AIGC丨研究报告
核心摘要：
古人有云：日就月将，学有缉熙于光明。人类对人工智能学的潜心钻研终于再度获得重大突破，大模型的涌现能力与AIGC的应用普及为那不一定是AGI但一定更AI的未来提供了确定性的加速度。AI2.0时代的加速到来，不仅是把AI能力融入到现有应用中，更是未来产业范式的再塑造。AI正跳跃式地加速渗透进各行各业，推动一场新的生产力与创造力革命。AI产业链各环节参与者的角色功能、产品服务和应用生态可能将发生变化。
对此，艾瑞发布《AIGC系列报告——中国AIGC产业全景报告》，作为AIGC系列首发，报告将展开对AIGC产业的全景洞察、探究生成式AI技术对数字产业的影响变化、绘制“中国AIGC产业全景图谱”、分析主流参与厂商类型与格局策略、各类型厂商发展路径和能力要求变化等，为市场辨析产业发展价值与空间。
报告研究范围 - AIGC
AIGC与大模型将引领“AI产业”与“产业AI”发展
AIGC产业化价值与影响
内容生产和人机交互两条主线并驾齐驱，拉开变革大幕
本章节所探讨的AIGC应用，是以大模型为技术主体，同时涵盖其他AIGC技术（如语音合成、策略生成）的应用范围。总体来看，大模型基于其在内容生成、总结、逻辑推理等方面的能力，已在多种AI服务的技术开发环节中展开融合替代。其中，内容生成与理解是大模型的核心能力，AIGC的产业价值主要体现在以此为核心的“变革内容生产方式”与“变革人机交互方式”两方面。大模型对内容理解和内容生成的双向能力使其既能以极低门槛实现多模态内容生成，也可脱离内容生产核心场景泛化为一种人机对话的媒介。未来，全行业将借助大模型能力衍生出的大量AI生产工具，实现内容生产效率的飞跃，并进一步降低数字生态的人机交互门槛。
AIGC的技术发展：科研与产业两端突围
中短期基于Transformer算法和结构优化仍是主流，长期可能被替代
学术界将通过扩大模型参数量、调整模型结构、局部算法优化等方式，进一步探索大模型的能力天花板，触碰AGI可能性；以各大企业为代表的产业侧，一方面从商业化落地角度追求更小模型参数下的高模型能力维持，以及解决大模型出现的知识幻觉问题，一方面也在积极研发探索新模型架构可能性，呈现“对外模型名称为厂商能力代号，但内含技术架构随时可能改变”的发展特征。产业与科研两侧的需求都已经暴露标准Transformer架构的巨大瓶颈，即“不可能三角”。各大机构与开发团队对Transformer架构的成功改进在快速推进，未来极有可能会出现具备推广价值的新Transformer架构。