分析|资本端走红、百度押注，属于AIGC的时代来了？

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AIGC（人工智能自主生产内容）是继 UGC、PGC 之后，利用AI技术自动生成内容的生产方式。国盛证券最新研报指出，AIGC将是Web3时代的生产力工具。AIGC（AI-Generated Content人工智能生成内容）代表新一轮范式转移的开始。

迈入Web3.0时代，内容消费需求飞速增长，UGC/PGC难以匹配扩张需求，AIGC将是新的元宇宙内容生成解决方案。生成算法、NLP与算力决定AIGC能否运行，而高质量的数据集决定了AIGC质量与商业模式，推荐关注软硬件与数据集。

10月19日，以文字生成为主的AIGC项目Jasper.Ai完成了1.25亿美元的A轮融资。完成融资后，Jasper.Ai凭借15亿美元的估值跻身AIGC赛道独角兽俱乐部。成立仅18个月，估值已达15亿美元，这就是AIGC的造富速度。预计到2022年底，其收入将达到9000万美元，和2020年收入相比几乎是翻倍的增长。

就在Jasper.Ai宣布融资的前一天，Stability AI成功融得资金1.01亿美元，投后估值达10亿美元。

可以说，赛道内两天诞生两家独角兽，AIGC这次无疑是站在了资本的心尖上。

随着海外正在上演AIGC的资本火热，国内也开始掀起了一股浪潮。但从目前来看，仍处于“有点水花，但不多”的阶段。根据公开资料显示，国内已出现一众AIGC平台，大厂主要以百度为主，李彦宏也曾发表对于AIGC行业的发展判断。初创企业有盗梦师、TIAMAT、达利AI、6pen等。但是初创企业中唯一在近期获得融资的仅有TIAMAT，日前完成了DCM的数百万美元天使轮融资。

不过，国内市场投资动作较少并不代表国内资本市场不认可。有投资人表示，AIGC是目前资本市场近期最关注的领域之一。红杉资本近期也发文表示“生成式AI，让机器开始大规模涉足知识类和创造性工作，这涉及数十亿人的工作，未来预计能够产生数万亿美元的经济价值。”资本向来是闻风而动，此次AIGC在资本端走红的前提，也是AIGC自身突破了技术落地的门槛。尤其是今年9月，由AI创作的《空间歌剧院》拿下美国科罗拉多州博览会美术大赛的第一名的事情引起广泛讨论后，才让各界人士感叹AIGC创作能力的同时嗅到了商机。

用发展的眼光看当下，不难得出结论。如果AIGC能完成商业化落地并实现大规模应用后，将引发一场生产力和生产关系的大变革。既然是变革，就意味着将要涌现新的霸主和一批迎风而上的企业。

AIGC时代的大幕已经拉开

这并不是AIGC第一次走红，早些年关于AI生成文字、AI生成语音等细分赛道中，都有落地的项目。但无论是文字还是语音其所承载的商业价值有限，加之早些年技术发展并不成熟，所以导致AIGC并没有得到太多的发展机会。但是当AI具备生成图片能力之后，并且技术成熟到如今生成一张图片仅需要几秒钟，商业想象空间就大不相同了。

实际上在2021年之前，AIGC生成内容更多的指向还是文本生成，直到去年年底到今年初才有了爆发式增长。这个增长速度，甚至连业内人士都感到惊讶。

2021年，OpenAI团队将跨模态深度学习模型CLIP开源，该模型可以将图片和文字进行关联，这也是AI作画的前期阶段。根据资料显示，CLIP模型搜集了超过40亿个文本-图像的训练数据，从现在来看，CLIP模型为现在的AI绘画奠定了数据基础。随后，Diffusion模型出现，该模型的创新点在于经过计算空间的转化，大幅度降低了时间成本，这点为现在AI绘画的大规模应用夯实了基础。

前浪的努力证明了AI绘画的可能性，可以称之为AI绘画走红助推器。也正是前浪努力后，选择了开源模型。开源模型的出现，意味着后来者可以快速越过从业门槛。

国内的发展时间和海外几乎无异。根据资料显示，AI绘画平台“盗梦师”在今年初意识到AIGC跨过了技术门槛，可以生成具有美感的图片。根据国内平台出现的时间来看，基本也密集诞生于去年年底到今年年中。

从目前市面上主流的AI绘画平台来看，其提供的功能大多为根据脑海中的想法输入“咒语”（圈内人的叫法，原意为关键词）后，选择绘画风格，例如写实、像素、油画、素描等，选择完风格，静等几秒或者几十秒便可得到自己的作品。

绘画本身是一项具有门槛的内容生产，大多数人困在有想法但无法实践的阶段。所以作为工具类平台的AI绘画出现，很容易在用户层面受到追捧。这种逻辑可以找到先例，例如伴随短视频平台的火热，大多数人想记录生活但苦于专业级的剪辑软件操作困难而止步，当更简单的剪辑软件出现后，短视频生产的门槛也随之降低，这才有了如今人人都是创作者的时代。

这一点可以从用户增长的数据看出，TIAMAT内测的用户为2万人，盗梦师日增5万，上线两个月已积累50万用户。而且，在用户群体中已经形成了圈层效应，找到了提升用户粘性的方式。毕竟AIGC大部分的尝鲜者为Z世代用户，圈层文化是他们最重要特点，能在自己感兴趣领域中碰到一群可以交流的人，他们会愿意继续在这个圈子呆下去。

技术基石有了，猎奇的用户也出现了，这已经具备了商业化的重要前提。

从商业化空间来看，AI绘画在内容生产相关领域中都能得到极大的成长空间。比如插画师、设计师、内容营销等行业。《时尚芭莎》、《嘉人》等，近期发布的一系列主视觉均出自AI绘画平台TIAMAT。当AI具备批量产出具有美感的图片时，媒体行业、营销行业都会迎来内容层面的供需变化，也能帮助品牌和个人在短时间内产出更多作品。

内容生产的又一次革命

通过前文可以看出，初创企业亦能在AIGC领域迅速发展，未来也会在市场分得一杯羹。那对于具有技术基石的互联网大厂而言，AIGC的蛋糕似乎更唾手可得。

放眼国内互联网大厂，在AIGC领域押注最多的莫过于百度。

自从百度上线虚拟人“度晓晓”之后，在AIGC领域的尝试颇为密集。今年6月度晓晓也曾挑战高考作文，在40秒时间里创作了40多篇文章。今年的百度世界大会中，百度利用AIGC能力在现场仅用了一秒还原了《富春山居图》的残卷。

李彦宏也曾表示，“未来十年，AIGC将颠覆现有内容生产模式。可以实现以十分之一的成本，以百倍千倍的生产速度，去生成AI原创内容。”

作为一家早已将技术驱动刻进基因里的互联网大厂，近年来百度持续在人工智能领域发力。其相关专利数量常年位居国内企业榜首，常年投入15%的研发比例，2021年，百度核心研发投入比例更是达到了23%。

在AIGC领域中，百度的核心产品为文心大模型和飞浆深度学习平台。其中文心大模型真正做到了产业级的模型组，可以广泛应用到多个行业，实现普惠AI的初心。在AI绘画方面，百度推出文心一格平台，依托于百度的技术，文心一格平台生成图片的速度和质量明显优于同类企业。而且百度更进一步，提供了AI绘画变现的新思路，即定制周边包括手机壳、马克杯等。

除了百度之外，阿里巴巴也开放了AI模型社区，在阿里巴巴看来开放AI社区将推动行业的整体发展。根据资料显示，AIGC整个领域已达数千亿的市场规模。全球权威IT研究与顾问咨询公司Gartner预计，到2025年，生成式人工智能将占所有生成数据的10%，2021年，Gartner发布了12项2022年重要战略技术趋势，其中就将生成式人工智能放在了战略首位。

可以说，据《紫金商业评论》的分析，AIGC的趋势一定是向好的。

但任何新技术诞生都伴随着争议，尤其是AI领域每当有新技术出现都围绕着抢饭碗的讨论。如今，AI抢饭碗又来到了绘画领域。

实际上，AIGC并不能和抢饭碗发生必要的关联。在《紫金商业评论》进行测试后发现，目前在文本关联层面似乎还有欠缺，例如有的平台很难理解动作层面的关键词，有的平台则需要精准描写人物面部细节才能生成人物面部，如果不精准描写，则大概率生成一张非正常的人物面部图片。甚至在圈内广泛流传关键词生成表格，用来互相学习如何通过文本的描写得到想要的图片。这种情况也影射了技术的不成熟。

再回归到AIGC本身来看，各平台方似乎有着相同的共识，即取代枯燥繁琐的工作内容，而非取代从业者。AIGC存在的意义是将生产者从单调的生产工作中释放，或者帮助生产者突破生产瓶颈。

其实底层逻辑中已经表达了观点，就算图片由AI生成，但是图片的初步创意和构思环节还是由生产者自身主导。我们同样可以找到相同的逻辑，例如在工业革命中机器承担了大部分工作，解放了劳动力。所以简而言之，AIGC扮演的角色仍是辅助。得奖的《空间歌剧院》也不是完全的AI创作，而是在作者经过几百次的调整AI绘画方向后，才得到的最终版本。

这样的辅助作用，对于B端而言，是降本增效的途径之一，对于C端而言这也是降低创作成本的方法之一。从B端来看，电商平台的图片素材、内容营销公司批量产出图片，都可以借用AIGC的技术，达到短时间内的内容生产。C端来看，内容创作者漫画家、插画师等，也可以在AIGC的帮助下，突破灵感边界。

所以，AIGC不会抢饭碗，反而能帮助使用者在饭碗里加个鸡腿。

灰色地带亟待解决

畅想完AIGC的未来，该回归冷静客观的看待这个被誉为内容生产范式革命的技术了。

最大的争议莫过于版权问题，首先AI之所以能生成图片是模型组经历过大量来源网络图片的训练后才具备的能力。在完成深度学习后，AI生成的图片难免有原创作者的元素和风格影子。

关于版权问题，当下市面上主流的解决办法有三种。版权属于生成者、平台方、用于训练图片的原作者。但是大部分都属于前两种，毕竟一个模型组需要经过以亿为单位的图片训练，逐个找到原作者确认版权，显然是一件极大工作量的事情。

目前，业内尚未形成关于版权所有权的同一共识。更多人的态度属于让子弹再飞一会的观望，毕竟暂时还没有相关法律的约束。

眼下在我国，AI并不能作为作者，根据《著作权法》的表述为，受到我国《著作权法》认可的作者只有两种：自然人、法人或非法人组织。也就是说AI并不能成为拥有著作权的主体。至于AI生成的作品，是否能成为法律认可的具有著作权的作品也尚未得知。

虽然目前还处于空白阶段，但是已有相关的纷争，2018年，国内已发生首个AI著作权纠纷。当时，北京菲林律师事务所就程序自动生成的分析报告的著作权侵权问题起诉百度。法院判定，该分析报告是利用AI、大数据生成的文章报告，不具有独创性，不属于著作权法的保护范围。著作权中要求的是独创性，但AI生产的图片中有多少独创性也无法得出统一的结论。

除了版权处于灰色地带外，内容规范也同样在灰色领域游荡。

《紫金商业评论》前后进入多个AI绘画的社群，观察良久后发觉，在社群中不仅仅是一片祥和。有部分用户通过不同关键词输入，指引AI画出并不符合规范的图片，如果这些图片流入到市场中，对于互联网的氛围将产生不利影响。

内容不规范的问题，一方面是使用者自身的问题，另一方面或许也是平台方的疏忽。但这也同样给平台提出了一个极大的挑战，即如何通过技术精准避开内容不规范的生成元素。这或许也将是AIGC发展面临的最难关卡。

实际上，AIGC所面临的问题可以归为所有新技术诞生之际伴随的阵痛期。随着技术的发展和市场的成熟，也将得到一份专属于AIGC的解决方案。

技术永远是第一生产力，AIGC能搅动多大的变革主动权还在于人类手中。我们期待一场AI技术的变革，更要注意隐藏在变革下的不安因素。