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核心觀點(diǎn)
　　生成式AI（Generative AI）即利用人工智能技術(shù)來(lái)生成內(nèi)容，其生成的作品稱為AIGC（AI-Generated Content），包括文字、圖片、音頻等形式。從內(nèi)容生成的歷史上看，當(dāng)前已經(jīng)完成了從專業(yè)創(chuàng)作（PGC）到用戶創(chuàng)作（UGC）轉(zhuǎn)變，正在向AI協(xié)助內(nèi)容生成與全AI內(nèi)容生成兩個(gè)階段過(guò)渡，將幫助內(nèi)容生產(chǎn)者在創(chuàng)作效率、創(chuàng)作成本、創(chuàng)作思路上實(shí)現(xiàn)顯著進(jìn)步。
　　過(guò)去人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了從小模型到大模型的轉(zhuǎn)變，隨著經(jīng)濟(jì)性與可獲得性的明顯提高，殺手級(jí)應(yīng)用正在涌現(xiàn)。其中，隨著更新的技術(shù)、更優(yōu)的算法、更大的模型出現(xiàn)，算力的成本越來(lái)越低，使得模型訓(xùn)練與運(yùn)行所需成本持續(xù)下降。算法從封閉測(cè)試到開(kāi)放測(cè)試、開(kāi)源的逐漸普及，使得使用門檻明顯降低。AIGC亦從小規(guī)模實(shí)驗(yàn)，到算法革新，到能夠高質(zhì)量、穩(wěn)定地輸出內(nèi)容。在不久的將來(lái)，隨著平臺(tái)層變得更加穩(wěn)固，算力成本持續(xù)下探，模型逐漸趨于開(kāi)源與免費(fèi)，人類正逐步接近應(yīng)用層爆發(fā)式發(fā)展的節(jié)點(diǎn)。
　　底層技術(shù)方面，主要包括自然語(yǔ)言處理（NLP）與生成模型，其中生成模型主要包括生成對(duì)抗模型（GAN）與擴(kuò)散模型（Diffusion Model）。其中，2021年擴(kuò)散模型出現(xiàn)，憑借著更高的輸出分辨率、輸出效率和輸出穩(wěn)定性，很快在AIGC場(chǎng)景下獲得了大范圍應(yīng)用，在2022年成功破圈并迎來(lái)了項(xiàng)目爆發(fā)期。
　　展望未來(lái)，Gartner預(yù)計(jì)2025年AIGC將占所有生成數(shù)據(jù)的10%。我們認(rèn)為，當(dāng)前行業(yè)尚處于早期發(fā)展階段，隨著基礎(chǔ)設(shè)施日益完善，應(yīng)用層亦將迎來(lái)爆發(fā)，但語(yǔ)義理解（自然語(yǔ)言處理）、生成算法、數(shù)據(jù)集等底層技術(shù)依舊面臨挑戰(zhàn)。結(jié)合當(dāng)前行業(yè)發(fā)展規(guī)律考慮，我們預(yù)計(jì)未來(lái)將主要依托于高算力、大模型、大數(shù)據(jù)而進(jìn)一步發(fā)展。