對(duì)于很多人來說，生成式AI在全球的大面積爆發(fā)不過短短2年時(shí)間，但它正以意想不到的速度改變著世界。

為何它發(fā)展如此之快？未來又將帶著怎樣的軌跡前行？下文我們來分享幾點(diǎn)小發(fā)現(xiàn)。

一、AIGC發(fā)展的偶然與必然

在有些人看來，生成式AI的爆發(fā)式增長(zhǎng)像是一次偶然性的技術(shù)突破，但從整個(gè)大環(huán)境看，它的爆發(fā)不是橫空出世，而是多種條件交叉發(fā)展的結(jié)果。

技術(shù)方面，2016年AlphaGo打敗世界圍棋冠軍，讓AI重回大眾焦點(diǎn)。而在此之前，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等深度學(xué)習(xí)模型或AI核心算法都已經(jīng)問世，只是苦于找不到合適的應(yīng)用場(chǎng)景或存在缺陷被雪藏和邊緣化。

2017年，谷歌研究團(tuán)隊(duì)首次提出了Transformer，這種基于自注意力機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型擁有強(qiáng)大的并行計(jì)算、長(zhǎng)序列處理和語義理解能力，尤其擅長(zhǎng)文本生成。

發(fā)現(xiàn)Transformer在內(nèi)容生成這塊的潛質(zhì)，2018年，谷歌團(tuán)隊(duì)在其基礎(chǔ)上提出了預(yù)訓(xùn)練模型Bert。Bert首次嘗試通過自監(jiān)督學(xué)習(xí)和微調(diào)來訓(xùn)練大模型的自然語言處理能力，被視為里程碑式的發(fā)現(xiàn)。

這種模型訓(xùn)練方法為OpenAI等AI公司打開了思路。2018-2022年，OpenAI蓄勢(shì)推出了3代GPT大語言模型。隨著千億級(jí)參數(shù)的GPT-3.5大模型涌現(xiàn)能力，OpenAI很快在2022年11月推出現(xiàn)象級(jí)產(chǎn)品ChatGPT，并一炮走紅。

2023年是AI顯性化發(fā)展的元年。這一年，OpenAI趁熱打鐵推出了GPT-4，與此同時(shí)，Midjourney、Runway、DALLE、Stable Diffusion等多模態(tài)AIGC產(chǎn)品強(qiáng)勢(shì)出圈，點(diǎn)燃了全民的使用熱情。

另一邊，Meta AI發(fā)布了開源大模型LLaMA，為國(guó)內(nèi)外大量垂類、端側(cè)大模型提供了技術(shù)底座，吸引到更多AI新勢(shì)力涌入賽道。

國(guó)內(nèi)方面，2023年前后成長(zhǎng)起來了一大批AIGC公司，隨著基礎(chǔ)大模型賽道誕生出數(shù)百家企業(yè)，“百模大戰(zhàn)”由此興起。人們享受著新技術(shù)紅利，也加速著市場(chǎng)轉(zhuǎn)型。

不過從整個(gè)市場(chǎng)的發(fā)展曲線來看，AI高速發(fā)展的背后，除了技術(shù)（尤其是大模型）方面的成熟，還有硬件上的配合。比如在2016年、2020年、2022年這三個(gè)AI發(fā)展的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，英偉達(dá)分別推出了DGX-1、A100、H100三款劃時(shí)代意義的硬件產(chǎn)品，為AI大模型訓(xùn)練提供了強(qiáng)大的算力支持。

國(guó)內(nèi)方面，2016年前后，國(guó)產(chǎn)芯片陸續(xù)布局。在2019年AI熱潮爆發(fā)前夕，華為率先推出了昇騰系列AI芯片。在市場(chǎng)需求和政策的雙重引導(dǎo)下，眼下越來越多的“國(guó)產(chǎn)芯”在市場(chǎng)上嶄露頭角，也為國(guó)產(chǎn)大模型的發(fā)展提供了重要的端側(cè)算力支撐。

除此之外，包括AIGC在內(nèi)的人工智能技術(shù)在各行業(yè)被廣泛應(yīng)用，其實(shí)也有業(yè)務(wù)創(chuàng)新、提效降本、業(yè)績(jī)?cè)鍪?、升?jí)體驗(yàn)、獵奇嘗新以及人口老齡化等多方面的考慮。

當(dāng)這些時(shí)代因子交織在一起，合力推動(dòng)了AIGC的崛起及爆發(fā)式增長(zhǎng)。

二、AIGC目前的應(yīng)用前景如何?

生成式AI作為走向通用人工智能的一大步，包含文本、圖像、音視頻、代碼等多模態(tài)的內(nèi)容生成，現(xiàn)已覆蓋聊天對(duì)話、問答搜索、圖像生成、視頻生成、音樂創(chuàng)作、配音、翻譯、編程、營(yíng)銷策劃、情感關(guān)懷、數(shù)字人等多個(gè)B端和C端應(yīng)用領(lǐng)域。

整體的商業(yè)規(guī)模也許不夠明確，但細(xì)分賽道的市場(chǎng)體量及用戶量級(jí)卻讓人浮想聯(lián)翩。

比如AI圖像生成賽道，頭部玩家Midjourney的用戶量早就達(dá)到千萬級(jí)，年?duì)I收能做到約2-3億美元規(guī)模。

AI視頻生成賽道，據(jù)dataintelo等研究機(jī)構(gòu)統(tǒng)計(jì)：2022年全球市場(chǎng)規(guī)模約為4.7億美元，2023年則超過了5.6億美元。雖然整體規(guī)模因?yàn)樯少|(zhì)量/時(shí)長(zhǎng)、安全、版權(quán)等方面的顧慮算不上搶眼，但Runway、Pika、Sore（OpenAI）、Lumiere（谷歌）等視頻生成模型和產(chǎn)品的市場(chǎng)熱度一直相當(dāng)高。

近兩年很火的AI數(shù)字人也是應(yīng)用較為廣泛的賽道之一，目前在金融、教育、企服、電商、娛樂等行業(yè)均有或深或淺的商用。據(jù)IDC、艾媒等行業(yè)研究機(jī)構(gòu)推測(cè)：未來5年中國(guó)AI數(shù)字人市場(chǎng)或?qū)⑼黄瓢賰|規(guī)模，而對(duì)關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)規(guī)模的帶動(dòng)則在千億級(jí)。

至于AIGC頭號(hào)選手OpenAI，早期其產(chǎn)品月訪問量便接近9億，2023年總營(yíng)收達(dá)16億美元。整體的用戶規(guī)模、市場(chǎng)營(yíng)收及增速則更為可觀。

從整體來看，目前國(guó)內(nèi)外AIGC市場(chǎng)均迎來了爆發(fā)期，經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)度持續(xù)攀升。

其中，據(jù)麥肯錫2023年底發(fā)布的《生成式AI在中國(guó)》顯示：生成式AI有望為全球經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)約7萬億美元的價(jià)值，其中中國(guó)市場(chǎng)約占到全球總量的1/3，將貢獻(xiàn)約2萬億美元的價(jià)值。

而據(jù)《中國(guó)AIGC應(yīng)用全景報(bào)告》顯示：2024年中國(guó)AIGC應(yīng)用市場(chǎng)規(guī)模能達(dá)到約200億元，2030年或?qū)⑼黄迫f億元規(guī)模。

以上進(jìn)一步刺激了各方對(duì)AIGC賽道的加碼，推動(dòng)整個(gè)行業(yè)向上發(fā)展。

三、AIGC未來有哪些發(fā)展態(tài)勢(shì)？

目前，生成式AI呈現(xiàn)出很多的發(fā)展態(tài)勢(shì)和趨勢(shì)走向。總結(jié)起來，個(gè)人覺得以下3點(diǎn)值得關(guān)注：

1. 橫向品類和縱向應(yīng)用的拓展

從橫向看，AIGC應(yīng)用正越來越多，品類也越來越細(xì)。以對(duì)話式生成為例，除了基礎(chǔ)性的問答、搜索、寫作等，目前還延伸到了社交、婚戀、教學(xué)、陪伴、陪練、審核等多個(gè)細(xì)分領(lǐng)域。

從縱向看，隨著AIGC與行業(yè)的結(jié)合度越高，落地的業(yè)務(wù)場(chǎng)景也在持續(xù)增多。以司普科技AIGC應(yīng)用的商用為例，目前便有通過對(duì)話形式，服務(wù)于智能教學(xué)、科研寫作、生產(chǎn)偏差寫作、產(chǎn)品交易、智能運(yùn)維等多個(gè)行業(yè)場(chǎng)景。

以上打破了AIGC的能力邊界，也極大地拓展了其客群和商用價(jià)值。

2. 跨模態(tài)生成能力

其實(shí)生成式AI能同時(shí)服務(wù)于通用和專用業(yè)務(wù)場(chǎng)景，很大程度上源于它的跨模態(tài)生成能力。

這方面的能力，除了文生文、文生圖、文生視頻、文生音頻等形態(tài)，同時(shí)還包括能輸入和解析相應(yīng)的圖像、音頻等多模態(tài)信息，并最終生成人們想要的文本內(nèi)容、可視化圖表、樣圖樣稿等。

事實(shí)上，細(xì)分賽道的很多AIGC廠商已經(jīng)在嘗試強(qiáng)化跨模態(tài)生成能力，以豐富自身的業(yè)務(wù)線。

比如GPT-4強(qiáng)化了多模態(tài)識(shí)別能力，Stability AI等從圖像生成擴(kuò)展到了視頻生成、圖片/視頻修復(fù)等領(lǐng)域，Suno主打AI音樂創(chuàng)作，也涵蓋歌詞（文本生成）、旋律（音頻合成）的多模態(tài)生成等。

為了打造核心優(yōu)勢(shì)，減少對(duì)第三方的依賴，未來這方面的能力或有增無減。

3. 商業(yè)模式的可復(fù)制與可持續(xù)

和底層大模型多按實(shí)際的token使用量收費(fèi)不同，主流的AIGC應(yīng)用大多采用訂閱收費(fèi)模式，通過擴(kuò)大用戶量和相應(yīng)的客單價(jià)，來提升盈利能力。

目前，在較大的成本面前，如何有效獲客并實(shí)現(xiàn)持續(xù)的收益，是大多數(shù)AIGC廠商普遍關(guān)心的點(diǎn)。在這方面，打造商業(yè)閉環(huán)、選對(duì)獲客渠道、開拓潛力市場(chǎng)正成為很多AIGC廠商的自主選擇，也左右著未來的發(fā)展路徑。

AI文生圖公司Midjourney算是其中的先行者。這家公司于2021年晚于DALLE-1幾個(gè)月問世，但它一開始就堅(jiān)定了發(fā)展路線——前期通過免費(fèi)額度獲客，并通過和社交平臺(tái)Discord（平臺(tái)月活約1.5億）合作，獲取精準(zhǔn)客源。

在與Discord的合作中，Midjourney很快吸引到上千萬用戶，僅靠訂閱費(fèi)，就做到上億美元營(yíng)收。

2023年，同行奮起直追時(shí)，Midjourney已經(jīng)在開拓海外市場(chǎng)，并于當(dāng)年5月推出了中文版Midjourney，率先在國(guó)內(nèi)社交流量平臺(tái)試水。為擴(kuò)大市場(chǎng)份額，它還在AI圖像生成服務(wù)基礎(chǔ)上，開拓了關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)線。這波操作加上扎實(shí)的產(chǎn)品基本功，使其成了同行爭(zhēng)相模仿的對(duì)象。

目前，Midjourney算是業(yè)內(nèi)少數(shù)不靠投資就自我造血的AIGC企業(yè)。而對(duì)于大多數(shù)AIGC廠商來說，因?yàn)榛A(chǔ)投入居高不下，且客戶資源與資金更容易向頭部聚攏，盡早打造自己的商業(yè)閉環(huán)，提升持續(xù)盈利能力，幾乎成了行業(yè)突圍的關(guān)鍵。

除了以上提到的幾點(diǎn)，生成式AI的安全建設(shè)、監(jiān)管治理等方面近兩年也越發(fā)受重視。它讓人們以更加審慎的態(tài)度擁抱AI，同時(shí)也推動(dòng)著整個(gè)市場(chǎng)實(shí)現(xiàn)良性、可持續(xù)發(fā)展。

備注：本文原創(chuàng)，首發(fā)sipu-tech，第三方平臺(tái)首發(fā)人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，部分引用數(shù)據(jù)有參考麥肯錫、量子位、艾瑞等。