这个问题假如问在几十年前，人们或许会说这是悠远的科幻，而在人工智能（AI）日新月异的今日，答复它恐怕需求考虑一再。

  2018年，一幅由AI发明，名为《埃德蒙·贝拉米画像》曾在纽约佳士得拍卖行以43.25万美元的价格被拍下——这是评价的40多倍，成为榜首幅被拍卖的人工智能著作。

  上一年9月，另一幅名为《太空歌剧院》的著作取得了美国科罗拉多州博览会艺术比赛的金奖。令人意外的是，这幅著作并非作者杰森·艾伦亲身手绘，而是用AI作画东西Midjourney完结。

  赛后，两位评委都称此前并不知道Midjourney是AI东西，但二人随后也都表明，即便他们知道，相同也会颁发作者最高奖项。这一度引发AI发明的著作该不该拿来参加比赛的大评论。

  不过，假如和最近火遍全球的ChatGPT做比照，AI作画好像仅仅开胃菜。这个能作诗、编悬疑小说、乃至写代码的人工智能谈天机器人，上线亿用户，以至于特斯拉CEO马斯克直言：“ChatGPT十分好，咱们离强壮到风险的AI不远了。”比尔·盖茨乃至定性ChatGPT的呈现“不亚于互联网和个人电脑的诞生”。

  AI作画、ChatGPT有什么共性？本质上，它们都归于AIGC的范畴，即人工智能生成内容。

  AIGC潜力不容小视，依据Precedence Research猜测，AIGC将在2022年后迎来运用的迸发。估计商场空间将由2022年的108亿美元上涨至2032年的1181亿美元，10年的复合增速高达27%。

  可见，AIGC将会在未来的商业国际中扮演越来越重要的人物，此刻了解其演进进程和底层逻辑将成为要害。

  1957年，历史上榜首支由核算机发明的音乐著作《依利亚克组曲》诞生，这被看作AIGC故事的起点。

  不过，在人工智能开展初期，受限于种种要素，相关算法大多依据预先界说的规矩或许模板，远算不上智能。而相关昂扬的体系本钱无法带来可观的商业变现，也让各国政府纷繁削减在人工智能范畴的投入，AIGC 没有取得显着开展。

  AIGC真实引发商场重视，来自近年生成式对立网络（GAN）、Transformer、分散模型（Diffusion Model）等深度学习生成算法相继出现。这些生成算法为AI高品质输出内容打下根底。

  比方画出获奖著作《太空歌剧院》的Midjourney，就参阅了CLIP和Diffusion，构建了自己的闭源模型。而ChatGPT的底层——AI大模型GPT3.5，底层技能则是来自2017年谷歌重磅发布的Transformer。

  假如说技能推进仅仅AIGC开展的左脚，那么立异需求的牵引，则是AIGC加快落地的右脚。

  跟着用户对内容数量和质量的需求爆增，但传统的内容出产形式在产能和质量上，正逐渐露出短板。

  内容的出产方式可分为三类：偏传统的专业生成内容（PGC）、用户生成内容（UGC）、更新颖的人工智能生成内容（AIGC）。

  PGC内容往往制造标准高、作业周期长，但由于供应端人力资源有限，PGC难以满意大规划内容出产的需求；UGC形式则相反，它满意了个性化需求且进步了容量上限，但由于其对制造者、生成东西、内容论题没有约束，质量无法确保。

  AIGC尽管暂时无法代替这两种内容出产形式，但能对两种出产方式起到优化作用。凭仗AIGC，发明者一方面能够经过继续深度学习进步内容的专业性；另一方面AI也能辅佐专业发明者，进步发明功率。

  在文本范畴，腾讯打造的“梦境写手”的新闻写作体系能够在规则的22种场景中进行写作，具有0.46秒的均匀发稿速度；在音频范畴，风险投资组织a16z曾泄漏，Siri联合创始人Tom Gruber现在现已打造了能够实时动态编曲的自适应音乐渠道LifeScore。用户只需向LifeScore输入一系列的音乐“原材料“，AI就会改编并实时混音，带来音乐扮演。

  本轮出产力改造的受益者，或许不只仅AIGC技能的发明人，更是把AIGC技能用到极致，进行形式立异的先行者。正如当年的互联网，以浏览器为起点，后续衍生出了交际网络、电商、视频、游戏等一系列更具幻想空间的新形式。

  2021年4月，阿里巴巴上线D版天猫家装城。关于商家，天猫协助其快速构建3D购物空间；关于顾客，3D版天猫家装城支撑顾客自己动手做家装调配，顾客能够沉溺式体会“云逛街”。

  数据显现，3D购物的转化率均匀值为70%，较职业均匀水平进步了9倍，同比正常引导成交客单价进步超200%，一起产品退换货率显着下降。

  2022年年头，商汤科技为宁波银行上海分行专属打造了001号数字人职工“小宁”，这位数字人化身大堂司理为日常客户供给各类事务咨询和服务处理。

  上一年12月16日，“小宁”掌管了一场真假结合、打破次元壁的线上直播活动。活动中，“小宁”能够诙谐介绍自己的作业内容，并向网友引荐宁波银行的多种金融产品和优惠福利。从粉丝互动到直播带货，商汤数字人“虚拟IP”能够自主直播运营，用更低的事务运营本钱为企业前端带来全天候的“用户触达”。

  数字人商业潜力巨大。依据《虚拟数字人深度工业陈述》的猜测，到2030年，我国虚拟人全体商场规划将到达2700亿元人民币。从商业形式上看，虚拟数字人的客单价相对更高。

  小冰CEO李笛在承受采访时曾表明，之前他们测验出售终端内容时，只能按剂量去出售，构成的是相似菜商场相同的内容商场，单价十分低。“后来，咱们把生成的才干绑缚在数字人身上，均匀客单价敏捷从20万进步到了300万。”

  现在，跟着以ChatGPT为代表的天然言语技能（NLP）再一次在单点取得打破，进一步下降AI的运用和触达门槛，AIGC的商业化体现不俗。

  2021年建立的Jasper，经过其文字生成功用，用户能够生成交际媒体标题，编写短视频脚本、广告营销文本、电子邮件内容等作业。建立当年，Jasper就具有7万多名客户，其间不乏Airbnb、IBM等知名企业。2021年一年便发明了4000万美元的收入，2022年预估收入为7500万美元。

  这些数字充沛展现了AIGC工业不俗的商业化落地速度和作用。跟着天然言语技能、核算机视觉技能和AIGC生成算法的不断开展和优化，AIGC工业的商业化运用将会愈加广泛和深化。这些运用不只能够协助企业进步功率、下降本钱、进步竞争力，也能够为用户供给愈加个性化、智能化的服务和体会。

  上一年9月，红杉美国宣告《生成式Al：一个发明性的新国际》，中心观念以为AIGC将成为很多工业新一轮范式搬运的开端。

  在文章结束，作者神往，假如技能继续沿着当下的改动速度开展，那么AI自己写备忘录、将文字轻松转变为皮克斯电影的科幻未来，将不再悠远。

  红杉的猜测是不是幻想？事实上，现在AIGC范畴逐渐掀起的三重“军备比赛”，正加快让抱负照进实际。

  大模型之所以重要，是由于AIGC生成的文本、图画、音频等多模态内容，结构和语义相对杂乱，要想生成高质量内容，需求模型具有强壮的学习和表达才干。此刻，大模型具有更多参数、更深网络结构、更丰厚学习数据的特色，能够更好地拟合和表达生成使命的形式和特征，在AIGC中发挥其一起优势，完结高质量的内容生成。

  比方在天然语义处理（NLP）范畴，龙头公司OpenAI在2022年开发的ChatGPT的底层大模型GPT-3.5，就包含1750亿的参数，且调用了8000亿个单词（相当于1351万本牛津词典）的练习数据。这千亿参数，海量学习数据，也让ChatGPT应对不少问题能对答如流，正常得不像个机器。

  在核算机视觉范畴，国内人工智能龙头企业商汤科技的视觉大模型相同布局深沉。2021年商汤推出一套名为SenseCore AI大设备的人工智能根底设施，这套设备一起布局模型层、渠道层、算力层，能够低本钱、大规划出产人工智能模型。

  依据这套大设备，商汤开发的视觉大模型，参数已到达320亿，是依据揭露信息可查的核算机视觉中，具有最大参数量的模型。

  之所以视觉大模型的参数量少于言语大模型，主要是由于比较言语文字，可用于练习的视觉数据信息维度相对偏少，并且遭到此前核算机硬件的约束，核算机视觉技能的开展和天然言语处理技能存在数十年距离。但跟着数据量和核算才干的添加，视觉大模型在未来几年内将有显着开展。

  打造抢先的大模型，除了取决于先进的算法，还取决于丰厚的工业实践经验。由于只要依据很多运用实践，企业才干构建泛化功用更好、通用性更强的大模型。

  自2016年起，商汤科技开端全面布局AIGC包含文字、语音、图画、视频、代码、三维人物动作等多模态的数据剖析和内容出产。这些丰厚的运用实践，不光促进了商汤AIGC大模型的研制，也反过来促进多模态内容的出产，互相构成正循环。

  大算力，一方面能够支撑更杂乱的模型和更大规划的数据练习，进步AIGC生成内容的质量和多样性；另一方面能够进步AIGC生成内容的出产功率和速度，支撑实时生成和个性化定制。

  《财经十一人》曾测算，假如某企业想以1万枚英伟达A800 GPU为基准构建智能算力集群，每枚GPU价格10万元，那么仅GPU的收购本钱就高达10亿元。再考虑到服务器收购本钱一般占有数据中心建造本钱的30%，构建一个智能算力集群的建造本钱将超越30亿元。

  昂扬的本钱，也使得全国算力网络的建造，只要政府和工业资深职业玩家才干参加。2022年5月，西南地区最大的人工智能核算中心——成都智算中心正式上线。

  这座智算中心由成都高新区、郫都区与华为公司一起建造运营，总投资高达109亿元。其间，人工智能算力渠道选用依据华为昇腾AI根底软硬件的AI集群，算力到达300 PFLOPS（每秒30亿亿次浮点运算），相当于15万台高功用PC的核算才干。

  在上海，作为商汤科技SenseCore AI大设备的底座，全新启用的商汤临港人工智能智算中心（AIDC）现在上线亿亿次浮点运算）的算力规划，并取得微弱的商场需求。

  到2022年8月，上海临港AIDC对外服务算力已打破1 EFLOPS。为算法模型的剖析、低本钱练习、大规划数据管理供给支撑。

  不过，尽管AIGC能够辅佐进步内容的发明功率，乃至改动内容的发明形式，但这项技能仍会让规划、案牍等非职业人士感觉居高临下。此刻，只要更细化地打造出面向各个职业的笔直型AIGC东西，才干真实完结职业的改造。

  这也使得工业玩家要想锋芒毕露，需求打赢第三军备比赛点——让运用门槛更低，让AIGC运用更普惠。

  现在Open AI近期已宣告敞开ChatGPT和语音转文本模型Whisper模型API（运用接口），开发人员能够经过API将ChatGPT和Whisper模型集成到自己的运用程序和服务中，并由此访问到最前沿的言语以及语音到文本功用。

  经过一系列全面优化，自上一年12月以来，OpenAI也已成功将ChatGPT的运用本钱下降了90%；谷歌的AutoDraw运用程序，能够协助用户主动将简笔画转换为专业的矢量图形，省去了用户自己做图的费事；

  商汤科技则在近来发布了具有30亿参数的多模态多使命通用大模型“墨客（INTERN）2.5”，并在GitHub上的商汤通用视觉开源渠道OpenGVLab中开源。“墨客（INTERN）2.5”在多模态多使命处理才干方面有多项打破，将视觉、语音及多使命建模三个模型才干有用交融，其图文跨模态敞开使命处理才干可为主动驾驭、机器人等通用场景使命供给高效精准的感知和理解才干支撑。

  “墨客（INTERN）2.5”是商汤科技向通用人工智能（AGI）迈出的坚实一步，已建立起AGI模型的研制架构，凭仗在核算机视觉方面的堆集，其视觉才干在全球处于抢先方位，言语才干仍在增强，信任在这一比赛中后续会推出更大、更强的AGI模型。

  AIGC规划化落地后，各行各业将发生怎样的改动？在近期举行的“2023全球人工智能开发者前锋大会”上，商汤科技CEO徐立提出了一个“新二八规律”。

  他表明，曩昔传统职业的二八规律，是机器20%的指令/代码处理80%的作业，企业会把部分才干笼统出来，变成各种库、编译包，所以20%的作业是主动化的，剩余的80%由人来定制。

  “可是当有了生成式AI，咱们将迎来‘新二八规律’，即80%的作业由机器完结，20%的作业才由人来做。基模型推进的职业范畴的改动，再推进职业运用的迭代，这套流程或许成为未来标准化的出产流程。”

  有关技能如安在社会中分散？演化经济学家卡萝塔·佩蕾丝在其《技能改造与金融资本》一书中总结道，每一轮技能改造都会阅历两期、四阶段：导入期（迸发阶段、疯狂阶段）和打开期（协同阶段、老练阶段）。

  在导入期，新技能会被引进少量职业做演示，然后很多热钱会在此刻涌入。而一旦导入期演示作用好，新技能就会进入大规划运用时期，也叫打开期。

  打开期建立在技能和准则结构互相和谐的根底上，是一个相对安稳而昌盛的开展时期。许多国家会在打开期到达高工作水平。因而，人们往往将打开期看作“黄金时代”或“夸姣时代”。

  回看当下，近几年智能驾驭、智能监控、AIGC工业等AI细分赛道的继续迸发，其演示效应或将推进人工智能工业全体逐渐从导入期进入打开期。

  而跟着ChatGPT等运用的横空出世，咱们也会发现，AI工业的演进已诞生更清晰的方向，即经过大模型结合大算力完结通用型AI，让非资深的企业和个人也能享遭到技能进步。此刻，谁能提早深度布局大模型以及配套强算力，谁将构筑更高的壁垒，更早收成工业盈利。