日前，海外研發機構OpenAI發布的全新對話模型ChatGPT掀起AIGC人工智能賽道熱潮。近年來，百度、阿裏巴巴、騰訊、Meta、穀歌等國內(nei) 外科技巨頭以及A股上市公司大力布局AIGC業(ye) 務，推動AI作畫、數字虛擬人產(chan) 品廣泛應用於(yu) 傳(chuan) 媒藝術、教育、電商等內(nei) 容創作領域。

　　AIGC是繼專(zhuan) 業(ye) 生成內(nei) 容(PGC)和用戶生成內(nei) 容(UGC)之後，通過人工智能技術來自動或輔助生成內(nei) 容的生產(chan) 方式，即人工智能生成內(nei) 容。業(ye) 內(nei) 人士表示，數字經濟時代到來，深度學習(xi) 技術推動人工智能進入到大規模應用階段，AIGC應用市場有望率先實現需求爆發，軟件、算法模型、數據集、算力層行業(ye) 公司或受益。

　　企業(ye) 密集布局

　　近期，Open AI發布的“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(guan) 注。Wind數據顯示，截至12月7日，AIGC指數30天內(nei) 漲幅近12%。國內(nei) 不少上市公司表示，已布局AIGC相關(guan) 技術或業(ye) 務。

　　天娛數科11月28日表示，公司以自研AI算法優(you) 化虛擬數字人全鏈路生產(chan) 流程，未來公司將繼續打磨跨模態智能算法，探索虛擬人+AIGC的應用模式，探索不同行業(ye) 應用場景。

　　科大訊飛表示，語音合成、虛擬人相關(guan) 技術等屬於(yu) AIGC，公司積極布局基於(yu) 預訓練模型的文圖生成、對話生成等技術方向，並通過AI虛擬人交互平台在媒體(ti) 、金融、教育、文旅等領域賦能內(nei) 容生產(chan) 創作和業(ye) 務服務。

　　近年來，AIGC已成為(wei) 海內(nei) 外科技巨頭競相布局的人工智能熱門賽道。在國內(nei) ，騰訊發布了寫(xie) 稿機器人Dreamwriter，阿裏巴巴旗下AI在線設計平台鹿班實現海報設計生產(chan) ，字節跳動旗下的剪映和快手推出的雲(yun) 剪能夠進行AI視頻創作。今年8月，百度發布AI藝術和創意輔助平台“文心·一格”，可快速生成AI畫作。在海外，穀歌、Meta、微軟等科技公司也不斷推動從(cong) 文字、圖畫走向視頻的AIGC創新迭代。

　　AIGC賽道受到資本青睞。國內(nei) AIGC技術服務提供商慧夜科技近期完成由高瓴創投領投、順為(wei) 資本跟投的Pre-A+輪數千萬(wan) 融資。海外AIGC獨角獸(shou) 公司Jasper和Stability AI於(yu) 10月相繼宣布完成1.25億(yi) 美元、1.01億(yi) 美元融資，估值分別達15億(yi) 美元、10億(yi) 美元。

　　步入應用滲透期

　　“AIGC爆紅反映出AI大模型技術應用日趨成熟。”在日前舉(ju) 辦的WAVE SUMMIT+2022峰會(hui) 上，百度集團副總裁、深度學習(xi) 技術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，基於(yu) 深度學習(xi) 算法的跨模態大模型和NLP(自然語言處理)推動內(nei) 容形式從(cong) 單一走向多元，內(nei) 容質量也較以往大幅優(you) 化。

　　國盛證券表示，ChatGPT所體(ti) 現的人機對話能力升級，是大模型訓練在大算力、大數據共同支持下達到的效果。生成算法、NLP與(yu) 算力決(jue) 定AIGC能否運行，而高質量的數據集決(jue) 定了AIGC質量與(yu) 商業(ye) 模式。作為(wei) 數字經濟時代的新型內(nei) 容生產(chan) 力，AIGC將會(hui) 改變人們(men) 獲取信息、輸出內(nei) 容的方式，有望成為(wei) 驅動人工智能市場需求爆發的應用方向。

　　海通證券表示，隨著技術快速迭代，AIGC可以快速、靈活地生成不同模態的數據內(nei) 容，降低遊戲、影視行業(ye) 開發成本，同時激發內(nei) 容創作思路，擴展創作空間，成為(wei) 數字內(nei) 容創新發展的新引擎。

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

　　“深度學習(xi) 技術已經開始向多個(ge) 行業(ye) 進行大規模地滲透推廣，但目前AI大生產(chan) 仍處於(yu) 起步階段。從(cong) 產(chan) 業(ye) 應用推廣的角度來說，一些瓶頸問題仍有待解決(jue) 。”吳甜坦言，首先，仍需更大規模算力、數據以及算法優(you) 化的支持；其次，深度學習(xi) 如何與(yu) 海量知識充分融合，提供更精準的理解和決(jue) 策是重要研究方向；最後，降低生產(chan) 成本，降低理解與(yu) 應用的門檻，是人工智能產(chan) 品大規模商用的必然趨勢。