中国AIGC行业迎风起航：深度分析与未来趋势预测

AIGC（AI-Generated Content），即人工智能自动生成内容，基于深度学习技术，通过输入数据，人工智能能够寻找规律并适当泛化，从而生成内容。从PGC、UGC到AIUGC，内容创作生态一直在探索如何平衡创作效率、创作成本及内容质量。AIGC的出现，为专业创作者和个体提供了自由发挥创意的平台，降低了内容生产的门槛，带来了大量内容供给。同时，对于仍处于摸索阶段的元宇宙，AIGC技术的发展也为其内容创造问题提供了解决方案，有望成为元宇宙世界的基石。

AI的发展历程经历了从决策式AI到生成式AI的转变。2010年之前，决策式AI占据主导地位，主要通过对样本的识别和分析进行工作。而2011年之后，随着深度机器学习算法和大规模预训练模型的出现，AI步入了生成式AI时代，开始具备学习、执行、社会协作等多方面的能力。目前，人工智能在生成和通用两条主线上持续进步。

在图像生成领域，CNN类架构曾是一个重要的里程碑，尤其在图像分类和目标检测任务中表现出色。然而，由于其难以生成高分辨率图像和捕捉图像全局结构及语义信息，近年来Transformer类架构开始逐渐被应用。在自然语言处理的机器翻译任务中，Transformer已成为主流模型架构。在图像生成领域，Transformer类架构不仅能有效捕捉图像的全局结构和语义信息，还能生成高分辨率、逼真的图像。多模态架构逐渐成为研究热点，它能建立统一的、跨场景/任务的模型，将不同类型的数据融合，极大地拓展了人工智能的认知和理解能力。

AIGC的产业链由数据供给、模型开发与定制、应用与分发构成。其中，模型层是关键因素之一，应用层则拥有巨大的发展空间。上游数据供给通过收集并预处理大量原始数据，为模型训练提供基础。中游则使用注释数据开发和训练AI模型，以适应定制化需求。下游则协助用户使用模型和算法生成各种内容，并将其分发到各种渠道。

我们认为，短期内通用类大模型市场热度较高，但长期来看，多种模型组合将是未来发展方向。AIGC模型可分为大模型、小模型、微模型，它们各自具有不同的优势，并通过压缩技术和教师模型进行整合，以提高问题处理能力。这种整合可能实现1+1大于2的效果，成为未来模型层的发展方向。

AI产业链可划分为基础设施层、框架及模型层、应用层。基础设施层提供算力支持；模型层以AI模型产品为主，投入周期较长且存在技术壁垒；应用层则直接对接客户和用户，包含消费级终端和行业解决方案。由于中国具备广阔的AI应用层落地场景，因此应用层存在较多机会。

目前，AI已经具备生成文本、音频、图像、视频的能力。其中，基础的生成式AI以文本模态为主要特征，而音频、图像、视频等模态市场热度也较高。随着大模型多模态能力的升级，文生视频快速发展，成为大模型多模态应用的新趋势。

模型层以高研发壁垒和高运行成本为主要特点，需要较大的数据和算力来完成研发，并需要较强算力的支持来运行。而应用层目前的运维成本较低，适合对底层算法能力有着不同期望的企业。大厂在数据和资金方面具备基础优势，在模型层具备优势；而初创企业则更适合在应用层发展。

随着大模型技术的成熟和规模增大，大模型为AI Agent提供了强大能力。Agent+大模型有望构建具备自主思考、决策和执行能力的智能体，进一步提升大模型的应用能力。在人工智能领域，AI Agent被视为能够使用传感器感知周围环境、做出决策并使用执行器做出响应的人工实体。相较于目前广泛使用的Copilot模式，AI Agent更加独立，能够自主调用资源完成任务，人类在其中主要起到督促和评估的作用。

AI Agent具有更广泛的应用范围，可处理多个任务，并在不同领域中执行各种功能；同时，它还具有更自然和灵活的交互方式，能够理解复杂的自然语言指令，与用户进行更智能的对话。