隨著技術(shù)發(fā)展逐漸從分析型AI（Analytical AI）迭代到創(chuàng)造型AI（Generative AI），機(jī)器們也開始生成本不存在的新事物——寫詩、繪畫、開發(fā)游戲。今年隨著AI繪畫的大火，被稱之為AI繪畫的元年。
那么，這個在紅杉眼里能夠產(chǎn)生數(shù)萬億美元經(jīng)濟(jì)價值的產(chǎn)業(yè)究竟是怎么回事？它又將如何層層遞進(jìn)顛覆如今的內(nèi)容產(chǎn)業(yè)？
本期研究視角讓我們聚焦于人工智能的新魔法——AIGC（AI Generated Content，人工智能創(chuàng)作內(nèi)容）。
什么是AIGC？在探討AIGC為什么現(xiàn)在火了之前，先對AIGC做更精確的概念定義。
所謂AIGC即基于人工智能技術(shù)自動生成內(nèi)容的新型生產(chǎn)范式，其中，兩大核心關(guān)鍵詞是AI+新型內(nèi)容生成方式。
一、新型內(nèi)容生產(chǎn)方式——有望引領(lǐng)內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的新一輪工業(yè)革命
對于計算機(jī)來說，內(nèi)容=信息（數(shù)據(jù)）+載體（音頻、視頻、文字等），只要輸入信息，選好載體，AIGC就能自動生成與之對應(yīng)的內(nèi)容。
典型場景即目前大火的AI作畫，用戶可以通過簡短的文字描述（prompt）來生成與之相應(yīng)的圖像，而且隨著文字描述的顆粒度不斷細(xì)化，生成的圖像也會越來越精準(zhǔn)。
除了文字轉(zhuǎn)圖片之外，目前AIGC已經(jīng)可以勝任圖像、視頻、文本間的跨載體生成。
從內(nèi)容生產(chǎn)方式的發(fā)展歷程來看，可以大致分為專家生成內(nèi)容（PGC）、用戶生成內(nèi)容（UGC）、AI生產(chǎn)內(nèi)容（AIGC）三大階段。
PGC、UGC 分別被產(chǎn)能與質(zhì)量所束，難以滿足快速增長的內(nèi)容需求；
而基于AIGC，內(nèi)容生產(chǎn)的門檻顯著降低（比如，毫無繪畫基礎(chǔ)的用戶，也可以通過AI作畫，畫出高質(zhì)量的作品）、內(nèi)容生產(chǎn)的效率顯著提升（可以快速批量生產(chǎn)大量內(nèi)容），將有望引領(lǐng)內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的新一輪工業(yè)革命。
AIGC可以涉及多方面的內(nèi)容載體和應(yīng)用場景，資料來源：量子位
AIGC是繼PGC和UGC后又一內(nèi)容生成范式，資料來源：A16Z，中金公司
二、生成式AI——不只是模仿，更多是創(chuàng)造
AIGC背后的核心技術(shù)是生成式AI。通常意義上，我們了解的AI更多是分析型AI（Analytical AI），比如人臉識別、短視頻的算法推送等。
而AIGC背后用的AI技術(shù)則是生成式AI（Generative AI），不再只是分析，而是開始嘗試創(chuàng)造新的東西。
如果把AI比作小孩學(xué)習(xí)的話，基于生成式AI技術(shù)的成熟意味著AI不僅是會模仿，更可以在學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上創(chuàng)造出新的東西。
我們?nèi)匀灰訟I作畫為例，基于生成式AI的技術(shù)，AI不僅能從人類過去數(shù)千年的畫作中汲取相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)，融會貫通更大繪畫流派，
而且基于AI生成圖像的隨機(jī)性（涌現(xiàn)性）的特點(diǎn)，更可以創(chuàng)造出全新的繪畫風(fēng)格，也就是說AI在學(xué)習(xí)一千種人類繪畫的方式，甚至創(chuàng)造出“第一千零一種可能”。
為什么是現(xiàn)在爆發(fā)？技術(shù)已經(jīng)初步成熟。
AIGC背后的技術(shù)本質(zhì)上是使用AI算法對大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行學(xué)習(xí)，尋找已有數(shù)據(jù)的規(guī)律并將其適當(dāng)泛化，進(jìn)而使得AI獲得孿生能力、編輯能力、創(chuàng)作能力。
之所以現(xiàn)在可以在產(chǎn)業(yè)中大火，離不開背后的AI技術(shù)的成熟。
眾所周知，AI技術(shù)的核心三要素是——數(shù)據(jù)、算法、算力，這一次快速迭代的是算法。
1）第一代算法GAN
生成式AI最早的算法模型可以追溯到2014年的“對抗生成網(wǎng)絡(luò)”GAN（Generative Adverserial Network)。
GAN 最知名的應(yīng)用是人臉生成：模型去看海量的人臉照片，知道人臉是一種分布，然后學(xué)習(xí)到人臉的特征。
作為第一代生成式AI模型，GAN的問題是其生成的圖像只是對現(xiàn)有作品的模仿，而非創(chuàng)新，因此依托GAN模型難以創(chuàng)作出新圖像。
此外，GAN也不能通過文字提示生成新圖像，這導(dǎo)致他的應(yīng)用局限性比較明顯。
2）第二代算法CLIP
2021年，OpenAI團(tuán)隊(duì)將跨模態(tài)深度學(xué)習(xí)模型CLIP（Contrastive Language-Image Pre-Training）進(jìn)行開源。
CLIP模型能夠?qū)⑽淖趾蛨D像進(jìn)行關(guān)聯(lián)，比如將文字“狗”和狗的圖像進(jìn)行關(guān)聯(lián)，并且關(guān)聯(lián)的特征非常豐富，AI的學(xué)習(xí)能力、創(chuàng)造能力更加泛化。
因此，相對于GAN，他可以實(shí)現(xiàn)“輸入文本——輸出圖像”的功能，而且通過輸入-輸出的內(nèi)容是可控制的。
3）第三代Diffusion擴(kuò)散化模型
Diffusion 擴(kuò)散化模型的原理類似給照片去噪點(diǎn)，通過學(xué)習(xí)給一張圖片去噪的過程來理解有意義的圖像是如何生成。
因此Diffusion 模型可以基于更少的數(shù)據(jù)做訓(xùn)練，同時模型生成的圖片相比 GAN 模型精度更高，更符合人類視覺和審美邏輯，同時隨著樣本數(shù)量和深度學(xué)習(xí)時長的累積，Diffusion 模型展現(xiàn)出對藝術(shù)表達(dá)風(fēng)格較好的模仿和創(chuàng)造能力。
資料來源：騰訊科技
AIGC在文字—>圖像、圖像—>視頻、文字—>文字領(lǐng)域的技術(shù)已然成熟。
根據(jù)紅杉以及量子位的分析判斷，不同應(yīng)用場景的技術(shù)成熟度和規(guī)?；瘧?yīng)用時間可能會有差異。
以AI作畫為例，早期AI作畫的效果還不盡如人意，往往不夠擬真，容易激發(fā)“恐怖谷”效應(yīng)，但隨著技術(shù)層面上的不斷進(jìn)化，不僅可以達(dá)到 “以假亂真”的程度，更是可以在創(chuàng)造力達(dá)到類人的水平。
目前在文字—>圖像、圖像—>視頻、文字—>文字領(lǐng)域，AIGC技術(shù)已經(jīng)基本成熟，后續(xù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展則依賴于商業(yè)化開發(fā)，具體如下：
1）文字—>圖像領(lǐng)域，底層技術(shù)明確，預(yù)計在1-2年將實(shí)現(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)用。
2）圖像—>視頻領(lǐng)域，底層技術(shù)明確，預(yù)計在1-2年將實(shí)現(xiàn)規(guī)模化應(yīng)用。
3）文字—>視頻領(lǐng)域，底層技術(shù)待完善。
4）圖像—>文字領(lǐng)域，底層技術(shù)待完善。
5）文字—>文字領(lǐng)域，底層技術(shù)明確，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)規(guī)模化應(yīng)用。
AIGC的技術(shù)發(fā)展階段預(yù)測，資料來源：量子位
AIGC產(chǎn)業(yè)的上中游。根據(jù)量子位的梳理，可以把AIGC產(chǎn)業(yè)分為上游（數(shù)據(jù)供給方、開源算法社區(qū)、創(chuàng)造者生態(tài)層等）——中游（文字、圖像、音頻、視頻等垂直賽道）——下游（應(yīng)用場景和終端客戶）。
上游，國內(nèi)AIGC產(chǎn)業(yè)還有眾多欠缺，以數(shù)據(jù)標(biāo)注為重點(diǎn)體現(xiàn)。
中游，由于技術(shù)發(fā)展不足以及投資環(huán)境的影響，AIGC大多被作為公司的部分業(yè)務(wù)、乃至相對邊緣化的功能進(jìn)行研發(fā)開發(fā)，獨(dú)立運(yùn)行的初創(chuàng)公司數(shù)量明顯少于國外，也導(dǎo)致國內(nèi)對于AIGC場景開發(fā)較少。
整體上，更為常見的是研究機(jī)構(gòu)對AIGC能力進(jìn)行理論研究，實(shí)際效果開發(fā)較少。
AIGC產(chǎn)業(yè)圖譜，資料來源：量子位
典型玩家分析
1）國外玩家代表——Jasper.ai，主打以“AI 文字生成”
Jasper.ai可能是目前估值最高的AIGC獨(dú)角獸，就在22年10月份，公司官宣完成了 1.25 億美金的 A 輪融資，估值達(dá)到了 15 億美金。
公司提供的核心產(chǎn)品是通過 AIGC幫企業(yè)和個人寫營銷推廣文案以及博客等各種文字內(nèi)容。
從商業(yè)化模式來看，Jasper主要是通過SaaS付費(fèi)的模式，根據(jù)其 CEO 透露，目前公司已經(jīng)有 7 萬名付費(fèi)客戶，
其中包括了像 Airbnb、HubSpot、Autodesk 以及 IBM 等企業(yè)客戶，21年收入已經(jīng)超過了 4000 萬美金，預(yù)計22年年底整個收入會增加一倍以上，也就是可能達(dá)到 9000 萬美金到 1 億美金左右。
基于Jasper.ai創(chuàng)造文字，資料來源：百度，附注：左邊是用戶輸入情節(jié)和文字風(fēng)格；右邊是Jasper自動輸出對應(yīng)的文字
2）國內(nèi)玩家代表——百度，全方面布局AIGC應(yīng)用場景
在9月23日舉辦的2022萬象·百度移動生態(tài)大會上，百度發(fā)布了AI助理，堪稱AI打工天團(tuán)，覆蓋了各種AIGC應(yīng)用，包括AI自動生成文字、圖片，圖片轉(zhuǎn)換成視頻。
用百度的話來說，這個團(tuán)隊(duì) 里不僅有文案、插畫師，還有視頻制作人，創(chuàng)作者熬夜加班的活兒都可以交給AI了。
基于AIGC的新風(fēng)口，百度希望掀起一場內(nèi)容生產(chǎn)革命。
換言之，為百度現(xiàn)有的500多萬百家號創(chuàng)作者帶來一套AI生產(chǎn)內(nèi)容工具，幫助他們更快、更好地產(chǎn)出視頻內(nèi)容，從而增加百度百家號等產(chǎn)品的用戶粘性。
根據(jù)公司披露，目前其AIGC生產(chǎn)內(nèi)容的良品率已經(jīng)超過50%，未來大規(guī)模商用后，公司的內(nèi)容會更為豐富，帶動整個百度的廣告變現(xiàn)能力提升。
百度針對創(chuàng)作者發(fā)布AI助理團(tuán)，資料來源：百度
AIGC不只是“科技炫技”，更是“新生產(chǎn)力”。
上一輪AI帶給我們的震撼可能要回溯到2016年，谷歌AlphaGo戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍李世石，但在驚嘆過后，大家發(fā)現(xiàn)AlphaGo在圍棋領(lǐng)域的突破可能只是一次“科技炫技”，其本身并沒有創(chuàng)造出太多的產(chǎn)業(yè)價值。
而這一次以AI作畫為代表的AIGC的出圈，我們認(rèn)為絕不止是“科技炫技”，更代表著未來的先進(jìn)生產(chǎn)力。
簡單的說，AIGC，它可以以十分之一甚至更低的成本，千百倍的生產(chǎn)速度，創(chuàng)造出有獨(dú)特價值和獨(dú)立視角的內(nèi)容，這絕對會為內(nèi)容生產(chǎn)領(lǐng)域帶來巨大變革。在AIGC的時代，人人都可以快速創(chuàng)造出有質(zhì)量的內(nèi)容，無論是內(nèi)容創(chuàng)造者還是內(nèi)容消費(fèi)者都將顯著受益。
商業(yè)化方式——自用or商用？
1）自用——內(nèi)容廠商的技術(shù)自用
典型的例子就是百度，“自己生產(chǎn)的降落傘自己先跳”，百度22年發(fā)布的AIGC技術(shù)棧，將幫助百度內(nèi)容生態(tài)的創(chuàng)造者們，解決的是創(chuàng)作成本過高、重復(fù)勞動的問題，顯著提高生產(chǎn)效率。
2）商用——內(nèi)容創(chuàng)造者付費(fèi)
AIGC的潛在客戶包括兩類：1）內(nèi)容生產(chǎn)公司：如資訊媒體、音樂流媒體、游戲公司、視頻平臺、影視制作公司等；2）專業(yè)C端用戶：個人畫家、個人寫手等。
典型的付費(fèi)模式，如前文所介紹的Jasper，主要是通過按照賬號進(jìn)行SaaS付費(fèi)的模式（Jasper定價是40-80美金/月）。
AIGC市場潛力估算——存量內(nèi)容產(chǎn)業(yè)市場潛力在千億級別，更大價值在增量市
1）AIGC對存量內(nèi)容產(chǎn)業(yè)改造的市場潛力——千億級別
對于內(nèi)容產(chǎn)業(yè)，內(nèi)容制作成本往往是產(chǎn)業(yè)成本的大頭。
我們按照內(nèi)容市場的規(guī)模、內(nèi)容制作成本的比重、有多少比重的內(nèi)容可被AIGC化來做假設(shè)，可以簡單估算出AIGC對存量內(nèi)容產(chǎn)業(yè)改造的市場潛力至少是千億級別。
AIGC對存量內(nèi)容產(chǎn)業(yè)改造的市場潛力
2）內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的本質(zhì)是供給創(chuàng)造需求，AIGC更大的價值在于對增量市場的創(chuàng)造
內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的本質(zhì)是供給創(chuàng)造需求，AIGC作為全新的內(nèi)容生產(chǎn)方式，可以為內(nèi)容產(chǎn)業(yè)帶來更新的內(nèi)容風(fēng)格、更快的生產(chǎn)速度，更低的生產(chǎn)成本，這無疑會驅(qū)動內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的大爆發(fā)。
更進(jìn)一步，讓我們打開腦洞，在未來的元宇宙中，AIGC有望成為數(shù)字世界的“夢幻編輯器”，只需要用戶描述出想要的場景，AI就可以生產(chǎn)與之對應(yīng)的數(shù)字場景，所謂“言出法隨”，這將是多么震撼的體驗(yàn)。
總之，我們非常看好AIGC為內(nèi)容產(chǎn)業(yè)帶來的全新增量。
對于新技術(shù)，人們常高估一年的變化，低估十年的變化。雖然AIGC仍然是處于萌芽期，但是其所展現(xiàn)出來的創(chuàng)造能力已經(jīng)足以讓人驚嘆。
在未來世界中，我們期待AIGC持續(xù)顛覆內(nèi)容生產(chǎn)的方式，將創(chuàng)造和知識工作的邊際成本降低至零，全面變革電影、游戲、元宇宙等產(chǎn)業(yè)，讓子彈飛一會兒！
文章作者：和諧匯一
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