世界微頭條丨2023年的第一波冷水，澆向AIGC

圖片來源@視覺中國

文 | 財經(jīng)無忌，作者 | 山核桃

如果要問科技圈最近最火的話題是什么？AIGC無疑是創(chuàng)業(yè)者與投資人們最關(guān)注的話題。今年8月，在美國科羅拉多州舉辦的新興數(shù)字藝術(shù)家競賽中，一位毫無繪畫基礎(chǔ)桌游公司老板提交了一幅用Midjourney完成的AI生成繪畫作品《太空歌劇院》，隨即引發(fā)了一場人工智能與藝術(shù)家之間的大論戰(zhàn)。

【資料圖】

引發(fā)“唇槍舌劍”的不僅是AI繪畫，隨著應(yīng)用場景的擴容，人們對AIGC技術(shù)的商業(yè)化潛力逐步從偏C端的娛樂游戲，拓寬至工業(yè)、金融、醫(yī)療、教育等2B領(lǐng)域。那些AIGC的擁躉者試圖將其理解為打開元宇宙大門的“魔棒”，是繼PGC和UGC之后，新一輪內(nèi)容革命的生產(chǎn)力工具。

然而，在這根“魔棒”所點燃的浪潮下，從實驗室里走出的AIGC可能并不如極客們想象中那么美好，不管是與國外底層技術(shù)能力的差距、產(chǎn)品形態(tài)的同質(zhì)化、單一的商業(yè)化場景，還是所面臨的版權(quán)與倫理問題，種種跡象都在表明，AIGC仍尚處萌芽期。

本文主要圍繞AIGC解決以下三個問題：、

1. AIGC為何會興起？

2. 搶灘AIGC的大廠與創(chuàng)業(yè)者，進行到哪一步了？

3. 為什么說AIGC是一場屬于“冒險者”的游戲？

AIGC爆火的三要素：技術(shù)、需求與產(chǎn)業(yè)鏈

時間撥回2019年，在世界人工智能大會上，馬云與馬斯克曾針對“機器與人到底誰更聰明”這一問題展開一場精彩的辯論。作為新技術(shù)的狂熱愛好者，馬斯克理所當(dāng)然地認(rèn)為人工智能比最聰明的人還要聰明，而馬云則認(rèn)為“人類足夠聰明，AI不是一種威脅”。

“雙馬”之間的battle，某種程度上可以代表當(dāng)下人們對AIGC的兩派觀點：一類將AIGC視為生產(chǎn)力工具，是web3.0時代的基礎(chǔ)設(shè)施；另一類，則對新技術(shù)抱著觀望與懷疑，認(rèn)為其與大多數(shù)元宇宙技術(shù)一樣，不過又是一場極客們的狂歡。

盡管，目前人們對AIGC技術(shù)究竟是什么，依舊沒有形成廣泛的共識，但僅用其英文翻譯（AI-Generated Content），即“利用人工智能技術(shù)來生產(chǎn)內(nèi)容”，并不能準(zhǔn)確理解AIGC。

參考學(xué)界以及業(yè)界的諸多觀點，AIGC其實并不是一門單一的技術(shù)，也不是一類具像化的產(chǎn)品，其本質(zhì)是利用AI賦能技術(shù)而形成的一種高自由度且低門檻的內(nèi)容生產(chǎn)能力，而這種能力將服務(wù)于各類場景中的創(chuàng)作者與生產(chǎn)者。

事實上，AIGC并不是新鮮事物，人們所熟悉的DeepMind、會作詩的微軟小冰以及近期橫空出世的ChatGPT，都可被視為AIGC發(fā)展過程中的重要節(jié)點。

那么，一個關(guān)鍵問題產(chǎn)生了，既然不是新鮮事物，那為什么AIGC會在2022年突然受到人們的關(guān)注？核心原因其實在技術(shù)、需求與產(chǎn)業(yè)鏈的共同驅(qū)動。

首先，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速突破，可商用的成熟技術(shù)起著“臨門一腳”的關(guān)鍵作用。

在深度學(xué)習(xí)模型的迭代上，AIGC最早出現(xiàn)的深度學(xué)習(xí)模型為“對抗生成網(wǎng)絡(luò)”GAN，盡管曾被稱為“21世紀(jì)最強大的算法模型之一”，但也存在著生成圖像分辨率較低、新圖像創(chuàng)意不足等問題。而誕生于2021年的CLIP模型由于能夠同時進行自然語言理解和計算機視覺分析，實現(xiàn)圖像和文本匹配，也為后續(xù)AIGC應(yīng)用的落地打下了基礎(chǔ)。

來源：招商證券

到了2022年，Stable Diffusion擴散化模型的出現(xiàn)與正式開源，直接推動了AIGC技術(shù)的突破性發(fā)展。簡單來說，Diffusion模型其實實現(xiàn)了兩方面的突破，一是更成熟的深度學(xué)習(xí)模型能讓AI可以快速、靈活地生成不同模態(tài)的數(shù)據(jù)內(nèi)容。二是，這一訓(xùn)練好的模型大大降低了AIGC創(chuàng)業(yè)的門檻，更多的生產(chǎn)者與創(chuàng)作者可以借助這一可商用的開源工具，立足不同的應(yīng)用場景做更多的事。

其次，是需求端對AIGC的追捧，AIGC恰好能彌補供給與需求端的這條“效率鴻溝”。

我們可以將創(chuàng)作者生態(tài)的發(fā)展分成三個階段：專業(yè)生成內(nèi)容時代（PGC）、用戶生成內(nèi)容時代（UGC）以及即將到來的AI生成內(nèi)容時代（AIGC）。

在PGC時代，盡管專業(yè)化的內(nèi)容能夠為用戶帶來極佳的體驗，但由于生產(chǎn)成本較高，產(chǎn)能往往跟不上需求。

而另一邊，由此誕生的UGC模式能夠大大降低生產(chǎn)成本，也能解決PGC的產(chǎn)能瓶頸，但海量內(nèi)容參差不齊，盡管生產(chǎn)成本降低了，但用戶對于優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的搜尋成本卻在持續(xù)提升。

換句話說，一邊是生產(chǎn)成本，另一邊是搜尋成本，供給與需求的生產(chǎn)效率都有極大的提升空。而借助AI，一方面能夠通過持續(xù)深度學(xué)習(xí)提升內(nèi)容的專業(yè)性，另一方面也能輔助專業(yè)創(chuàng)作者，提升創(chuàng)作效率，供給與需求端的這條“效率鴻溝”也因此被縫合。

以ChatGPT為例，除了能更好地“效率鴻溝”外，我們能夠確定的是，AIGC已具備很好的內(nèi)容總結(jié)能力，去幫助人們一些具體問題。

根據(jù)“AIGC 探索站”主理人Szhans的總結(jié)匯總，ChatGPT在商業(yè)寫作、人文創(chuàng)作以及日常生活等應(yīng)用場景上，已具備足夠的想象力，這些借助ChatGPT的視角而生成的內(nèi)容某種程度上確實能夠取代一部分的“初級內(nèi)容生產(chǎn)者”。

比如，“寫一篇關(guān)于AIGC的稿件提綱”——ChatGPT的回復(fù)已經(jīng)包含了關(guān)于AIGC的大部分關(guān)鍵內(nèi)容。

公眾號“劉言飛語”的主理人劉飛也曾用ChatGPT寫過一篇關(guān)于“互聯(lián)網(wǎng)黑話”的領(lǐng)導(dǎo)演講稿，“領(lǐng)導(dǎo)味兒”和“黑話感”都很足。

圖片來源：公眾號“劉言飛語”

當(dāng)然，除了技術(shù)與需求端的變化，推動AIGC發(fā)展的關(guān)鍵因素還有產(chǎn)業(yè)鏈的初步成熟。

圖片來源：量子位

據(jù)量子位AIGC圖譜顯示，從上游的數(shù)據(jù)供給、開源算法，中游的行業(yè)玩家以及下游的包括文字、圖像、視頻、音頻、游戲等應(yīng)用場景，關(guān)于AIGC的一條初步產(chǎn)業(yè)鏈已經(jīng)悄然形成，產(chǎn)業(yè)生態(tài)的完善也為后期的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)，而在不同的應(yīng)用場景下，已出現(xiàn)了一批代表性的玩家。

比如在文本生成場景，包括了瀾舟科技、聆心智能等垂直公司，同時百度、騰訊等大廠也是該領(lǐng)域的重要玩家。

可以確定的是，技術(shù)、需求與產(chǎn)業(yè)鏈三大要素是AIGC快速發(fā)展的重要前置條件，但在國內(nèi)一派火熱的AIGC能否實現(xiàn)大規(guī)模的商業(yè)化落地，從目前來看，仍是一個頗為理想化的遙遠(yuǎn)故事。

效率大于價值，創(chuàng)意大于應(yīng)用

AIGC當(dāng)然是一片“富礦”。對乏善可陳的移動互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新而言，作為“元宇宙”世界的重要工具之一，據(jù)Gartner預(yù)計，到2025年，AIGC將占所有生成數(shù)據(jù)的10%，有潛力產(chǎn)生數(shù)萬億美元的經(jīng)濟價值。

在海外，作為較早布局AIGC的科技巨頭，Meta、Google等已從文本生成等應(yīng)用場景進入到視頻領(lǐng)域，如Meta的Make-A-Video、谷歌的Imagen Video，AIGC豐富了科技巨頭們的AI產(chǎn)品線。

一些新晉獨角獸也成為了資本眼中的“香餑餑”，Stability AI、Jasper、OpenAI等企業(yè)的估值也水漲船高。據(jù)The Information報道，ChatGPT背后的開發(fā)商OpenAI目前的估值已接近200億美元。

反觀國內(nèi)，盡管這一賽道也不乏明星初創(chuàng)公司與大廠加持，但行業(yè)發(fā)展看似火熱，實際上卻是“效率大于價值，創(chuàng)意大于應(yīng)用”。

為什么這么說？主要有以下三點原因：

首先，在應(yīng)用場景上，比起遠(yuǎn)大的“生產(chǎn)力工具”理想，目前國內(nèi)AIGC的主要應(yīng)用場景仍集中在圖像生成、文本生成等領(lǐng)域，在尚未出現(xiàn)大規(guī)模落地的C端產(chǎn)品，產(chǎn)品的同質(zhì)化趨勢也大大加強。

以AI繪畫為例，此類“文生圖”的應(yīng)用無論在圖像生成模型上，還是玩法上，都已是紅海。

如Midjourney，以輕量級小程序為主的意間AI、盜夢師等，由于使用門檻都不高，都曾在C端短暫地引發(fā)熱議。

但正如行業(yè)從業(yè)者所提及的，需求端的火熱以及Diffusion模型的開源，大大降低了行業(yè)的入局門檻。6pen創(chuàng)始人王登科曾提及：“一時間出現(xiàn)了上百家AI繪畫的公司，也就導(dǎo)致了AI繪畫工具的泛濫以及產(chǎn)品的嚴(yán)重同質(zhì)化?！?/p>

其次，在內(nèi)容模式上，當(dāng)下的AIGC充其量只是輔助生產(chǎn)的效率工具，其創(chuàng)作模式實際上并沒有跳出PGC與 UGC的創(chuàng)作框架，現(xiàn)階段的AI繪畫、AI文本都需要人為的參與與調(diào)試，實現(xiàn)與外部環(huán)境的交互。

以《太空歌劇院》這一引發(fā)巨大爭議的AI繪畫獲獎作品為例，其并不完全是機器生成的，而是人與AI作畫技術(shù)不斷磨合過程的產(chǎn)物。ChatGPT也是如此，該創(chuàng)始團隊也坦言：“AI生成的答案不總是準(zhǔn)確或相關(guān)的?！边@些通過模型生成的答案往往需要專業(yè)人士進行二次判定或潤色。

最后，在盈利模式的探索上，國內(nèi)AIGC的商業(yè)化仍在“摸著國外過河”。目前來看，無論是2B或2C，AIGC距離真正的商業(yè)化落地，還有較遠(yuǎn)的距離。

C端有著龐大的流量基礎(chǔ)，但如何提升用戶付費意愿，以更為個性化的定制服務(wù)與社區(qū)生態(tài)實現(xiàn)差異化，考驗著大廠們與小型創(chuàng)業(yè)公司的能力。

而在B端，特別是一些提供大模型等基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)類的科技巨頭，固然也面臨著廣闊的藍(lán)海，但生態(tài)如何搭建？后期運維能力如何提高？應(yīng)用場景解決方案的深度如何？這些都是實實在在的問題。

AIGC是一場屬于“冒險者”的游戲

而從更深層的角度來說，當(dāng)下的AIGC更像是一場只屬于“冒險者”的游戲。

首先，國內(nèi)AIGC的生態(tài)并沒有如國外一樣形成較為明確的分工體系。大多數(shù)的大廠與創(chuàng)業(yè)公司都是專注垂直賽道的場景應(yīng)用，渴望“大力出奇跡”的同時，大多數(shù)的AIGC業(yè)務(wù)其實尚屬“邊緣”。

對比國內(nèi)與國外，歐美大廠和創(chuàng)業(yè)公司之間的生態(tài)更為成熟，一類專注做基礎(chǔ)設(shè)施型，以技術(shù)為重，比如OpenAI提供技術(shù)模型GPT-3，而創(chuàng)業(yè)公司通過翻新模型，找到應(yīng)用場景，不同生態(tài)方各司其職，在協(xié)同中，更易實現(xiàn)規(guī)模效應(yīng)。

而在大洋彼岸外的中國，AIGC大多作為公司的部分業(yè)務(wù)或相對邊緣化的功能，同時國內(nèi)獨立運行的初創(chuàng)公司數(shù)量明顯少于國外。

從融資輪次來看，包括DeepMusic、倒映有聲、聆心智能等初創(chuàng)企業(yè)大多集中在A到B輪，而盜夢師、意間AI等也并未憑借著社交媒體的熱度由此收獲新一輪的融資。

其次，在應(yīng)用場景上，國內(nèi)AIGC多局限在內(nèi)容側(cè)，這背后其實是當(dāng)前中國的創(chuàng)業(yè)公司尚未找到能快速實現(xiàn)商業(yè)化落地的應(yīng)用場景，還在摸索產(chǎn)品與場景之間的適配度。

再者，AIGC產(chǎn)業(yè)需要長期主義，聆心智能創(chuàng)始人、清華大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)系長聘副教授黃民烈認(rèn)為，如OpenAI這種技術(shù)見長的公司需要很多特別牛的工程技術(shù)人才，同時也非常燒錢，需要雄厚資本的支撐，“這樣的資本投入在中國還是挺難復(fù)制的”。

這意味著，在未來很長一段時間內(nèi)，AIGC都是一門“賠本賺吆喝”的生意，一些不具備資金實力與生態(tài)能力的初創(chuàng)型公司，很有可能面臨著被大廠們收購或繼續(xù)“小而美”的命運。

最后，則是倫理困境，如眾多新興技術(shù)一樣，AIGC將不可避免地面臨版權(quán)與數(shù)據(jù)確權(quán)問題，這當(dāng)然是每一項新技術(shù)必然要經(jīng)歷的過程。黃民烈也提到，現(xiàn)在的大模型AI能力它很容易做到記住和模仿，但無法進行創(chuàng)造，因此就會不可避免地會面臨一些版權(quán)，甚至是反人類的倫理問題。

某種程度上，在遙遠(yuǎn)的web3.0時代，與NFT、VR等熱詞一樣，AIGC也是焦慮的人們尋找下一個“移動互聯(lián)網(wǎng)”時代的新入口。但比起移動互聯(lián)網(wǎng)時代那些已具備確定性的技術(shù)與場景應(yīng)用，尚屬萌芽階段的AIGC更像是被一堆被吹高的泡沫，它必然經(jīng)歷與其他技術(shù)熱詞一樣的降溫過程，回到現(xiàn)實中找到具備商業(yè)價值的落地場景。

正如Midjourney創(chuàng)始人所言，盡管人工智能被視為新世界的“水源”，人們渴望它成為新一代的基礎(chǔ)設(shè)施，但創(chuàng)業(yè)者們的任務(wù)是“是制造沖浪板，而不是制造水?！?/p>

在那些吹捧“奇點降至”的論調(diào)背后，AIGC距離真正的商業(yè)化繁榮，注定還有更難的路要走。

參考資料：

1、甲子光年：《AIGC爆火背后，錢都被誰賺走了？》2、腦極體：《2023，AIGC能賺到錢嗎？》3、華創(chuàng)資本：《生產(chǎn)力的范式轉(zhuǎn)移：一場AIGC帶來的奇幻革命 | 創(chuàng)·享 CGC-XView》4、華泰證券：《從孿生到融生，AIGC 成為長期方向》5、招商證券：《AIGC--打開元宇宙大門的新魔法棒》6、國海證券：《AIGC：內(nèi)容生產(chǎn)力的革命》7、光錐智能：《創(chuàng)業(yè)者的AIGC淘金記》8、劉言飛語：《沉迷AIGC兩周后：某些人失業(yè)是必然的》

關(guān)鍵詞： 2023年的第一波冷水 澆向AIGC 人工智能