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AIGC行业调研
By：李易
北京灵汐科技有限公司
调研目的
近年来，学术界在大规模深度神经网络、多模态人工智能方面的探索表明大模型具备易扩展性，能够实现跨
模态的知识沉淀。去年亮相的StableDiffusion以及ChatGPT成功商业化也证明了以大模型为基础模型，通过对
基础大模型进行业务封装可以较好满足多个行业需求。
本次调研旨在使大家对AIGC行业建立一定了解。政策方面，国外/国内政府对该行业既有扶持也有监管。目前
AIGC主要应用在桌面办公，电商，游戏娱乐与影视行业，计算任务主要围绕图片和文本生成展开。虽计算任
务相较传统判别模型有一定挑战性，但巨大的市场潜力也吸引了全球AI芯片厂商的目光。
本报告将从市场和技术路径两方面对隐私计算行业展开分析。
目录
1.行业介绍
2.市场信息
3.细分赛道
4.核心玩家
5.竞对信息
6.技术路径
7.总结
行业介绍
行业介绍
行业定义
AIGC（AI-GeneratedContent）：即AI生成内容，该概念是相对于PGC（专业内容生成）,UGC（用户内容生成）,UPGC（专业用户内容生成）等
概念提出的。AIGC基于大规模预训练模型，流模型，扩散模型以及生成对抗模型等人工智能技术，通过对训练数据的学习，拟合出训练数据生
成函数从而进行内容创造。目前AIGC已经成为了整个AI行业的全新疆域与未来发展大趋势。
狭义：图像，音视频，文本等内容生成，等同于SyntheticMedia,GenerativeAI的概念
广义：游戏AI策略，代码生成，蛋白质氨基酸结构生成等
画作生成byStability.ai对话/文本生成byGPT4fromOpenAI音乐生成byMegantafromGoogle
行业介绍
行业定义
随着ChatGPT,StableDiffusion等模型的相继问世，全球范围内的多家AIGC公司终于开始实现盈利。据a16z统计，图像生成，文案写作和代码编写
类AIGC产品年营收在2022年已实现1亿美元。Stability.ai等多家独角兽AIGC公司的估值一路狂飙，投资机构纷纷将AIGC作为年度主题词。
概念解释优势缺陷
PGCProfessional-依托于专业内容消费平台，内容生产效率低，内容生产
GeneratedContent内容质量高（例如：爱奇艺，速度慢，内容生产成本高，
优酷，腾讯视频等）内容生产门槛高，商业模式
较为传统
UGCUser-Generated依托于内容生产与消费平台，内容质量低，内容低俗，内
内Content每个用户都可作为内容生产
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