陳觀秋
自2022年11月OpenAI推出ChatGPT以來，生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence，簡稱GenAI)迅速崛起，展現出令人矚目的巨大潛力。
中國在生成式AI應用方面全球第一
一項最新調查顯示，中國在應用和普及生成式人工智能(GenAI)方面走在世界前列。
根據美國人工智能和分析軟件公司SAS以及Coleman Parkes Research對全球各行業1600名決策者進行的調查，83%的中國受訪者表示他們已采用了生成式人工智能。這一比例遠高于參與調查的其他16個國家和地區的平均水平(54%)。緊隨中國之后的英國和美國，在這兩個國家中70%和65%的受訪者表示他們已經采用了生成式人工智能。
SAS指出，此份調查的受訪行業包括了銀行、保險、醫療保健、電信、制造、零售和能源等。接受調查的最小企業和組織也雇用了500至999名員工，大型組織雇用了超過10000名員工。
7月10日，日本政府發表年度《信息通信白皮書》，數據顯示，日本國內僅有9.1%的個人使用生成式AI，與中國的56.3%、美國的46.3%、英國的39.8%和德國的34.6%存在較大差距。在面對企業的問卷調查中，日企在業務中使用生成式AI的比例為46.8%，也低于美國(84.7%)、中國(84.4%)和德國(72.7%)。
生成式人工智能AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)是人工智能1.0時代進入2.0時代的重要標志。
GAN、CLIP、Transformer、Diffusion、預訓練模型、多模態技術、生成算法等技術的累積融合，催生了AIGC的爆發。算法不斷迭代創新、預訓練模型引發AIGC技術能力質變，多模態推動AIGC內容多邊形，使得AIGC具有更通用和更強的基礎能力。
AIGC產業市場深度調研
從計算智能、感知智能再到認知智能的進階發展來看，AIGC已經為人類社會打開了認知智能的大門。通過單個大規模數據的學習訓練，令AI具備了多個不同領域的知識，只需要對模型進行適當的調整修正，就能完成真實場景的任務。
AIGC對于人類社會、人工智能的意義是里程碑式的。短期來看AIGC改變了基礎的生產力工具，中期來看會改變社會的生產關系，長期來看促使整個社會生產力發生質的突破，在這樣的生產力工具、生產關系、生產力變革中，生產要素——數據價值被極度放大。
AIGC把數據要素提到時代核心資源的位置，在一定程度上加快了整個社會的數字化轉型進程。
據中研產業研究院《2023-2028年中國AIGC產業市場深度調研及發展戰略研究報告》分析：
麥肯錫發布的《生成式人工智能的經濟潛力：下一波生產力浪潮》報告顯示，如果將分析的63種生成式AI應用于各行各業，將為全球經濟每年帶來2.6萬億至4.4萬億美元的增長。這一預測還未將所有的生成式AI應用計算在內，若將尚未研究的應用計算在內，生成式AI所產生的經濟影響可能會翻倍。
具體來看，產業各方普遍認為在需求側生成式AI市場即將迎來爆發，未來甚至可能形成C端和B端兩個萬億級市場。企業目前對生成式AI的需求在急劇增長，通用型模型必然會對傳統的AI市場產生變革，生產力的提升也會極大地促進產業發展。
IDC中國研究總監盧言霞認為，目前較為能落地或實現盈利的模式包括辦公場景，比如會議轉錄、會議紀要、數字人分身等，其生成式AI的營收增長，將體現在協同辦公軟件、會議軟件的訂閱費用中。
在游戲、互娛、直播等互聯網行業，文生圖輔助美工設計預計較快落地。盧言霞認為，這是由于這類應用對于AI生成結果沒有標準的要求，有一定的包容度。
此外，智能客服、數字員工也將獲益。
報告對我國AIGC行業的供需狀況、發展現狀、子行業發展變化等進行了分析，重點分析了國內外AIGC行業的發展現狀、如何面對行業的發展挑戰、行業的發展建議、行業競爭力，以及行業的投資分析和趨勢預測等等。報告還綜合了AIGC行業的整體發展動態，對行業在產品方面提供了參考建議和具體解決辦法。
想要了解更多AIGC行業詳情分析，可以點擊查看中研普華研究報告《2023-2028年中國AIGC產業市場深度調研及發展戰略研究報告》。
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