导读
艾瑞咨询预测,2023年中国AIGC产业规模约为143亿元,随后进入大模型生态培育期,持续打造与完善底层算力基建、大模型商店平台等新型基础设施,以此孕育成熟技术与产品形态的对外输出。
来源 | 艾瑞咨询(转载请注明来源)
编辑 | 蒲蒲
ChatGPT的火爆出圈在世界范围内掀起了一股AIGC热潮。短短数月内,产学研各界追随OpenAI的脚步竞相发布预训练大模型,数以千计的AIGC应用也破土而出,AI乃至整个数字经济产业的上空响起阵阵春雷,变革大幕已徐徐展开。
对此,艾瑞发布《AIGC系列报告——中国AIGC产业全景报告》,作为AIGC系列首发,报告展开对AIGC产业的全景洞察、探究生成式AI技术对数字产业的影响变化、绘制“中国AIGC产业全景图谱”、分析主流参与厂商类型与格局策略、各类型厂商发展路径和能力要求变化等,为市场辨析产业发展价值与空间。
发展总览
AIGC技术作为新型内容生产方式,将以内容生产模式变革催动生产力革新,引领数实融合浪潮下的产业变革,对人们生产生活方式带来深远的影响,开辟人类生产交互新纪元。
艾瑞咨询预测,2023年中国AIGC产业规模约为143亿元,随后进入大模型培育期,持续打造与完善底层算力基建、大模型商店平台等新型基础设施,以此孕育成熟技术与产品形态并将其对外输出。
中国AIGC产业生态将日益稳固,完成重点领域、关键场景的技术价值兑现,逐步建立完善模型即服务(MaaS,Model As a Service)产业生态,2030年中国AIGC产业规模有望突破万亿元,达到11441亿元。
大模型层
大模型是AIGC技术变革的原生驱力。大模型的落地将提速AI工业化生产,并充分释放AI产业潜在市场空间,带来新一轮AI产业化扩散。从商业化路径来看:
1)MaaS是大模型能力落地输出的新业态。
2)闭源与开源市场将并存互补,呈现“轻量级模型陆续开源,助力开源生态建设,千亿级模型暂以闭源路径开展”的发展特征。
3)基模落地因需求差异展开产业路径分化,以行业级、企业级大模型方式支撑上层应用。
4)数据准备、ROI衡量、 Prompt工程是连接模型层与应用层的落地三要素,工具层成为AIGC产业新热点。
应用层
应用层是AIGC技术价值传递的实际落位,将通过对内容生产方式和人机交互方式的改变,深刻影响个人的生产与消费生活。
对比国外,我国在开源生态、付费能力和创新力等方面的差距是AIGC应用发展必须面临的挑战。AIGC应用可分为个人消费和企业服务两个赛道。在个人消费领域,AIGC将以消费级内容和内容创作工具为载体,率先通过UGC进行产业渗透,垄断内容分发的各大流量、社交、视频平台将作为本轮变革的核心,借助AIGC内容与工具进行商业模式创新。
在企业服务领域,AIGC技术在SaaS、决策AI、生成AI等多个领域的赋能路径已初步明朗,而在商业价值上,引入AIGC技术能为AI厂商带来显著降本效果,同时厂商借助AIGC技术能满足客户更多场景化需求,带来营收的第二曲线增长。
算力层
算力层是AIGC发展不可忽视的资源引擎。在OpenAI的GPT模型涌现能力后,AI产业迅速进入以大模型为技术支撑的AIGC时代,巨量训推算力需求让本就供需不平的算力产业结构进一步承压。
算力产业模式将在AIGC时代有所演变,智能算力资源或将更多承载于云服务产品,以MaaS模式服务千行百业。大模型时代下,数据中心将进一步优化网络带宽、能源消耗与散热运维等,AI芯片需进一步升级内存、带宽、互联等能力。
整体来看,中国正大力推进“东数西算” 工程,引导新型数据中心实现集约化、高密化、智能化建设,并坚持自主创新道路,静待国产替代曙光,实现国产“算力+应用”的正循环。
趋势挑战
从技术突破来看,当前Transformer仍具明显优势,但学界和业界都在积极突围,未来Transformer不会是唯一解;从应用前景来看,软硬结合、物联网应用升级是趋势,大模型低参化处理后带来全新的手机拍照、语音交互、具身智能机器人应用体验;从社会影响来看,AI将成为基础设施,将替代部分专业性岗位,进而带来社会人力结构和分配方式的重塑;从监管展望来看,政策鼓励AIGC相关研究,放宽了内容容错率,积极推动公开数据建设,但也强调了AI生成标识、境外服务严格监管等方向,宽松鼓励与整顿规范并存。
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