1、AIGC：利用人工智能產(chǎn)生內(nèi)容，提升生產(chǎn)力曲線

AlGC： Artificial Intelligence Generated Context，即可以利用人工智能技術(shù)自動產(chǎn)生內(nèi)容，常見如代碼生成，文本問答等。

2、ChatGPT 已成為 AIGC 功能矩陣中的重要板塊

ChatGPT 是 AIGC“數(shù)字內(nèi)容智能編輯”功能中的重要組成部分，ChatGPT 模型的出現(xiàn)對于文字/語音模態(tài)的 AlGC 應(yīng)用具有重要意義。

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速突破以及數(shù)字內(nèi)容的海量增長，AIGC 領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)打破了預(yù)定義規(guī)則的局限性，使得快速便捷且智慧地輸出多模態(tài)的數(shù)字內(nèi)容成為可能。

在技術(shù)創(chuàng)新以及多模態(tài)模型的持續(xù)突破下，AIGC 根據(jù)功能和對象的不同，按順序可包括三種主要實(shí)用功能：數(shù)字內(nèi)容孿生、數(shù)字內(nèi)容的智能編輯、數(shù)字內(nèi)容的智能創(chuàng)作。這三種功能相互嵌套與結(jié)合，可以讓 AIGC 產(chǎn)品具備超越人類的創(chuàng)作潛力。而 ChatGPT 正是 AlGC 的數(shù)字內(nèi)容智能編輯這一大功能領(lǐng)域中的重要組成部分。

I3、AIGC 相關(guān)技術(shù)包含了三大前沿能力

數(shù)字內(nèi)容李生能力構(gòu)建現(xiàn)實(shí)世界-虛擬世界映射。孿生能力包括智能增強(qiáng)與轉(zhuǎn)譯技術(shù)，其中增強(qiáng)技術(shù)彌補(bǔ)內(nèi)容數(shù)字化過程中的信息損失，轉(zhuǎn)譯技術(shù)在理解基礎(chǔ)上對內(nèi)容進(jìn)行多種形式呈現(xiàn)；

數(shù)字編輯能力打通現(xiàn)實(shí)世界虛擬世界交互通道。編輯能力包括智能語義理解與屬性控制、語義理解除助實(shí)現(xiàn)數(shù)字內(nèi)容各屬性的分離解耦，屬性控制則在理解基礎(chǔ)上對屬性進(jìn)行精確修改、編輯與二次生成，最終反饋于現(xiàn)實(shí)世界，形成孿生-反饋閉環(huán)；

數(shù)字創(chuàng)作能力從數(shù)據(jù)理解走向數(shù)據(jù)創(chuàng)作。創(chuàng)作能力可分為基于模仿的創(chuàng)作與基于概念的創(chuàng)作，前者基于對某一類作品數(shù)據(jù)分布進(jìn)行創(chuàng)作，而后者從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)抽象概念，并基于概念創(chuàng)作出現(xiàn)實(shí)世界不存在的內(nèi)容。

4、AIGC 行業(yè)發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)主要時(shí)期

AIGC 發(fā)展經(jīng)歷了早期萌芽、沉淀積累和 2014 年之后的快速發(fā)展階段。

I5、從分析式 Al 到生成式 Al 逐步演化，生成式 Al 賦予 AlGC創(chuàng)新力

生成式 Al 起源于分析式 Al，分析式 AI 發(fā)展過程中的技術(shù)積累為生成式 AI 的產(chǎn)生奠定基礎(chǔ)。分析式 AI 其學(xué)習(xí)的知識局限于數(shù)據(jù)本身；生成式 AI 在總結(jié)歸納數(shù)據(jù)知識的基礎(chǔ)上可生成數(shù)據(jù)中不存在的樣本；最新生成式 AI 技術(shù)如 GAN，Diffusion 等，催生多款 AlGC 產(chǎn)品如：

OpenAl 系列、DALL-E2（Diffusion），Starry A.I.（基于 GAN）等

6、AIGC：學(xué)習(xí)范式更新奠定基礎(chǔ)，模型結(jié)構(gòu)升級助力騰飛

人工智能技術(shù)推動 AIGC 行業(yè)不斷發(fā)展，其中學(xué)習(xí)范式的更新賦予 AI 模型主動學(xué)習(xí)能力，模型結(jié)構(gòu)升級提升 AI 模型學(xué)習(xí)、歸納與創(chuàng)新能力。

7、AIGC 產(chǎn)業(yè)鏈涵蓋了從硬件到多類終端應(yīng)用的廣泛領(lǐng)域

AlGC 關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)可分為應(yīng)用層、模型層、云計(jì)算平臺與計(jì)算硬件層。

計(jì)算硬件層結(jié)合云計(jì)算平臺為 AIGC 提供機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練與推理算力，其中 GPU 與 TPU 為硬件核心，主要參與廠商包括英偉達(dá)（GPU）與谷歌（PU）；云平臺參與廠商則包含 AWS，GCP，Azure 以及 Coreweave；計(jì)算硬件層中云計(jì)算平臺廠商分布穩(wěn)定，競爭出現(xiàn)于模型層面與應(yīng)用層面。

模型層面，閉源基礎(chǔ)模型提供商如 OpenAl 通過 API 向用戶提供服務(wù)，而開源基礎(chǔ)模型則通過在托管平臺如 Hugging Face、Replica 公開模型權(quán)重。模型訓(xùn)練其高計(jì)算力需求推動了模型層廠商與云計(jì)算廠商建立合作關(guān)系（如 OpenAl Azure，GCP DeepMind。模型層面閉源模型較為普遍，各廠商依靠模型建立技術(shù)壁壘在應(yīng)用層面，MidJourney，Runway 等自主研發(fā)、持有模型；而 Jasper，Github Copilot 則通過調(diào)用閉源模型商提供的 APl 或采用托管平臺共享的模型。