7月，百度世界大会上李彦宏这样预言到：“未来十年，AIGC（人工智能自主生产内容）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，去生成AI原创内容。”

8月，美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中，没有绘画基础的参赛者提交AIGC绘画作品《太空歌剧院》，结果却获得了比赛“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖，引起业内风波。

资本和机构加速入场：StabilityAI宣布获得1.01亿美元种子轮融资，正式晋升独角兽行列；几乎同一时间，另一家人工智能独角兽公司Jasper也宣布获得了1.25亿美元的新融资。一时间，全球范围内掀起了一股AIGC投资热潮。

｜什么是AIGC，有什么用？

AIGC即人工智能自动生成内容,被认为是继专业生产内容（PGC）、用户生产内容（UGC）之后的新型内容创作方式。目前主要用在文字、图像、视频、音频、游戏以及虚拟人上等，具体来看：

1）文字创作。

AIGC生成文字目前主要被应用于新闻的撰写、给定格式的撰写以及风格改写。比如用户可以通过输入一段对于目标文章的描述或者要求，系统会自动抓取数据，根据我们描述的指令进行创作。

2）图像创作。

技术平台降低了艺术绘画创作的门槛，用户只需要通过输入文字描述，计算机将会自动生成一张作品。

3）视频创作。

例如Google推出了AI视频生成模型Phenaki能够根据文本内容生成可变时长视频的技术，在公布的DEMO中，Phenaki基于几百个单词组成一段前后逻辑连贯的视频只需两分钟。

4）音频剪辑。

AIGC生成音频早被应用于我们的日常生活当中，比如常用的手机导航中的声音。更深层次的应用将会是虚拟人领域，AIGC不仅可以生成虚拟人的声音，并可以创造出说的内容。

5）游戏开发。

AIGC在游戏当中的应用可分为两方面，一方面用于场景和故事的搭建，另一方面玩家可以通过AIGC的平台工具来创建自己的虚拟人，可以用于游戏中的打金等活动。

6）代码生成。

资料显示，2022年AIGC发展速度惊人，迭代速度更是呈现指数级爆发，其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能，成为AIGC发展的“加速度”。

市场空间方面，Gartner预计到2025年，生成式人工智能将占所有生成数据的10%。根据《GenerativeAI：ACreative NewWorld》的分析，AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。而国泰君安表示，未来五年或将有10%-30%的图片内容由AI参与生成，相应或将有600亿以上的市场规模。

｜AIGC的应用场景会在哪里？

任何新技术的核心价值都是场景下的创新应用，AIGC也不例外。场景是技术应用的一个环境，也是检验技术能力的一个外部条件。越好的技术，越具有场景运用的普适性。因此，场景是检验AIGC的发展现状及未来的一个重要因素。

就目前来说，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，主要有包括AI驾驶、AI助手、AI辅助文本生成等。

今年7月，科技狂人马斯克宣称已经成功将自己的大脑上传云端，不仅实现了人机对话，而且将大脑的数据进行了永久保存。按照他的构想，随着AIGC技术的不断发展，是可以建立起现实世界到数字世界映射。

｜科技巨头开始布局

国内大厂百度、腾讯优图、阿里巴巴、快手、字节跳动、网易、商汤、美图等都在AIGC领域有所投入。

李彦宏判断AIGC将迎来三个发展阶段：“助手阶段”，AIGC辅助人类进行内容生产；“协作阶段”，AIGC以虚实并存的虚拟人形态出现，形成人机共生的局面；“原创阶段”，AIGC将独立完成内容创作。

腾讯打造的写稿机器人“梦幻写手”；阿里巴巴旗下的AI在线设计平台Lubanner，帮助营销人员生产Banner；字节跳动旗下的剪映以及快手云剪都能提供AI生成视频；网易推出的一站式AI音乐创作平台“网易天音”等等。

国外在AIGC领域更是神仙打架。科技巨头谷歌、Meta、微软等，也不乏AIGC的新晋独角兽StabilityAI、Jasper、OpenAI等。

科技公司很快又将AI作画的热度延续到了AI生成视频。从Meta宣布由文本到视频的系统Make-A-Video，到谷歌宣布的可以从简单的文本提示中生成高清视频的ImagenVideo和Phenaki，AIGC在海外迅速发展。

｜是机会还是泡沫？

数字内容的本质+独一无二的原创特性，决定了AIGC的赛道容量足够大，前者暗示它可以被打造成像互联网内容平台或产品这样的标准品，后者意味着它能获得与人类创作者相媲美的市场认可度。

虽然AIGC目前处于爆火状态，但是，企业开发新技术，归根到底，是看这一技术是否具有商业价值，而投资一家企业，是看核心技术能否让其持续不断的赚钱。

较高的前期投入，要求了AIGC企业用户规模的迅速扩张。因为只有行业用户规模达到一定体量，才能够摊平成本，扭亏为盈。过去的经验表明，要在短时间内实现用户规模的快速增长，需要提供标准化的服务内容，毕竟标准的等于大众的，也等于最大规模的用户需求满足。

AIGC自身的特点，其实也限制了服务标准化的进程。由于AIGC生成内容具有不稳定性，内容质量层次不齐，无法形成统一的质量标准，一定程度上限制了用户规模的扩张，也限制了AIGC企业的赚钱能力的提升。

由于AIGC赛道正处于摸索阶段，大部分技术没有完善到足以实际运用到生产之中，而小部分相对成熟的应用，也为了吸引顾客，而处在免费试用的阶段。这就意味着，AIGC技术本身缺乏变现能力。

现在的资本，在AIGC领域的下注依然有些过于冒险。因为从事实上看，各初创企业并不能突破AIGC技术不稳定、应用场景单一化以及变现能力缺乏的障碍。真正要实现AIGC技术的快速发展，需要算力、算法的大幅提升，这都是难以预测的。