燕麦饮料如何改变地球这家公司要重新定义“牛奶”
06-21
内容生产和人机交互两条主线齐头并进，拉开了变革的帷幕。
本章讨论的Future应用以大型模型为技术主体，同时也涵盖了其他Future技术（如语音合成、策略生成）的应用范围。
一般来说，大模型基于其内容生成、总结、逻辑推理等能力，在各种人工智能服务的技术发展过程中被融合和替代。
其中，内容生成和理解是大模型的核心能力。
AIGC的产业价值主要体现在以“改变内容生产方式”和“改变人机交互方式”为核心的两个方面。
大模型的双向理解和生成内容的能力使其能够以很低的门槛实现多模态的内容生成，并且在不脱离内容核心场景的情况下还可以泛化为人机对话的媒介生产。
未来，整个行业将依靠大模型能力衍生的大量AI生产工具，实现内容生产效率的飞跃，进一步降低数字生态的人机交互门槛。
以元宇宙为代表的相关赛道即将转型。
元宇宙将依靠AIGC之势重新焕发活力。
从商业叙事和应用场景来看，元宇宙和AIGC有很多共同点。
首先，从赛道范围来看，AIGC重点关注数字原住民，而元宇宙除了数字原住民还包括数字孪生；其次，从赛道价值来看，元宇宙讲述的是从现实走向虚拟现实，创造第二条增长曲线的故事，而AIGC则不仅仅着眼于创造数字世界，还影响和改造着现实世界。
从市场发展来看，近年来，元宇宙赛道因技术能力难以支撑其商业化愿景，在资本端和用户端均遭遇冷遇。
AIGC应用将提升市场对元宇宙的期待。
在数字原生领域，AIGC可以通过优质的创作工具，提高UGC创作能力和积极性；在数字孪生领域，AIGC可以逐步帮助实现自动化设计、渲染等，提高孪生模型的生产效率和质量。
与国内开发环境相比，AIGC应用在国内外的发展尚不成熟，B端应用的发展预期比C端应用更加清晰。
对比国内外AIGC应用的开发环境和发展现状可以看出，现阶段国外AIGC应用的发展更加完善和领先。
，发展路径更加清晰。
首先，从申请数量来看，国内外存在数量级差异；其次，国内应用主要是实用性、刚需场景，而国外则在多种细分场景中充分发挥创造力。
造成差距的原因有：一是国外开源社区已经积累了多年的AI技术和数据集，而国内还处于初级阶段；其次，国内用户对SaaS服务的支付意愿和购买力极低，导致国内AIGCC端应用发展薄弱。
因此，从发展路径来看，国外会相对稳定均衡，利用轻量级SaaS服务在大量细分场景中挖掘潜在机会，也会逐步探索大模式和现有企业服务的产品化；而国内厂商则主要瞄准TOB赛道，逐渐从定制化走向产品化。
同时，也有新厂商探索消费级应用，但场景价值和变现能力尚不明确。
AIGC应用程序从ToB和ToC两种方式启动。
根据AIGC应用的实现场景、技术路径和产品特点，AIGC应用可以分为内容消费和企业服务两大赛道。
AIGC技术的渗透路径将遵循数字产业的基本发展逻辑。
根据客户类型、产品形态和商业模式，分为ToC和ToB两个领域。
ToC产品以内容和工具的形式到达消费者。
各类C端应用可以通过直接调用通用大模型API，形成各类AI创作工具，并利用其生成内容进行变现。
典型场景涵盖娱乐、影视传媒行业、电视零售等。
AIGC技术利用大模型能力来部分补充或替代原有场景的算法小模型或传统软件功能，并渗透到各行各业，以提高企业生产、办公效率。
更高的场景复杂度也对参与厂商的技术能力和行业知识提出了更高的要求。
艾瑞将此概括为企业服务的ToB赛道。
内容分发平台是AIGC的核心布局。
现阶段AIGC主要渗透UGC和PGC。
内容分发平台一方面链接创作者，另一方面绑定大量用户。
拥有最完整的内容消费生态，自然成为AIGC内容消费的布局。
核。
本来，内容消费市场可以根据创作者和商业模式大致分为PGC和UGC。
PGC专业性强，以内容付费为主要盈利模式。
它需要快速推出大量新内容来刺激用户购买。
因此，PGC平台的主要策略是向前打通内容生产环节，同时发展UGC，以增加用户粘性； UGC内容比较生活化。
内容化本质上是卖流量，需要将内容质量保持在能够持续吸引用户注意力的水平。
因此，两类平台都在积极布局UGC的AI创作工具。
随着在线社交需求的持续增长，社交业务也展现出强劲的盈利能力，是内容分发平台变现的新方向。
例如，网易云音乐来自社交娱乐领域的收入已大大超过其音乐服务收入。
各大内容平台也纷纷布局社交服务来盘活用户，应用于AIGC技术支持下的营销文案、电商图片甚至评论的自动生成。
此外，各大内容和电商平台的后台普遍存在大量的精准推荐、智能客服等系统。
各平台也逐渐使用大型模型来替代和补充原有的AI技术栈。
但这些应用并不能直接产生内容消费，因此艾瑞将其归类为AIGC企业服务赛道，而非AIGC内容消费赛道。
基于AIGC生态模型，平台选择PGC赛道迎来“又一个春天”。
UGC赛道即将冲刺。
人工智能生成的内容带来的风险和收益将首先被标准化。
不同情况下玩家的路线和策略存在明显差异。
对于PGC来说，AIGC技术的渗透总体利大于弊，能够快速带来创作效率提升、盈利能力提升等新变化。
游戏、媒体、短视频等领先平台积极利用AIGC开发新商机，提高用户留存；但对于UGC，AIGC的申请情况尚不清楚。
一方面，人工智能生成内容的大量涌入将对用户心智、平台生态和后端成本产生不可预测的影响。
另一方面，对AI生成内容的监管也是减缓UGC的重要因素。
模型能力是核心，短期内文字和图形的发展路径将会分化。
模型和应用程序不是分开的。
图像生成领域仍然有模型自研的机会。
与传统内容创作工具相比，AIGC内容创作工具最大的特点就是“底层模型重”。
“、前端轻”，因此产品竞争的核心要素也从功能设计转变为车型能力。
在这种情况下，是否拥有自主研发的SOTA模式将成为AIGC应用厂商的一个关键分水岭。
基于基础大模型的研发投入和利用现有模型开发高质量应用的可行性这两个核心因素，基于文本的应用和基于图像的应用的发展路径明显不同：大语言模型高度成熟并且自研有障碍。
高，直接基于现有模型开发应用更加现实；而图像生成模型的成熟度较低，自研成本可控，从而吸引了更多的创业者。
市场鱼龙混杂，各行各业的玩家都在抢占新的生态利基市场。
许多应用程序已经推出。
技术与场景的结合点仍在探索中。
垂直产品更容易变现。
从技术路径来看，内容创作工具呈现出直接、门槛低等特点。
拥有模型能力的AI公司、各大互联网公司、以Adobe为代表的传统内容工具厂商也不甘落后，纷纷入局。
传统工具制造商拥有庞大的客户群和深厚的产品研发积累，但人工智能能力较弱。
未来，他们将重点追赶技术，以保持优势地位；垂直工具制造商熟悉细分场景，能够更好地整合新技术。
技术与原有产品对接，快速提升用户体验，具有较强的竞争力；科技厂商和互联网巨头专注于底层模型，应用更多基于试用。
总体而言，国内AIGC文创工具市场目前还处于起步阶段。
产品尚未实现大规模普及和运营盈利。
其数量和成熟度仍有待发展，参与厂商的竞争状况仍不明确。
AIGC对企业服务的贡献：升级、重构、创新基于不同产品的原生技术路径，以多种方式融合AIGC，带来技术迭代、功能扩展和形式创新。
产品化价值和商业变现。
AIGC融入现有应用具有明显的成本降低效果。
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