2022-11-25 14:10

AIGC概念火热,巨头纷纷加码 !商业前景几何?

1.3万

来源:中国经营报

本报记者 秦枭 北京报道

图片来源:由无界版图AI工具生成

近日,AIGC(利用AI技术自动生成内容的生产方式)概念在二级市场吸睛无数,其概念股视觉中国(000681.SZ)、蓝色光标(300058.SZ)、恒信东方(300081.SZ)等股价出现不同幅度的上涨,其中,视觉中国更是收获久违的两连板。与此同时,多家券商团队发表研报表示看好AIGC,称这是继专业生产内容(PGC)、用户生产内容(UGC)之后利用AI技术自动生成内容的新型生产方式。

多位业内人士在接受《中国经营报》记者采访时表示,以往AIGC技术主要应用在文字处理领域,近年来随着深度学习模型的成熟与普及,AIGC的技术有了本质的突破,而资本市场对新技术的突破是非常敏锐的。至于相关概念的热度是否能够持续,这要取决于该项技术实现商业变现的速度与规模。


AIGC并不完美


AIGC全称为AI Generated Content,指利用人工智能技术来生成内容。目前在应用场景上,广义上的AIGC应用场景大致可以分为To B和To C两个赛道。在B端的应用主要是通过“AI+”,来为各产业进行赋能;在C端主要是通过与人交互,进行内容生产,主要包括AI驾驶、AI助手、AI辅助文本生成等。

百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏说道:“在技术层面,AI作画当下非常受关注,它是技术突破的一个代表,方向性改变是,AI从理解语言、理解文字、理解图片和视频,走向了生成内容,这称之为AIGC,即人工智能自动生成内容,是一种‘人机共创’新模式。”

实际上,AIGC并非新鲜事物,其萌芽阶段可以追溯到上世纪50年代,90年代以来从实验性向实用性逐渐转变。业内人士认为,AIGC真正迎来“春天”是从2014年起,以生成对抗网络(GAN)为代表的深度学习算法在这一年被提出。GAN可以帮助神经网络用更少的数据进行学习,生成更多的合成图像,然后用来识别和创建更好的神经网络。

随着GAN的迭代更新,2020年语言模型GPT-3算法的出现,以及NLP(Natural Language Processing,自然语言处理)技术和扩散模型(Diffusion Model)的发展,人工智能不仅能够模仿人的思维方式,而且能够理解并运用人类的语言。

在此基础上,AI进入一个新的阶段,AIGC的应用也更加地广泛。据不完全统计,过去两年间该领域共计推出了约300多个应用。

不过,真正让AIGC名声大噪的是在2022年8月的美国科罗拉多州博览会艺术比赛上,一幅名为《太空歌剧院》的作品获奖,该幅画作是Allen使用AI绘图工具Midjourney生成,再经Photoshop润色而来。

浙江大学国际联合商学院数字经济与金融创新研究中心联席主任、研究员盘和林对记者表示,当前AIGC的应用正在逐渐产生,也就是AI创作内容,很多领域早已成为工具,比如写作、画图、3D建模、剪辑、摄录等等,很多领域都有AI的身影,但这些AI都还达不到AIGC的程度,它们创作内容,但最终还是需要人类对内容进行删选和优化处理,所以AIGC的确是有意义的,也是有使用场景的,但完全由AI主导的创作尚未实现。


科技巨头集体布局


根据Gartner预测,到2025年,人工智能生成数据占比将达到10%。根据《Generative AI:A Creative New World》的分析,AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。

潜在的市场价值,自然吸引了众多玩家入场。诸如百度、腾讯、阿里巴巴、字节跳动、网易等国内大厂纷纷跟进,在AIGC领域动作频频。

其中,百度推出了AI艺术和创意辅助作画平台“文心一格”,腾讯发布了写稿机器人“梦幻写手”,阿里巴巴则有旗下的AI在线设计平台Lubanner,两大短视频巨头字节跳动与快手分别推出剪映、云剪提供AI生成视频,网易则在音乐上做文章并推出的一站式AI音乐创作平台“网易天音”等。

在上市公司层面,AIGC概念更是火热,目前上市公司互动平台已有超过300条相关提问,多家上市公司对此做出回应。其中,中文在线(300364.SZ)、视觉中国、中科金财(002657.SZ)等上市公司均表示,自己公司的业务涉及AIGC技术。

不仅仅是在国内,海外科技巨头谷歌、Meta、微软等也在AIGC领域纷纷布局。

除传统科技巨头外,海外还出现了诸如Stability AI、Jasper、OpenAI等新贵。近日,主打文字生成的AIGC公司Jasper宣布完成1.25亿美元的A轮融资,估值达到15亿美元,Stability AI估值则达10亿美元。

对此,上海画龙信息科技有限公司AI运营专家骆建华对记者表示:“AIGC概念由来已久,但为何近期突然火爆,是因为当下AIGC的技术有了本质的突破。而资本市场对新技术的突破是非常敏锐的。至于相关概念的热度是否能持续,这要取决于该项技术能否快速实现商业变现与实现的规模。”

天使投资人、知名互联网专家郭涛对记者表示,以往AIGC技术主要应用在文字处理领域,近年来随着深度学习模型的成熟与普及,可以处理文字、语音、代码、图像、视频、机器人动作等格式内容,大幅拓展了应用场景,在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大的商机,自然吸引众多企业积极参与。


商业化尚需时日


虽然AIGC相关概念已在资本端走红,但谈及其大规模商业化,目前业内人士并不乐观。

盘和林认为,行业内公司面对的问题比较多,主要是需求的差异化。单看协作,AIGC能够写作,但是写作需求不同,有人要写政府通知,有人要写说明书,有人要写广告文案,有人要写高考作文,这些需求都基于不同的数据,AI功能针对性不同,训练AI的数据内容就不同,而这些细分场景太多,导致企业不得不多管线开发AIGC产品。

除此之外,盘和林认为AIGC商业化落地难还由于数据污染。他表示,AIGC是基于数据的人工智能,而小规模的差异化数据,可能会误导AI,最终出来一个啼笑皆非的结果,解决不了内容创造的问题,沦为一个实实在在的娱乐工具。

郭涛也对记者说道,当前,AIGC赛道尚处于孕育探索阶段,存在关键核心技术不成熟、内容堆砌且质量层次不齐、成熟的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及存在技术伦理挑战等突出问题,短期内还难以实现大规模商业化应用。

骆建华则认为目前AIGC没有实现大规模商业化落地有三个原因:“AI模型技术成熟度及可能存在着不稳定性,AIGC与政治、道德、伦理、价值观等有不确定性的冲突风险,硬件设施的性能限制。距离商业化落地,我认为要看要实现何种程度的落地,从目前来看,在部分细分领域可能会有很快的落地化普及,但要实现大规模的商业化落地,保守估计,至少需要3~5年的时间积累才有可能。”

“目前,人工智能还处在传统的弱人工智能阶段,必须高度依赖人类对实际问题的建模,AIGC相关应用以各类辅助创作功能为主,”郭涛认为,“预计在未来十年后,随着深度人工智能、量子计算机等相关技术的不断发展和成熟,人工智能有望产生独立的思维和意识,作品真正拥有‘独立灵魂’,AIGC将进入全新的发展阶段。”

(编辑:吴清 校对:张国刚)

本文链接:https://www.8btc.com/article/6790150
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