AIGC（生成式人工智能）行业进入快速发展期资本争相涌入中国市场发展潜力大

2024-06-11 09:20

手机浏览

一、AIGC进入快速发展阶段

AIGC即生成式人工智能，是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。

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。

此前，受限于科技水平，AIGC仅用于小范围实验。20世纪90年代以来，AIGC从实验性向实用性逐渐转变，深度学习算法、图形处理单元(GPU)、张量处理器(TPU)和训练数据规模等都取得了重大突破，但受到算法瓶颈的限制，效果仍有待提升。2010年以来，GAN、CLIP、Transformer、Diffusion、预训练模型、多模态技术、生成算法等技术的累积融合，催生了AIGC的爆发。算法不断迭代创新、预训练模型引发AIGC技术能力质变，多模态推动AIGC内容多边形，使得AIGC具有更通用和更强的基础能力。

AIGC发展历程

阶段	时间	发展历程
早期萌芽阶段	1950-1990年	受限于科技水平，AIGC仅限于小范围实验。1957年，莱杰伦·希勒(Lejaren Hiller)和伦纳德·艾萨克森（Leonard Isaacson）通过将计算机程序中的控制变量改为音符，完成了历史上第一部由计算机创作的音乐作品——弦乐四重奏《依利亚克组曲（Illiac Suite）》。1966年，约瑟夫·韦岑鲍姆(JosephWeizenbaum)和肯尼斯·科尔比(Kenneth Colbv)共同开发了世界上第一个机器人“伊莉莎(Eliza)”，其通过关键字扫描和重组来完成交互式任务。80年代中期，IBM基于隐马尔可夫链模型创造了语音控制打字机“坦戈拉（Tangora）”，能够处理两万个单词。
沉积积累阶段	1990-2010年	AIGC从实验性向实用性逐渐转变，深度学习算法、图形处理单元(GPU)、张量处理器(TPU)和训练数据规模等都取得了重大突破，受到算法瓶颈的限制，效果有待提升。2007年，纽约大学人工智能研究员罗斯·古德温（Ross Goodwin）装配的人工智能系统通过对公路旅行中的所见所闻进行记录和感知，撰写出世界上第一部完全由人工智能创作的小说《1 The Road》。2012年，微软公开展示了一个全自动同声传译系统，通过深度神经网络（DNN）可以自动将英文演讲者的内容通过语音识别、语言翻译、语音合成等技术生成中文语音。
快速发展阶段	2010年至今	深度学习模型不断迭代，AIGC取得突破性进展。尤其在2022年，算法获得井喷式发展，底层技术的突破也使得AIGC商业落地成为可能。其中主要集中在AI绘画领域：2014年6月，生成式对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）被提出。2021年2月，OpenAI推出了CLIP（Contrastive Language-Image Pre-Training）多模态预训练模型。2022年11月AIGC应用ChatGPT上线，凭借其在语义理解、文本创作、代码编写、逻辑推理、知识问答等领域的卓越表现，以及自然语言对话的低门槛交互方式，迅速获得大量用户，于23年1月突破1亿月活，打破前消费级应用的增速记录。

资料来源：观研天下整理

二、全球AIGC投融资市场火热

随着AIGC行业进入快速发展阶段，AIGC成为资本布局的热门赛道。根据数据，2018年、2021年全球AIGC投融资市场火热，投融资数量分别为1507起、949起，增速分别为67.4%、46.0%；2018年、2021年全球AIGC投融资金额分别为455.99亿元、474.79亿元，增速分别为236.1%、91.8%。

数据来源：观研天下数据中心整理

三、中国AIGC市场发展潜力巨大

资本相继下场，全球AIGC应用加速落地，展现了其高成长性。中国AIGC市场在互联网普及、人工智能技术革新以及国家政策倾斜等各因素的推动下也进入爆发式增长阶段，市场发展潜力巨大。2022年我国AIGC核心市场规模达11.5亿元，2023年我国AIGC核心市场规模约为79.3亿元，较上年同比增长589.6%。预计2028年我国AIGC核心市场规模约为2767.4亿元，较上年同比增长19.4%。

AIGC应用场景及所处发展阶段

类型	应用场景	所处阶段
文本生成	新闻播报等结构化写作	广泛应用，技术细节待提升
	剧情续写、营销文本等非结构化写作	底层技术明确，预计1-2年将规模化应用
	内容推荐、文章润色等辅助性写作	广泛应用，技术细节待提升
	智能客服、聊天机器人等交互式文本写作	广泛应用，技术细节待提升
	文本交互游戏等	底层技术明确，预计1-2年将规模化应用
音频生成	语音克隆	广泛应用，技术细节待提升
	由文本生成播报、虚拟人歌声等特定语音	广泛应用，技术细节待提升
	作曲、编曲、自动作词等乐曲/歌曲的生成	广泛应用，技术细节待提升
图像生成	去除水印、提高分辨率、滤镜等图像编辑工具	广泛应用，技术细节待提升
图像生成	按照特定属性生成画作、根据指定要求生成功能性图像	底层技术明确，预计1-2年将规模化应用
视频生成	删除特定主体、生成特效、跟踪剪辑等视频属性编辑	广泛应用，技术细节待提升
	视频换脸等视频部分剪辑	底层技术明确，预计1-2年将规模化应用
	对特定片段进行检测及合成等视频自动剪辑	底层技术待完善，增长可期
跨模态生	根据文字生成创意图像	底层技术明确，预计1-2年将规模化应用
	根据图片素材生成视频	底层技术明确，预计1-2年将规模化应用
	根据文字生成创意视频	底层技术待完善，增长可期
	根据图像或视频生成文字	底层技术待完善，增长可期
游戏	Al Bot	底层技术明确，预计1-2年将规模化应用
游戏	NPC逻辑及剧情	底层技术明确，预计1-2年将规模化应用

资料来源：观研天下整理

数据来源：观研天下数据中心整理

1.互联网普及

截至2023年，中国互联网普及率已高达77.5%。在网民规模持续提升、网络接入环境日益多元、企业数字化进程不断加速的宏观环境下，AIGC技术作为新型内容生产方式，有望持续向人类生产生活渗透，为千行百业带来颠覆变革，开辟人类生产交互新纪元。

数据来源：观研天下数据中心整理

2.人工智能技术革新

2020年中国人工智能核心产业规模就已达1500亿元，预计在2025年将达到4000亿元，2030年达到10000亿元，未来有望发展为全球最大的人工智能市场。随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将日益成熟，如生成式对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）等新型算法的提出，为AIGC行业的发展提供了新的技术路径。同时，随着计算能力的提升，AIGC模型的规模和复杂度也在不断增加，生成内容的质量和多样性得到了显著提高。未来AIGC将在更多领域得到广泛应用。

数据来源：观研天下数据中心整理

3.国家政策倾斜

根据观研报告网发布的《中国AIGC行业现状深度研究与发展趋势分析报告（2024-2031年）》显示，近年来，国家陆续出台多项鼓励政策支持和引导AIGC产业发展。如《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出瞄准人工智能、量子信息、集成电路、生命健康、脑科学、生物育种、空天科技、深地深海等前沿领域，实施一批具有前瞻性、战略性的国家重大科技项目，聚焦高端芯片、操作系统、人工智能关键算法、传感器等关键领域，加快推进基础理论、基础算法、装备材料等研发突破与迭代应用。

AIGC产业相关政策

时间	政策	发布部门	主要内容
2023.07	《生成式人工智能服务管理暂行办法》	国家网信办、发改委等七部门	明确了生成式人工智能服务提供者应当依法开展的活动、遵守的规定，以及具体的服务规范，落实了监督检查和法律责任等。
2023.04	《生成式人工智能服务管理办法(征求意见稿)》	国家互联网信息办公室	首次明确了生成式人工智能“提供者”内容生产、数据保护、隐私安全等方面的法定责任及法律依据，确立了人工智能产品的安全评估规定及管理办法。
2023.02	《数字中国建设整体布局规划》	中共中央、国务:院	系统优化算力基础设施布局，促进东西部算力高效互补和协同联动，引导通用数据中心、超算中心、智能计算中心、边缘数据中心等合理梯次布局。
2022.08	《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》	科技部	坚持面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康，充分发挥人工智能赋能经济社会发展的作用，围绕构建全链条、全过程的人工智能行业应用生态，支持一批基础较好的人工智能应用场景，加强研发上下游配合与新技术集成，打造形成一批可复制、可推广的标杆型示范应用场景。
2022.07	《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》	科技部、教育部、工信部等	场景创新成为人工智能技术升级、产业增长的新路径,场景创新成果持续涌现，推动新一代人工智能发展上水平。鼓励在制造、农业、物流，金融、商务、家居等重点行业深入挖掘人工智能技术应用场景,促进智能经济高端高效发展。
2022.01	《“十四五”数字经济发展规划》	国务院	加快构建算力、数据等资源协同的全国一体化大数据中心体系;工信部表示，将进一步推动算力基础设施的建设，加速打造数网协同、数云协同、云边协同、绿色智能的多层次算力设施体系，实现算力水平的持续显著提升。
2021.12	《“十四五”智能制造发展规划》	工信部等	加强关键核心技术攻关。聚焦设计、生产、管理、服务等制造全过程，突破设计仿真、混合建模、协同优化等基础技术，开发应用增材制造、超精密加工等先进工艺技术，攻克智能感知、人机协作、供应链协同等共性技术，研发人工智能、5G、大数据、边缘计算等在工业领域的适用性技术。
2021.11	《“十四五”软件和信息技术服务业发展规划》	工信部	支持人工智能算法库、工具集等研发。加快发展新型机器学习、生物特征识别、自然语言理解、新型人机交互、智能控制与决策等产品和服务。推动人工智能开放平台建设。
2021.09	《新一代人工智能伦理规范》	新一代人工智能治理专业委员会	提出了增进人类福祉、促进公平公正、保护隐私安全、确保可控可信、强化责任担当、提升伦理素养等6项基本伦理要求。同时，提出人工智能管理、研发、供应、使用等特定活动的18项具体伦理要求。
2021.09	《关于实施第二批人工智能助推教师队伍建设行动试点工作的通知》	教育部	积极推进人工智能、大数据、第五代移动通信技术(5C)等新技术与教师队伍建设的融合，形成新技术助推教师队伍建设的新路径和新模式，打造高水平专业化创新型教师队伍，支撑教育强国战略与教育现代化。
2021.07	《新型数据中心发展三年行动计划( 2021-2023年)》	科技部	构建完善产业链体系。聚焦新型数据中心供配电、制冷、IT和网络设备、智能化系统等关键环节，锻强补弱。加强新型数据中心设施、IT、网络、平台、应用等多层架构融合联动，提升产业链整体竞争优势。推动新型数据中心与人工智能等技术协同发展，构建完善新型智能算力生态体系。
2021.03	《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》	全国人大	瞄准人工智能、量子信息、集成电路、生命健康、脑科学、生物育种、空天科技、深地深海等前沿领域，实施一批具有前瞻性、战略性的国家重大科技项目。聚焦高端芯片、操作系统、人工智能关键算法、传感器等关键领域，加快推进基础理论、基础算法、装备材料等研发突破与迭代应用。