報告全文

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　AIGC多模態跨模態應用逐漸成熟，市場空間廣闊。 　　廣義的AIGC指具備生成創造能力的AI技術，即生成式AI。可以基于訓練數據和生成算法模型，自主生成創造新的文本、圖像、音樂、視頻等內容。2022年被稱為AIGC元年，未來兼具大模型和多模態模型的AIGC模型有望成為新的技術平臺。據《中國AI數字商業產業展望2021-2025》報告，預測AI數字商業內容的市場規模將從2020年的40億元，增加到2025年的495億元。 　　ChatGPT產品歷經多代技術演進，產品與商業模式逐漸成熟。 　　ChatGPT是文本生成式AI，過去的傳統AI偏向于分析能力，主要基于已有內容；現在文本生成式AI基于底層Transformer模型，不斷訓練數據和迭代生成算法模型，歷經GPT-1、GPT-2、GPT-3，模型不斷升級，到ChatGPT的GPT3.5模型，已可以自主生成各種形式的內容。近期收費版ChatGPTPlus版本發布，AI商業化序幕逐漸拉開。 　　AI商業化落地在即，行業算法側和算力側投資機會有望超預期。 　　根據數據顯示，ChatGPT總算力消耗約為3640PF-Days，按國內的數據中心算力測算，需要7-8個數據中心才能支持其運行。各模態AI數據訓練到應用均需要算法和算力的加持，未來要想大規模應用，算法訓練和算力部署均需先行。

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1. 我們如何評價ChatGPT的出現？

　　當我們看到微軟CEO納德拉說到“AIGC堪比工業革命”，比爾蓋茨評價ChatGPT的歷史意義重大，甚至不亞于“PC或互聯網誕生”時，我們辯證性地思考這個問題：細數人類社會經歷的三次工業革命，第一次以蒸汽機為代表，機械生產取代了雙手；第二次以發電機而代表，電器成為補充和取代蒸汽機的新能源；第三次以計算機為代表，促成了各種各樣“人-機控制系統”的形成，使得起初的機械化、電氣化邁入進階的自動化。就目前我們看到這三次革命的成果，基本都呈現“機器幫助人”，且存在物理實體的意識型態。不同于前三次，我們有理由猜測第四次工業革命是一個具有前所未有的算力的“超級機器”，它不僅僅可以在體力上協助人類，同時可以在智力上取代人類的部分/全部功能。ChatGPT的出現，從用戶體驗的角度，仿佛一定程度上觸碰到了這個門檻，因為它是那般順暢，滿足了用戶大部分的提問需求，且在一分鐘內呈現答案。在此之前，AI人工智能早已并不陌生，AlphaGo贏下李世石，但這一次，真正讓人們體會到傳統的腦力工作者，幾乎無法在效率的比拼上贏過機器。ChatGPT的出現，更像是Iphone之于手機市場，以用戶最容易上手，接近0教育成本的對話形式，成功打造了爆品。商業社會往往需要成功案例的打造，而ChatGPT在微軟生態的火速應用，以及訂閱模式的跑通確定了人工智能的可行性，證明了業務模式的有效性和可復制性。從這一點論述，ChatGPT確實具備里程碑式意義。 　　2.ChatGPT是否足夠完美，完美到接近與“自然人”的臨界點？ 　　根據我們長時間的使用感受，ChatGPT有它的可取之處：當你需要建議時，它可以提供具有一定新穎性、趣味性的邏輯框架，在內容上啟發創造力與靈感，系統性地梳理思路；當你的語句或者文案不夠有新意時，它可以賦予句子新的生機，大大減少人們構思寫作的時間；當程序員花了大量的時間構思邏輯框架與代碼時，由于編程環境中很多功能的寫法是有定式的，它可以大大減少這種類型代碼的寫作時間，為程序員提高生產效率，而程序員可以將更多時間放在理解需求和構建框架上，而節省執行層面的時間。而缺點也較為明顯：目前提供的信息并不完全準確，利用概率生成的模型有很大概率存在張冠李戴的情況，通常需要二次確認；它很難做增量信息的知識更新；它只可以做大而全的東西，而無法精確到執行層；同時，ChatGPT的某些回答帶有政治、價值傾向性，對用戶有一定的誤導性，所以在當前的情況下，ChatGPT仍然有很多改進優化的空間。 　　3.生成式AI如何做商業化變現？它將如何對傳統行業進行挑戰、升級或是顛覆呢？ 　　我們認為它將挑戰文案寫作類型的工作，全面升級搜索行業的存在形態，顛覆低技術與內容創造類職業。1.根據上文我們提到，ChatGPT擅長文字美化，細節優化與提供建議，一定程度上它可以輔助文案工作者更快、更好的完成創作，助力企業大大減少創作花費的成本與精力，尤其是相關的人力成本。因此我們預計新聞業、互聯網營銷業以及互聯網寫作類的人群將受到挑戰與沖擊。2.搜索行業的呈現形式將發生大變化，而用戶獲取信息的方式以及交互形式也將發生本質性變化。新版Bing和Edge瀏覽器融合ChatGPT后，呈現檢索+生成兩種信息類型，提供實時信息，理解用戶需求后進行一定的邏輯推斷，并自動撰寫內容。根據Statcounter的數據，谷歌在全球搜索引擎市場占有93%的份額，而Bing或借助ChatGPT攪動搜索的競爭格局。3.根據上文的分析，每一次的工業革命意味著“機器幫助人”的形態更進一步，所以我們大膽猜想AI或取代一部分低技術，且重復勞動類職業，如數據分析、電話客服，文員等，同時AIGC也將賦能內容產業，“AIGC+新聞”、“AIGC+影視”、“AIGC+娛樂”的模式也將顛覆原有的產業框架，大幅縮短創作周期，提高生產力。 　　4.中國AIGC的發展如何及相關的投資標的總結。 　　①中國的擅長項在于AI的語音、圖像、視頻識別，因為中國有大量的數據可以對AI進行訓練，獨立運營的公司目前還較少，大多作為公司的附屬業務，變現模式尚不明朗，客戶群體主要集中于B端，如何將AIGC進行商業化應用是目前最主要的矛盾。

ChatGPT引領AI技術新一輪熱潮，預示著NLP技術有望迅速進入平民化應用時代。2022年11月30日，OpenAI公司上線了聊天機器人模型ChatGPT，迅速引發了全球的熱潮。ChatGPT是一種預訓練的語言大模型，采用大量的參數和大量的數據進行訓練，基于人類反饋的強化學習算法，將NLP技術和機器學習結合，極大地提升了模型算法的效率和能力。隨著ChatGPT的熱度不斷攀升，多家科技公司都開始布局ChatGPT相關技術領域，NLP技術有望迅速進入平民化應用時代。

　　ChatGPT具有良好的商業價值，未來應用空間廣闊。ChatGPT相關技術不僅對眾多的C端應用帶來革新，同時也將對B端應用產生重大影響，企業數字化轉型有望真正從數字化走向智能化，ChatGPT在企業辦公中的應用，具備很大的想象空間。我們認為，協同辦公類應用作為企業各類應用的入口，同時具備知識管理、流程引擎等功能，具備很強卡位價值，在把ChatGPT技術引入后，可以極大提升產品的功能與應用體驗。員工僅需給出想要辦理的流程，由ChatGPT進行智能化辦理，從而改變過去員工需要自行在OA、ERP及業務系統中完成信息錄入、功能查找、業務辦理的現狀，將極大地提升辦公效率和使用體驗。目前微軟已經將ChatGPT應用到了Dynamics365、Teams等產品線，未來將要應用到Bing搜索中，未來的商業價值空間十分可觀。 　 　　AIGC有望成為未來人工智能的重要方向，商業化模式仍需摸索。AIGC即人工智能內容生成，ChatGPT就是典型的文本生成式的AIGC，其目前的成功也有望帶動AIGC在圖像、音樂、視頻等其他領域落地。Gartner曾多次將生成式AI列為未來的重要技術趨勢，是當下最引人注目的人工智能技術之一。據Gartner預計，到2025年，生成式人工智能將占所有生成數據的10%，而目前這一比例還不到1%。隨著ChatGPT開啟付費訂閱試點，AIGC的商業化進程正式拉開帷幕。據量子位報告統計，到2030年，AIGC的市場規模將超過萬億人民幣，但由于AIGC目前產業化程度有限，大量業務場景尚未成功變現，商業模式也還處于探索階段。我們認為，在當下時點，AIGC基于其出色的降本增效能力，在企業級市場的應用前景較為明朗和穩定，在C端消費市場的商業模式仍需進一步摸索。 　

如同蒸汽時代的蒸汽機、電氣時代的發電機、信息時代的計算機和互聯網，人工智能正成為推動人類進入智能時代的決定性力量。全球產業界充分認識到人工智能技術引領新一輪產業變革的重大意義，紛紛轉型發展，搶灘布局人工智能創新生態。人工智能細分賽道持續創新下變革在即，本報告重點關注AIGC領域。

　　AIGC顛覆傳統內容產出模式，或為web3.0內容創造新引擎。AIGC本質上是一種AI賦能技術，能夠通過其高通量、低門檻、高自由度的生成能力廣泛服務于各類內容的相關場景及生產者。隨著人工智能生成能力的突破進展，內容生產已經從專業生成內容（PGC）、用戶生成內容（UGC），進入到人工智能生成內容（AIGC，AI generated content）時代，AIGC被認為是web3.0的重要基礎設施。AIGC的快速興起源于深度學習技術的快速突破和日益增長的數字內容供給需求；應用價值層面，AIGC有望成為數字內容創新發展新引擎，為數字經濟發展注入新能量。數據+算法+算力三大核心要素，決定AIGC產出質量。①數據，海量優質的應用場景數據是訓練算法精確性關鍵基礎。②算法，神經網絡、深度學習等算法是挖掘數據智能的有效方法。與傳統機器深度機器學習算法不同，神經網絡在學習范式+網絡結構上的迭代提升了AI算法的學習能力，未來多模態大模型或為核心趨勢，賦能產業空間及實踐潛力。③算力，計算機、芯片等載體為AIGC提供基本的計算能力。 　 　　AIGC技術場景中，個性化及自動化內容產出為核心價值。①技術成熟度較高結構化領域大部分是在和人力生成內容進行競爭。其中的存量價值來源于同類內容的降本增效，而增量價值則來源于跨模態的內容生成以及AI本身帶來的科技感。對內容渠道的把控將成為核心競爭力。發行商、內容最終消費渠道具有強的產業鏈話語權。②底層技術基本明確/仍待完善的原創性創作領域，本質為AI下的個性化數字內容的自動化構建。該領域重點關注和其配套數據或底層原理是否清晰、商業化路徑。目前AIGC整體影響仍十分有限，主要是中國市場供給端仍處于起步階段。 　 　　AIGC應用場景中，數字化程度高及內容需求豐富的領域有廣闊應用空間。隨著AIGC技術快速迭代，其可高效生成不同模態的信息產出（包括文字、音頻、視頻及跨模態），以真實性、多樣性、可控性及綜合性等特征，有望幫助企業提高內容生產的效率，以及為其提供更加豐富多元、動態且可交互的內容，或將率先在傳媒、電商、影視、娛樂等數字化程度高、內容需求豐富的行業取得重大創新發展。 　 　　深度學習模型+開源模式加速AIGC普及，海外AIGC已到了“快速發展階段”。①隨著深度學習模型不斷迭代，人工智能生成內容百花齊放，產出效果逐漸逼真直至人類難以分辨。2018年，人工智能生成的畫作在佳士得拍賣行以43.25萬美元成交，成為首個出售的人工智能藝術品；2019年，DeepMind發布DVD-GAN模型用以生成連續視頻；2022年11月，OpenAI上線了智能對話系統（聊天機器人）ChatGPT，引發全球熱潮。ChatGPT的成功離不開參數競賽時代下的“大模型”，顯卡等硬件優化帶來的“大算力基礎”與基于“大數據”的RLHF訓練模式。但由于訓練數據的缺乏及訓練數據的偏差，ChatGPT仍需要高成本的調優及持續訓練，進而實現商業化落地。②“開源模式”加速AIGC產業發展。以深度學習模型CLIP為例，開源模式加速CLIP模型的廣泛應用，使之成為當前最為先進的圖像分類人工智能，并讓更多機器學習從業人員將CLIP模型嫁接到其他AI應用。 　 　　中國AIGC仍處“萌芽期”，技術能力與產品形態的成熟、核心場景的確定及產業的接納態度為行業關鍵發展節點。據量子位預測，AIGC在中國發展可分為三個階段：助手階段（摸索磨合期，2021年~2026年）：AIGC輔助人類進行生產，優先變現的關鍵在于編輯優化功能，行業創新關鍵能力為素材模塊分拆+個性化推薦；協作階段（推廣應用期，2026年~2028年）：人機共創，主要價值為降本增效及提供創意，預計互聯網大廠將普遍布局，競爭熱度提升；原創階段（價值增長期，2028年之后）：AIGC將獨立完成內容創作，產生附加價值。中國AIGC企業均在初創階段，機會也許藏在垂直應用領域中，對賽道的選擇十分關鍵。