近期，ChatGPT概念持续火爆，随着越来越多的人加入讨论，这款由美国人工智能研究公司OpenAI开发的人工智能聊天机器人正在全球掀起浪潮。其实ChatGPT之所以如此火爆，很大原因在于其惊艳的用户体验，无论人们提出编代码、写文案、翻译，还是作诗、写作文的要求，ChatGPT都可以应对自如，甚至还能根据聊天的上下文进行互动，以至于让人产生AI可以理解情绪的错觉。论如今ChatGPT的出圈程度，是绝对不亚于2016年AlphaGo围棋大战的。

事实证明，大众对于ChatGPT的热情，已经成功让低迷了四年的AI再迎新变革，这一次以ChatGPT为首的生成式AI（AIGC）将成为主力军。

AIGC是什么？

AIGC英文全称为AI Generated Content，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在去年百度世界大会上曾解释道，AIGC就是“人工智能自主生成内容”。与传统偏向于分析的人工智能不同，AIGC最大优势就是基于训练数据和生成算法模型，自主生成新的图片、文本等各种形式的内容，所以又称为生成式AI。

目前来看，AIGC在面向不同对象和不同场景时，可以具备强大的自适应创作能力，因此能够应用在包括图像生成、视频生成、文本生成、音频生成、游戏生成、代码生成和3D生成等在内的多种场景之中。

以图像生成为例，去年年底在各个社交平台兴起的AI绘画就是典型的AIGC图像生成应用。AI绘画是通过AI算法在大量画师作品中进行归纳和学习，从而自主生成图片的绘画方式。作为AIGC出圈的第一个产品，AI绘画在前些日子的火热程度也是无可比拟。2022年，美图就受益于AI绘画功能，在全球的下载量和使用数不断攀升，并持续占据日本App store免费榜单第一名。

AI绘画之所以这么出圈，一方面是因为它的各种翻车作品足够博人眼球，比如“猛男变萌妹”“猛男变萌宠”，而另一方面就是它的易获取程度，只要你想尝试，微信公众号/小程序、各大软件平台，有上百款程序供你选择，且无需花一分一毫，换句话说，就是它足够平民。

从这点上看，ChatGPT亦是如此。Similarweb 数据显示，1 月末ChatGPT的累计用户已经超1亿，创下了互联网最快破亿应用的记录，超过了之前TikTok 9个月破亿的速度，这与ChatGPT目前免费下载有着莫大的关系。

无论是AI绘画，还是ChatGPT，都暗示出AI似乎在AIGC的推动下开始迎来了大众化之路，这点对于整个AI产业发展来说都是极其重要的，因为一个产业想要做大做强，就必须要有足够规模的消费级基础，曲高和寡的技术再怎么高大上，前景再好也是死路一条，只有走向平民化才能一点点扩大市场规模。

中国AIGC产业现状：谁能领跑中国ChatGPT

ChatGPT 爆火后，包括微软、谷歌、Meta在内国外各大科技巨头都开始争相布局，与此同时，国内众多科技企业也纷纷涌入，试图抢占AIGC市场的一杯羹。然而，在一众争奇斗艳中，究竟谁会有可能赢得这场中国ChatGPT争夺战？

从企业公开透露的信息来看，目前宣布加入ChatGPT赛道的有百度、腾讯、阿里巴巴、快手等主要大型科技企业，这些大厂入局的原因基本是想要和现有的业务结合起来，实现自身业务更好地发展。其中进展最为迅速的当属百度。

2月9日，百度在公众号上明确表示文心一言将于3月和大家正式见面。作为一家在人工智能领域深耕数十年的企业，百度在AIGC所必需的深度学习、自然语言处理、语言大模型等这些技术领域展示出雄厚实力，不仅拥有产业级知识增强文心大模型ERNIE，还具备跨模态、跨语言的深度语义理解与生成能力。

当然，百度在ChatGPT领域所具备的优势并不是只有技术，还有搜索业务。就在前几日，微软市值一夜飙涨超800亿美元（约5450亿元），而造成此次市值飙涨的原因就是微软宣布支持ChatGPT的技术整合到最新版本的必应搜索引擎和Edge浏览器中。微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉对此表示：“搜索领域迎来了新的时代。”而在今年年初，百度就已经进一步宣布,百度搜索将升级“生成式搜索”能力,未来在文言一心的加持下，或许将会给整个中国搜索市场带来一个更新换代式的升级。

除了百度外，腾讯、阿里巴巴、快手等目前的发力点主要在于AI大模型。作为ChatGPT的核心，大模型全称为“大型语言模型(Large Language Models)”，简称LLMs，近些年已经成为了AI创新的共识，被称为是通往强人工智能最有可能的一条通道。

2月9日，腾讯回应表示：在ChatGPT和AIGC相关方向上已有布局，专项研究也在有序推进。腾讯持续投入AI 等前沿技术的研发，基于此前在 AI 大模型、机器学习算法以及 NLP 等领域的技术储备，将进一步开展前沿研究及应用探索。

其实，腾讯在人工智能领域也已有了深厚的布局，连续三年被列入Gartner云AI开发者服务报告，在自然语言、计算机视觉、自动机器学习三大领域也有着突出优势，其推出的混元系列 AI 大模型完整覆盖 NLP、多模态等基础模型和众多行业模型。日前腾讯研究院发布的《AIGC发展趋势报告2023》指出，在广告领域，混元AI大模型能够支持广告智能制作，即利用AIGC将广告文案自动生成为广告视频，大大降低了广告视频制作成本。

不过腾讯在AIGC领域最大的优势还是在于丰富的应用场景，从社交、游戏，再到移动支付、内容，腾讯都有着极具领先的优势地位。想让ChatGPT改变世界，应用场景是最为重要的，应用场景越全面，才有可能帮助AIGC这项新技术实现真正的落地。

此外，作为电商领域的龙头企业，阿里巴巴目前主要的发力方向包括智能客服，以及利用AIGC去做AI+营销，比如赋能商品的文案撰写等。阿里巴巴在2月8日针对阿里达摩院正在研发类ChatGPT对话机器人的传闻进行了回应，称 “确实在研发中，目前处于内测阶段，后续如有更多信息，会第一时间和大众同步。”

阿里巴巴曝光截图

除了在电商领域自带的优势，阿里巴巴在科技领域也取得了不菲的成果，尤其是即将迎来六周年的达摩院已利用人工智能在国际平台上发表了上千篇论文。2021年达摩院就开始在AI大模型领域加码投入，并于2022下半年发布“通义”大模型系列，这也为阿里巴巴研发类ChatGPT产品提供了技术上的支撑。

而快手作为一款国民级短视频 App 背后的公司，也已开展大规模语言模型，并启动了相应专项，覆盖 LLM 模型训练、文案自动创作与生成、对话系统开发等领域。相关人士介绍称，快手在 LLM 领域的研究，更聚焦于用户体验的提升，以及和业务场景的融合，对于 to B 类业务场景的扩展将有重要帮助。

总的来看，上述科技企业在布局ChatGPT方面都有着各自独特的优势，但我们也需要正视两个问题，那就是先机和技术。OpenAI推出ChatGPT仅仅3个月时间，用户数量就取得了快速增长，毫无疑问已经抢占了先机，而国内企业在ChatGPT手下究竟能够抢夺多少份额却还是个未知数。

至于技术层面，中国AIGC 产业目前仍处于发展初期，底层技术相较国外还是有较大差距的，即便是OpenAI在针对ChatGPT应用场景和商业模式的探索方面也处于早期阶段，国内厂商的落地之路更是遥遥无期。虽然大厂们在缩短与国外大厂之间底层技术差距上一直在持续努力，但是高科技技术毕竟需要积累，想要实现追赶和弯道超车，还是需要时间的沉淀…

看清AIGC的机会

随着AIGC热度的持续上升，相关领域的投资规模也在极速扩张。据不完全统计，2022年全球已有24家AIGC公司获得了新一轮的融资，其中获得融资规模最高的是一家基于AI的视频合成工具提供商——Stability AI，获得1.01亿美元融资。

有了资本的扶持，未来AIGC核心技术必将会不断迎来升级、产品类型将逐渐丰富、场景应用会趋于多元、甚至于生态建设也会日益完善。那么，AIGC未来的市场规模究竟会有多大？

Gartner早就预测到2025年生成性AI所创造的数据可占到所有已生产数据的10%，并在《Generative AI：A Creative New World》报告中指出，AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。

不过，我们在了解AIGC前景的同时，也需要意识到其可能存在的风险。

关键技术难点。AIGC是强技术行业，对技术的要求较高，ChatGPT之所以可以爆火，离不开生成对抗网络（GAN）、扩散模型（Diffusion Model）等在内的生成算法领域技术积累。目前，AIGC距离通用人工智能还有较大差距，很难进行完全自主推理并决策，想要达到理想中的目标，还需要技术的持续更新，这就意味着如果技术更新不及预期，可能会影响整个行业的发展。

图源：腾讯研究院

运营成本过高。高科技没有不费钱的，但AIGC尤为费钱，OpenAI如今的成功离不开微软的“钞能力”。为何如此费钱？以算力为例，ChatGPT的核心AI大模型有着大量复杂计算的需求，想要实现全内容和实时性的平衡，必须提供强大的算力支撑，为此ChatGPT所需要用到的芯片就必须是GPU、FPGA、ASIC等专门处理计算任务的AI芯片。数据显示，采购一片英伟达顶级GPU成本为8万元，而支撑ChatGPT算力基础设施至少需要上万颗英伟达GPU A100，也就是说，一次模型训练成本超过1200万美元。如此高昂的运营成本，未来如何实现盈利？多久才能回本？仍是问题。

版权不明确。由于AIGC仍处于早期阶段，所以其生成的内容大部分是从数据库作品中进行归纳和学习，但往往会存在原创作品未征得同意就被相关平台录入素材库，这种模糊的版权问题如何取证和追责，以当前的法律来说仍然很难界定。

短期内市场反应火热，但实际上AIGC商业化路径和安全防护还处于探索初期，对此投资者容易产生过高预期，会存在产生科技泡沫的可能性，但是从长远上看，AI产业未来会持续影响着我们的生活。

建议关注算力、数据标注、NLP、AIGC 生成算法等在内的AIGC产业链上游技术厂商，尤其是NLP头部厂商，或将在ChatGPT影响下率先受益。后期随着AI技术的快速发展拉动算力需求，算力厂商有望成为关注的焦点，AI服务器、AI芯片等细分行业规模也有望迎来加速成长。

观察政策走向。由于AIGC在相关法律法规方面还有待完善，因此需要时刻关注政策走向，这也会影响到产业后续的发展。

从应用场景来看，视频是AIGC短期发展的重点，随着各大企业的加入，AIGC也将会在不同场景中的落地，逐渐建立起产业生态。

写在最后

相信未来，在各种技术的加持下，AIGC终将会到达美好的理想之地，为我们谱写出宏伟的商业版图。

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