大模型与AIGC蓝皮书-CIC灼识咨询-202311.pdf
## AIGC 大模型与发展趋势总结
**一、AIGC概述**
AIGC (AI Generated Content) 即人工智能生成内容，是继 PGC (专业生产内容) 和 UGC (用户生产内容) 之后，由 AI 自动生成内容的新型内容生产方式。它利用底层生成算法，结合开发架构，通过数据、算法和算力的协同，实现对文本、图像、视频、音频、代码、3D 模型等内容的生成，推动各行业创新。
**二、AIGC 发展历程**
AIGC 的发展大致经历了三个阶段：
* **早期萌芽阶段 (1950s-1990s)：**受限于科技水平，AIGC 仅限于小范围实验，难以直接进行内容生成。
* **沉淀积累阶段 (1990s-2010s)：**实验性向实用性转变，受限于算法瓶颈，AI 生成内容效果有限。
* **快速发展阶段 (2010s-至今)：**算法不断迭代，AI 生成内容百花齐放，效果逐渐逼真直至人类难以分辨。
**三、AIGC 核心价值**
AIGC 具有以下核心价值：
1. **降本增效：**降低内容制作成本，提升生产效率。
2. **增加内容多样性：**满足海量个性化需求。
3. **提升内容创作质量：**提升交付成果，例如生成更清晰、更逼真的图像。
4. **新商业模式：**为各行各业创造新的商业模式，提供价值增长新动能。
5. **降低内容创作门槛：**降低用户的创作门槛，内容创作将迎来爆发期。
**四、AIGC 技术架构**
AIGC 的实现逻辑涉及底层生成算法和开发架构：
* **底层生成算法：**是实现内容生成的基石，通常是深度学习模型，包括 VAE、GAN、FBMs、Diffusion Model、Transformer 模型、NeRF、CLIP 模型等。
* **开发架构：**为开发人员提供多种算法的组合，以便开发人员能够轻松的集成多种算法组成。
**五、GPGPU 在 AIGC 中的作用**
GPGPU (通用图形处理器) 出色的处理和并行计算能力被广泛应用于大模型、高性能计算和其他领域，是未来 AI 发展的重要基础设施。
* **GPGPU 的优势：**GPGPU 具有 GPU 高度并行的非专用计算能力，尤其适合大规模数据集的训练和推理。
* **GPGPU 的应用：**GPGPU 技术在大模型、AI 和其他领域的应用日趋成熟，推动全球 GPGPU 市场持续快速发展。
**六、大模型概述**
大模型是基于海量多源数据打造的模型，是实现通用人工智能 (AGI) 的重要路径。大模型具有通用性、涌现性等特点。
* **大模型演变：**基础大模型具备大量知识储备，精调大模型能生成高度可用的内容，而出现能力涌现的大模型所生成的内容接近人类水平。
* **大模型类型：** C 端用户使用标准化的模型产品，B 端用户更倾向于选择能满足行业或企业特定需求的个性化解决方案，而企业自用的模型则旨在降低运营成本、提高运营效率、优化产品的用户体验。
**七、AIGC 应用场景**
AIGC 产品形态多元，应用场景广泛，例如：
* **文本生成：** 营销文案、代码生成、文案总结
* **音频生成：** 音乐创作
* **图像生成：** 图像生成、3D 模型生成
* **视频生成：** 视频编辑、视频生成
AIGC 正在各应用场景崭露头角，例如：金融、医疗、汽车、制造、零售、传媒、影视、电商等行业，驱动各行业创新。
**八、AIGC 未来发展趋势**
* **算法迭代：** 不断迭代升级的算法可以实现 AI 模型的性能稳定、功能进阶。
* **算力提升：** 愈大的算力规模可以支撑更大规模的模型运转。
* **多元化变现：** AIGC 通常可同时面向企业和个人变现，随着用户方需求持续升级和 AIGC 产品愈加成熟，也将进一步刺激 AIGC 行业蓬勃发展。
* **生成式 AI 的效率提升：** 熟练运用提示词 (prompt) 来提高生成效率
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