杏鑫平台主管_內容行業的範式革命:AIGC行業應用展望

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引子

,如果說2022年11月底ChatGPT的迅速爆火,刷新了人們對大模型能力的認知,那麼2023年3月中GPT-4發布,飛速的能力躍遷、具備跨模態能力的GPT模型則讓大家意識到或許AGI (通用人工智能)時代的曙光已現。當前,AIGC(AI generated content,即人工智能生成內容)成為了萬眾矚目的藍海,各類研究機構和媒體對於AIGC技術與應用的討論不絕於耳,諸多人士給出“大語言模型的應用可以帶來新的生產力革命”等判斷,似乎一夜之間所有行業都要被AIGC所顛覆。,但究其本質,AIGC市場更應關注哪類機會?從技術及產業發展角度,又應如何看待AIGC對各行業產生的影響?,一、
AIGC
產業現狀如何?,1.
行業異常火爆,應用層創業機會較多且具有先發可能性,ChatGPT展現了強大的技術實力,AIGC相關產品的持續推出,讓科技圈及投資機構又迎來了一個狂歡的節點。國外來看, Stability、Jasper.ai一批獨角獸公司估值一路狂飆; 在我國,眾多科技圈大佬投入AIGC方向創業,AIGC相關概念公司的股價也一路飆升,產業一觸即發。,從AIGC產業鏈視角來看,基礎設施層核心的AI芯片產業是高技術壁壘行業,目前主要由英偉達垄斷,我國與海外市場差距較為明顯,短板突出且需要時間成本投入;算法層存在一定機會,但由於模型的訓練是一項長回報周期、高資金投入的工作,最終市場將呈現馬太效應,會由少數大廠具備通用大模型能力,並朝着基礎設施的方向演化。類比互聯網,
可以將其簡單理解為AI時代的手機操作系統,例如iOS和安卓;對於廣大創業者來說,探索應用層的機會或將是當下進場更加實際的選項,各場景的機會和價值點均處於待挖掘狀態,具有建立壁壘的先發可能性,相比來看,
應用層的機會更像是基於操作系統所打造出的各類工具,潛在機遇廣闊。,2.
消費級終端對大模型能力要求更高,拉開行業解決方案服務商差距的是行業理解與領域數據,,隨着AIGC產業熱度的上升,积極投入到應用層的玩家眾多,提供消費級通用產品(不同模態內容的生成服務)和提供行業解決方案(面向不同行業做垂直化的模型及服務)是目前較為明確的的兩大綜合賽道。其中,
通用的消費級產品更多是專註某一單點能力,如爆火的chatGPT本質上也屬於消費級產品裏面向文本生成模態的產品;而
行業解決方案企業的思路更多是圍繞某個行業需求進行服務,可能涉及到業務的多個環節和多模態AI能力的運用。,總體來看,通用的消費級終端更像是AI時代的工具,先發優勢、生態能力和底層的大模型能力都將是其構建競爭壁壘的重要方面;而對提供行業解決方案的服務商而言,目前在技術路徑上,絕大部分創業公司仍依賴國際上的開源模型做優化和垂直領域的訓練,儘管有一小部分公司開始着手從底層到應用的創新,但短期內難以實現完全自研大模型與完全契合某領域的應用同步推進的能力。因此,對於從事行業解決方案的企業來說,技術水平相對持平,對特定行業賽道的理解程度和領域數據的積累水平才是更能拉開差距的要素。
把握住對應賽道的know-how,將產品與服務打通,構建出符合行業需求的垂直場景的模型,是當前應用層企業能在混戰中脫穎而出的關鍵。艾瑞認為,對於一級市場投資人來說,目前更應該關注具有行業know-how及行業數據資源和服務能力的企業,及早布局。,二、
AIGC
產業的未來方向在哪?,1.
生成式AI尤其擅長結構性、知識性工作,具備一定創作能力,儘管前文提到
針對行業解決方案的應用層企業機會更大,但對於不同賽道而言,機會的大小存在差異。我國AIGC行業仍處於剛剛起步階段,距離大規模落地和體系化發展仍有距離。為了更好的把握AIGC產業的未來方向,需要重點關注AIGC的本質。,AIGC
是一種全新的內容創作模式。過去的內容生產方式經歷了從PGC(專家生產內容)的高成本、低效率到UGC(用戶生產內容)的高效率、低質量,進階到AIUGC(AI輔助生產內容)甚至進一步發展為AIGC(AI生產內容),可以顯著提升內容生產效率、降低內容生產成本並保障相當水平的內容生產質量。,目前AIGC已經展現出強大的自然語言理解能力,以ChatGPT模型為例,它能根據輸入的內容在語言對話交互過程中即時生成答案,並可以根據進一步的追問和要求,不斷地對輸出結果進行修正。也就是說,ChatGPT所生成的內容是在理解人類語言結構的基礎上根據問題邏輯而產生的,與在ChatGPT出現之前的對話系統只能根據指令搜索匹配內容,但無法完全理解具體含義有本質上的區別。,從內容形式上來看,生成式AI本質上是一種AI賦能技術,它尤其擅長兩類任務。其一,對於知識的搜集與整理、素材調用等高結構性、存在一定知識壁壘的任務,AIGC已經能夠很好的完成;其二,對於一些需要滿足個性化的創意型工作,目前AIGC雖然不能實現完全替代,但也可以從效率提升的角度實現部分替代。AIGC產業的發展可以從技術層面實現低邊際成本和個性化需求,廣泛服務於各類內容的相關場景中。未來當AIGC生產內容的能力進一步進階,實現元宇宙化的物理世界的無限內容創作便可能成為現實。,2.
內容力和AI技術水平是評估AIGC對行業變革的關鍵影響因素,由於生成式AI在內容生產上的強大表現,對內容生產力依賴程度較高的行業將會率先受到AIGC產業發展的影響;同時,考慮到AI技術在不同方向的發展階段有所差異,AI技術發展水平及落地能力也是一項重要的制約條件,是決定行業應用AIGC的基礎。,在此基礎上,艾瑞諮詢構建了iResearch:2023年中國AIGC對行業變革影響評估模型,,以上評估模型是從純理論視角出發,用於判斷內容生產力和技術成熟度對於行業受AIGC產業影響程度的評估指標體系
結合現實情況,除以上維度外也應考慮應用AIGC能帶來的商業能力。上述的指標體系更多是從供給側出發,而商業變現能力則可以理解為由需求側出發,展現行業內企業推進AIGC產業應用落地的動力及潛力。將這兩個評價維度結合便可以得到
iResearch:2023年各行業應用AIGC能力矩陣:,, “iResearch:2023年各行業應用AIGC能力矩陣“將設置相應的評估指標 (”AIGC在行業可變革程度“與“行業商業變現能力”這兩個維度下細分不同市場),在此基礎上輸出研究結果。,能力矩陣的解讀可分為兩個部分,整體解讀及關鍵用例解讀。首先,結合AIGC的行業可變革程度及賽道商業能力來看,艾瑞認為各行業總體可以分為四類情況,即熱門發展市場、平緩上升市場、潛力拓展市場及初步探索市場。
其中,行業可變革程度較高且商業化能力較高的區域,即處於矩陣虛線右上方的區塊,可被視作會率先受到AIGC產業發展影響的行業。其次,從具體的細分賽道的角度分析,泛娛樂、遊戲、金融、廣告營銷為代表的行業由於內容生產環節多,数字化程度高且商業化能力強,並且對於創意類工作需求大,因此受AIGC產業發展的影響最為明顯。,本文僅就AIGC產業發展在應用層的現狀及未來進行了簡單的探討,艾瑞諮詢計劃於6月份發布《2023年AIGC產業全場景應用展望研究報告》,屆時報告會針對AIGC發展脈絡、產業應用及商業模式有更加詳細的討論,也會針對受AIGC產業發展影響較大的幾個代表性行業的具體落地應用展開分析。,歡迎業內企業與我們進行交流,如有合作需求可以掃描下方二維碼與我們聯繫。,,一、
AIGC
產業現狀如何?,引子

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