是時候給出一份全面的洞察結果了——
行業首份 AIGC 産業全景報告，主打硬核幹貨，它來了！
2023 年，被稱作 ChatGPT 元年，ChatGPT 現世至今，AIGC 這把火徹底點燃了全世界。
巨頭們卡着對手的時間點，争相發布新産品，ChatGPT 自身在推出 2 個月後，月活用戶突破 1 億，成爲史上用戶增長速度最快的消費級應用程序，必應也在接入 GPT 能力後日活突破 1 億；行業大牛們則親自下場，紛紛離職創業，激戰 AIGC。
由比爾蓋茨口中 " 此生所見兩項最具革命性的技術之一 " 引爆，AIGC 讓人夢回 20 年前互聯網最令人興奮的時刻。
發展到如今，AIGC 的規模到底有多大？水有多深？裏面能容納多少玩家？誰能笑到最後？
量子位今日舉辦的中國 AIGC 産業峰會，就重點發布了這樣一份《中國 AIGC 産業全景報告》，幫助大家揭開這些問題的謎底。
這份由量子位智庫深入調研後發布的報告中，全面立體地回答了這些問題：
大模型與 AIGC 催生的内容生産與交互範式，會帶來多大的市場機遇？
産學研界接連入局，可以抓住的賽道部署機會有哪些？
對不同行業而言，狂飙的 AIGC 産業将掀起什麽樣的變革？
……
此外，報告還提名了這條嶄新賽道上實力強勁的玩家——" 中國 AIGC 50"，讓市場看到值得關注與支持的 AIGC 優秀機構，以及它們背後的無限可能。
具體細節，我們翻開來看。
市場有多大？
170 億人民币。
這還隻是 2023 年，量子位智庫預測，到 2030 年，AIGC 市場規模将達到1.15 萬億元規模。
爲何做出這樣的判斷？讓我們遵循第一性原理，從 AIGC 的概念說起。
AIGC 全稱爲AI-Generated Content，指基于預訓練大模型、生成式對抗網絡（GAN）等人工智能技術，通過已有數據尋找規律，并通過釋放泛化能力生成相關技術的内容。
進一步理解時，AIGC 有狹義和廣義概念之分。
狹義的 AIGC 與普通用戶更爲貼近，更關注圖像、文本、音頻、視頻等内容生成，和 Generative AI（生成式 AI） 、Synthetic media（合成式媒體）等概念類似。
論廣義概念，還包含策略生成（如 Game AI 中遊戲策略生成）、代碼生成（GitHub Copilot）、蛋白質結構生成等。
基于此，結合行業關鍵場景和玩家分布情況，目前，我國還處于 AIGC 發展的初期階段，競争趨勢不明顯，需要調整開發、資金等投入，尋求整體生态的快速搭建。
至 2030 年，AIGC 産業發展共分三個階段：
1、培育摸索期（2023-2025）：整體均處于業務場景驗證和變現探索期。
底層大模型發展加速，中間層尚未出現相關玩家，基于 Stable Diffusion 等開源模型的上層應用迅速出現，但受底層大模型接口限制，大部分技術尚未達到穩定進入實際生産環節的水平。
2、應用蓬勃期（2025-2027）：基本價值創作路徑和技術思路得到确認。
行業普遍嘗試應用人機共創，且内容資訊、娛樂傳媒等領域利用 AIGC 産生确定性價值。這一時期，底層大模型和中間層模型主要玩家基本确定，開放 API 增加，整體入局玩家增多，尤其是大量應用層玩家。
3、整體加速期（2028-2030）：産業生态完善。
報告指出，2028 年往後，AIGC 在個性化、實時化、自主叠代等方向上的延展價值得到充分發揮，和其他業務系統進行緊密連接，會有相關初創公司産生完整解決方案。這一階段 AIGC 成爲内容領域基礎設施，預計會催生出完全不同的新業态。
截至報告發布，國外 AIGC 賽道已有 8 家獨角獸公司。
其中，推出了 ChatGPT 的 OpenAI 估值高達 200 億美元，其次是 Hugging Face 20 億美元。最新一家獨角獸是成立 16 個月的 Character.AI，估值 10 億美元。此外，名單中還有 Lightricks（18 億美元），Jasper（15 億美元），Glean 和 Stability AI（均爲 10 億美元），以及 Anthropic（3 億美元）。
2022 年以來，我國 AIGC 賽道出現了 10 餘筆投資，其中融資體量最大的水上項目包括小冰公司（10 億元）、超參數科技、智譜 AI、瀾舟科技等。其餘公司，包括數字力場、Tiamat、聆心智能、西湖心辰、深氧科技等，大多爲數千萬人民币級别融資。
然而，國内尚未看到與國外 AIGC 獨角獸公司相匹配的收入産生。但經過對投資機構的廣泛調研，多家機構已高度明确要将 AIGC 作爲主投賽道，并推出了相應的孵化項目，預計本年度融資規模将有數倍增長。
伴随底層大模型生态的逐步開放，商業價值的落地驗證，預計到 2024 年左右，融資規模将出現首次階段性的指數級增加。
從融資現狀來看，全球 AIGC 賽道持續走熱，如何跑通商業模式産生實際營收，成爲市場另一個關注焦點。
報告細分出 5 種不同的營收模式：
1、MaaS（Model as Service）
适用于底層大模型和中間層進行變現，按照數據請求量和實際計算量計算。
到 2027 年，MaaS 模式占市場規模比例将從 5% 增長至 47%。
2、按産出内容量收費
适用于應用層變現，如按圖片張數、請求計算量、模型訓練次數等收費。到 2027 年，該模式市場規模占比将從 60% 下降至 32%。
該模式的關鍵在于如何從單次好奇驅動的行爲切入，保證産品長期的複購率。
整個過程會受到具體屬性影響，如版權授予（支持短期使用權、長期使用權、排他性使用權和所有權多種合作模式，擁有設計圖案的版權）、是否支持商業用途（個人用途、企業使用、品牌使用等）、透明框架和分辨率等。
3、軟件訂閱付費
第三種模式即 ChatGPT Plus 現有的盈利方式之一：每月向用戶收取 20 美元費用。該模式在現有市場占有 10% 左右的比例。按照這種模式，Jasper 等初創企業已經産生了營收。展開來說，Jasper 以類 SaaS 服務的形式進行收費，分爲初級、高級和訂制三個模式，成立當年營收額就達到 4500 萬美元，并收獲了 7 萬名用戶。
這意味着 AI 正以越來越顯性的方式産生商業模式。國内部分領先的 AIGC 公司，在用戶規模、内容生成量上在 2022 年亦快速起步，2023 年開始産生營收及盈利并非難事，但能否形成 SaaS 訂閱模式尚待觀察。
4、模型訓練費用
即最爲傳統的項目開發制度，如今占據市場營收份額的 25%，到 2027 年，預計将有 12% 左右的下滑。
5、其他模式
包括廣告 / 流量模式，依靠産品獲取用戶點擊，從中獲得廣告流量，這種營收模式的關鍵在于産品如何獲得複購。
由于屬于小型項目，在市場規模測算中暫不單獨考慮。
玩家有幾類？
如此大的市場規模，必然也會出現大量各具所長的玩家。
在這裏，報告按照基礎設施層、模型層和應用層将它們分爲三大類。
基礎設施層
這層玩家分别爲行業提供數據、算力、計算平台、模型開發訓練平台以及其他配套設施。
首先，數據方面，數據的數量、在行業 / 領域和顆粒度上的豐富性、以及和業務之間的反饋關系都有着極高的要求。
對于預訓練大模型而言，多模态的數據集至關重要，以此才能讓模型學習到更加完備的表示。
另一方面，如 InstructGPT 的作者曾說：
研究人類反饋數據比加大模型規模更重要。
因此互動反饋數據也是報告中特别提到的一點。
該層面的玩家包括數據提供方和服務方，前者可提供通用數據、垂類數據、特定任務下的标注數據、審核數據以及創作者生态；後者則主要負責數據分拆及标注等。
其次，算力方面。
據微軟統計，光是 GPT-3.5 在 Azure AI 超算基礎設施上消耗的總算力就需 7-8 個耗資 30 億美元投資規模的數據中心來支持運行。
因此算力玩家也是其中無比之重的一環，可分類爲：
以智算中心爲代表的算力集群商、國産芯片商以及雲服務商等。
（計算平台和模型開發訓練平台略。）
最後，其他配套設施方面的玩家扮演的主要是檢測審核、交易撮合方、第三方确權及計價方以及創作配合工具（如渲染引擎）等方面的角色。
模型層
這層主要分爲底層通用大模型和中間層模型玩家。
前者相對最容易形成壁壘，影響因素包括人才、時間、數據和資金等多個方面。
按開放模式可以分爲：
（1）完全自有、不對外開放；
（2）開源，如 2022 年下半年起帶來文生圖領域蓬勃發展的 CLIP 及 Stable Diffusion；
（3）API 對外開放，這類模型的輸出結果相對固定，但不同接口之間能夠相互結合得到更優産出或是跨領域的産出；
（4）模型站，如 Hugging Face、魔搭 ModelScope。
中間層模型玩家則主打垂直化、行業化和細分化，分爲：
（1）中間集成商，主要組合多個接口，形成新的大模型；
（2）行業大模型商，由底層模型持有者進行端到端提供；
（3）以及二次開發商，主要增加行業特色數據和行業認知。
根據行業 / 場景的理解和資源累計程度、資金成本支撐、上層數據支撐、上層應用生态、戰略生态合作 / 投資、工程效果與技術成本以及 AIGC 技術能力的成熟這 7 個指标，報告給出了目前模型層的代表玩家名單：
應用層
如果按照基于底層邏輯的應用，這層玩家涉及的業務分别包括：
1、生産可直接消費内容
其核心是 AI 在創意度和規模化中提供平衡點。對 UGC 而言，能夠降低内容創作門檻；對 PGC 來說，能夠代替人工完成完成聲音錄制、圖像渲染等基礎性創作工作。
需要注意的是，該場景的價值主要是降本增效。
報告指出，鑒于我國的内容供給市場相對飽和，相關公司需要關注對具體場景的供需情況進行謹慎分析，确定 AI 對内容供給速度的提升是否具有實際意義。
2、結合底層系統，生産含有附加價值的内容
例如超個性化、實時化、行業特色化。
注意由于需要和底層系統進行配合，相關提供方需要關注上下遊業務接口的打通，以及相關領域知識的深化設計。
以内容營銷領域爲例，AIGC 并不應當作爲單獨的服務對外提供，還是隸屬于 " 創意供給—内容生産—内容管理（素材庫與數據庫）—内容分發—數據方案 " 中的内容生産部分。
由于品牌主最終是以整體的廣告營銷效果爲标準，要使 AIGC 最終能夠得到理想效果，基礎素材、營銷策略設定、技術生成、評估優化、數據回流等缺一不可。
3、提供内容生産輔助工具
模式包括：
由 AI 提供相關創作線索或基礎草圖，專業人員進行細緻化調整或是補充特定素材；
由 AI 完成特定操作性工作，比如局部特效生成、低分辨率轉高分辨率等。
該類玩家需要注意四點：
（1）國内對工具類産品的付費意願有限，尤其是 C 端；
（2）需要關注場景本身的工具屬性，據業内人士反饋，由于 AIGC 目前的生成可控性相對有限，創作工具在使用中的可介入程度會嚴重受到專業因素的影響；
（3）需關注相關業務平台的潛在跨界競争，這主要是因爲該賽道通常與内容分發及創作平台形成強綁定，大廠在壟斷性方面也更強；
（4）人才結構的轉移。
4、用于提供打包内容或解決方案
接下來，如果按照基于模态的應用分類，我們可以看到分别主營以下業務的玩家：
1、文本生成，包括：
（1）直接生成應用型文本，已發展較成熟，以客服類的聊天問答、新聞撰寫等爲核心場景。有相關行業人士預測，到 2030 年，90% 以上的新聞将由機器人完成；
（2）直接生成創作型文本，适用于劇情續寫、營銷文本等細分場景，目前在語義層次的長文本通順上還有較大的提升空間；
（3）生成交互型文本，典型場景爲智能客服 / 聊天機器人 / 虛拟伴侶 / 遊戲中的 NPC 個性化交互等；
（4）文本輔助生成，是目前國内工具落地最爲廣泛的場景，主要包括定向采集信息素材、文本素材預處理、自動聚類去重，并根據創作者的需求提供相關素材等功能，代表公司如寫作貓。
2、音頻生成，包含已經相當成熟的 TTS 場景和音樂創作。
該業務可提高歌曲樂曲、有聲書、配音等内容的創作效率，實現有聲内容的規模化生産。可實現聲音 IP 化附屬價值的語音克隆也算其中的一個應用。
3、圖像生成，這一領域潛力巨大。據繪畫生成網站 6pen，未來 5 年全球 10%-30% 的圖像有望由 AI 生成或輔助生成。
具體場景則可分爲圖像屬性編輯、局部生成及更改以及端到端的圖像生成。
4、視頻生成，包括視頻自動剪輯、屬性編輯、視頻到視頻的自動生成等。
5、跨模态生成，包括文字生成圖像（也分功能性和創意性）、文字生成視頻（有更高的長序列建模要求，比文生圖發展得要滞後兩年左右）、圖像 / 視頻到文本（跨模态搜索、視覺問答系統、配字幕、标題生成）等。
6、策略生成，主要指 AI 基于特定問題和場景自主提出解決方案的過程，在遊戲、自動駕駛、機器人控制等領域有極高的應用價值。
報告認爲，總的來看，目前整體層級尚不夠完整。由于資金量的需求，預計全棧全場景端到端的玩家數量相對有限。
其中模型層成爲當前關鍵卡口，在一定程度上限制了上下層級的發展，應用層則是創業友好度最高的部分。
不過，若能在不同層級間形成良好的生态合作關系，整個行業的快速成長和成本分攤都能獲得明顯好處。
具體作用到哪裏？
這個問題，我們從 AIGC 對不同行業的變革進行分析。
首先是線上遊戲行業，它目前在 AIGC 領域中算相對最成熟、接受度最高的部分。
其應用從前期制作到後期運營以及遊戲周邊内容制作的全流程中均有涉及。其中的核心生産要素爲：AI Bot（遊戲操作策略生成）、NPC 相關生成（包括邏輯和劇情）和相關資産生成（包括地圖等）。
報告認爲，這一行業是目前 AIGC 變現最爲清晰的行業。
接下來是影視傳媒，由于它和内容挂鈎更爲直接，AIGC 對這一行業的整體影響更爲明顯。
具體受影響的細分領域包括電影及長視頻（換臉、背景渲染、廣告自動植入等）、網絡直播（虛拟人）、短視頻（影視作品剪輯）、在線音樂（自動編曲、作曲、AI 唱歌）、圖片版權（AI 生圖、AI 修圖）、網絡文學（小說續寫）等。
内容資訊行業則不必多言，主要是在新聞寫作，目前落地應用也已較成熟。
電子商務行業也會受到影響，主要來自數字人直播帶貨及個性化營銷這兩方面。
辦公軟件行業同樣受到沖擊。最具代表性的當屬微軟 Office 全家桶的 Copilot 功能了，它被譽爲一項 " 重新發明生産力 " 的重磅更新。
除此之外，相關獨角獸企業如 Notion AI 也表現出色，截止 2022 年，該公司用戶已達到 3000 萬。
最後會引起變革的行業還包括訓練數據（主要集中在自動駕駛和醫療行業）、社交軟件（比如用特定性格的 AI NPC 設定滿足線上社交功能）和在線教育等。
下面是報告根據行業變革迫切度、可變革程度，以及 2023 年相對市場規模繪制而成的行業矩陣變革圖。
産業代表案例詳情可查閱報告。
附 AIGC 50 榜單
最後，我們也給出了最具潛力的 50 家 AIGC 機構，在 AIGC 這一科技趨勢已成定數的今天，爲大家提供進一步的參考價值。
以下是完整榜單：
報告下載
