1.1 AIGC概述

AIGC利用人工智能算法和深度學習技術，通過學習大量的數據，自動生成多樣化的內容。AIGC已經廣泛應用于多個領域，推動了內容創作的巨大變化。AIGC的前景廣闊，未來可能會更加側重于創作質量的提升，強調個性化和定制化。隨著技術的不斷進步，AIGC將變得更加智能、自主，創作的內容會越來越逼真。同時，AIGC的應用領域也將不斷拓展，深入到人們工作與生活的方方面面。

1.1.1 AIGC的內涵與發展歷程

AIGC，即生成式人工智能（Artificial Intelligence Generated Content），指基于生成對抗網絡、大型預訓練模型等人工智能的技術方法，通過對已有數據的學習和識別，以適當的泛化能力生成相關內容的技術。

AIGC的核心思想是利用人工智能算法生成具有一定創意和質量的內容。通過訓練模型和大量數據的學習，AIGC可以根據輸入的條件或指導生成與之相關的內容。例如，通過輸入關鍵詞、描述或樣本，AIGC可以生成與之相匹配的文章、圖像、音頻等。

AIGC的發展歷程可以分為以下幾個階段。

1. 早期萌芽階段（20世紀50年代—20世紀90年代）

在這一階段，由于技術限制，AIGC僅限于小范圍的實驗和應用。例如，1957年出現了首支由計算機創作的音樂作品《依利亞克組曲》（Illiac Suite）。20世紀80年代末到90年代中期，受限于商業化程度不足，AIGC的資金投入有限，所以AIGC在當時并沒有獲得顯著的發展。

2. 沉淀累積階段（21世紀初—21世紀10年代初）

在這一階段，AIGC的實用性逐漸增強。2006年，深度學習算法取得重大進展，GPU（圖形處理器）和CPU（中央處理器）等算力設備日益精進，互聯網快速發展，為各類人工智能算法提供了海量數據進行訓練。2007年首部由AIGC創作的小說《在路上》出版了，2012年微軟展示了全自動同聲傳譯系統，主要基于深度神經網絡，自動將英文講話內容通過語音識別等技術譯成中文。

3. 快速發展階段（21世紀10年代中期—21世紀20年代初期）

隨著AI技術的進一步發展和算法的不斷優化，越來越多的應用場景和商業模式被拓展和實現。AIGC在圖像、音樂、視頻等領域得到了廣泛應用，同時也涉及廣告、娛樂、教育等多個領域，一些公司和機構也開始利用AIGC進行商業化運營。

2014年，深度學習算法“生成式對抗網絡”（Generative Adversarial Networks，GAN）推出并迭代更新，助力AIGC新發展。2017年，微軟人工智能詩人“小冰”推出世界首部由人工智能寫作的詩集《陽光失了玻璃窗》。2018年，英偉達發布StyleGAN模型，可以自動生成圖片。2019年，DeepMind發布DVD-GAN模型，可以生成連續視頻。2021年，OpenAI推出DALL-E并更新迭代版本DALL-E-2，主要用于文本、圖像的交互生成內容。

4. 深度融合階段（2022年至今）

在這個階段，AI技術開始與其他技術和領域深度融合，如自然語言處理、計算機視覺、機器學習等。這種融合使得AIGC更加全面和智能化，可以實現更加復雜和高級的內容生成和創作。同時，AIGC也開始和社會、文化、倫理等方面進行深入探討和研究，以推動其可持續和健康發展。

2023年，與AIGC相關的話題爆炸式地出現在朋友圈、微博、抖音等社交媒體，正式被大眾所關注，其中令人印象深刻的是微軟全系融入AI創作和OpenAI發布GPT-4。

1.1.2 推動AIGC發展的因素

推動AIGC發展的因素主要包括技術進步、市場需求、政策支持、產業環境和跨界融合。

1. 技術進步

深度學習算法為AIGC提供了強大的學習和分析能力，使其能夠像人類一樣從海量數據中提取有用信息，并自動優化內容生成過程。大數據技術則為AIGC提供了豐富的數據資源，支持其進行高效的訓練和優化。

隨著技術的不斷進步，AIGC的算法和模型不斷優化，如GPT系列模型的更新迭代，使得AIGC在內容生成的質量和效率上有了顯著的提升。

另外，AIGC在自然語言處理、計算機視覺、語音識別等領域的廣泛應用，進一步推動了其技術的發展和成熟。

2. 市場需求

隨著互聯網和移動互聯網的普及，用戶對多樣化、個性化內容的需求日益增長，這為AIGC的應用提供了強大的驅動力。

AIGC在廣告、游戲、自媒體、教育、電商、軟件開發、金融等多個行業實現了廣泛應用，滿足了不同行業對內容生成的需求。

3. 政策支持

各國政府紛紛出臺相關政策支持人工智能技術的發展，包括AIGC在內的多項技術得到了政策扶持。例如，中國發布了多項與人工智能相關的政策文件，包括《新一代人工智能發展規劃》等，為AIGC的發展提供了良好的政策環境。

4. 產業環境

AIGC的發展離不開科技巨頭的引領，百度、騰訊、阿里巴巴、科大訊飛、字節跳動等科技巨頭在AIGC的研究和應用方面取得了許多重要成果，推動了國內AIGC的發展。同時，產業鏈上下游的協同發展，包括硬件設備供應商、數據服務提供商、軟件開發者等多個環節的共同推動，也促成了AIGC的快速發展。

5. 跨界融合

AIGC能夠通過支持數字內容與其他產業的多維互動、融合滲透，從而孕育新業態、新模式，為經濟發展提供新動能。例如，AIGC與Web3.0等新興技術的融合，為內容創作和傳播提供了新的可能性。

1.1.3 AIGC的場景應用

AIGC的場景應用非常廣泛，已經在許多領域取得了顯著的成果，如內容創作與編輯、廣告宣傳與營銷、教育與學習、娛樂與游戲、客戶服務與智能助手、軟件開發、金融管理、生產制造等。

1. 內容創作與編輯

AIGC參與的內容創作與編輯包括文本、圖像、音頻、視頻等形式。

在文本生成方面，AIGC可以自動生成新聞報道、行業分析報告、小說、廣告語等文本內容。通過自然語言處理和機器學習算法，AIGC能夠從大量文本數據中學習和生成語言，快速、高效地完成寫作任務。

在圖像生成方面，AIGC能夠生成具有特定風格和主題的圖像、設計作品等。在動畫、影視和游戲制作中，AIGC也被用于生成場景、道具和角色等視覺內容。

在音頻、視頻方面，AIGC可被用于生成音樂和聲音，涉及音樂制作、聲音合成等領域。同時，它也能快速生成短視頻、宣傳片、動畫片等視頻內容，提高視頻制作的效率和質量。

2. 廣告宣傳與營銷

AIGC可以根據不同的用戶和廣告策略自動生成各種形式的廣告內容，包括文字、圖像和視頻等，以更好地吸引目標用戶的注意力。在電商和社交媒體平臺上，AIGC可以根據用戶的興趣和行為習慣提供個性化的內容，從而提高用戶滿意度和平臺活躍度。

3. 教育與學習

AIGC可以自動生成各種教學資料、試題和課件等，幫助教師減輕備課負擔，提高教學效率。通過分析學生的學習數據和行為習慣，AIGC可以為學生提供個性化的學習建議和資源，以滿足不同層次學生的學習需求。

4. 娛樂與游戲

AIGC在游戲和娛樂領域的應用尤為突出，可以自動生成游戲關卡、角色、對話和劇情等內容，縮短游戲開發周期和成本。同時，AIGC也被用于電影、電視劇等娛樂內容的創作和制作。AIGC可以創建虛擬人物和角色，并為其賦予自然語言處理和語音合成能力，實現與用戶的智能交互，為用戶提供極致的娛樂體驗。

5. 客戶服務與智能助手

AIGC可用于智能客服系統，通過自然語言處理技術實現與用戶的智能交互，提供高效、便捷的客戶服務體驗。AIGC可以生成人工語音，用于語音助手等設備的交互界面，提高用戶的使用便利性和滿意度。

6. 軟件開發

AIGC可以輔助程序員編寫軟件和調試程序。通過解析需求文檔、設計文檔和代碼注釋等文本內容，AIGC可以自動生成程序代碼，提高編程效率和質量。

7. 金融管理

在風險控制方面，AIGC可以通過智能算法和數據分析準確、有效地識別、檢測異常交易或存在過高風險的行為，并及時向金融機構預警，幫助金融機構減少來自客戶、市場等多方面的風險。

在客戶管理方面，AIGC可以幫助企業分析客戶行為，全面構建客戶畫像，為客戶提供優質、定制化的服務，更好地滿足客戶需求。例如，利用AIGC對客戶的個人信息、歷史借款記錄、消費行為等數據進行匯總分析，并建立客戶的信用評級體系模型，以此為基礎為不同信用等級的客戶推出個性化的金融產品和服務。

8. 生產制造

在生產制造方面，AIGC的生成和推理能力可以優化生產制造的執行和管理流程。在質量檢測方面，AIGC可以優化傳統工業的質檢算法，借助視覺大模型捕捉產品差異，并更快地進行實時調整，提升產品質量檢測的效率及準確率。

在生產計劃方面，AIGC可以通過分析歷史訂單、庫存等數據為企業制訂生產計劃，并實時監控、分析生產數據，進一步優化生產計劃，協調資源在供應鏈上的配置，提高生產效率。

在安全監控方面，AIGC可以檢測生產環節的安全指標，對潛在問題發出預警，甚至自動解決問題，降低生產過程中的事故風險。

1.1.4 AIGC的商業模式

2023年，OpenAI發布GPT-4模型以后，“AIGC+”成為全球性趨勢。AIGC具有通過自動執行各種任務、提高效率和啟用新的經營方式來轉變商業模式的潛力。對于普通人來說，AIGC也不再是一門遙不可及的尖端技術，它變成了一個普通人也可以輕松運用、提升效率的工具，這預示著AIGC的商業模式更加清晰。

AIGC的商業模式主要分為To B和To C兩種類型。

1. To B

雖然AIGC使C端用戶以較低的門檻生成內容，但目前來看，To B仍然是核心商業模式。對于C端用戶來說，他們的需求和付費意愿大多只是一時興起的好奇，并不長久。而對于B端客戶來說，他們的需求和付費意愿是比較穩定和長久的，這主要有以下兩個核心原因。

（1）降低成本

AIGC完成了部分原本應當由原創人員承擔的工作，如網站內容編輯、美工等，假設人工成本在100萬元，而AIGC能夠降低50%以上的成本，那么企業將有充足的動力用AIGC替代人工，其實這一過程正在發生，尤其在一些垂直領域，如體育、金融、汽車等。

AIGC生成圖片也被應用在新聞稿或自媒體的插圖或封面上。與之前在素材庫找圖相比，AIGC生成的圖片更貼合文章，也減少了尋找美工的費用并提升了效率。

（2）跨越需求鴻溝

部分To B應用具有項目制的特點，其需求難以被滿足，我們稱之為需求鴻溝。例如，企業在構建IP矩陣時，需要對大IP生成包括電影、電視、游戲、動漫、手辦等諸多周邊產品，這就需要大量原創作者對IP矩陣進行豐富，而這是一個資金和精力消耗龐大的漫長過程。內容供給方因工作量巨大而無法提供大量原創稿件，而需求方因看不到內容而無法買單。

基于AIGC，內容供給方可以通過少量手稿，借助大模型的幫助大量生成內容，跨越需求鴻溝，這樣大型B端項目更容易實現。

即使技術的發展使AIGC變得普及，在當下階段，To B才是主要的商業模式方向，核心原因在于AIGC對B端帶來的效率提升是切實可見的，也能實現原本很難完成的需求對接，因此客戶付費意愿較強。

2. To C

隨著AI模型與算力的發展突破臨界點，AIGC對個人的賦能也是值得關注的方向。在極小的邊際成本下，AIGC能夠大幅度提高個人的信息處理效率以及內容輸出質量。因此，對于面向C端的AIGC可以從兩個角度來探討其商業價值。

（1）效率工具

諸如傳統的筆記、日程管理等工具，AIGC能夠在信息獲取、格式整理和工作流等各個流程提高個人用戶的效率，并且AI模型作為AIGC的基礎設施，能夠集成到現有的工作流程中。

（2）創作工具

像剪輯、修圖軟件一樣，AIGC能夠在用戶原創內容的生成上大幅度降低大眾用戶的創作門檻，強化個人媒體的IP價值。

從商業角度而言，將AIGC作為底層基礎設施的SaaS將成為中長期趨勢，Midjourney等企業已有類似嘗試。SaaS是指軟件即服務（Software as a Service），是一種通過互聯網提供軟件和服務的模式。與傳統的軟件購買和安裝方式不同，SaaS允許用戶通過訂閱的方式使用軟件，通常是基于使用量或訂閱期限進行付費。

具體來說，AIGC的商業模式還有以下幾種。

（1）模型即服務（Model as a Service，MaaS）：基于模型的調用量進行收費，適用于底層大模型和中間層進行變現，按照數據請求量和實際結算量來計算。

（2）按產出內容量收費：適用于應用層變現，關鍵在于如何從單次需求驅動的行為切入，保證產品長期的復購率。具體的收費可能會受到多種因素影響，如版權授予（支持短期使用權、長期使用權、排他性使用權和所有權等多種結合模式，擁有設計圖案的版權）、商業用途（個人用途、企業使用、品牌使用等）、透明框架和分辨率等。

（3）軟件訂閱付費：這里指的就是SaaS。例如，文心大模型4.0工具版12個月的價格為658.8元，連續包年的價格為588.8元/年，連續包月的價格為49.9元/月（截至2024年9月24日）。

（4）模型定制開發費：即傳統項目開發制，根據客戶需求定制開發特定的模型。

（5）廣告/流量模式：依靠產品獲取用戶點擊，從中獲得廣告流量收入，但通常屬于小型項目。

（6）電商領域的應用服務收費：例如，一些公司為商家提供商品圖生成、虛擬拍攝、圖文排版、短視頻及視頻切片等營銷物料的自動生成服務，并按照一定的方式收費。此外，有的公司還成立了自己的MCN機構，幫助商家分發AIGC的內容，再以分成模式收費。