2023年AIGC场景应用展望研究报告-艾瑞咨询-2023-44页_2mb

AIGC产业概述
AIGC是内容生产方式的进阶，实现内容和资产的再创造，经历PGC→UGC→AIUGC→AIGC阶段，可平衡效率、成本与质量。当前进入双“G”时代，AI从决策到生成演进，重点关注模型能力、算力条件、数据基础和专业人才，形成大/小/微模型生态。

核心观点
大模型平台开启“人人可AI”时代，与iPhone类比为AI可用性转折点；通用基础大模型发展，需算法、算力、数据三要素，中文文本增长优于英文，但高质量数据易被垄断。模型层短期由巨头主导；应用层进入壁垒低，存在广阔商业空间，尤在电商、营销、游戏、影视、金融、医疗等重点行业落地。

AIGC产业链结构

• 基础层：算力、算法开发/优化；
• 模型层：通用/领域/个性化模型；
• 应用层：内容创作和垂直场景工具，一定程度或成为行业解决方案，如营销、游戏、广告、医疗等。

产业链各环节发展重点

• 细分赛道：语音合成、文本生成、视频生成、机器翻译，逐步从文本扩展到视频生成。
• 大模型技术要点：模型大小决定能力限制、算力需CUDA/GPU支撑、训练成本高昂，中文高文本优势但低高质量数据分布。

行业应用与影响

1. 游戏行业：内容生成高效、产值扩展，AIGC助力游戏内容全流程开发；
2. 电商行业：智能客服、多模态内容生成、个性化推荐为重要场景；
3. 广告营销：营销内容创作降本增效，预判性营销增强；
4. 金融行业：风控、客服、投研辅助作为中后台更稳定，前台营销冲击更大；
5. 医疗行业：AI辅助诊断、药物研发，复用数据训练提升效果。

营收模式
主要为模型层按API调用计费和应用层订阅模式。如ChatGPTPlus、百度千帆、华为云ModelArts等都有明确收费标准。

风险与挑战

• 数据隐私与安全性风险；
• 生成内容质量不变可控，可能出现伦理矛盾和算法偏见；
• 成本高、下降速度慢，仍存在黑箱效应。

未来发展展望
AIGC具备多样性发展潜力，可能演变为多模态融合技术，增强产品体验。主要增长动力：技术创新、应用场景继续拓展、生态层面合作机制完善及法律配套跟进。

典型案例分析

• **百度：**推出轻舸AI营销平台、灵境矩阵，实现“人人可用AI”生态构建；
• **网易伏羲：**玉言大模型赋能游戏NPC交互，提升游戏用户体验；
• **百纳千成：**AI生成电影角色、动画场景提高制作效率；
• **ShopifyMagic：**辅助电商商家生成商品描写与推广邮件；
• **Bloomberg GPT：**金融专业能力强，但训练数据来源限制其通用性。

AIGC场应用领航者评选

• 入围企业：包含百度、网易伏羲、百纳千成、Shopify、Bloomberg、华为云等。

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注：各图表、观点均源于原文，如有引用错误处请读者自行核对，此版本内容限于篇幅概括，需完整报告细读。