2023年H1AIGC产业报告-创业邦

AIGC的概念AIGC的过去发展阶段、未来发展趋势、现阶段爆发原因AIGC关键技术、AIGC的核心能力AIGC带来的研发范式、生产力、商业化变革AIGC市场空间、企业布局AIGC产业环境：政策、社会情况AIGC产业链框架和图谱产业链细分领域分析上半年产业投融资情况行业总结、投资建议、风险提示研究问题市场研究及竞争分析思路关注底层技术发展所带来的应用潜力（技术迭代和商业创新、科技成果转化）关注AIGC实际落地情况（产业发展、细分赛道机会、公司、市场、团队、产品等等）关注与社会环境层面的相互作用（产学研联动、法律法规、政策、商业、劳动市场、伦理）关注技术对人的影响（积极和消极）2023开年，ChatGPT的现象级爆红，引发了一场全球互联网巨头关于AIGC的“军备竞赛”，谷歌、微软、百度、Meta等纷纷上场。ChatGPT的问世和不断迭代，让大语言模型这种抽象高端的概念变成了人人都能用上的“个人助理”，一时间风头无两； 同时，AI、AIGC带来的冲击也显而易见，社会舆论关于效率、成本、优化、裁员等声音更是不绝于耳……在此背景下，创业邦发起《2023年H1 AIGC产业报告》，一方面围绕AIGC带来的变革和发展前景，梳理AIGC产业图谱，总结上半年投融资市场现状；另一方面深入剖析产业链各细分环节的态势，为AIGC技术应用落地和生态发展探索更多的可能性。前 言目录01Industry Overview产业综述02Industry Analysis产业链分析03Financing Overview投融资分析04Investment Advice投资建议05附录Appendix产业综述概念：新型内容生产方式产业发展阶段：进入产品破圈爆发新阶段产业机遇：技术赋能内容生产力变革产业潜力：市场空间巨大，科技巨头争相布局产业环境：政策、社会因素影响深远5AIGC 即 AI Generated Content，利用人工智能技术来生成内容，是继专业生成内容（PGC）和用户生成内容（UGC）之后，利用人工智能技术自动生成内容的新型生产方式。其优势在于：大量用户参与，创作效率高，创作成本低，使用门槛低。劣势在于：技术成熟度不足的条件下难以精准满足创作需求和缺乏细节控制力，以及人工智能技术还未解决的算法偏见、信息过载和信息污染、技术依赖等问题。随着专家系统的完善和专业人员的参与，价值对齐，P-AIGC有望成为行业新的曙光。概念定义：新型内容生产方式PGC（专业生产内容）UGC（用户生产内容）PUGC（专业用户生产内容）AIGC（人工智能生产内容）P-AIGC（专业人员指导下的AIGC）？优势：由专业站长或专家提供的内容，可控性强，可以经过多层筛选，呈现在用户面前更具权威，或者更有用。劣势：“专家”的力量有限，尽管产出内容相对专业，但产出数量却相对薄弱。优势：不必操心网站的内容量。劣势：内容的质量很难把关，水平参差不齐，控制不好内容的好坏，网站很容易会被广告、垃圾信息所占据。优势：集合了UGC、PGC的双重优势，有了UGC的广度，通过PGC产生的专业化的内容能更好的吸引、沉淀用户。劣势：内容质量存疑，平台往往需要对于用户进行审核认证,需要建立个人影响力。优势：大量用户参与，创作效率高，创作成本低，使用门槛低。劣势：难以精准满足创作需求、对细节控制力不够、技术成熟度不够。概念过去发展阶段：早期受制算法算力瓶颈，近年来产品出圈迎来爆发典型事件发展特点早期萌芽阶段沉淀积累阶段快速发展阶段破圈爆发阶段受限于科技水平，AIGC仅限于小范围实验AIGC从实验性向实用型转变，受限于算法瓶颈，无法直接进行内容生成深度学习与算法不断迭代，人工智能生成内容百花齐放，效果逐渐逼真直至人类难以分辨1 950年，艾伦·图灵提出“图灵测试”，给出机器具有智能的判定方法1 957年，第一只计算机创作的弦乐四重奏《依利亚克组曲》完成1 966年，第一只人机对话机器人“Eliza”问世80年代中期，IBM创造语音控制打字机“Tongora”2007年，世界第一部完全由AI创作的小说《1 The Road》问世。纽约大学AI研究员Goodwin训练了专写小说的神经网络，公路旅行时在车上安放GPS、摄像头、麦克风传感器作为输入201 2年，微软首席研究官Rick Rashid在“21 世纪的计算大会”上展示全自动同声传译系统，目前，它支持超过50种语言之间的翻译201 4年，lan Goodfellow提出生成式对抗网络GAN201 7年，微软小冰推出世界首部1 00%AI创作诗集《阳光失了玻璃窗》201 8年，英伟达发布StyleGAN模型可以自主生成高质量图片201 8年，AI生成画作以43.25万美元拍卖成交201 9年，DeepMind发布DVD-GAN模型用以生成连续视频20世纪50年代20世纪90年代21 世纪1 0年代中期21 世纪20年代初2021 年，OpenAI推出了DALL-E主要应用于文本与图像交互生成内容2022年5月，推出文本图像生成模型Imagen2022年8月，开源AI绘画工具Stable Diffusion发布2022年9月，推出Make-A-Video，可以从文字生成视频2022年1 1 月，推出AI聊天机器人ChatGPT2023年3月，推出生成式对话产品文心一言资料来源：中国信息通信研究院，京东探索研究院，创业邦研究中心AI模型取得突破性进展，产品出圈，行业迎来爆发发展阶段• 行业格局：围绕AIGC的“可供性”。以大模型为主要驱动力，数据和算力也发挥着根本性作用。但受底层大模型接口限制，大部分技术尚未达到稳定进入实际生产环节的水平。• 预期：创新触发阶段开始，达到期望膨胀的顶峰。• 投融资市场：相对活跃。据高盛预测，到2025年，生成式AI投资可能在全球范围内达到约2000亿美元。模型层有并购情况发生。培育摸索期（2023-2025）• 行业格局：基本价值创造路径和技术思路得到确认，大量可用的AIGC产品涌现，来到寻求可信AI的验证阶段。模型层主要玩家基本确定，整体入局者增多，尤其是大量应用层玩家出现。• 预期：技术成熟度曲线进入热度衰退期。• 投融资市场：初步形成转型效益。应用蓬勃期（2025-2027）• 行业格局：产业生态逐步完善。应用层形成完整解决方案的企业有望产生新的龙头。这一阶段AIGC成为内容领域基础设施、“操作系统”，预计会催生出完全不同的新业态。• 预期：攀升至生产力的高原。• 投融资市场：新业态赋能产业转型，成就价值变现。生态繁荣期（2027-2030）至2030年，AIGC产业发展共分三个阶段：培育摸索期、应用蓬勃期、生态繁荣期。整体上看，AIGC是未来近1 0年值得长期深耕的赛道。未来发展趋势：阶段性特征明显，不同类型企业有不同机会123发展阶段202320252027培训和开发AI大模型公司提供运行AI应用程序的基础设施的公司开发运行AI应用程序的软件公司为软件和云基础设施服务付费的企业最终用户各种场景应用的产业AI企业ChatGPT是一种基于自然语言处理技术的大型语言模型，使用了深度学习算法和海量数据集来理解人类语言，并且可以生成具有连贯性和逻辑性的