专业报告，亿欧智库发布《2023中国AIGC商业潜力报告》！

本文来源于亿欧网，原创文章，作者：刘旻昊

2023年7月8日上午， 2023世界人工智能大会“AI商业落地论坛”成功举办。本次AI商业落地论坛由世界人工智能大会组委会办公室指导；亿欧主办；电通集团联合主办；中国信息通信研究院华东分院、上海同济大学校友会、上海新沪商联合会、上海市数商协会、上海市信息服务业行业协会、上海市人工智能行业协会、上海市工业互联网行业协会和上海金融信息行业协会共同协办。

在这个论坛上，亿欧智库分享了对中国人工智能产业落地成果评估及生成式人工智能对中国商业、产业变革的理解。

在人工智能发展的漫长历程中，如何让机器学会创作一直被视为难以逾越的天堑，“创造力”也因此被视为人类与机器最本质的区别之一。然而，人类的创造力也终将赋予机器创造力，把世界送入智能创作的新时代。从机器学习到智能创造，从PGC,UGC到AIGC，我们即将见证一场深刻的生产力变革，而这份变革也会影响到我们工作与生活的方方面面。

本报告将向所有关注未来科技的相关机构、从业者、创业者、投资人传递亿欧对AIGC的市场潜力场景的洞察和优秀企业案例。

历次AI寒潮沉淀的技术，终在算法、算力、数据三者共振的情况下诞生出大模型

在1956年的达特茅斯会议上，“人工智能”的概念被首次提出，六十多年以来，历经逻辑推理、专家系统、深度学习等技术的发展，人工智能也经历了数次沉浮，有如日中天的发展时期，也有因技术不足热度退去后的寒潮。而每一次寒潮后，也会经历技术的蛰伏发展，为人工智能带来里程碑式的进步。

预学习引发AIGC技术质变

预学习的出现解决了过去生成式大模型的痛点，但预学习本身存在模型尺寸、小样本数量、微调能力的不可能三角，解决方法也不尽相同：对于极大模型，使用知识蒸馏；对于少样本学习能力，进行数据增强；对于监督训练表现欠佳的模型，进行提示学习。以GPT为例，在目前阶段，厂商通常的做法是扩大模型尺寸。

短期内算力成本占据生态圈核心，算法与配套的数据价值在远期凸显

AIGC大模型的训练、微调和运营需要大量的计算资源支撑，目前算力占据AIGC生态圈65%成本，数据及算法占据剩下35%的成本。

从短期看，一头独大的格局不会发生太大变化，大模型新入局玩家的算法训练和老玩家大模型的微调、迭代将会持续刺激算力成本上扬。

从长期看，有望出现三头并进格局，模型算法的迭代会成为AIGC通往AGI的解决方案，随着应用不断下沉长尾的专用场景，专用算法及场景沉淀的数据将会成为AIGC体验的核心，另外，合成数据及减少算力依赖的框架算法成熟将会加大缓和算力紧张的缺口。

AIGC生态底座服务商总结

整体来看，数据和算力是大模型性能的关键限制因素，而算法的不断改进是让大模型接近其上限能力的关键，同时也是商业变现的“接口”。AIGC生态底座服务商会形成以互联网企业的通用大模型+行业大模型+原子基础能力的泛化派玩家，以大模型AI服务商、行业/垂直领域AI服务商为主的专用派服务商，结合企业自身过去的业务与技术强化AIGC在长尾场景的应用能力。

AIGC原子能力动态变化曲线

AIGC的原子能力随着时间的变化，内容呈现复杂化、多维化的特征，基础模态原子能力向多模态转变，表明目前AIGC商业应用的尝试正下沉至长尾场景，大模型的泛化能力、实时性、强推理与共情能力正在不断渗透为虚拟人、聊天机器人、知识图谱、合成数据、AIGS进行多维度的赋能，推动通用人工智能时代到来。

AIGC原子能力商业潜力评估总结

AIGC的原子能力商业潜力评估模型涉及三大维度：应用范围场景维度、规模维度、利润维度。

应用范围场景：基础原子能力具有较强的泛化通用能力，应用于短头场景，整体来看可以覆盖全职能的业务流程（经营决策、管理协作、产品研发、市场营销）。多模态原子能力需要多种技术融合满足各个行业的长尾“AIGC+”需求。

规模潜力与利润潜力：衡量原子能力市场规模潜力与利润率情况。

AIGC商业潜力边界模型

AIGC的商业潜力及未来的落地价值与四个边界相关，技术可行性边界衡量技术因素导致AIGC真实市场规模与市场需求规模的差距；经济价值边界衡量应用AIGC的价值；认知谬误边界衡量AIGC生成内容的价值观对齐；基础设施边界衡量AIGC进行商业化落地的最大容量。

2030年中国AIGC市场规模将接近万亿

目前市场上对于AIGC的市场规模以决策式AI的规模测算逻辑进行匡算为主，依据算力训练任务推断未来市场规模，这种模式未考虑到AIGC强泛化、速专用化的特性及算力推理任务占比提升的因素。

本报告市场规模测算利用AIGC商业周期，基于商业潜力边界轮动的特点对2022年-2030年中国AIGC市场规模进行测算。

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