2023AIGC行业深度研究报告

深度研究报告 发现报告 目录 前言...................................................................................................................................................................2AIGC行业概况....................................................................................................................................................3认识AIGC ..................................................................................................................................................3AIGC的发展历程........................................................................................................................................9AIGC市场规模..........................................................................................................................................10中国AIGC产业发展环境............................................................................................................................12AIGC产业链分析...............................................................................................................................................16AIGC产业链全景......................................................................................................................................16基础层：算力、数据、算法构成重要支撑....................................................................................................17大模型层：技术变革的原生驱力.................................................................................................................21应用层：各领域应用加速落地....................................................................................................................24AIGC发展趋势..................................................................................................................................................34面临的问题和挑战.....................................................................................................................................34未来趋势发展...........................................................................................................................................41海内外AIGC产业代表案例.................................................................................................................................45海外代表案例...........................................................................................................................................45国内代表案例...........................................................................................................................................52免责声明...........................................................................................................................................................58 前言 2022年见证了AIGC的快速崛起和破图发展。但对于AIGC领域而言，这仅仅是一个开始更大的变革尚待开启。在过去的深度学习黄金十年，人工智能的感知、理解能力不断增强，为AIGC的爆发奠定基础。如今，随着生成算法、大模型、多模态技术等AI技术的持续创新和发展成熟，Al领域正在经历从感知、理解到生成、创造的跃迁。以AIGC这一新的疆域为标志AI领域正在迎来下一个时代。融合大模型和多模态技术的AIGC模型，有望成为新的技术平台深度赋能各行各业。 2028年，中国AIGC产业规模预计将达到7202亿元，中国AIGC产业生态日益稳固，完成重点领域、关键场景的技术价值兑现，逐步建立完善模型即服务产业生态，2030年中国AIGC产业规模有望突破万亿元，达到11441亿元。 但是任何技术都是一把“双刃剑”，AIGC在引领AI技术新趋势和相关产业发展的同时，也可能带来一定的风险挑战，诸如知识产权保护、安全、技术伦理、环境影响等。各界需要秉持科技向善理念，负责任地、安全可控地发展应用AIGC，打造安全可信的AIGC技术和应用，以科技向善引领AIGC技术创新发展和应用，实现高质量、健康可持续的发展。 AIGC行业概况 认识AIGC AIGC定义 目前广受热议的“AIGC”实际是对此次AI技术变革的一种描述概念，即AI（或者说以硅为基本构成的计算机）具备了人类社会中“内容生成概念”的能力，而不是随意生成人类社会共识下无法理解的文字语句、图片、人像、视频等等。 AIGC概念具备狭义和广义区别，狭义概念更强调内容属性，广义概念强调AI的技术属性： 狭义的概念重点关注的是数字内容的生产形式（Synthetic Media），和人类生成内容方式对比，例如文字、图片、视频等常规内容形式如何一步通过AI生产； 广义的概念则突出生成式AI（Generative AI）的概念，即如何通过生成式AI的技术思路解决以往决策式AI难以完成的问题，尤其在数据或者内容生成上实现“质的突破”。随着生成式对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）等的演进及迭代，生成式AI可以延展到流程、策略、代码、蛋白质结构等多种形式，即意味着凡是可以使用数字内容形式的产业，生成式AI均可以涉及。此次报告在广义的概念下进行讨论。 从AI、AIGC到AGI 理解AIGC，需要结合人工智能（Artificial Intelligence）、内容生成（Generated Content）两个角度。一方面，AIGC属于AI的分支，从人工智能的角度理解有利于掌握其技术内涵。AI指人工智能，它是一种能够通过计算机程序实现人类智能的技术。AI在上个世纪50年代出现，并在之后几十年里得到了广泛的发展和应用。它包括了许多不同的子领域，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等，可以应用于广泛的领域，如医疗、金融、工业等。 AIGC技术的兴起可以追溯到近年来机器学习和深度学习等技术的发展。AIGC指人工智能生成技术，它是一种利用机器学习和神经网络等技术来生成各种形式内容的技术。这些内容包括文本、图像、音频等等，通常是通过输入大量的训练数据来训练模型，并使用这些模型来生成新的内容。2023年，ChatGPT应用的出现展示了AIGC的潜力，掀起了AIGC的发展浪潮。 AGI指通用人工智能，它是一种可以像人类一样进行多种任务和活动的人工智能技术。与目前的AI技术相比，AGI具有更高的灵活性和智能性，可以在不同的环境和任务中进行适应和学习。然而，AGI技术仍处于概念发展的初级阶段，目前还没有实现真正意义上的AGI系统。 以上三个概念之间的关系可以这样理解：AI是整个人工智能领域的总称，包括了AIGC和AGI等不同的技术方向。AIGC是AI领域中的一个重要分支，主要指通过机器学习等技术生成内容的技术范畴。而AGI则是AI领域一个更高级的目标，指向一个能够像人类一样进行多种任务和活动的智能系统。 资料来源：DAFRI&ADG，发现报告整理 从PGC、UGC，到AIGC 从内容生成（Generated Content）的角度看，AIGC是继PGC、UGC之后新的内容生产方式。因此，对AIGC概念的把握也需要从内容生产领域进行理解。从主体出发，内容生成大致能够分成三类，分别是PGC（Professional Generation Content，专业内容生成）、UGC （User Generated Content，用户内容生成）和AIGC（Artificial IntelligenceGenerated Content，人工智能内容生成）。PGC指由专业人员制作内容的技术。通过专业的创作人员或团队来制作高质量、高度可定制化的内容，以满足客户的需求。PGC虽然具有高质量、易变现、针对性强等优势，但创作门槛高、制作周期长，由此带来了产量不足、多样性有限的问题。 UGC指由用户创造和分享的内容生成技术。利用社交媒体、博客和视频共享网站等平台，用户可以轻松地分享他们的观点、经验和知识。在提升整个互联网内容丰富度的同时，UGC也存在内容质量参差不齐和洗稿抄袭等问题，这需要平台方投入大量精力和成本去进行创作者教育、内容审核、版权把控等方面的工作。AIGC指由人工智能技术生成的内容。这种技术利用机器学习和自然语言处理等技术，让计算机能够生成符合特定需求的文本、图像、音频和视频等内容。相较于PGC技术和UGC技术，AIGC实现了内容生成主体从人向机器的转变，这使得人工智能可以大幅度地提高内容生成的效率和准确度，AIGC还可以根据不同的需求，生成不