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飞书用户84572023年7月9日修改
————选择人工智能，链接无限未来————
本文编辑:JUGO 公众号：橙创AI
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什么是AIGC
AI-Generated Content，中文解释为人工智能生成内容，AI绘画、AI写作等都属于AIGC的分支。于2022年由于openAI发布对话式语言模型chatGPT开始爆火，目前通常以生成式AI简写替代。
发展源起
AIGC 的发展可以大致分为以下三个阶段：
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早期萌芽阶段：20 世纪 50 年代—90 年代中期，受限于科技水平，AIGC 仅限于小范围实验
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沉积积累阶段：20 世纪 90 年代中期—21 世纪 10 年代中期，AIGC 从实验向实用转变，受限于算法，无法直接进行内容生成
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快速发展阶段：21 世纪 10 年代中期—现在，深度学习算法不断迭代，AI 生成内容种类多样丰富且效果逼真
近年来，AIGC 的发展迅速，从原来作为边缘侧服务于企业、机构的角色变为了现在 C 端零基础用户都可以使用的创作工具。开发侧重点上，AIGC 也从原先用于翻译、语音合成以及重复性工作转变为了更注重应用层面，用户能够便捷操作的方向。
技术涉及
AIGC 技术主要涉及两个方面：自然语言处理 NLP 和 AIGC 生成算法。NLP是实现人与计算机之间如何通过自然语言进行交互的手段，AIGC 生成算法主流的有生成对抗网络 GAN 和扩散模型，扩散模型已经拥有了成为下一代图像生成模型的代表的潜力。它具有精度更高、可扩展性和并行性，无论是质量还是效率均有所提升，其快速发展成为 AIGC 增长的拐点性因素。
未来发展
AIGC 未来发展核心：大模型、大数据与大算力。结合自然语言的大模型与数据集已成为 AIGC 发展的软件基础，OpenAI 的 Clip 模型基于 4 亿组高质量的英文图文对应数据训练而成；算力即权力将在 AIGC 数字时代更加凸显， Stable Diffusion 目前依赖于 4000 个英伟达 A100 的 GPU 集群，运营成本超 5000 万美金。为了让功能更加精确，未来还将更多地基于语种去开发垂直类的应用，便于更有目的性地为特定功能进行训练。
投资领域
AIGC 投资框架：软硬件与数据集。生成算法、NLP 与算力决定 AIGC 能否运行，而高质量的数据集决定了 AIGC 质量与商业模式。
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软件层面主要包括自然语言处理技术：谷歌、微软、科大讯飞、拓尔思；
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AIGC 生成算法模型及数据集：英伟达、Meta、百度、蓝色光标、视觉中国、昆仑万维；
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算力层包括：澜起科技、中兴通讯、新易盛、天孚通信、宝信软件、中际旭创等。
风险提示
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技术创新不及预期：AIGC 的技术发展不及预期。以及底层硬件技术，如：超级计算机、算力的发展不及预期。
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政策监管风险：目前 AIGC 还处于相对早期，后续是否会出台 AIGC 作品相关知识版权或其他法律监管条款尚不明确。
不足之处
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目前所有的AI绘图程序更擅长做二维向的艺术创新，例如：绘画，照片，CG。但是在三维构图就缺少研究，例如：产品包装，汽车设计，室内设计等，但是不排除通过喂大量的图能训练出可用的模型；
应用领域
AIGC 在文字、图像、音频、游戏和代码生成中商业模型渐显。在一些具备高重复性的任务、对于精度要求并不那么高的领域应用已逐步成熟，并在探索商业模式中。目前图片生产、文字生成较为常见，这类 AIGC 服务大多数时候会以提供 SaaS 服务的形式变现。
知识库介绍
整合全网AIGC资源，资讯与技术教程，收藏记录AIGC行业知识，包含AI绘画，对话，AIGC行业报告与文档，学习音视频，Midjourney，Stable Diffusion的入门到生产的知识。
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