亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

大模型提升機器理解能力，優化人機交互方式。AI大模型是實現通用人工智能（AGI）的重要方向，包含自然語言處理(NLP)、計算機視覺（CV），多模態大模型等。ChatGPT推出兩個月MAU突破1億，是自然語言處理領域突破性的創新，大力出奇跡后出現涌現能力,更理解人類語言。大模型“預訓練+精調”即可對下游應用賦能。我們認為大模型優化人類與機器交互方式，是效率的革命。大模型是“大數據+大算力+強算法”結合的產物，對比國內外大模型，算力儲備上國內并無短板;算法上OpenAI有先發優勢;前期數據的豐富度和量對大模型的訓練至關重要。

　　百度文心大模型：包含NLP、CV等在內的系列大模型。文心大模型包含NLP大模型、CV大模型、跨模態大模型、生物計算大模型、行業大模型等。與Bing類似，文心一言有望優化C端用戶搜索、創作體驗；ToB方面，百度已開放大模型API接口，在文案、AI作畫、開放域對話方面賦能企業。對于具體行業，百度推出文心行業大模型，以“行業知識增強”為核心特色。 　 　　阿里巴巴通義大模型：由通義-M6模型融合語言模型和視覺模型組成，率先應用在硬件終端天貓精靈和軟件通義千問。通義大模型包括統一底座“M6-OFA”，三大通用模型“通義-M6”“通義-AliceMind”“通義-視覺大模型”，以及行業層面的不同垂直領域專業模型。在應用上，天貓精靈基于通義大模型推出擬聲助手“鳥鳥分鳥”；對話式通義千問已經開始內測。 　 　　騰訊混元大模型：采用熱啟動降低訓練成本，文字視頻等多領域表現優異，已在廣告游戲等多場景落地。目前騰訊混元大模型已在騰訊廣告、內容創作、游戲、對話式智能助手等方面實現落地，大幅提升工作效率并降低成本。 　 　　華為盤古大模型：基于ModelArts研發設計的系列模型，在物流、藥物研發、氣象預測等多領域已實現落地。目前盤古CV大模型已覆蓋了物流倉庫監控等領域；NLP大模型覆蓋了智能文檔檢索、智能ERP和小語種大模型；科學計算大模型則應用于氣象預報、海浪預測等方面。 　 　　字節跳動AI探索基礎扎實，在語言大模型和圖像大模型初步布局。字節跳動AIGC大模型將從語言和圖像兩種模態發力，預期在今年年中推出大模型。字節跳動在算力、算法、數據方面并無短板。目前模型可用于圖文、視頻內容生成等，飛書將推出智能AI助手“MyAI”。 　

來源：艾瑞咨詢 　　ChatGPT被稱為AI的“iPhone時刻”，以ChatGPT為代表的生成式AI讓每個人命令計算機解決問題成為了可能。可對生產工具、對話引擎、個人助理等各類應用，起到協助人、服務人甚至超越人的角色。 　　通用基礎大語言模型的價值與自研卡點

　　大廠的絕對戰略優先級，但也是一場重投入的持久戰。 　　2023年3月中，OpenAI宣布ChatGPT整合GPT4，實現多模態交互、大幅提升復雜長文本理解與生成能力、可控性增強，引起全球科技界震動。 　　在國內科技及投資各領域的高度關注下，百度舉辦了“文心一言”產品發布會，雖說從產品功能、成熟度、支持用戶并發等維度距ChatGPT還有不足，但也是中國在這新一輪“科技軍備競賽”中的勇于嘗試與發聲，目前百度也已啟動API接口開放測試，瞄準B端市場。 　　緊隨其后，360、阿里、華為、商湯、京東、科大訊飛、字節跳動等巨頭企業也動作頻頻。 　　從自研通用預訓練大語言模型的必要性角度分析：在全球政治經濟局勢下，自主可控是保障網絡安全、信息安全的前提，自研基石模型具有高度戰略意義；從自研的可行性角度分析：基于前文討論的通用基礎LLMs研發所需的算力、數據、算法、人才、資金儲備等，中國僅有少數頭部互聯網企業具備研發“入場券”。 　　宣布入局的頭部企業基于自身業務生態選擇的戰略路線也不盡相同。但可以大膽假設，未來若形成大模型能力領先，誰擁有通用基礎大模型與生態和流量入口，誰就更有可能擁有從應用層到算力層的營收話語權。 　　價值：自主可控的戰略意義、大模型的商業價值 　　卡點：高端AI算力、數據、算法、人才、資金儲備 　　調用國外大模型將涉及數據跨境的合規風險、中國中大型企業與政府部門均存在私有化部署需求、以及受美國科技保護主義影響。種種原因，國內必將且必需產生自主可控的通用基礎大模型產品與服務。 　　“滾雪球效應”使通用基礎大模型的門檻越來越高，但其可以提供“超級大腦”一樣的價值。OpenAI與微軟的成功路線表明，依托ChatGPT有望打造新的個人與企業應用開發生態以及拉升云廠商業務營收。 　　美國芯片禁令下高端AI算力資源不足，算力資金投入上還需支撐智算集群的訓練與運營成本。 　　互聯網中文高質量數據資源小于英文，差距20-30倍，需要高質量數據清洗。 　　通用基礎大模型開發是一個系統工程，需具備分布式訓練、模型蒸餾等各類技術能力與工程化能力。 　　如何把know-how數據轉化成Q&A的能力，需要大量提示（人與機器進行交互的指令語言）工程師。 　**　中國大語言模型產業參與廠商類型與定位邏輯**

　　垂直基礎大模型廠商與應用開發廠商需在窗口期加快建立“數據飛輪”壁壘。 　　此輪基于ChatGPT的大模型浪潮興起伊始，結合我國AI產業鏈與競爭格局現狀，一種判斷是：基于大模型的通用和泛化性提高，未來手握通用基礎大模型的巨頭企業會逐漸侵蝕垂直領域廠商業務。這種壓力長期來看的確存在，但大模型與產品結合，尤其在非檢索或開放域交互等場景中，需要依賴垂直領域數據和行業know-how、應用場景和用戶數據反哺、一站式端到端工程化能力等。

　　在此窗口期，垂直領域與應用層廠商應積極將大模型能力整合入自己的技術棧，服務于產品功能優化，建立“數據飛輪”壁壘。在下游豐富的基于大語言模型、AIGC應用開發需求的影響下，還將分化出一類工具型或平臺型廠商，主要提供基于各類大模型的開發平臺服務，幫助客戶實現便捷的AIGC應用開發與落地。 　　大語言模型落地應用對數字產業影響

　　1）變革人機交互方式：既有軟件將接入對話能力，交互界面發生變革，自然語言成為用戶發布操作指令的新模態。這一影響將從搜索引擎等知識信息平臺拓展到一切人機交互型應用。友好度和功能性的顯著提升將激活軟件服務的增量用戶市場；

　　2）豐富產品種類：將誕生新一批AI-first的應用，如創意設計、AI營銷、AI運營等領域； 　　3）塑造新興商業模式：AI主導的“模型即服務”商業邏輯將重構應用開發流程，傳統企業可享受低成本構建應用模型的便利； 　　4）構建新興生態平臺：超級應用的出現，本質上搭建了用戶需求與各類信息服務之間的基于自然語言交互的平臺生態，塑造了移動互聯網后新的流量入口。 　　具體內容如下:

4月11日上午，阿里AI大模型“通義千問”于2023阿里云峰會重磅發布。阿里巴巴集團CEO張勇表示，基礎大模型的核心是能夠支撐各行各業，阿里希望能夠為客戶與合作伙伴提供面向千行百業的專屬大模型。阿里巴巴表示，所有產品未來都要接入大模型進行全面的升級，所有行業和所有服務都值得重新做一遍。

　　從M6項目到“通義千問”的發展之路。阿里AI大模型“通義千問”前身系阿里達摩院M6項目，阿里達摩院于2020年6月發布3億參數基礎模型，21年1月模型參數規模達百億，同年5月達萬億參數，同年10月達10萬億，成為全球首個10萬億參數多模態大模型，并落地應用于天貓虛擬主播等40多個細分場景。22年9月達摩院發布“通義”大模型系列，打造業界首個AI底座，且兼顧大小模型的層次化建構體系。

　　C端應用：構造全域智能生態場景。我們認為，阿里入局AI大模型競爭的核心優勢不僅在于算力算法層面的優越性與C端生活場景數據的豐富性，而且在于能夠精準把控C端用戶的生態入口。阿里大模型“通義千問”有望基于其升級版天貓精靈（智能居家入口）、淘寶（智能電商入口）、釘釘（智能辦公入口）、高德地圖（智能汽車入口）等，協同合作廠商共建阿里系生態，借助多項生態入口打造覆蓋“衣食住行工”的全域智能生態場景。目前，發布會已披露三大場景：智能居家：通義千問×智能家居（天貓精靈等），有望成為具備個性化故事生成、個性化歌單推薦、個性化菜譜生成等功能的智能生活助理。智能辦公：通義千問×釘釘，有望實現AI智能生成群聊摘要、AI輔助內容創作、AI自動總結會議紀要、AI拍照生成應用等功能。智能購物：通義千問×淘寶，有望實現對話生成智能購物助手、智能品牌推薦、智能品類推薦、智能活動策劃、文字生成圖片、以圖搜同款、個性化商品生產等功能。

　　B/G端應用：AGI落地千行百業，AIforX時代將至。阿里生態內A股產業鏈相關公司或將率先受益：恒生電子（通義千問×金融）、千方科技（通義千問×交通）、南威軟件（通義千問×政務）、新開普（通義千問×教育）、光云科技（通義千問×電商）、安恒信息（通義千問×網安）、金橋信息（通義千問×法律）、稅友股份（通義千問×稅務）、超圖軟件（通義千問×設計）、衛寧健康（通義千問×醫療）。

3月15日 OpenAI發布多模態大模型GPT-4，其不僅在語言處理能力上提高，還具備對圖像的理解和分析能力。GPT-4商業化進程加快，開放API的同時還發布了在6個不同商業場景的應用落地。隨后微軟發布了震撼的微軟365 Copilot，極大提升office的生產力和交互方式。此前，ChatGPT就已經展示了強大的能力，在文字創造、人機交互、教育、影音、零售等多場景落地應用。我們認為，多模態大模型已在多領域具有專家能力，未來將深度賦能千行百業，改變生產生活方式。  **1. 2023年3月15日，OpenAI目前最強大的多模態預訓練大模型GPT-4正式發布。**其能夠處理文本、圖像兩種模態的輸入信息，單次處理文本量是ChatGPT的8倍，GPT-4的表現大大優于目前最好的語言模型，同時在學術考試中的水平遠超GPT3.5。這意味著GPT-4不僅在學術層面上實現了模型優化與突破，同時也展現出了成為部分領域專家的能力。

**2. GPT-4商業化進程加快。**GPT-4在發布時便開放了其純文本輸入的API，這與GPT-3和GPT-3.5的滯后開放不同。同時，GPT-4這次一起推出了6個商業場景的具體應用落地，在優化人機交互體驗、提供專業服務、提升組織效能、文化傳承與保護等方面都展現了巨大的潛能，未來有望看到更多場景中的商業化拓展與落地。 **3. ChatGPT已經刮起GPT生態狂潮。**2023年3月1號，OpenAI基于GPT 3.5 Turbo模型開放了ChatGPT API。API收費模式為0.002美元/1000tokens。相較于前一代開放接口GPT 3.5，性能更強的同時，價格下降90%，加速ChatGPT相關應用生態的發展。 **4.應用百花齊放，創造新的生產方式。**微軟先后在搜索引擎Bing、企業服務平臺Dynamic 365及開發者工具平臺Power Platform等接入 ChatGPT/GPT-4能力。微軟還發布了震撼的Microsoft 365 Copilot，極大提升office的生產力和交互方式。與此同時，在越來越多的企業宣布接入ChatGPT的能力，其中不乏一些已經取得優秀商業化的應用。如Jasper、Quizlet、Shop等，在語言文字創造、人機交互、教育、繪畫、影音、零售等多場景落地應用。 5. 我們認為以GPT4/ChatGPT為代表的預訓練大模型是這一輪AI浪潮的重要革新，重點推薦關注海內外優秀應用落地情況，AI芯片產業鏈等投資機遇。

**GPT技術發展不及預期：**GPT屬于先進AI算法，若后續GPT算法更新迭代效果不及預期，則會影響GPT演進及拓展，進而會影響其商業化落地等； **算法歧視與人權道德風險：**GPT引入基于人工反饋的強化學習，在人工反饋中，不可避免的會參雜歧視問題，從而會將歧視帶入后續的人機交互中；大模型在進行預訓練過程中，使用了大量數據，其中會涉及相關隱私問題； **數據數量與數據質量不及預期：**大模型需要大量的高質量數據進行訓練，若數據數量和質量存在短板，則會影響模型效果。 **GPT接口開放不明確：**目前GPT是否能對國內開放API還不明朗，若未來無法接入，可能將導致相關應用在國內無法落地。 **算力受限：**目前大模型訓練以GPU為主，尤其是英偉達的GPU。未來若GPU產能或者中美摩擦升級，可能導致國內廠商的算力布局。

百度于2023年3月16日召開關于“文心一言”的主題發布會，“文心一言”作為國內首款正式發布的生成式語言大模型，擁有文學創作、商業文案創作、數理邏輯推算、中文理解、多模態生成等功能。文心平臺依托于百度自研的產業級深度學習平臺飛槳（PaddlePaddle）打造，致力于為用戶提供一站式AI開發服務： 　　AI大模型與行業大模型：文心平臺提供NLP、CV、跨模態、生物計算四大主流AI研究領域的多個基礎大模型，多個模型在技術層面實現突破創新，處于世界領先水平。其中，NLP領域的ERNIE3.0Zeus采用自回歸網絡和自編碼網絡，能夠兼顧自然語言理解和生成功能；CV領域的VIMER-UFO2.0使用超網絡結構，推理時僅需激活總參數量的1/30；ERNIE-ViLG2.0引入基于語言和圖像的知識增強算法，在文本圖像生成任務中的表現已經超越了OpenAI旗下的DALLE-2。文心平臺與各行業企業聯手打造行業大模型，目前已覆蓋能源、金融、航天、制造、傳媒、城市、社科、電影等8個領域。目前已有650余家知名企業宣布接入“文心一言”，涵蓋企業服務、金融IT、汽車、傳媒、教育、家電、金融等10余個行業。 　 　　一站式開發平臺與開發工具：開發平臺方面，文心面向專業知識有限的AI應用開發者提供零門檻平臺EasyDL，面向專業開發者提供全功能平臺BML。目前這兩個平臺均僅支持使用百度文心的云端算力，可采用公有云、私有化離線、軟硬一體等部署方式。開發工具方面，文心提供ERNIEKit自然語言處理開發工具及PaddleFleetX全流程開發套件。此外，現階段文心平臺還向開發者免費提供大模型API。 　 　　產品與社區：百度文心通過構建產品與社區經營，對外展示生成式模型的強大性能，以此吸引愛好者投入創作，進而構筑成熟的AIGC社區，可在實踐中探索AI商業化模式。目前除“文心一言”外，文心平臺提供產業級搜索系統“文心百中”、藝術創意輔助平臺“文心一格”，以及采用眾創模式的旸谷社區。 　 　　目前百度文心生成式語言大模型在參數規模、技術創新、應用落地方面均在國內同業中處于領先水平。3月16日起，“文心一言”首批用戶可通過邀請測試碼接入體驗，同時百度智能云將面向企業客戶開放“文心一言”API調用接口，有望進一步豐富百度AI生態，賦能更多行業伙伴。 　

　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。

國產“ChatGPT”揚帆啟航。OpenAI的商業模式為API接口收費。我們認為此種商業模式具有“卡脖子”的風險，因此我國需要發展自主可控的“ChatGPT”。國產生態正在逐步繁榮，百度打響國產ChatGPT領域“第一槍”，其在算法、算力、數據、生態、平臺五方面皆有儲備；ChatGPT的競爭本質即大模型儲備競賽，大模型是人工智能發展的必然趨勢，也是輔助式人工智能向通用性人工智能轉變的堅實底座。大模型分為NLP(自然語言處理)、CV(計算機視覺)、多模態和科學計算四類。此外，中美科技巨頭已經開啟大模型儲備“軍備賽”。

　　百度文心一言，開啟國產ChatGPT新征程。百度是少有大模型語言訓練能力的公司，模型儲備方面，百度實現了全生態布局。1、NLP(自然語言處理)，已經具備智能創作、摘要生成、問答、語義檢索、情感分析、信息抽取等能力，且可以讓機器人像人一樣具有邏輯且自由對話；2、CV(計算機視覺)，可用于應用于圖像分類、目標檢測、語義分割等場景，此外還可以應用于文檔、卡證、票據等圖像文字識別和結構化理解；3、跨境大模型，可實現AI作畫、場景融合視覺常識推理、跨模態圖像檢索、跨模態文本檢索等多場景；4、生物計算，應用場景為蛋白結構預測和小分子藥物研發等領域。 　 　　百度為國產ChatGPT“領軍企業”，具有算力積累和生態優勢。平臺方面:擁有自主生態的百度百舸·AI異構計算平臺，具備高效率、多密度、高易用性、多場景部署、樂高式拼接等能力。算力方面:百度自身具有建設智能算力中心的實力，技術領先且自主可控，已有典型落地案例；服務器方面擁有自研的昆侖芯云服務器；芯片方面，昆侖芯AI芯片是百度自主研發的芯片，2代芯片已量產，具備算力支撐強、高速互聯等多重優勢。生態:百度大模型賦能千行百業，已有落地應用，合作廠商分別覆蓋科技、金融、航天、影視、汽車、電子制造等諸多產業。此外，我們推測ChatGPT有望成為搜索引擎的流量入口，百度搜索引擎有望借助文心一言大模型的能力重回巔峰。此外，目前國產科技巨頭已經開啟大模型的“軍備競賽”，因此，我們判斷，未來AI+有望賦能千行百業，具有AI+能力的廠商有望呈現“百花齊放”的態勢。 　

**刷爆的ChatGPT什么算法這么強！臺大李宏毅老師國語講解《ChatGPT (可能)是怎么煉成的 》！ **

** **

** **

　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。

ChatGPT系列報告：

**刷爆的ChatGPT什么算法這么強！臺大李宏毅老師國語講解《ChatGPT (可能)是怎么煉成的 》！ **

** **

** **

【芯片算力】▲芯片需求=量↑x價↑，AIGC拉動芯片產業量價齊升。1）量：AIGC帶來的全新場景+原場景流量大幅提高；2）價：對高端芯片的需求將拉動芯片均價。ChatGPT的“背后英雄”：芯片，看好國內GPU、CPU、FPGA、AI芯片及光模塊產業鏈。 　　相關標的：海光信息、景嘉微、龍芯中科、中國長城、安路科技、復旦微電、紫光國微、寒武紀、瀾起科技、德科立、天孚通信、中際旭創。 　　【深度學習框架】深度學習框架是人工智能算法的底層開發工具，是人工智能時代的操作系統，當前深度學習框架發展趨勢是趨于大模型訓練，對深度學習框架的分布式訓練能力提出了要求，國產深度學習框架迎來發展機遇。 　　相關標的：百度、海天瑞聲、商湯科技、微軟、谷歌、Meta。 　　【深度學習大模型】ChatGPT是基于OpenAI公司開發的InstructGPT模型的對話系統，GPT系列模型源自2017年誕生的Transformer模型，此后大模型數量激增，參數量進入千億時代，國內百度也發布了ERNIE系列模型并有望運用于即將發布的文心一言（ERNIEBot）對話系統，未來國內廠商有望在模型算法領域持續發力。 　　相關標的：百度、科大訊飛、商湯科技、谷歌、微軟。 　　【應用】ChatGPT火爆全球的背后，可以窺見伴隨人工智能技術的發展，數字內容的生產方式向著更加高效邁進。ChatGPT及AIGC未來有望在包括游戲、廣告營銷、影視、媒體、互聯網、娛樂等各領域應用，優化內容生產的效率與創意，加速數實融合與產業升級。 　　相關標的：百度、騰訊、阿里巴巴、網易、昆侖萬維、閱文集團、捷成股份、視覺中國、風語筑、中文在線、三七互娛、吉比特、天娛數科。 　　【通信】AIGC類產品未來有望成為5G時代新的流量入口，率先受益的有望是AIGC帶來的底層基礎算力爆發式增長。 　　相關標的：包括算力調度（運營商）、算力供給（運營商、奧飛數據、數據港）、算力設備（浪潮信息、聯想集團、紫光股份、中興通訊、銳捷網絡、天孚通信、光庫科技、中際旭創、新易盛）、算力散熱（英維克、高瀾股份）。

ChatGPT，有望重新定義搜索”入口”。我們認為ChatGPT是實現“模糊搜索”到“精準推送”的跨時代巔峰之作，復盤Chrome與IE瀏覽器之爭，Chrome獲勝關鍵因素在于1、界面便捷，2、多進程架構，3、運行效率高，4、生態建設，而ChatGPT(AIGC)有望成為下一代搜索引擎的催化劑，原因是其符合以上特征，此外可以幫助用戶實現程序生成、文本生成以及代碼編寫，提高用戶使用效率，因此AIGC有望加速下一代搜索引擎的到來。 　 　AIGC技術有望幫助內容生成跨越新時代。AIGC也被認為是繼UGC、PGC/OGC之后的新型內容生產方式。復盤UGC、PGC、OGC的商業模式，我們認為內容生產平臺的關鍵因素在于內容數量、內容質量、客戶互動上，而AIGC符合以上三點因素1、內容數量，AIGC有望使編輯制作成本大幅下降，內容數量明顯增多；2、內容質量有望大幅提高，例如DALL·E的效果已經接近中等畫師的水平；3、客戶交互，AIGC，客戶的交互效果在疊加平臺交互屬性之上有望大幅提升，此外我們認為AIGC快速商業化發展的根本原因是算法的不斷演進，同時AIGC也具備跨時代的代表意義，AIGC有望幫助內容生成平臺實現AI輔助生成到AI自動生產內容的跨越。 　　 　AIGC有望賦能千行百業，目前已有雛形，有望走向SAAS未來。1、搜索引擎，引入AIGC的搜索引擎搜索更便捷、溝通更高效、功能更多元，且可靠性已大幅提升，例如2月8日的新版MicrosoftEDGE，新版BING可以實現長文章歸納總結提煉重點、對比篩選文章內容、創造新內容、協助用戶生成內容包括電子郵件、旅游規劃等功能；2、新聞媒體,AIGC技術可有效代替人類對已有信息進行語言整合、文字輸出，與資訊平臺類的數字媒體高度適配;3、客戶管理,AIGC有望幫助企業實現提高服務質量降本增效；4、數字人，有望打開海量市場，廣泛應用在電商直播、新聞播報、接待指引、展覽展示等場景中，目前已有實際案例。此外AIGC產業鏈雛形初現，正逐步走向SAAS的未來。