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06-18
研究背景：2020年4月，艾瑞发布《AIGC系列报告——ChatGPT专题》，关于OpenAI的研发路径和商业模式、ChatGPT下游应用场景、大语言模型（LLM）对AI的影响分析了产业影响、中国LLM产业价值链等话题，初步探讨了AIGC时代下中国大语言模型产业的价值空间和发展方向。
古人有句话：太阳如月亮，将军如学生。
人类对人工智能的潜心研究终于又取得了重大突破。
大模型能力的出现和AIGC应用的普及，为一个不一定是AGI但一定会更加AI的未来提供了一定的加速。
AI 2.0时代的加速到来，不仅是AI能力融入现有应用，更是重塑未来行业范式。
人工智能正在快速渗透到各行各业，推动生产力和创造力的新革命。
AI产业链各环节参与者的角色功能、产品服务、应用生态都可能发生变化。
2020年8月，艾瑞发布《AIGC系列首个系列》《AIGC系列报告——中国AIGC产业全景报告》。
报告将全景洞察AIGC产业，探讨生成式AI技术对数字产业的影响，绘制“中国AIGC产业全景图”，分析主流参与情况。
厂商类型及布局策略、各类厂商的发展路径及能力需求变化等，为市场分析产业发展的价值和空间。
研究方法：本报告通过行业资深专家访谈、案头研究、案例研究、行业比较研究、投融资数据统计等方式输出相应的研究结果。
发展概况 耀明科技作为一种新的内容生产方式，将通过内容生产模式的变革推动生产力创新，引领数字与现实融合浪潮下的产业变革，深刻影响人们的生产生活方式，开启人类生产互动的新时代。
艾瑞预测，2018年中国AIGC产业规模约为1亿元，随后将进入大模型培育期，持续建设和完善底层算力基础设施、大模型商店平台等新型基础设施，培育成熟技术和产品形态及其对外输出。
中国AIGC产业生态将日益稳定，实现关键领域和关键场景的技术价值，逐步建立和完善模型即服务（MaaS，Model As a Service）产业生态。
我国AIGC产业规模预计将突破万亿元，达到亿元。
元。
大模型是AIGC技术变革的原始动力。
大模型的落地将加速人工智能产业化生产，充分释放人工智能产业潜在市场空间，带来新一轮人工智能产业化扩散。
从商业化路径来看：MaaS是一种将大模型能力实现并输出的新业务业态。
闭源和开源市场将共存、相辅相成，呈现出“轻量级模型逐步开源，助力构建开源生态，亿级模型暂时通过闭源路径发展”的发展特点。
基础模型的实现因需求差异而差异化产业路径，以行业级、企业级大模型的形式支撑上层应用。
数据准备、ROI测量、Prompt工程是连接模型层和应用层以传递AIGC技术价值的实际实现。
它们将通过内容生产方式和人机交互方式的改变深刻影响个人的生产和消费生活。
与国外相比，我国在开源生态、支付能力和创新方面的差距是AIGC在应用开发中必须面对的挑战。
AIGC的应用可以分为个人消费和企业服务两个赛道。
在个人消费领域，AIGC将以消费级内容和内容创作工具为载体，通过UGC率先进行产业渗透。
垄断内容分发的各大流量、社交、视频平台将是这一轮变革的核心。
借助AIGC的内容和工具进行商业模式创新。
在企业服务领域，AIGC技术在SaaS、决策AI、生成AI等领域的赋能路径已初步清晰。
从商业价值来看，AIGC技术的引入可以为AI厂商带来显着的成本降低效果。
同时，厂商借助AIGC的技术，可以满足客户更多的场景化需求，带来收入的第二曲线增长。
算力层是AIGC发展中不可忽视的资源引擎。
OpenAI的GPT模型能力出现后，AI行业迅速进入以大模型为技术支撑的AIGC时代。
大量的培训和算力需求，让本已供需不均的算力产业结构进一步承压。
算力产业模式将进化到AIGC时代，更多的智能算力资源可能会承载在云服务产品中，以MaaS模式服务于各个行业。
大模型时代，数据中心将进一步优化网络带宽、能耗、制冷运维等，AI芯片需要进一步升级内存、带宽、互联等能力。
总体来看，我国正在大力推进“东方数据中心、西部计算”工程，引导新建数据中心实现集约化、高密度、智能化建设，坚持走自主创新之路，等待国产替代的曙光，实现国内“算力+应用”的良性循环。
从技术突破来看，目前Transformer仍具有明显优势，但学术界和工业界都在积极突破。
Transformer将不是未来唯一的解决方案；从应用前景来看，软硬件结合、物联网应用升级是趋势，大机型低成本参与式处理后，将带来全新的手机拍照、语音交互、体现智能机器人应用体验;从社会影响来看，人工智能将成为基础设施，取代部分专业岗位，从而带来社会人力结构和分配方式的变化。
重塑；从监管前景看，政策鼓励AIGC相关研究，放宽内容容错率，积极推进开放数据建设。
不过，它也强调人工智能生成标签和对海外服务的严格监管。
宽松鼓励与整顿监管并存。
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