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1.2.1 AIGC发展:需求+技术迭代促发展,从降本增效走向额外价值转移
资料来源:量子位智库,中国信息通信研究院,京东探索研究院,
Harvard Business Review
,甲子光年公众号,国海证券研究所
• AIGC全称为AI-Generated Content(人工智能生成内容),指基于生成对抗网络GAN、大型预训练模型等人工智能技术,通过
已有数据寻找规律,并通过适当的泛化能力生成相关内容的技术
1
。AIGC既是从内容生产者视角进行分类的一类内容,又是一
种内容生产方式,还是用于内容自动化生成的一类技术集合
定
义
注:
1. Gartner
提出了相似概念
Generative AI
,也即生成式
AI
。生成式
AI
是指该技术从现有数据中生成相似的原始数据。相较于量子位智库认为的
AIGC
,这一概念的范围较狭窄。据
Harvard Business Review
,生成
AI
能够生成文本和图像,涵盖博客文章、程序代码、诗歌和艺术作品,
2017
年谷歌
Brain
提出
LLMs
(
large language model
) ,此后领先的科技公司对于
大型语言和文本
-
图像模型的应用激增
典型
事件
发展
特点
AI
发展
阶段
1950年,艾伦图灵提出
著名的“图灵测试”给
出判定机器是否具有
“智能” 的试验方法
1957年,第一支由
计算机创作的弦乐
四重奏《依利亚克
组曲》完成
1966年,世界第一
款可人机对话的机
器人“Eliza”问世
80年代中期,IBM创造语
音控制打字机Tangora
2012年,微软展示
全自动同声传译系
统,可将英文演讲
者的内容自动翻译
成中文语音
2007年,世界第
一部完全由人工
智能创作的小说
《1 The Road》
问世
2014年,lan J.
Goodfellow提出
生成式对抗网络
GAN
2017年,微软“小
冰”推出世界首部
100%由人工智能
创作的诗集《阳光
失了玻璃窗》
2018年,英伟达发布
StyleGAN模型可以自动生
成高质量图片
2018年,人工智能生
成的画作在佳士得拍
卖行以43.25万美元成
交,成为首个出售的
人工智能艺术品
2019年,
DeepMind发布
DVD-GAN模型
用以生成连续
视频
2021年,
OpenAI推出了
DALL-E,主要应
用于文本与图像
交互生成内容
受限于科技水平,AIGC
仅限于小范围实验
实验性向实用性转变,
受限于算法瓶颈无法
直接进行内容生成
深度学习算法不断迭代,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
早期萌芽阶段
(20世纪50年代至90年代中期)
沉淀积累阶段
(20世纪90年代中期至21
世纪10年代中期)
快速发展阶段
(21世纪10年代中期至今)
①驱动因素:AIGC的兴起
源自深度学习技术的快速突
破和日益增长的数字内容供
给需求,市场潜力逐渐显现
• 一方面,技术进步驱动
AIGC可用性不断增强;
• 另一方面,大量需求牵引
AIGC应用落地。
②发展预判:AIGC在中国
发展可分为三个阶段
• 助手阶段(摸索磨合期,
2021年~2026年):
AIGC辅助人类进行生产,
优先变现的关键在于编辑
优化功能,行业创新关键
能力为模块分拆+个性化
推荐;
• 协作阶段(推广应用期,
2026年~2028年):人机
共创,主要价值为降本增
效及提供创意,预计互联
网大厂将普遍布局,竞争
热度提升;
• 原创阶段(价值增长期,
2028年之后):AIGC将
独立完成内容创作,产生
附加价值。
AIGC发展复盘