AIGC重塑行业规则，那些你需要知道的新玩法！2022年是AIGC爆火出圈的一年，不仅被消费者追捧，而且备受投资界关注，

2022年是AIGC爆火出圈的一年，不仅被消费者追捧，而且备受投资界关注，更是被技术和产业界竞相追逐。2022年12月，OpenAI的大型语言生成模型ChatGPT刷爆网络,它能胜任刷高情商对话、生成代码、构思剧本和小说等多个场景，将人机对话推向新的高度，让人不禁怀疑ChatGPT是否已经具有人类智能。全球各大科技企业都在积极拥抱AIGC,不断推出相关的技术、平台和应用。近期微软、谷歌等全球计软件互联网大厂大力投入AIGC，并开始探索应用层面的突破，AIGC已经来到2年前自动驾驶的应用突破拐点，今年有望成为AIGC大年。类似ChatGPT的“大模型”作为AIGC的底层平台，将成为AIGC的核心资源。

动荡和富有戏剧性的一周行将结束，在本周，百度发布文心一言、OpenAI发布GPT-4、微软发布Microsoft 365 Copilot。

围绕科技圈，人们的话题从赞叹GPT-4的强大、百度的股价再到打工人命途多舛，可谓跌宕起伏、目不暇接。AIGC正在重构人们的办公、娱乐乃至生活方式。正如我们早先预计的那样，这场AIGC浪潮才刚刚开始。

（以下所谓AIGC指AI Generated Content即人工智能内容生成技术，目前该技术已在文字、音乐、图像、视频等领域得到应用，并在行业内诞生了不少专注于此的技术型公司）

全文目录：

不同行业内的短期影响
对软件开发行业的影响：
对教育培训行业的影响：
在各行各业：
不同行业内的长期影响
中国企业在AIGC的破局机会
1.发展现状
2.AIGC带来的商业模式变革——AI的显性化
3.ToB仍是AIGC的主要商业模式
4.面向C端的AIGC，以SaaS订阅为主
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不同行业内的短期影响

从短期来看，AIGC对一些行业的改变是立竿见影的。

对软件开发行业的影响：

在年初，人们对GPT的判断仍是，它对语境理解不深入、缺乏实际编程经验，以至于无法替代程序员的工作。但时隔几周，这种看法就被重新塑造。某企业内部首席科学家对数科星球（ID：digital-planet）这样提及：“在代码检测，效率提升是明显的，以前可能我需要一百个人，现在需要十个人就够了”。

在这位高管看来，至少在软件行业，低端开发工作将更多地被取代，取而代之的是，内容生成、内容策划、数据分析师等工作可能更有前景。

对教育培训行业的影响：

在和不同行业的从业者对答后，发现AIGC对教育培训的影响度极为快速和深远。“我们的产品被很多做培训的人买了，比如西班牙语培训机构这种”，一位创业者表示。在培训行业，AIGC的使用者越来越多，老师们正在让生成课件等教学资源更加高效，而且，在其中，不少人还发现了个性化对学生匹配教学资源的方式。

在各行各业：

此外，在媒体与广告行业，AIGC由于可快速生成大量的文章、视频、图片等内容极大提升了相关从业者的工作效率；

在游戏行业，AIGC还可以被用于游戏场景、角色、任务等元素的生成，为游戏开发提供更高效、更丰富的创作工具，同时也可以提高游戏的可玩性和趣味性；

在消费零售行业，该技术被用于自动生成商品描述、推荐语等内容，帮助零售商提高商品销售效率和客户满意度；

在制造和工业行业，AIGC技术可以帮助制造和工业行业生成产品设计、模拟和测试数据，从而提高产品质量和生产效率。

不同行业内的长期影响

GPT-4一经发布，展示了其在图片语义理解等多模态场景下的优势。“看到GPT-4能理解图片，我觉得挺惊讶的”，一位投资人这样说，在他看来，以往计算机在图片语义理解上进展龟速，而目前，该项技术已经可以识别颜色、形状、纹理、深度和透视等诸多要素。

更为关键的是，深度学习算法还能自动识别对象、场景和行为信息，这点在未来应用组智能驾驶、安防监控、医学影像分析等都有极大的想象力。“虽然目前，抽象概念、情感意图和文化等还有所欠缺，但这已经是巨大的进步了”，一位从业者分析。就趋势来看，影响图片语义理解的准确性虽还有复杂场景或光照条件等因素制约，但对比过去的“龟速”，突破确实肉眼可见。

“我看到他们在ChatGPT里加了很多‘专科语料’，以至于能在更多场景中解决更多的事”，一位投资人这样说。在他看来，加入“语料”的结果是，有更多用户参与到产品之中，而在这个过程中生成了更多数据，形成了更大的用户-数据飞轮。

暴力计算、思维链、多步推理是目前GPT的特色。不过，这个类型的软件似乎存在发展上限，一些行业内人士对此的回应是；“即便是加入了多模态（包括文字在内的，图片、视频等），它根本上还在数据中‘空转’，未来还应和物理世界连接”。

与微软不同的是，谷歌将走出一条AI+物理世界的新路。因后者在物联网、传感器等方面着大量积累，以至于，在未来谷歌或将在改造物理世界上贡献非凡。在其中，一些场景被描述为：利用人工智能算法对工业生产过程进行优化，以提高生产效率和品质和利用人工智能算法对城市交通进行管理和调度，以提高交通效率和减少拥堵等。

如果把视角拉回至GPT，会发现，其图像描述、视频字幕、语音识别和对话系统领域均存在应用场景。在以上基础上，由于计算机将对语言表达有更精准理解，结合多模态数据，智能客服、智能家居、医疗等行业的智能化将有巨大飞跃。

目前，在项目和投资机构中得到的最多表述是；“Domain Model（领域模型）会进一步释放AIGC的市场空间”。由于Domain Model具有在软件中实现特定业务领域实现对象和规则的能力，这样一来，开发人员便可以依据此更好地理解业务需求从而转化为代码实现。

中国企业在AIGC的破局机会

1.发展现状

中国AIGC产业仍处于发展初期，底层技术相较国外仍有较大差距。国内最先兴起的是AI写作和语音合成模块，虚拟人概念刚兴起，但技术层面仍有差距，众多国内厂商从内容布局入手，同时众多厂商目前商业模式不成熟，还停留在免费引流阶段。此外，AIGC目前主要客户集中在B端，厂商话语权较弱，未来会向2B+2C方向发展，B端降本增效是根本诉求，C端对个人的赋能也是值得关注的方向。

微软与OpenAI深化合作，AIGC商业化加速到来。1月23日，微软官方宣布在与OpenAI将进一步深入合作，将在未来数年内追加投资数十亿美元以加速AI技术推向大众。微软正在迅速推进OpenAI的商业化，将目前的ChatGPT、DALL-E等AI工具整合进微软旗下的全部软件，例如Bing、Office等，为用户带来更高效的交互体验。更值得关注的是，微软将提供AI云服务AzureOpenAI，允许开发者在OpenAI的模型基础上搭建自己的应用，从而加速AI技术的商业化落地。

OpenAI作为AIGC行业龙头，已开始商业化之路，一方面自己作为模型基础设施，赋能搜索引擎、办公软件提高效率和用户黏性；另一方面借助合作伙伴的算力基础设施，为后续底层硬件拓展打牢基础。

2.AIGC带来的商业模式变革——AI的显性化

AI虽已发展多年，但在诸多领域的应用更像经过专业学习的“专科生”，而今基于大模型的AIGC更像接受过通识教育的研究生，虽然在发展初期在特定专业领域功能有限，却有着更强的可拓展性。因此，我们预计，当2023年GPT4模型发布之后，“AIGC+”将成为全球性的趋势。底层的大模型与数据集将成为下一个科技时代，真正意义上的“IT基础设施”，既有垂直领域的价值也不容忽视，正如OpenAI与微软的合作，通用AI的显性化趋势将日益显著。AI具有通过自动执行各种任务、提高效率和启用新的经营方式来转变商业模式的潜力。随着技术的进步，AI已经不再像过去那样与硬件、系统等一起打包进行商业化落地了。对于普通人来说也不再是一门遥不可及的尖端技术。AI变成了一个普通人也可以轻松运用、提升效率的工具，这预示着AI的商业模式更加显化。

3.ToB仍是AIGC的主要商业模式

虽然AIGC使C端用户以较低的门槛使用AI生成内容，但目前来看，toB仍然是核心商业模式。对于C端用户来说，缺乏长期持久的需求，大多数只是一时兴起的好奇体验。而对于B端客户来说，他们的需求和付费意愿是较为稳定和长久的，这主要有以下两个核心原因：

（1）降低成本

AIGC替代了部分原本应该由原创人员承担的工作，例如网站内容编辑、美工等，假设人工成本在100万，而AIGC能够降低50%以上，那么企业将有充足的动力进行机器替代，其实这一过程正在发生，尤其在一些垂直领域，例如体育、金融、汽车等。除了新闻稿件类，AIGC生成图片也被应用在新闻稿或自媒体的插图或封面上。相比原先在素材库找图的效果更贴合文章，也减少了找美工的费用并提升了效率。但在这一领域，文字的需求大于图片，一方面是由于工作的完成度另一方面是由于本身的市场空间。

（2）跨越B端需求鸿沟

部分toB应用具有项目制的特点而难以被满足，我们称之为需求鸿沟。例如，IP矩阵的构建，当需要对大IP构筑包括电影、电视、游戏、动漫、手办等周边产品时，需要大量各类原创作者对IP矩阵进行丰富，这是一个费钱且费力的漫长过程。内容供给方因工作量巨大而无法提供大量原创稿件，而需求方因看不到内容而无法买单。未来基于AIGC，原创内容方可以以少量手稿，借助模型的帮助，大量生成内容，由于扩散模型的存在，这种“白盒+黑盒”式的内容生成甚至带有“二创”的意味。若能在AIGC的帮助下跨越需求鸿沟，则大型B端项目更容易实现。

即使由于技术的发展使得AIGC变得普及，我们依旧认为当下阶段，toB端才是主要的商业模式方向，核心原因在于对于B端带来的效率提升是切实的，也能够填补原本很难完成的需求对接，因此客户付费意愿较强。

4.面向C端的AIGC，以SaaS订阅为主

随着AI模型与算力的发展突破了可用的临界点，AIGC对个人的赋能也是值得关注的方向。在极小的边际成本下，AIGC应用能够大幅度提高个人的信息处理效率以及内容输出质量，而这类技术又可能反作用于生产关系的演变。

因此，面向C端的AIGC应用，可从两个角度来探讨其商业价值：第一是作为效率工具，诸如传统的笔记、日程管理等工具，AIGC应用能够在信息获取、格式整理和工作流等各个流程提高个人用户的效率，并且AI模型作为基础设施能够集成到现有的工作流程中；第二是作为创作工具，像剪辑、修图软件一样，AIGC能够在UGC内容流行的今天，大幅度降低大众用户的创作门槛，强化个人媒体的IP价值。

从商业角度而言，将AIGC作为底层基础设施的SaaS订阅将成为中长期趋势，目前Midjourney等企业已有类似尝试。用户付费的逻辑在于以下几个方面：更高效的信息获取方式；从辅助表达到替代表达；集成到已有的工作流；扩大用户创造力