AIGC（AI-Generated Content，人工智能生成内容）标志着新一轮范式转移的到来。随着硅谷的风险投资机构逐渐将目光投向 AI 初创公司，尤其是在生成式 AI 艺术领域，AIGC 赛道正变得愈发炙手可热。今年，Stability 和 Jasper 两家公司分别获得了超过一亿美元的融资，估值突破十亿美元。这一现象不仅源于技术的快速发展、商业应用的广泛性和需求的不断增长，还得益于这一领域尚处于初期阶段，大型科技公司虽然占据了大量市场份额，但初创企业依旧拥有突围的机会。
随着 Web3.0 时代的到来，人工智能、关联数据和语义网络构建了人与网络的新型链接，推动了内容消费需求的迅速增长。在此背景下，传统的 UGC 和 PGC 内容生成方式已经难以满足日益扩展的需求。AIGC 将成为新的元宇宙内容生成解决方案。它利用人工智能学习知识图谱，自动生成内容，帮助提高创作效率，丰富内容多样性。随着 NLP（自然语言处理）技术和扩散模型（Diffusion Model）的不断进步，AI 逐渐从辅助工具转变为内容创作的主力军，未来将有望替代文字生成、图像绘制、视频剪辑以及游戏内容的创作。
AIGC 技术主要包括自然语言处理（NLP）和 AIGC 生成算法两大核心技术。自然语言处理旨在实现人与计算机之间通过自然语言的交互；而生成算法中，生成对抗网络（GAN）和扩散模型是目前的主流。扩散模型由于具备更高的精度、更强的可扩展性和更高的并行性，正在成为下一代图像生成的主力工具，推动了 AIGC 产业的快速增长。与此同时，AIGC 的发展还依赖于强大的算力，目前以英伟达 A100 为主的底层硬件设备对算力的需求正呈现飞速增长。
AIGC 在文字、图像、音频、游戏和代码生成等领域已经逐渐显现其商业潜力。通过研究国内外数十家 AIGC 企业，我们发现，一些具有高重复性且对精度要求不高的任务，已经开始逐步实现商业化，特别是在图像生成和文字创作领域。目前，许多 AIGC 服务已采用 SaaS 模式进行变现。
AIGC 的发展核心将依赖于“大模型、大数据与大算力”。结合自然语言的大型模型和数据集已成为 AIGC 发展的软件基础，OpenAI 的 Clip 模型基于 4 亿组高质量图文数据训练而成。此外，算力在 AIGC 数字时代的重要性愈加凸显。比如，Stable Diffusion 目前依赖 4000 个英伟达 A100 GPU 集群，运营成本超过 5000 万美元。未来，为了进一步提升精确度，还将更加注重基于语种的垂直应用开发。
AIGC 能否成功运作，依赖于生成算法、自然语言处理技术和算力。而高质量的数据集则决定了 AIGC 的输出质量和商业模式的成功与否。当前，AIGC 产业链的关键参与者包括：
软件层面：自然语言处理技术的领军者，如谷歌、微软、科大讯飞、拓尔思；
生成算法与数据集：代表企业包括英伟达、Meta、百度、蓝色光标、视觉中国、昆仑万维等；
算力层：澜起科技、中兴通讯、新易盛、天孚通信等企业提供算力支持。
技术发展滞后：AIGC 技术的发展可能不如预期，尤其是底层硬件技术（如超级计算机和算力）的进展可能会受限。
政策监管风险：由于 AIGC 仍处于初期阶段，未来可能会面临关于 AIGC 作品版权和其他法律监管的挑战。
2022 年，硅谷的风险投资公司开始聚焦于生成式 AI 艺术领域，AIGC 在这一年逐渐崭露头角。特别是在 9 月 23 日，红杉美国发布的文章《生成式 AI：一个创造性的新世界》中，指出 AIGC 将代表新一轮范式转移的开始。
同年 10 月，英国开源人工智能公司 Stability AI 获得了 1.01 亿美元的融资，估值突破十亿美元，成为独角兽企业。Stability AI 发布的 Stable Diffusion 模型迅速火爆，它能够根据用户的文字输入自动生成图像，为 AI 绘画领域带来了革命性的变化。
随着技术的不断成熟，AIGC 已经不仅局限于图像生成，还扩展到了文字、音频、视频和游戏内容的创作。例如：
文字生成：以 Jasper 为例，用户可以通过该平台生成社交媒体内容、营销文本、电子邮件等。截止到 2021 年，Jasper 已经拥有超过 70000 位客户，年收入超过 4000 万美元。
音频生成：Podcast.ai 利用 AI 技术生成播客内容，通过对乔布斯的传记和网络录音的分析，成功重现了乔布斯与 Joe Rogan 的假想采访。
视频生成：AI 技术不仅能生成图片，还能生成视频序列帧。在一些垂直领域（如体育、财经等），AI 已能通过文字输入生成短视频，甚至结合虚拟人实现自动播报。
随着扩散模型的逐步成熟，AIGC 正从内容创作的辅助工具，转变为创作的主体工具，未来将在各类内容创作中占据主导地位。