AIGC深度报告:新一轮内容生产力革命的起点

AIGC行业资讯11个月前更新 管理员
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随着数据、算法、算力的共振, AIGC技术也逐渐得到发展。在模型开源和商业化的推动下, AIGC在传媒领域的应用有望突破千亿,并带来更多的商业化机会。复盘 AIGC算法迭代:竞争中发展,模型开源及商业化推动应用破圈。2017年推出的 Transformer架构的并行训练优势奠定了大模型训练的基础,以 GPT为代表的预训练模型使用无标注数据预训练及微调,缓解了标注数据不足的问题,并不断提升参数量级及模型通用性。扩散模型取代 GAN成为图像生成领域的主流模型, CLIP模型推动跨模态生成技术的发展。GPT3的商业化及 CLIP及 Stable Diffusion模型的开源推动文本生成、文生图产品化的浪潮。谷歌Meta持续探索文字生成视频领域模型。国内传媒领域应用有望超千亿, Gartner预测2023年将有20%的内容被生成式 AI所创建;至2025年生成式 AI产生的数据将占所有数据的10%(目前不到1%);红杉预测生成式 AI将产生数万亿美元经济价值。

2025年,国内生成式 AI应用规模有望突破2000亿,我们预测国内传媒领域应用空间超1000亿。AIGC在设计、内容创作、广告营销、游戏、企业服务等领域均有应用,有望开启新一轮内容生产力革命。文本生成:应用于辅助写作、营销、社交、浏览器、企业级服务、心理咨询等领域,代表公司Jasper.ai,通过 SaaS订阅收费模式,获得B端客户认可,率先实现规模化收入;

OpenAI旗下 ChatGPT由于其通用性被集成至浏览器、办公自动化软件、企业级服务产品中作为增值服务项目。音频生成:应用于智能客服、有声读物制作、配音等领域,代表公司喜马拉雅、倒映有声。跨模态生成:包括文生图、文生视频、图片视频生成文字等应用,代表公司 Midjourney等。策略生成:应用于游戏、自动驾驶等领域,代表公司腾讯 AI Lab。

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