日前，海外研發(fā)機構(gòu)OpenAI發(fā)布的全新對話模型ChatGPT掀起AIGC人工智能賽道熱潮。近年來，百度、阿里巴巴、騰訊、Meta、谷歌等國內(nèi)外科技巨頭以及A股上市公司大力布局AIGC業(yè)務，推動AI作畫、數(shù)字虛擬人產(chǎn)品廣泛應用于傳媒藝術(shù)、教育、電商等內(nèi)容創(chuàng)作領域。

　　AIGC是繼專業(yè)生成內(nèi)容(PGC)和用戶生成內(nèi)容(UGC)之后，通過人工智能技術(shù)來自動或輔助生成內(nèi)容的生產(chǎn)方式，即人工智能生成內(nèi)容。業(yè)內(nèi)人士表示，數(shù)字經(jīng)濟時代到來，深度學習技術(shù)推動人工智能進入到大規(guī)模應用階段，AIGC應用市場有望率先實現(xiàn)需求爆發(fā)，軟件、算法模型、數(shù)據(jù)集、算力層行業(yè)公司或受益。

　　企業(yè)密集布局

　　近期，Open AI發(fā)布的“AI聊天機器人”ChatGPT因突出的智能對話能力火遍“科技圈”，AIGC概念受市場廣泛關注。Wind數(shù)據(jù)顯示，截至12月7日，AIGC指數(shù)30天內(nèi)漲幅近12%。國內(nèi)不少上市公司表示，已布局AIGC相關技術(shù)或業(yè)務。

　　天娛數(shù)科11月28日表示，公司以自研AI算法優(yōu)化虛擬數(shù)字人全鏈路生產(chǎn)流程，未來公司將繼續(xù)打磨跨模態(tài)智能算法，探索虛擬人+AIGC的應用模式，探索不同行業(yè)應用場景。

　　科大訊飛表示，語音合成、虛擬人相關技術(shù)等屬于AIGC，公司積極布局基于預訓練模型的文圖生成、對話生成等技術(shù)方向，并通過AI虛擬人交互平臺在媒體、金融、教育、文旅等領域賦能內(nèi)容生產(chǎn)創(chuàng)作和業(yè)務服務。

　　近年來，AIGC已成為海內(nèi)外科技巨頭競相布局的人工智能熱門賽道。在國內(nèi)，騰訊發(fā)布了寫稿機器人Dreamwriter，阿里巴巴旗下AI在線設計平臺鹿班實現(xiàn)海報設計生產(chǎn)，字節(jié)跳動旗下的剪映和快手推出的云剪能夠進行AI視頻創(chuàng)作。今年8月，百度發(fā)布AI藝術(shù)和創(chuàng)意輔助平臺“文心·一格”，可快速生成AI畫作。在海外，谷歌、Meta、微軟等科技公司也不斷推動從文字、圖畫走向視頻的AIGC創(chuàng)新迭代。

　　AIGC賽道受到資本青睞。國內(nèi)AIGC技術(shù)服務提供商慧夜科技近期完成由高瓴創(chuàng)投領投、順為資本跟投的Pre-A+輪數(shù)千萬融資。海外AIGC獨角獸公司Jasper和Stability AI于10月相繼宣布完成1.25億美元、1.01億美元融資，估值分別達15億美元、10億美元。

　　步入應用滲透期

　　“AIGC爆紅反映出AI大模型技術(shù)應用日趨成熟。”在日前舉辦的WAVE SUMMIT+2022峰會上，百度集團副總裁、深度學習技術(shù)及應用國家工程研究中心副主任吳甜告訴中國證券報記者，大模型讓AI生成和理解能力有了顯著提升，基于深度學習算法的跨模態(tài)大模型和NLP(自然語言處理)推動內(nèi)容形式從單一走向多元，內(nèi)容質(zhì)量也較以往大幅優(yōu)化。

　　國盛證券表示，ChatGPT所體現(xiàn)的人機對話能力升級，是大模型訓練在大算力、大數(shù)據(jù)共同支持下達到的效果。生成算法、NLP與算力決定AIGC能否運行，而高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集決定了AIGC質(zhì)量與商業(yè)模式。作為數(shù)字經(jīng)濟時代的新型內(nèi)容生產(chǎn)力，AIGC將會改變?nèi)藗儷@取信息、輸出內(nèi)容的方式，有望成為驅(qū)動人工智能市場需求爆發(fā)的應用方向。

　　海通證券表示，隨著技術(shù)快速迭代，AIGC可以快速、靈活地生成不同模態(tài)的數(shù)據(jù)內(nèi)容，降低游戲、影視行業(yè)開發(fā)成本，同時激發(fā)內(nèi)容創(chuàng)作思路，擴展創(chuàng)作空間，成為數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)新發(fā)展的新引擎。

　　據(jù)Gartner測算，目前人工智能生成數(shù)據(jù)占所有數(shù)據(jù)比重不到1%，到2025年，人工智能生成數(shù)據(jù)占比將達到10%。

　　“深度學習技術(shù)已經(jīng)開始向多個行業(yè)進行大規(guī)模地滲透推廣，但目前AI大生產(chǎn)仍處于起步階段。從產(chǎn)業(yè)應用推廣的角度來說，一些瓶頸問題仍有待解決?！眳翘鹛寡裕紫?，仍需更大規(guī)模算力、數(shù)據(jù)以及算法優(yōu)化的支持；其次，深度學習如何與海量知識充分融合，提供更精準的理解和決策是重要研究方向；最后，降低生產(chǎn)成本，降低理解與應用的門檻，是人工智能產(chǎn)品大規(guī)模商用的必然趨勢。