AIGC概念走红：人工智能自动生成内容成新型生产方式

本报记者秦枭北京报道近日，AIGC（利用AI技术自动生成内容的生产方式）概念在二级市场吸睛无数，其概念股视觉中国（000681.SZ）、蓝色光标（300058.SZ）、恒信东方（300081.SZ）等股价出现不同幅度的上涨，其中，视觉中国更是收获久违的两连板。与此同时，多家券商团队发表研报表示看好AIGC，称这是继专业生产内容（PGC）、用户生产内容（UGC）之后利用AI技术自动生成内容的新型生产方式。多位业内人士在接受《中国经营报》记者采访时表示，以往AIGC技术主要应用在文字处理领域，近年来随着深度学习模型的成熟与普及，AIGC的技术有了本质的突破，而资本市场对新技术的突破是非常敏锐的。至于相关概念的热度是否能够持续，这要取决于该项技术实现商业变现的速度与规模。

AIGC全称为AIGeneratedContent，指利用人工智能技术来生成内容。目前在应用场景上，广义上的AIGC应用场景大致可以分为ToB和ToC两个赛道。在B端的应用主要是通过“AI+”，来为各产业进行赋能；在C端主要是通过与人交互，进行内容生产，主要包括AI驾驶、AI助手、AI辅助文本生成等。百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏说道：“在技术层面，AI作画当下非常受关注，它是技术突破的一个代表，方向性改变是，AI从理解语言、理解文字、理解图片和视频，走向了生成内容，这称之为AIGC，即人工智能自动生成内容，是一种‘人机共创’新模式。”

实际上，AIGC并非新鲜事物，其萌芽阶段可以追溯到上世纪50年代，90年代以来从实验性向实用性逐渐转变。业内人士认为，AIGC真正迎来“春天”是从2014年起，以生成对抗网络（GAN）为代表的深度学习算法在这一年被提出。随着GAN的迭代更新，2020年语言模型GPT-3算法的出现，以及NLP（NaturalLanguageProcessing，自然语言处理）技术和扩散模型（DiffusionModel）的发展，人工智能不仅能够模仿人的思维方式，而且能够理解并运用人类的语言。在此基础上，AI进入一个新的阶段，AIGC的应用也更加地广泛。据不完全统计，过去两年间该领域共计推出了约300多个应用。

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。其中，百度推出了AI艺术和创意辅助作画平台“文心一格”，腾讯发布了写稿机器人“梦幻写手”，阿里巴巴则有旗下的AI在线设计平台Lubanner，两大短视频巨头字节跳动与快手分别推出剪映、云剪提供AI生成视频，网易则在音乐上做文章并推出的一站式AI音乐创作平台“网易天音”等。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（300364.SZ）、视觉中国、中科金财（002657.SZ）等上市公司均表示，自己公司的业务涉及AIGC技术。不仅仅是在国内，海外科技巨头谷歌、Meta、微软等也在AIGC领域纷纷布局。除传统科技巨头外，海外还出现了诸如StabilityAI、Jasper、OpenAI等新贵。近日，主打文字生成的AIGC公司Jasper宣布完成1.25亿美元的A轮融资，估值达到15亿美元，StabilityAI估值则达10亿美元。

虽然AIGC相关概念已在资本端走红，但谈及其大规模商业化，目前业内人士并不乐观。盘和林认为，行业内公司面对的问题比较多，主要是需求的差异化。单看协作，AIGC能够写作，但是写作需求不同，有人要写政府通知，有人要写说明书，有人要写广告文案，有人要写高考作文，这些需求都基于不同的数据，AI功能针对性不同，训练AI的数据内容就不同，而这些细分场景太多，导致企业不得不多管线开发AIGC产品。除此之外，盘和林认为AIGC商业化落地难还由于数据污染。他表示，AIGC是基于数据的人工智能，而小规模的差异化数据，可能会误导AI，最终出来一个啼笑皆非的结果，解决不了内容创造的问题，沦为一个实实在在的娱乐工具。郭涛也对记者说道，当前，AIGC赛道尚处于孕育探索阶段，存在关键核心技术不成熟、内容堆砌且质量层次不齐、成熟的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及存在技术伦理挑战等突出问题，短期内还难以实现大规模商业化应用。骆建华则认为目前AIGC没有实现大规模商业化落地有三个原因：“AI模型技术成熟度及可能存在着不稳定性，AIGC与政治、道德、伦理、价值观等有不确定性的冲突风险，硬件设施的性能限制。距离商业化落地，我认为要看要实现何种程度的落地，从目前来看，在部分细分领域可能会有很快的落地化普及，但要实现大规模的商业化落地，保守估计，至少需要3~5年的时间积累才有可能。”