AIGC发展趋势报告（）
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去年，生成式AI（AIGC）成为继NFT、元宇宙、Web3之后，又一个火出圈的风口。
导 读
来源 | 腾讯研究院（转载请注明来源）
年是 AIGC（AI-Generated
Content，人工智能生成内容）爆火出圈的一年，不仅被消费者追捧，而且备受投资界关注，更是被技术和产业界竞相追逐。
年9月23日，红杉中国发表文章《生成式AI：一个创造性的新世界》，认为AIGC会代表新一轮范式转移的开始。年10月，Stability
AI 获得约1个亿美元融资，估值高达10亿美元，跻身独角兽行列。Stability AI发布的开源模式 Stability
Diffusion ，可以根据用户输入的文字描述（称为提示词，prompts）自动生成图像，即文生图（Text-to-Image，T2I）。Stability
Diffusion、DALL-E 2、Midjourney 等可以生成图片的 AIGC 模型引爆了 AI 作画领域，AI
作画风行一时，标志人工智能向艺术领域渗透。
年12月，Open
AI 的大型语言生成模型 ChatGPT 刷爆网络，它能胜任刷高情商对话、生成代码、构思剧本和小说等多个场景，将人机对话推向新的高度，让网友不禁怀疑 ChatGPT
是否已经具备人类智能。全球各大科技企业都在积极拥抱 AIGC，不断推出相关技术、平台和应用。
1、生成算法、预训练模式、多模态等AI技术累计融合，催生了AIGC的大爆发
一是基础的生成算法模型不断突破创新；二是预训练模型引发了AIGC技术能力的质变；三是多模态技术推动了AIGC的内容多边形，让AIGC具有了更通用的能力。
总的来看，AIGC在年的爆发，主要是得益于深度学习模型方面的技术创新。不断创新的生成算法、预训练模型、多模态等技术融合带来了AIGC技术变革，拥有通用性、基础性、多模态、参数多、预练数据量大、生成内容高质稳定等特征的AIGC模型成为了自动化内容生产的“工厂”和“流水线”。
2、AIGC产业生态加速形成和发展，走向模型及服务（MaaS）的未来
目前，AIGC产业生态体系的雏形已现，呈现为上中下三层架构：
第一层为上游基础层，也就是由预训练模型为基础搭建的AIGC技术基础设施层。由于预训练模型的高成本和技术投入，因此具有较高的进入门槛。
第二层为中间层，即垂直化、场景化、个性化的模型和应用工具。预训练的大模型是基础设施，在此基础上可以快速抽取生成场景化、定制化、个性化的小模型，实现在不同行业、垂直领域、功能场景的工业流水线式部署，同时兼具按需使用、高效经济的优势。
第三层为应用层，即面向C端用户的文字、图片、音视频等内容生成服务。在应用侧，侧重满足用户的需求，将AIGC模型和用户的需求无缝衔接起来实现产业落地。
随着数字技术与实体经济融合程度不断加深，以及互联网平台的数字化场景向元宇宙转型，人类对数字内容总量和丰富程度的整体需求不断提高。AIGC作为当前新型的内容生产方式，已经率先在传媒、电商、影视、娱乐等数字化程度高、内容需求丰富的行业取得重大创新发展，市场潜力逐渐显现。与此同时，在推进数实融合、加快产业升级的进程中，金融、医疗、工业等各行各业的AIGC应用也都在快速发展。
1、AIGC有望塑造数字内容生产与交互新范式，成为互联网的内容生产基础设施
数字内容迈入强需求、视频化、拼创意的螺旋式升级周期，AIGC在这阶段的发展迎合了这一需要。AIGC正在成为越来越多地参与数字内容的创意性生成工作，以人机协同的方式释放价值，成为未来互联网的内容生产基础设施。
2、AIGC的应用生态和内容消费市场逐渐繁荣
而今在内容消费领域，AIGC已经重构了整个应用生态。作为当前新型的内容生产方式，AIGC已经率先在传媒、电商、影视、娱乐等数字化程度高、内容需求丰富的行业取得重大创新发展，市场潜力逐渐显现。年，AIGC发展速度惊人，迭代速度呈现指数级爆发，谷歌、Meta、百度等平台型巨头持续布局，也有Stability
AI、Jasper
AI等独角兽创业公司问世。根据6pen预测，未来五年10%-30%的图片内容由AI参与生成，有望创造超过600亿以上市场空间，若考虑到下一代互联网对内容需求的迅速提升，国外商业咨询机构Acumen
Research and Consulting预测，年AIGC市场规模将达到1100亿美元。
3、AIGC将日益成为未来3D互联网的基础支撑
互联网向下一代技术升级和演进的重要方向是从“在线”走向“在场”，迈向3D互联网时代，AIGC将成为打造虚实集成世界的基石。AIGC为3D互联网带来的价值，既包括3D模型、场景、角色制作能效的提升，也能像AI作画那样，为创作者激发新的灵感。
4、聊天机器人和数字人成为新的、更包容性的用户交互界面，不断拓展应用领域
（1）聊天机器人：年12月1日，美国人工智能研究公司Open
AI研发的聊天机器人产品ChatGPT正式对外开放，一经推出便火遍全网，截止12月12日已拥有超过100万名用户，而ChatGPT正是典型的文本生成式AIGC。
（2）数字人：首先AIGC大大提升了数字人的制作效能。用户可以上传图片/视频，通过AIGC生成写实类型的数字人，具有生成过程较短、成本低、可定制等特点。其次，AIGC支撑了AI驱动数字人多模态交互中的识别感知和分析决策功能，使其更神似人。
5、AIGC将作为生产力工具来推动元宇宙发展
近期，Linkedln做了一个调查，向Linkedln用户征集他们最希望了解哪个元宇宙相关的技术主题，76%的受访者选择了AIGC。只有通过AIGC，元宇宙才可能以低成本、高效率的方式满足海量用户的不同内容需求。首先，AIGC为构建沉浸式的元宇宙空间环境提供了核心基础设施技术，将成为元宇宙的生产力工具。其次，AIGC将作为生产力工具为元宇宙用户提供个性化内容体验。同时，AIGC将赋予用户更多的创作权力和自由，促进创新并提升元宇宙的用户体验。最后，AIGC也将作为用户交互界面的一部分在元宇宙中发挥作用。
1、合成数据为AI模型训练开发提供强大助推器，推动实现AI2.0
人工智能的发展应用离不开数据，但真实世界数据面临着难以获取、质量差、标准不统一等诸多问题。为此，计算机模型技术或算法生成的合成数据，作为真实数据的廉价替代品，日益被用于创造精准的AI模型。
2、合成数据助力破解AI“深水区”的数据难题，持续拓展产业互联网应用空间
合成数据背后的生成式AI被Gartner评为年银行和投资服务领域越来越受欢迎的三项技术之一。原因是能够通过合成数据以成本更低、易规模化、隐私保护合规的方式提供接近真实世界的数据。
3、合成数据产业加快成为数据要素市场新赛道，科技大厂和创新企业抢先布局
合成数据对人工智能未来发展的巨大价值使其加速成为AI领域的一个新产业赛道。一方面，国外的主流科技公司纷纷瞄准合成数据领域加大投入与布局。
另一方面，合成数据作为AI领域的新型产业，相关创新创业方兴未艾，合成数据创业公司不断涌现，合成数据领域的投资并购持续升温，开始涌现了合成数据即服务（synthetic
data as serve，SDaaS ）这一发展前景十分广阔的全新商业模式。
4、合成数据加速构建AI赋能、数实融合的大型虚拟世界
展望未来，可以从三个方面来理解大型虚拟世界为什么成为AI数实融合的关键场景。
第一，大型虚拟世界可以提供人工智能开发所需的数据和场景，为AI应用开发提供“加速度”。第二，大型虚拟世界为各行各业训练开发AI提供了试验田。第三，在大型虚拟世界中通过AI连通虚拟与现实，实现AI数实融合。
AIGC技术和产业生态迎来发展快车道
消费端：AIGC牵引数字内容领域全新变革
产业端：合成数据牵引人工智能的未来
具体内容如下
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