1.1 AIGC概述

AIGC利用人工智能算法和深度学习技术，通过学习大量的数据，自动生成多样化的内容。AIGC已经广泛应用于多个领域，推动了内容创作的巨大变化。AIGC的前景广阔，未来可能会更加侧重于创作质量的提升，强调个性化和定制化。随着技术的不断进步，AIGC将变得更加智能、自主，创作的内容会越来越逼真。同时，AIGC的应用领域也将不断拓展，深入到人们工作与生活的方方面面。

1.1.1 AIGC的内涵与发展历程

AIGC，即生成式人工智能（Artificial Intelligence Generated Content），指基于生成对抗网络、大型预训练模型等人工智能的技术方法，通过对已有数据的学习和识别，以适当的泛化能力生成相关内容的技术。

AIGC的核心思想是利用人工智能算法生成具有一定创意和质量的内容。通过训练模型和大量数据的学习，AIGC可以根据输入的条件或指导生成与之相关的内容。例如，通过输入关键词、描述或样本，AIGC可以生成与之相匹配的文章、图像、音频等。

AIGC的发展历程可以分为以下几个阶段。

1. 早期萌芽阶段（20世纪50年代—20世纪90年代）

在这一阶段，由于技术限制，AIGC仅限于小范围的实验和应用。例如，1957年出现了首支由计算机创作的音乐作品《依利亚克组曲》（Illiac Suite）。20世纪80年代末到90年代中期，受限于商业化程度不足，AIGC的资金投入有限，所以AIGC在当时并没有获得显著的发展。

2. 沉淀累积阶段（21世纪初—21世纪10年代初）

在这一阶段，AIGC的实用性逐渐增强。2006年，深度学习算法取得重大进展，GPU（图形处理器）和CPU（中央处理器）等算力设备日益精进，互联网快速发展，为各类人工智能算法提供了海量数据进行训练。2007年首部由AIGC创作的小说《在路上》出版了，2012年微软展示了全自动同声传译系统，主要基于深度神经网络，自动将英文讲话内容通过语音识别等技术译成中文。

3. 快速发展阶段（21世纪10年代中期—21世纪20年代初期）

随着AI技术的进一步发展和算法的不断优化，越来越多的应用场景和商业模式被拓展和实现。AIGC在图像、音乐、视频等领域得到了广泛应用，同时也涉及广告、娱乐、教育等多个领域，一些公司和机构也开始利用AIGC进行商业化运营。

2014年，深度学习算法“生成式对抗网络”（Generative Adversarial Networks，GAN）推出并迭代更新，助力AIGC新发展。2017年，微软人工智能诗人“小冰”推出世界首部由人工智能写作的诗集《阳光失了玻璃窗》。2018年，英伟达发布StyleGAN模型，可以自动生成图片。2019年，DeepMind发布DVD-GAN模型，可以生成连续视频。2021年，OpenAI推出DALL-E并更新迭代版本DALL-E-2，主要用于文本、图像的交互生成内容。

4. 深度融合阶段（2022年至今）

在这个阶段，AI技术开始与其他技术和领域深度融合，如自然语言处理、计算机视觉、机器学习等。这种融合使得AIGC更加全面和智能化，可以实现更加复杂和高级的内容生成和创作。同时，AIGC也开始和社会、文化、伦理等方面进行深入探讨和研究，以推动其可持续和健康发展。

2023年，与AIGC相关的话题爆炸式地出现在朋友圈、微博、抖音等社交媒体，正式被大众所关注，其中令人印象深刻的是微软全系融入AI创作和OpenAI发布GPT-4。

1.1.2 推动AIGC发展的因素

推动AIGC发展的因素主要包括技术进步、市场需求、政策支持、产业环境和跨界融合。

1. 技术进步

深度学习算法为AIGC提供了强大的学习和分析能力，使其能够像人类一样从海量数据中提取有用信息，并自动优化内容生成过程。大数据技术则为AIGC提供了丰富的数据资源，支持其进行高效的训练和优化。

随着技术的不断进步，AIGC的算法和模型不断优化，如GPT系列模型的更新迭代，使得AIGC在内容生成的质量和效率上有了显著的提升。

另外，AIGC在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域的广泛应用，进一步推动了其技术的发展和成熟。

2. 市场需求

随着互联网和移动互联网的普及，用户对多样化、个性化内容的需求日益增长，这为AIGC的应用提供了强大的驱动力。

AIGC在广告、游戏、自媒体、教育、电商、软件开发、金融等多个行业实现了广泛应用，满足了不同行业对内容生成的需求。

3. 政策支持

各国政府纷纷出台相关政策支持人工智能技术的发展，包括AIGC在内的多项技术得到了政策扶持。例如，中国发布了多项与人工智能相关的政策文件，包括《新一代人工智能发展规划》等，为AIGC的发展提供了良好的政策环境。

4. 产业环境

AIGC的发展离不开科技巨头的引领，百度、腾讯、阿里巴巴、科大讯飞、字节跳动等科技巨头在AIGC的研究和应用方面取得了许多重要成果，推动了国内AIGC的发展。同时，产业链上下游的协同发展，包括硬件设备供应商、数据服务提供商、软件开发者等多个环节的共同推动，也促成了AIGC的快速发展。

5. 跨界融合

AIGC能够通过支持数字内容与其他产业的多维互动、融合渗透，从而孕育新业态、新模式，为经济发展提供新动能。例如，AIGC与Web3.0等新兴技术的融合，为内容创作和传播提供了新的可能性。

1.1.3 AIGC的场景应用

AIGC的场景应用非常广泛，已经在许多领域取得了显著的成果，如内容创作与编辑、广告宣传与营销、教育与学习、娱乐与游戏、客户服务与智能助手、软件开发、金融管理、生产制造等。

1. 内容创作与编辑

AIGC参与的内容创作与编辑包括文本、图像、音频、视频等形式。

在文本生成方面，AIGC可以自动生成新闻报道、行业分析报告、小说、广告语等文本内容。通过自然语言处理和机器学习算法，AIGC能够从大量文本数据中学习和生成语言，快速、高效地完成写作任务。

在图像生成方面，AIGC能够生成具有特定风格和主题的图像、设计作品等。在动画、影视和游戏制作中，AIGC也被用于生成场景、道具和角色等视觉内容。

在音频、视频方面，AIGC可被用于生成音乐和声音，涉及音乐制作、声音合成等领域。同时，它也能快速生成短视频、宣传片、动画片等视频内容，提高视频制作的效率和质量。

2. 广告宣传与营销

AIGC可以根据不同的用户和广告策略自动生成各种形式的广告内容，包括文字、图像和视频等，以更好地吸引目标用户的注意力。在电商和社交媒体平台上，AIGC可以根据用户的兴趣和行为习惯提供个性化的内容，从而提高用户满意度和平台活跃度。

3. 教育与学习

AIGC可以自动生成各种教学资料、试题和课件等，帮助教师减轻备课负担，提高教学效率。通过分析学生的学习数据和行为习惯，AIGC可以为学生提供个性化的学习建议和资源，以满足不同层次学生的学习需求。

4. 娱乐与游戏

AIGC在游戏和娱乐领域的应用尤为突出，可以自动生成游戏关卡、角色、对话和剧情等内容，缩短游戏开发周期和成本。同时，AIGC也被用于电影、电视剧等娱乐内容的创作和制作。AIGC可以创建虚拟人物和角色，并为其赋予自然语言处理和语音合成能力，实现与用户的智能交互，为用户提供极致的娱乐体验。

5. 客户服务与智能助手

AIGC可用于智能客服系统，通过自然语言处理技术实现与用户的智能交互，提供高效、便捷的客户服务体验。AIGC可以生成人工语音，用于语音助手等设备的交互界面，提高用户的使用便利性和满意度。

6. 软件开发

AIGC可以辅助程序员编写软件和调试程序。通过解析需求文档、设计文档和代码注释等文本内容，AIGC可以自动生成程序代码，提高编程效率和质量。

7. 金融管理

在风险控制方面，AIGC可以通过智能算法和数据分析准确、有效地识别、检测异常交易或存在过高风险的行为，并及时向金融机构预警，帮助金融机构减少来自客户、市场等多方面的风险。

在客户管理方面，AIGC可以帮助企业分析客户行为，全面构建客户画像，为客户提供优质、定制化的服务，更好地满足客户需求。例如，利用AIGC对客户的个人信息、历史借款记录、消费行为等数据进行汇总分析，并建立客户的信用评级体系模型，以此为基础为不同信用等级的客户推出个性化的金融产品和服务。

8. 生产制造

在生产制造方面，AIGC的生成和推理能力可以优化生产制造的执行和管理流程。在质量检测方面，AIGC可以优化传统工业的质检算法，借助视觉大模型捕捉产品差异，并更快地进行实时调整，提升产品质量检测的效率及准确率。

在生产计划方面，AIGC可以通过分析历史订单、库存等数据为企业制订生产计划，并实时监控、分析生产数据，进一步优化生产计划，协调资源在供应链上的配置，提高生产效率。

在安全监控方面，AIGC可以检测生产环节的安全指标，对潜在问题发出预警，甚至自动解决问题，降低生产过程中的事故风险。

1.1.4 AIGC的商业模式

2023年，OpenAI发布GPT-4模型以后，“AIGC+”成为全球性趋势。AIGC具有通过自动执行各种任务、提高效率和启用新的经营方式来转变商业模式的潜力。对于普通人来说，AIGC也不再是一门遥不可及的尖端技术，它变成了一个普通人也可以轻松运用、提升效率的工具，这预示着AIGC的商业模式更加清晰。

AIGC的商业模式主要分为To B和To C两种类型。

1. To B

虽然AIGC使C端用户以较低的门槛生成内容，但目前来看，To B仍然是核心商业模式。对于C端用户来说，他们的需求和付费意愿大多只是一时兴起的好奇，并不长久。而对于B端客户来说，他们的需求和付费意愿是比较稳定和长久的，这主要有以下两个核心原因。

（1）降低成本

AIGC完成了部分原本应当由原创人员承担的工作，如网站内容编辑、美工等，假设人工成本在100万元，而AIGC能够降低50%以上的成本，那么企业将有充足的动力用AIGC替代人工，其实这一过程正在发生，尤其在一些垂直领域，如体育、金融、汽车等。

AIGC生成图片也被应用在新闻稿或自媒体的插图或封面上。与之前在素材库找图相比，AIGC生成的图片更贴合文章，也减少了寻找美工的费用并提升了效率。

（2）跨越需求鸿沟

部分To B应用具有项目制的特点，其需求难以被满足，我们称之为需求鸿沟。例如，企业在构建IP矩阵时，需要对大IP生成包括电影、电视、游戏、动漫、手办等诸多周边产品，这就需要大量原创作者对IP矩阵进行丰富，而这是一个资金和精力消耗庞大的漫长过程。内容供给方因工作量巨大而无法提供大量原创稿件，而需求方因看不到内容而无法买单。

基于AIGC，内容供给方可以通过少量手稿，借助大模型的帮助大量生成内容，跨越需求鸿沟，这样大型B端项目更容易实现。

即使技术的发展使AIGC变得普及，在当下阶段，To B才是主要的商业模式方向，核心原因在于AIGC对B端带来的效率提升是切实可见的，也能实现原本很难完成的需求对接，因此客户付费意愿较强。

2. To C

随着AI模型与算力的发展突破临界点，AIGC对个人的赋能也是值得关注的方向。在极小的边际成本下，AIGC能够大幅度提高个人的信息处理效率以及内容输出质量。因此，对于面向C端的AIGC可以从两个角度来探讨其商业价值。

（1）效率工具

诸如传统的笔记、日程管理等工具，AIGC能够在信息获取、格式整理和工作流等各个流程提高个人用户的效率，并且AI模型作为AIGC的基础设施，能够集成到现有的工作流程中。

（2）创作工具

像剪辑、修图软件一样，AIGC能够在用户原创内容的生成上大幅度降低大众用户的创作门槛，强化个人媒体的IP价值。

从商业角度而言，将AIGC作为底层基础设施的SaaS将成为中长期趋势，Midjourney等企业已有类似尝试。SaaS是指软件即服务（Software as a Service），是一种通过互联网提供软件和服务的模式。与传统的软件购买和安装方式不同，SaaS允许用户通过订阅的方式使用软件，通常是基于使用量或订阅期限进行付费。

具体来说，AIGC的商业模式还有以下几种。

（1）模型即服务（Model as a Service，MaaS）：基于模型的调用量进行收费，适用于底层大模型和中间层进行变现，按照数据请求量和实际结算量来计算。

（2）按产出内容量收费：适用于应用层变现，关键在于如何从单次需求驱动的行为切入，保证产品长期的复购率。具体的收费可能会受到多种因素影响，如版权授予（支持短期使用权、长期使用权、排他性使用权和所有权等多种结合模式，拥有设计图案的版权）、商业用途（个人用途、企业使用、品牌使用等）、透明框架和分辨率等。

（3）软件订阅付费：这里指的就是SaaS。例如，文心大模型4.0工具版12个月的价格为658.8元，连续包年的价格为588.8元/年，连续包月的价格为49.9元/月（截至2024年9月24日）。

（4）模型定制开发费：即传统项目开发制，根据客户需求定制开发特定的模型。

（5）广告/流量模式：依靠产品获取用户点击，从中获得广告流量收入，但通常属于小型项目。

（6）电商领域的应用服务收费：例如，一些公司为商家提供商品图生成、虚拟拍摄、图文排版、短视频及视频切片等营销物料的自动生成服务，并按照一定的方式收费。此外，有的公司还成立了自己的MCN机构，帮助商家分发AIGC的内容，再以分成模式收费。