jinnian金年会官方网站入口·AIGC市场现状与前景分析报告2024

　　AIGC行业前景及现状如何?未来AIGC市场投资趋势怎么样?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。

　　AIGC行业前景及现状如何?未来AIGC市场投资趋势怎么样?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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　生成式人工智能AIGC是人工智能1.0时代进入2.0时代的重要标志。从计算智能、感知智能再到认知智能的进阶发展来看，AIGC已经为人类社会打开了认知智能的大门。通过单个大规模数据的学习训练，令AI具备了多个不同领域的知识，只需要对模型进行适当的调整修正，就能完成真实场景的任务。

　　市场上十大主流的大模型进行了系统性测评，包括ChatGPT3.5、ChatGPT4、Claude-1、Claude-2、清华智谱ChatGLM130B、百度文心一言、阿里通义千问、科大讯飞星火、360智脑、昆仑万维天工等。

　　AIGC对于人类社会、人工智能的意义是里程碑式的。短期来看AIGC改变了基础的生产力工具，中期来看会改变社会的生产关系，长期来看促使整个社会生产力发生质的突破，在这样的生产力工具、生产关系、生产力变革中，生产要素——数据价值被极度放大。

　　在各大电商平台推出大语言模型之前，电商圈已经有人开始用Midjourney(MJ)、Stable Diffusion(SD)等生成服装首饰并进行模特替换，还有人用各种生成式SaaS应用辅助电商运营。

　　数据显示，2023年泛互联网行业人才供需比持续走高，但AI人才、高技术人才仍然稀缺，薪资连续三年逆势攀升。算法研究员以0.47的人才供需比位居人才紧缺度榜首，平均两家公司争夺1位人才。

　　“新一线厂”异军突起。因业务发展势头强劲，招聘需求显著增长，并愿意为人才支付更高的薪酬回报，“新一线厂”在人才市场上的关注度和吸引力大大增加。从人才求职意愿来看，大厂也不再是很多从业者的首选，超1/4互联网人希望去高速发展的千人规模企业。

　　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。

　　AIGC的产业价值主要体现在以大模型为核心的“变革内容生产方式”与“变革人机交互方式”两方面。未来，全行业将借助大模型能力衍生出的大量AI生产工具，实现内容生产效率的飞跃，进一步降低数字生态的人机交互门槛。

　　AIGC三层架构分别为基础层、模型层、应用层，2023年上半年AIGC赛道国内投融资规模以模型层为主，占比最高，融资规模达43.09亿元，其次为应用层，融资规模达11.54亿元，而基础层所获融资金额占比最少，仅1亿元。

　　生活领域，AIGC将进一步下放内容创作权，激发UGC创作热情，加速内容裂变。在生产领域，大模型能从研发流程、产品能力和交互上全方位为企服软件带来提升。内容分发平台一端链接创作者，一端绑定大量用户，拥有最为完整的内容消费生态，成为AIGC内容消费的布局核心。AIGC技术已被应用于营销文案、电商图片甚至评论的自动生成中。

　　从人才流动结果来看，千人规模企业连续两年吸纳5年以上经验人才比例超过大厂。2022年，5年职龄人群流入千人规模企业的比例为28.72%，超越大厂的23.72%，2023年上半年5年职龄人群流入千人规模企业的比例依然领先大厂，高出3.56个百分点。

　　从不同岗位的人才供需比来看，高技术人才保持了紧缺态势。今年上半年，泛互联网行业最紧缺的岗位主要集中在AI方向。算法研究员以0.47的人才供需比位居人才紧缺度榜首，平均两家公司争夺1位人才。AI技术的爆发也推动了人工智能工程师、自然语言处理、深度学习等AI方向人才的招聘需求，这三个岗位的人才供需比分别为0.61、0.66、0.73，人才供小于求。

　　大模型的热潮方兴未艾。亚马逊云科技在简单代码编写、游戏、医疗等领域不断有服务落地，生成式AI布局非常密集。

　　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。

　　“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。

　　中国AIGC行业市场的发展现状，通过公司资深研究团队对市场各类资讯进行整理分析，AIGC行业研究报告可以帮助投资者合理分析行业的市场现状，为投资者进行投资作出行业前景预判，挖掘投资价值，同时提出AIGC行业投资策略和营销策略等方面的建议。

　　中国AIGC行业的内外部环境、行业发展现状、产业链发展状况、市场供需、竞争格局、标杆企业、发展趋势、机会风险、AIGC发展策略与投资建议等进行了分析。

　　据了解，该行业发展空间极大，未来AIGC市场现状如何呢?请查看，中研研究院出版的《2023-2028年中国AIGC产业市场深度调研及发展战略研究报告》。

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