人工智能 AIGC 概念火热，继元宇宙之后的新风口？
作者｜Pan
【慧聪通信网】近期，AIGC 概念股集体大涨，令人工智能内容生成技术再一次成为热点。
资料显示，AIGC 是继专业生成内容（PGC）和用户生成内容（UGC）之后，通过人工智能技术来自动或辅助生成内容的生产方式。
而从去年到今年，AIGC 热点不断，前景被国内外多家机构一致看好。去年年底，海外研发机构 OpenAI 发布的全新对话模型 ChatGPT 掀起 AIGC 人工智能赛道热潮，国内朋友圈等社交平台也有不少网友晒起了 AI 人工智能制作的绘画成果。
有业内人士认为，数字经济时代到来，深度学习技术推动人工智能进入到大规模应用阶段，AIGC 应用市场有望率先实现需求爆发，软件、算法模型、数据集、算力层行业公司或受益。
「01」
AIGC 缘何走红？
AI Generated Content，简称 AIGC，指基于生成对抗网络 GAN、大型预训练模型等人工智能技术，通过已有数据寻找规律，并通过适当的泛化能力生成相关内容的生产方式。
通俗易懂地说，就是人工智能自动生成内容。
"AIGC，即人工智能自动生成内容，将颠覆现有内容生产模式，可以实现‘以十分之一的成本，以百倍千倍的生产速度’，创造出有独特价值和独立视角的内容。" 百度董事长兼首席执行官李彦宏在 2022 世界人工智能大会上如是说。
也就是说，利用 AI 可以自动生成图片、音乐、视频、虚拟人等，谷歌研发的 Deep Dream 和 Magenta、微软研发的小冰等都可算 AIGC。
近期，在微信朋友圈大火的 AI 绘画就是 AIGC 的标志性应用。
有券商表示，2022 年下半年以来，深度学习模型不断完善、开源模式的推动、商业化案例的落地，推动 AIGC 发展明显加速。
具体而言，CLIP 模型广泛利用互联网图片，搜集了网络上超过 40 亿个 " 文本 - 图像 " 训练数据，为 AIGC 领域文本生成图片和应用奠定了基础。与此同时，Diffusion 扩散化模型实现了算法创新。
不仅如此，开源模式也推动了 AIGC 的加速。2022 年下半年，随着 Stable Diffusion 的开源，短短几个月的时间内，从模型优化到应用拓展方面，均涌现了大量的二次开发，大幅降低了用户使用 AIGC 进行创作的门槛，提升了创作效率。
华泰证券研究认为，内容创作的过程实际是创作者对于信息的处理、加工、结构化，同时选择和使用内容载体的过程，而一系列的流程均基于创作者的后天学习，需要付出大量的时间成本。人脑的知识图谱有限，当 PGC、UGC 的生产潜力被逐步消耗，AI 技术将弥补数字世界内容消耗与供给的缺口，提升创作效率。
当前，AI 的创作仍然没有跳出 PGC、UGC 的框架，AI 技术以辅助生产为主，但 AIGC 已在文本、音频、元宇宙构建方面实现突破。伴随着技术的进步，AI 将做从 0 到 1 真正有想象力的事，助力虚实融生的实现。
「02」
人工智能迈入新阶段
2016 年，AI 炫技再一次拿棋手祭刀，AlphaGo 击败围棋世界冠军李世石，让全世界都去琢磨 AI 的未来。从这一年开始，各大企业争相布局，初创独角兽涌现，资本热钱迅速流入，掀起这次 AI 浪潮中的最大浪头。
根据《2021 年人工智能行业发展蓝皮书》统计，过去 9 年 AI 领域 IPO 前的股权投资行为，共发生 2048 起，投资金额达 4800 亿元，投资的高峰期集中在 2015 年至 2018 年。
但大多数创业公司的 AI 应用，迟迟走不出研发环节，业绩亏损、估值虚高的经营状况看不到改善机会，资本开始退潮。上述蓝皮书显示，2018 年全国单笔平均融资投资额为 4.1 亿元，2019 年下降到 1.6 亿元。
2020 年，创新工场创始人李开复在公开场合表示，不否认过去许多 AI 公司割了投资人的韭菜，但是有三个 AI 专家就能估值 7 亿，靠 AI 概念忽悠投资人的时代已经过去了。
即使作为从独立创业公司中走出来的佼佼者，"AI 四小龙 " 也得不得面对凛然的寒气。
一方面，阿里、腾讯等大厂纷纷自行开发人脸识别技术，海康威视、大华等硬件公司也先后开始布局图像识别领域，主要的应用赛道卷成红海；另一方面，AI 落地主要以 to B/G 的模式为主，AI 公司做的更多是定制化外包的工作，投入高却难以复用，整体经营状况不容乐观。
" 以‘ AI 四小龙’做的计算机视觉为代表的这一代 AI 技术，主要是基于现有数据进行分析和判断，如今这个方向可以说已经做到极致，卷不动了，AI 必须得找一些新的方向，就像如今的 AIGC，虽然 AI 的创作方式并没有太大的改变，但确确实实往前迈了一步。"
用百度 CEO 李彦宏的话说就是，人工智能正在从理解内容走向生成内容。
「03」
科技巨头集体布局
根据 Gartner 预测，到 2025 年，人工智能生成数据占比将达到 10%。根据《Generative AI：A Creative New World》的分析，AIGC 有潜力产生数万亿美元的经济价值。
潜在的市场价值，自然吸引了众多玩家入场。诸如百度、腾讯、阿里巴巴、字节跳动、网易等国内大厂纷纷跟进，在 AIGC 领域动作频频。
2022 年 8 月，百度发布业内首个 AI 艺术和创意辅助平台文心一格，用户只需要输入自己的创想文字，即可快速获取由 AI 生成的相应画作。
2022 年 11 月，腾讯上线 "QQ 小世界 AI 画匠 " 活动，用户上传照片一键生成专属异次元形象。
2022 年 12 月，抖音上线 AI 绘画特效，目前有超过 1700 万人使用。
在上市公司层面，AIGC 概念更是火热，目前上市公司互动平台已有超过 300 条相关提问，多家上市公司对此做出回应。其中，中文在线、视觉中国、中科金财等上市公司均表示，自己公司的业务涉及 AIGC 技术。
生成算法、NLP 与算力决定 AIGC 能否运行，而高质量的数据集和应用决定了 AIGC 质量与商业模式。自然语言处理 NLP 层面的相关概念股主要为科大讯飞、拓尔思；AIGC 生成算法、数据和应用层面的相关概念股主要有百度、万兴科技、昆仑万维、视觉中国、蓝色光标；算力层面的相关概念股主要有澜起科技、天孚通信、中兴通讯、新易胜、美格智能、奥飞数据、中际旭创。
在应用场景方面，AIGC 主要有以下领域的布局：
AIGC+ 传媒：写稿机器人、采访助手、视频字幕生成、语音播报、视频锦集、人工智能合成主播。
AIGC+ 电商：商品 3D 模型、虚拟主播、虚拟货场。
AIGC+ 影视：AI 剧本创作、AI 合成人脸和声音、AI 创作角色和场景、AI 自动生成影视预告片。
AIGC+ 娱乐：AI 换脸应用（如 FaceAPP、ZAO）、AI 作曲（如初音未来虚拟歌姬）、AI 合成音视频动画。
AIGC+ 教育：AI 合成虚拟教师、AI 根据课本制作历史人物形象、AI 将 2D 课本转换为 3D。
AIGC+ 金融：通过 AIGC 实现金融资讯、产品介绍视频内容的自动化生产，通过 AIGC 塑造虚拟数字人客服。
AIGC+ 医疗：AIGC 为失声者合成语言音频、为残疾人合成肢体投影、为心理疾病患者合成医护陪伴。
AIGC+ 工业：通过 AIGC 完成工程设计中重复的低层次任务，通过 AIGC 生成衍生设计，为工程师提供灵感。
