人工智能生成内容市场前景 2023年AIGC行业市场投资现状分析

AIGC市场投资前景如何?

2023年3月29日，首届中国AIGC产业峰会在京举行，来自产学研各方代表分享和探讨了包括大模型、生成式AI、ChatGPT等在内时下热议趋势和话题。大会发布首份中国AIGC产业全景报告，报告预计：2023年中国市场规模可达170亿人民币，2030年市场规模将超万亿人民币，届时会催生出完全不同的新业态。

(相关资料图)

近5年来，我国人工智能相关企业数量持续高速增长，人工智能产业年增速维持在35%以上。其中，2020年新增相关企业超40万家，增速达到42.6%，为历史最高。中国人工智能行业规模为434亿美元，同比增长13.75%，超过全球增速。当前ChatGPT、AIGC掀起的浪潮在工业界产生巨大影响和实际需求，生成式AI的规模化出现有望使得2023年成为人工智能真正赋能千行百业的关键一年。IDC预测，到2026年，大规模基础模型将成为大型供应商提供的标准行业实用程序。

AIGC，全名“AI generated content”，又称生成式AI，意为人工智能生成内容。例如AI文本续写，文字转图像的AI图、AI主持人等，都属于AIGC的应用。随着“两会时间”开启，依托百度AIGC(AI generated content)技术的数字人主播度晓晓正式“上岗”，成为全国两会报道中一道独特的风景线。其中，工人日报应用百度数字人，第一时间推出《两会晓晓说》新媒体栏目，在代表通道、委员通道以及新就业形态劳动者权益维护、工匠精神和产业工人队伍建设等正能量话题方面进行报道，引发了大众的广泛关注。

人工智能生成内容市场前景 2023年AIGC行业市场投资现状分析

我国人工智能产业规模为3031亿元，同比增长15%，增速略高于全球增速。截至目前，中国人工智能核心产业规模超过4000亿元，企业数量接近4000家。中国人工智能行业产业规模不断壮大，发展速度明显提高，未来有望发展为全球最大的人工智能市场。后疫情时代，在“十四五”五年规划期内人工智能行业市场规模有望迎来高速发展时期。

百度研究院预测，2022年AIGC技术借助大模型的跨模态综合技术能力，可以激发创意，提升内容多样性，降低制作成本，将会实现大规模应用。

随着国家政策的倾斜和5G等相关基础技术的发展，中国人工智能产业在各方的共同推动下进入爆发式增长阶段，市场发展潜力巨大。全球人工智能市场规模从2016年的约600亿美元发展到2021年的近3000亿美元，在推荐系统、计算机视觉、自然语言处理等技术加持下，亚马逊、字节、商汤、特斯拉等公司快速发展。

从AIGC行业发展背景方面来看，AIGC的兴起源于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。一方面，技术进步驱动AIGC可用性不断增强。在人工智能发展初期，虽然对AIGC进行了一些初步尝试，但受限各种因素，相关算法多基于预先定义的规则或者模板，还远远算不上是智能创作内容的程度。近年来，基于深度学习算法的AIGC技术快速迭代，彻底打破了原先模板化、公式化、小范围的局限，可以快速、灵活地生成不同模态的数据内容。另一方面，海量需求牵引AIGC应用落地。

随着数字经济与实体经济融合程度不断加深，以及Meta、微软、字节跳动等平台型巨头的数字化场景向元宇宙转型，人类对数字内容总量和丰富程度的整体需求不断提高。数字内容的生产取决于想象能力、制造能力和知识水平;传统内容生产手段受限于人力有限的制造能力，逐渐无法满足消费者对于数字内容的消费需求，供给侧产能瓶颈日益凸显。基于以上原因，AIGC在各行业中得到越来越广泛的应用，市场潜力逐渐显现。

从AIGC行业技术能力方面来看，AIGC根据面向对象、实现功能的不同可分为三个层次。一是智能数字内容孪生，其主要目标是建立现实世界到数字世界的映射，将现实世界中的物理属性(如物体的大小、纹理、颜色等)和社会属性(如主体行为、主体关系等)高效、可感知地进行数字化。二是智能数字内容编辑，其主要目的是建立数字世界与现实世界的双向交互。

在数字内容孪生的基础上，从现实世界实现对虚拟数字世界中内容的控制和修改，同时利用数字世界高效率仿真和低成本试错的优势，为现实世界的应用提供快速迭代能力。三是智能数字内容创作，其主要目标是让人工智能算法具备内容创作和自我演化的能力，形成的AIGC产品具备类似甚至超越人的创作能力。以上三个层面的能力共同构成AIGC的能力闭环。

从AIGC行业应用价值方面来看，AIGC将有望成为数字内容创新发展的新引擎，为数字经济发展注入全新动能。

一方面，AIGC能够以优于人类的制造能力和知识水平承担信息挖掘、素材调用、复刻编辑等基础性机械劳动，从技术层面实现以低边际成本、高效率的方式满足海量个性化需求;同时能够创新内容生产的流程和范式，为更具想象力的内容、更加多样化的传播方式提供可能性，推动内容生产向更有创造力的方向发展。

另一方面，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，打造经济发展新增长点，为千行百业发展提供新动能。此外，2021年以来，“元宇宙”呈现出超出想象的发展爆发力;作为数实融合的“终极”数字载体，元宇宙将具备持续性、实时性、可创造性等特征，也将通过AIGC加速复刻物理世界、进行无限内容创作，从而实现自发有机生长。

要领先于监管和制度，治理问题日益严峻，保障人工智能的健康发展成为全球共同关注。这里面既有渐进的变化，也有结构性甚至方向性的调整，需要全面、系统地提升各方面能力，从而推动人工智能持续且健康的发展。

到2025年，人工智能核心产业规模达到3000亿元，持续保持10%以上增长，辐射产业规模超过1万亿元。人工智能领军企业科研投入持续增加，初创企业数量不断增长，企业总数保持国内领先，新培育独角兽企业5-10家。人工智能应用深度广度进一步提升，生成式产品成为国内市场主流应用和生态平台，推动产业高端化发展。

人工智能生成内容行业演进方向

AIGC技术升级步入深化阶段人工智能算法的不断迭代是AIGC发展进步的源动力，从技术演进的角度出发，可将AIGC技术可大致划分为传统基于模板或规则的前深度学习阶段和深度神经网络快速发展的深度学习阶段。早期的AIGC技术主要依据事先指定的模板或者规则，进行简单的内容制作与输出，与灵活且真实的内容生成有较大的差距。该时期的人工智能算法并不具备强大的学习能力，而是大多依赖于预先定义的统计模型或专家系统执行特定的任务。通过巧妙地规则设计，早期AIGC技术可以完成简单线条、文本和旋律的生成。

例如，通过定义复杂的函数方程组，计算机所绘出的函数曲线具备某种美学图样;通过记录大量的问答文本，在面对新的问题时，计算机可以通过检索和匹配的方式生成简单的答案，甚至于改写故事。但是由于缺乏对客观世界的深入感知和对人类语言文字等知识的认知能力，早期的AIGC技术普遍面临所生成的内容空洞、刻板、文不对题等问题。参考人类的内容创作过程，研究人员们提出，理想的AIGC算法需要具备对数据内容的学习能力，在理解数据的基础上进行知识与分布的学习，最终实现高质量的内容创作。

深度神经网络在学习范式和网络结构上的不断迭代极大的提升了人工智能算法的学习能力，从而推动了AIGC技术的快速发展。不同于传统人工智能算法，深度学习中的损失函数和梯度下降算法可以灵活快速的调整深度神经网络中的参数，从而实现从数据中进行学习功能。

卷积神经网络AlexNet1凭借优秀的学习能力，在当年的ImageNet大规模视觉识别挑战赛中一举夺魁，比第二名传统机器学习算法的错误率提升10.8个百分点，开启了深度学习时代的序幕。

深度变分自编码器的提出让AIGC技术能力有了极大的进步。对于给定的神经网络，深度变分自编码器要求网络的输出是对于输入内容的重建，通过重参数化等技巧，网络在重建过程中学习训练数据的统计分布。在测试阶段，变分自编码器通过在学习到的统计分布中进行采样，首次能比稳定的生成从未观测过的低分辨率图像。

一种新的博弈学习范式伴随着生成对抗网络[3]被提出。生成对抗网络由一个生成器和一个判别器组成，判别器致力于不断寻找生成数据和真实数据间的不同，生成器根据判别器的反馈不断完善自身，以求生成真假难辨的内容。得益于双方博弈的学习策略，生成内容的真实性和清晰度都得到了极大的提升，生成对抗网络也被应用于很多内容生成的具体应用。

除了变分自编码器和生成对抗网络，强化学习[4、流模型5、扩散模型回等学习范式均取得了喜人的进展，这些模型范式在不同场景中各有优势，让AIGC技术可以快速地应用到不同的场景和任务中。深度神经网络的结构升级是推动AIGC快速发展的另一主要因素。

随着AIGC行业竞争的不断加剧，大型企业间并购整合与资本运作日趋频繁，国内外优秀的企业愈来愈重视对行业市场的分析研究，特别是对当前AIGC市场环境和客户需求趋势变化的深入研究，以期提前占领市场，取得先发优势。

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