當(dāng)OpenAI發(fā)布ChatGPT時，沒有人會意識到這一波人工智能浪潮在6個月內(nèi)給人類社會帶來目不暇接的變化。《三分鐘五個問題快速認(rèn)識ChatGPT》

同樣的趨勢，也將讓AI的發(fā)展進入到其它行業(yè)，一個全民生產(chǎn)力爆發(fā)的時代似乎已經(jīng)來到，中國的通用大模型創(chuàng)業(yè)便將迎來第一個賽點。

不少人還在觀望：AIGC 到底是泡沫還是長期趨勢？畢竟“過氣”的元宇宙就是個例子。2021 年還被譽為“元宇宙元年”，2022年元宇宙全球投融金額高達(dá) 868.67 億元人民幣，但字節(jié)跳動、Meta、微軟等大廠已經(jīng)出現(xiàn)對元宇宙團隊的大范圍裁員的新聞?！稙槭裁碅IGC比元宇宙更火？》

事實上，元宇宙那種“離我們很遠(yuǎn)”的感覺，來自于幫助元宇宙發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施不成熟，需要大量的內(nèi)容來形成“宇宙”。

元宇宙是一種趨勢，還沒有遇到爆發(fā)階段，它對現(xiàn)實世界的影響可以忽略不計。AIGC 與 元宇宙不同。OpenAI將應(yīng)用層模型放在ChatGPT 工具中中，其應(yīng)用場景覆蓋C端和B端，實現(xiàn)了技術(shù)與應(yīng)用的融合。

對于技術(shù)來說，無論能否快速獲得市場準(zhǔn)入，最大的推動力仍然是“應(yīng)用”，包括應(yīng)用場景和應(yīng)用層面。大模型并不是 OpenAI 的唯一優(yōu)勢。在OpenAI之前，大多數(shù)AI應(yīng)用場景并沒有直接體現(xiàn)在消費和營銷場景中，而NLP（自然語言處理）底層的人工智能客服（AI外呼）被視為最廣泛或最成熟的營銷技術(shù)。

對于市場來說，無論概念如何崛起，要明確其價值，還得看其應(yīng)用層面。數(shù)字經(jīng)濟應(yīng)用實踐專家駱仁童博士總結(jié)到，AIGC的核心技術(shù)不斷演進，應(yīng)用場景逐漸多元化，產(chǎn)品形態(tài)日趨成熟，AIGC正在不斷釋放其應(yīng)用價值和商業(yè)潛力。

ChatGPT對文本領(lǐng)域帶來了最直接的沖擊，最初以聊天機器人的形式出現(xiàn)，但LLM模型（Large Language Model，大型語言模型）迅速進入了詩歌、小說、劇本甚至商業(yè)報告只是其基本技能，閱讀、分析、總結(jié)和翻譯也是如此。

在視覺媒體中，也出現(xiàn)了許多引人注目的技術(shù)。以Midjourny、StableDifussion、DALL-E為代表的AI圖像生成技術(shù)改變了人類對圖像創(chuàng)作的形式，人類只用語言就能“創(chuàng)作”圖片。盡管這種創(chuàng)作方式帶來了版權(quán)和勞動權(quán)的爭議，但技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用似乎并沒有停止。當(dāng)Adobe在2023年發(fā)布新版Photoshop時，“轉(zhuǎn)動照片中的大象”不再是不可能的任務(wù)?！禔I作畫火爆出圈，大廠入局、遍地開花能卷出AIGC新賽道嗎？》

AI技術(shù)在音頻領(lǐng)域也取得了令人矚目的進展。以Amper Music為代表的AI音樂生成技術(shù)可以根據(jù)用戶的需求生成適合特定氛圍的音樂。這些技術(shù)的出現(xiàn)使音樂變成了完全個性化的內(nèi)容。它不再像推薦播放列表那樣幫你找到適合你當(dāng)前心情的音樂，而是可以根據(jù)你當(dāng)前的心情生成音樂。未來，我們每個人都可以生活在“自己的BGM”中?！冻龅兰磶p峰！“AI孫燕姿”會顛覆樂壇嗎？》

如今，在各種大型模型的開源環(huán)境下，AIGC已經(jīng)進入大規(guī)模應(yīng)用階段。已經(jīng)有很多科技公司已經(jīng)開始向市場提供AIGC工具，用于客戶服務(wù)、營銷活動、廣告投放等全鏈路解決方案?！段宕笮袠I(yè)應(yīng)用，ChatGPT帶動AIGC落地的20個場景》

AIGC大模型產(chǎn)業(yè)鏈，可分為提供算力的基礎(chǔ)層、模型層和應(yīng)用層。目前創(chuàng)業(yè)公司機會主要集中在模型層和應(yīng)用層。其中大模型又分為像OpenAI 一樣提供API調(diào)取服務(wù)的通用大模型和基于開源大模型做微調(diào)的、差異化大模型。

而通用大模型創(chuàng)業(yè)公司面臨著來自大廠和高校/研究機構(gòu)的競爭。這些公司主要可以分為兩派：一是由AI大廠、公司的創(chuàng)業(yè)者組成的，另一則是由高校、研究機構(gòu)的創(chuàng)業(yè)者組成的。雖然媒體信息仍然維持在火爆的狀態(tài)，但資本市場普遍認(rèn)為，面向通用大模型創(chuàng)業(yè)的窗口期已基本關(guān)閉。

在估值上跑得最快的是一直頗具神秘感的Minimax。其核心團隊成員主要來自商湯科技、中科院等公司。此外，互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)公司中也有幾家表現(xiàn)突出，如光年之外、王慧文的五元智能、前快手AI技術(shù)研發(fā)的核心人物李巖等。

在這些創(chuàng)業(yè)公司中，清華系的NLP創(chuàng)業(yè)者表現(xiàn)最為突出。唐杰參與的智譜AI、楊植麟?yún)⑴c的深言科技、豈凡超參與的面壁智能以及曾國洋參與的而豈凡超則嘗試收購兩家公司。

然而，通用大模型創(chuàng)業(yè)公司也面臨著來自大廠和高校/研究機構(gòu)的壓力。短期內(nèi)，大廠將推出自己的大模型產(chǎn)品，并爭奪用戶場景；而長期來看，只有少數(shù)公司能夠在數(shù)據(jù)、算法、算力等方面與大廠抗衡。因此，這場競賽最終可能會形成幾家寡頭壟斷市場的局面。

這一點在海外市場已經(jīng)得到證明。比如去年還風(fēng)頭正勁的美國獨角獸Grammarly和Jasper，在GPT4發(fā)布后，現(xiàn)有功能被替換，價值迅速被稀釋。

2023年3月時，OpenAI發(fā)布論文并開源新模型代碼：一步繪制效果，每秒18張圖片。有人因此評價“擴散模式Diffusion的時代已經(jīng)結(jié)束”。此時，距離后者成為2022年“AIGC元年”誕生的重要技術(shù)基石還不到一年的時間。

因此，這波AI創(chuàng)業(yè)者，尤其是應(yīng)用級公司，始終存在著互相爭斗的困境：不做，錯過了就輸；做了可能很快被替代，同樣是輸。

那么，在 AIGC 趨勢是已知的情況下，作為商業(yè)世界中的一員，又有哪些更為具體的事情需要布局？

業(yè)務(wù)端：AIGC大模型主導(dǎo)下，行業(yè)格局將徹底重組。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，越來越多的企業(yè)開始意識到AIGC大模型的重要性。在營銷、客服、內(nèi)容創(chuàng)作等場景中，AIGC大模型已經(jīng)取得了顯著的成果，幫助企業(yè)提高效率、降低成本、提升用戶體驗。

數(shù)字經(jīng)濟應(yīng)用實踐專家駱仁童博士特別指出，企業(yè)經(jīng)營中價值鏈的各個環(huán)節(jié)都會產(chǎn)生成本，當(dāng)AIGC大模型結(jié)合到相對應(yīng)的業(yè)務(wù)場景后，能進行業(yè)務(wù)的升級，也即意味著全方位提高企業(yè)的競爭優(yōu)勢。然而，要想在AIGC大模型領(lǐng)域取得成功，企業(yè)需要明確以下幾點：

找準(zhǔn)應(yīng)用場景：企業(yè)需要針對自身的業(yè)務(wù)特點與應(yīng)用場景進行梳理，確定哪些場景可以/需要用AIGC進行提升、優(yōu)化甚至重構(gòu)。這需要企業(yè)對自身業(yè)務(wù)清晰的認(rèn)識，以便更好地利用AIGC技術(shù)。

布局企業(yè)級大模型：雖然目前已經(jīng)有一些開源通用的大模型可以使用，但這些模型并不一定適合所有企業(yè)的需求。因此，企業(yè)需要考慮自己的數(shù)據(jù)安全問題，以及如何建立自己的企業(yè)級大模型，以滿足自身的業(yè)務(wù)需求。

建立企業(yè)知識庫/知識圖譜：AIGC的發(fā)展離不開大量的垂直行業(yè)/專業(yè)數(shù)據(jù)集支撐。因此，企業(yè)需要建立一個結(jié)構(gòu)化的、可復(fù)用的知識集群，包括行業(yè)Knowhow和企業(yè)知識兩方面信息。這不僅可以幫助企業(yè)訓(xùn)練AIGC模型，還可以實現(xiàn)知識的高效共享和沉淀。

在技術(shù)端，AIGC大模型正逐漸成為一種重要的基礎(chǔ)能力，這對于許多行業(yè)來說具有巨大的商業(yè)價值。然而，AIGC大模型也對初級角色的生存空間產(chǎn)生了威脅。因此，技術(shù)需要快速迭代，以應(yīng)對這一挑戰(zhàn)。

在這個時代，技術(shù)底層的機會在于將AIGC大模型應(yīng)用于實際場景中，解決用戶的實際問題。只有這樣，才能真正把握住 AIGC大模型帶來的機遇。

目前國內(nèi) AIGC大模型應(yīng)用落地最快的是音頻生成、圖像生成與數(shù)字人。這三個領(lǐng)域的發(fā)展迅速，主要原因是它們有廣泛的應(yīng)用場景，能夠解放人力，提高工作效率，延長服務(wù)時間。因此，技術(shù)服務(wù)需要關(guān)注這些領(lǐng)域，并與掌握垂直數(shù)據(jù)的公司合作，進行深度綁定。

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