2022年，从引爆AI作画领域的DALL-E 2、等AI模型，到以为代表的接近人类水平的对话机器人，AIGC不断刷爆网络，其强大的内容生成能力给人们带来了巨大的震撼。学术界和产业界也都形成共识：AIGC绝非昙花一现，其底层技术和产业生态已经形成了新的格局。
就内容生产而言，AIGC作为新的生产力引擎，让我们从过去的PGC、UGC，已经不可避免地进入AIGC时代。AIGC代表着AI技术从感知、理解世界到生成、创造世界的跃迁，正推动人工智能迎来下一个时代。
经过了2022年的预热，2023年AIGC领域将迎来更大发展。AIGC生成内容的类型不断丰富、质量不断提升，也将有更多的企业积极拥抱AIGC。在这个背景下，腾讯研究院正式发布《AIGC发展趋势报告2023：迎接人工智能的下一个时代》。报告从技术发展和产业生态、应用趋势、治理挑战等维度，对AIGC的发展趋势进行了深入思考。
本文为报告核心内容摘要：
AIGC技术和产业生态迎来发展快车道
AIGC的大爆发不仅有赖于AI技术的突破创新，还离不开产业生态快速发展的支撑。在技术创新方面，生成算法、预训练模型、多模态技术等AI技术汇聚发展，为AIGC的爆发提供了肥沃的技术土壤。
图：AIGC技术累积融合
第一，基础的生成算法模型不断突破创新。比如为人熟知的GAN、、扩散模型等，这些模型的性能、稳定性、生成内容质量等不断提升。得益于生成算法的进步，AIGC现在已经能够生成文字、代码、图像、语音、视频、3D物体等各种类型的内容和数据。
第二，预训练模型，也即基础模型、大模型，引发了AIGC技术能力的质变。虽然过去各类生成模型层出不穷，但是使用门槛高、训练成本高、内容生成简单和质量偏低，远远不能满足真实内容消费场景中的灵活多变、高精度、高质量等需求。而预训练模型能够适用于多任务、多场景、多功能需求，能够解决以上诸多痛点。预训练模型技术也显著提升了AIGC模型的通用化能力和工业化水平，同一个AIGC模型可以高质量地完成多种多样的内容输出任务，让AIGC模型成为自动化内容生产的“工厂”和“流水线”。正因如此，谷歌、微软、等企业纷纷抢占先机，推动人工智能进入预训练模型时代。
第三，多模态技术推动了AIGC的内容多样性，进一步增强了AIGC模型的通用化能力。多模态技术使得语言文字、图像、音视频等多种类型数据可以互相转化和生成。比如CLIP模型，它能够将文字和图像进行关联，如将文字“狗”和狗的图像进行关联，并且关联的特征非常丰富。这为后续文生图、文生视频类的AIGC应用的爆发奠定了基础。
未来，算法的进步将带来更多激动人心的应用，语言模型会得到进一步发展，可以自我持续学习的多模态AI将日益成为主流，这些因素会进一步推动AIGC领域的蓬勃发展。
在产业生态方面，AIGC领域正在加速形成三层产业生态并持续创新发展，正走向模型即服务（MaaS）的未来。
目前，AIGC产业生态体系的雏形已现，呈现为上中下三层架构。
第一层是基础层，以预训练模型为基础搭建的AIGC技术基础设施层。在国外，以、.ai为代表，通过受控API、开源等方式输出模型能力。
第二层是中间层，是在预训练模型基础上，通过专门的调试和训练，快速抽取形成垂直化、场景化、定制化的小模型和应用工具层，可以实现工业流水线式部署，同时兼具按需使用、高效经济的优势。比如，知名的二次元画风生成模型Novel-AI，以及各种风格的角色生成器等，就是基于 开源进行的二次开发。随着AIGC模型加速成为新的技术平台，模型即服务（Model-as-a-，MaaS）开始成为现实，预计将对商业领域产生巨大影响。
第三层是应用层，依托底层模型和中间层的垂直模型，各厂商进一步开放面向C端和B端用户的各种各样的AIGC产品和服务，满足海量用户的内容创建和消费需求。例如群聊机器人、文本生成软件、头像生成软件等AIGC消费工具。
目前，从提供预训练的AI大模型的基础设施层公司到专注打造垂直领域内AIGC工具的中间层公司、再到直接面对消费者和终端用户提供产品和服务的应用层公司，美国围绕AIGC生长出繁荣的生态，技术创新引发的应用创新浪潮迭起；中国也有望凭借领先的AIGC技术赋能千行百业。
AIGC在消费互联网、产业互联网和社会价值领域持续产生变革性影响
AIGC领域目前呈现AIGC的内容类型不断丰富、内容质量不断提升、技术的通用性和工业化水平越来越强等趋势，这使得AIGC在消费互联网领域日趋主流化，涌现了写作助手、AI绘画、对话机器人、数字人等爆款级应用，支撑着传媒、电商、娱乐、影视等领域的内容需求。目前AIGC也正在向产业互联网、社会价值领域扩张应用。
图：AIGC应用现状概览（引用自红杉资本）
在消费互联网领域，AIGC牵引数字内容领域的全新变革。目前AIGC的爆发点主要是在内容消费领域，已经呈现百花齐放之势。AIGC生成的内容种类越来越丰富，而且内容质量也在显著提升，产业生态日益丰富。这其中有三个值得关注的趋势：
第一，AIGC有望成为新型的内容生产基础设施，塑造数字内容生产与交互新范式，持续推进数字文化产业创新。过去AI在内容消费领域的作用主要体现在推荐算法成为了新型的传播基础设施。推荐算法对数字内容传播，短视频为主的数字内容新业态发展，起到了颠覆式的变革作用。而现在，随着AIGC生成的内容种类越来越丰富，内容的质量不断提升，AIGC将作为新型的内容生产基础设施对既有的内容生成模式产生变革影响。
第二，AIGC的商业化应用将快速成熟，市场规模会迅速壮大。当前AIGC已经率先在传媒、电商、影视、娱乐等数字化程度高、内容需求丰富的行业取得重大发展，市场潜力逐渐显现。比如，在广告领域，腾讯混元AI大模型能够支持广告智能制作，即利用AIGC将广告文案自动生成为广告视频，大大降低了广告视频制作成本。巨大的应用前景将带来市场规模的快速增长，根据6pen预测，未来五年10%-30%的图片内容由AI参与生成，有望创造超过600亿以上市场规模。也有国外商业咨询机构预测，2030年AIGC市场规模将达到1100亿美元。
第三，AIGC还将作为生产力工具，不断推动聊天机器人、数字人、元宇宙等领域发展。AIGC技术让聊天机器人接近人类水平日益成为现实，当前以为代表的聊天机器人已经在刺激搜索引擎产业的神经，未来人们获取信息是否会更多通过聊天机器人而非搜索引擎？这已经使谷歌等公司面临的巨大压力。AIGC也在大大提升数字人的制作效能，并且使其更神似人。比如腾讯AI LAB的虚拟歌手AI艾灵，能够基于AIGC实现作词和歌曲演唱。在元宇宙领域，AIGC在构建沉浸式空间环境、提供个性化内容体验、打造智能用户交互等方面发挥重要作用。比如，扎克伯格在元宇宙的岛屿上，可以通过发出语音命令生成创造海滩、变换天气，添加不同的场景等。只有借助AGIC，元宇宙才可能以低成本、高效率的方式满足海量用户的不同内容需求。
在产业互联网领域，基于AIGC技术的合成数据（ data）迎来重大发展，合成数据将牵引人工智能的未来。MIT科技评论将AI合成数据列为2022年10大突破性技术之一；也预测称，到2030年合成数据将彻底取代真实数据，成为训练AI的主要数据来源。
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