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内容简介

生成式A!(Generative Al)即利用人工智能技术来生成内容,其生成的作品称为AlGC(A-Generated Content).,包括文字、图片、音频等形式。从内容生成的历史上看,当前已经完成了从专业创作(PGC)到用户创作(UGC)转变,正在向A协助内容生成与全A内容生成两个阶段过渡,将帮助内容生产者在创作效率、创作成本、创作思路上实现显著进步。

过去人工智能的发展经历了从小模型到大模型的转变,随着经济性与可获得性的明显提高,杀手级应用正在涌现。其中,随着更新的技术、更优的算法、更大的模型出现,算力的成本越来越低,使得模型训练与运行所需成本持续下降。算法从封闭测试到开放测试、开源的逐渐普及,使得使用门槛明显降低。AGC亦从小规模实验,到算法革新,到能够高质量、稳定地输出内容。在不久的将来,随着平台层变得更加稳固,算力成本持续下探,模型逐渐趋于开源与免费,人类正逐步接近应用层爆发式发展的节点。

底层技术方面,主要包括自然语言处理(NLP)与生成模型,其中生成模型主要包括生成对抗模型(GAN)与扩散模型(Diffusion Model)。其中,2021年扩散模型出现,凭借着更高的输出分辨率、输出效率和输出稳定性,很快在AIGC场景下获得了大范围应用,在2022年成功破圈并迎来了项目爆发期。

展望未来,Gartneri预计2025年AIGC将占所有生成数据的10%。我们认为,当前行业尚处于早期发展阶段,随着基础设施日益完善,应用层亦将迎来爆发,但语义理解(自然语言处理)、生成算法、数据集等底层技术依旧面临挑战。结合当前行业发展规律考虑,我们预计未来将主要依托于高算力、大模型、大数据而进一步发展。

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