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當前AI領域發展迅速，AIGC已經日益成為改變工作、生活的關鍵力量，這種時候，了解一些發展趨勢很重要。研究報告就是獲取信息的途徑之一。本文作者整理了去年和當前20余篇機構發布的研究報告，對其中的關鍵進行了梳理，供各位參考。

AIGC日益成為推動社會變革的關鍵力量，無論是哪個行業的從業者，了解一點AI技術的發展概況和應用趨勢變得很重要。研究報告，作為掌握領域前沿信息的重要途徑，提供了系統而深入的洞察及觀點，是快速獲得專業視角的有效方式。

本文基于我在2023年和2024年閱讀的二十余篇機構發布的研究報告整理而成，對其中共識部分較多的內容或知識點進行了提煉梳理，每份研報各有側重，而這些差異化內容并未在文中提及，盡管在信息深度上可能有限，但也希望為初識AIGC的讀者呈現一份宏觀的知識速覽。

下面是本文涉及到的所有研報，期望獲得更多信息量的同學可自行搜索閱讀。

一、技術要素

AIGC技術三要素：算力、算法、數據。

算力：

算力指的是計算設備執行算法和處理數據的能力，是支撐AIGC系統運行的基礎。主要包括CPU、GPU、GPGPU、FPGA、ASIC等硬件。在實際應用中，GPU和GPGPU是當前主流的AIGC計算解決方案，因為它們在處理大規模數據和復雜計算任務時具有顯著優勢。從算力供應來看，現階段全球絕大部分GPU算力均來自英偉達（NVIDIA）和AMD。

算法：

算法指的是一系列解決問題、實現特定功能的有序指令和步驟，是實現AI生成內容的核心。AIGC常用的算法包括深度學習（如卷積神經網絡、循環神經網絡及其變種）、強化學習和自然語言處理（如Transformer）。創新算法如生成對抗網絡（GANs）和Transformer架構擴展了內容生成技術的邊界，使AI能夠創造出越來越逼真和復雜的內容。這些算法通過持續的優化和創新，不僅提高了內容生成的效率和效果，還推動了AIGC技術在創意、娛樂和營銷等領域的廣泛應用。

數據：

數據是AIGC平臺進行訓練和優化的核心資源，其質量和數量直接影響生成內容的準確性和多樣性。高質量的數據集包含豐富、準確、且標注良好的樣本，可以顯著提高模型的訓練效果。大量的數據有助于模型在各種情況下泛化，提高生成內容的多樣性和準確性。為確保數據質量和一致性，通常會通過清洗、去重和歸一化等步驟進行數據預處理，這可以有效提升模型訓練的速度和精度。數據不僅是訓練模型的基礎，也是評估和優化模型性能的重要依據。

吳恩達曾說：“發展人工智能就像用火箭發射衛星，需要強大的引擎和足夠的燃料，算法模型就是其引擎，高性能的算力是打造引擎的工具，海量的數據就是引擎的燃料”。算力、算法和數據的協同作用構成了AIGC技術的基礎。算力提供了處理復雜計算任務的必要硬件支持；算法為內容生成提供了智能化的邏輯和機制；數據則為模型訓練和優化提供了豐富的素材。三者相互依托，共同推動了AIGC技術的快速發展。

二、產業鏈

AIGC產業鏈基本分為三類：基礎設施、模型、應用。

基礎設施：

包括數據層、算力層、計算平臺、模型開發訓練平臺和其他配套設施。數據層提供高質量的訓練數據，通過大數據技術實現數據采集、存儲和管理。算力層提供 AI 計算所需的硬件，包括 GPU、FPGA、ASIC 和 CPU 等，這些硬件因其強大的計算能力，廣泛應用于 AI 模型的訓練和推理。計算平臺如Microsoft Azure、阿里云和百度云，提供彈性計算和存儲資源，支持AI模型的開發和部署。模型開發訓練平臺如TensorFlow和PyTorch，加速了AI模型的開發、訓練和優化。其他配套設施如數據標注工具（例如 Labelbox、SuperAnnotate 和 Scale AI）和監控調優工具（例如 MLflow、Weights & Biases 和 Neptune.ai），保障了 AI 開發流程的管理和優化。

模型：

包括底層通用大模型和中間層模型。底層通用大模型（如GPT-4和BERT）通過在海量數據上的訓練，提供廣泛的適用性和遷移學習能力，支持多種任務的AI應用，這部分是相對最容易形成壁壘的，包括人才、時間、數據和資金等多個方面。中間層模型具有垂直化、行業化、細分化的特點，針對特定領域或任務進行模型優化，結合行業數據進行微調，提供更具針對性的解決方案，如醫療影像分析或金融風險管理。這部分適合憑借過往行業積累和技術積累快速進入。

應用：

專注于將AI技術轉化為實際產品、服務和解決方案，解決具體場景中的問題，實現商業化?；诓煌膬r值創造邏輯，我國AIGC產業應用可被劃分為四類：生產可直接消費內容、結合底層系統生產高附加值內容、提供內容生產輔助工具、用于提供體系化解決方案。生產可直接消費內容是我國目前落地及變現進展最快的部分

三、營收模式

MaaS：

模型即服務（Model-as-a-Service）通過API提供模型調用服務，按調用量收費?？蛻艨梢酝ㄟ^API訪問AI模型，將其集成到自己的應用或服務中。收費通常基于調用次數、處理的請求量或計算資源消耗。

定制服務：

定制服務模式為客戶提供個性化模型，根據特定需求和預算開發AI解決方案。定制化服務通常包括數據收集、模型訓練、調整和部署。這種模式常見于高度專業的領域，如金融、醫療、或特定的制造業應用。

軟件訂閱：

讓用戶通過訂閱計劃獲取AI生成能力，按時間（如月度、年度）或按需收費。用戶支付固定費用即可訪問AI工具和功能，這種模式為產品提供了可預測的收入流和用戶增長的機會。

內容產出量：

按內容量收費模式基于AI生成內容的數量或使用的計算資源收費。這可以是圖片的數量、視頻的時長、文本的字數，或者是模型訓練的次數。

授權：

通過出售生成內容的使用權獲利。AI生成的內容，如圖像、文本或音樂，可以授權給其他公司使用，獲得許可費。這種模式強調生成內容的知識產權和價值，適合那些能夠提供獨特或高質量內容的AI工具。

廣告和推廣：

生成內容直接為廣告或推廣活動服務，創造收益。有兩種主要方式：自有平臺的廣告變現和生成內容的廣告植入。

MaaS具有高效利用計算資源、即插即用、持續更新、靈活計費以及安全性高等特點，極大地簡化了AI模型的使用和管理流程，降低了使用門檻，幫助企業或開發者快速響應市場需求、提高開發效率，并享受到先進AI技術帶來的競爭優勢，同時也推動了AI技術的普及和創新。

四、行業影響

在多份研報的行業應用變革分析板塊，多用平面直角坐標系來可視化呈現，內容繪制除形式外有三個不同點：

1. 調研數據的來源不同；
2. 對于行業變革的定義不同；
3. 行業名稱與展示數量不同。

這些差異使得科學的橫向對比變得困難，但依然有幾個行業在多個變革程度排名中表現突出，名列前茅。按加權平均排名依次為：媒體影視、電子商務、廣告營銷、游戲、金融、教育。

其他維度的排名：

• 行業變現能力：金融、教育、醫療、游戲、廣告營銷 《2023年AIGC場景應用展望研究報告》
• 行業滲透速度：電商、游戲廣告、媒體、金融 《2023年中國AIGC產業全景報告》
• 行業接受度：辦公軟件、游戲、影視傳媒、電商、內容資訊 《中國AIGC產業全景報告》

五、應用場景

1. 游戲

當很多行業還在討論AIGC的落地場景時，游戲行業已經將AIGC運用到每一個角落，深度、速度遠超大家想象。質量、成本、效率被稱游戲行業的“不可能三角”。

游戲之所以成為目前AIGC應用最為清晰的行業，就是因為AIGC對三者均會產生影響：

• 質量：同質化、缺乏創新成為游戲行業最大的擎肘，生成式AI技術可以大幅降低創新難度，豐富主題多樣性；
• 成本：策劃、音頻、美術程序等環節的生產力得到釋放，人員規模可壓縮約40%~70%，從而降低游戲制作成本；
• 效率：AI創作工具會使大量環節實現半自動化或全自動化，節省60%~70%的時間，提升游戲制作效能；

再結合研報中的一些判斷，AIGC對游戲的影響還有：提升玩家數量、活躍度；做大游戲市場；給行業新玩家提供了入局的機會；接下來，我們可以通過立項、研發、宣發3個環節，了解AIGC切入游戲行業的方式。

1）立項

根據游戲的用戶畫像等數據，借助生成式AI的理解、推理能力，幫助游戲公司提高對立項成功率的判斷。

2）研發

• 劇本：游戲劇本創作，AI文本生成提高劇情創作效率；NPC對話劇本，千人千面，提高互動性和可玩性；
• 道具/角色：角色、道具、場景等原畫、3D建模自動生成；AI輔助+設計師加工的協同模式；
• 音效：AI生成DEMO，音效師進行微調；
• 關卡：游戲關卡自動生成，并進行代碼自動測試，開放世界類游戲最為收益，將開啟“無限故事”時代；
• 玩法：AI捏臉、AI換裝、AI陪玩、AI托管、人機挑戰等；

3）宣發

• 本地化：借助AI精準、高效的翻譯，確保新版本全球同步上線；
• 營銷投放：提升營銷素材制作效率，如預告視頻、海報、短視頻等，素材可做到個性化；
• 二次創作：降低二創制作難度，加速內容傳播，提升游戲熱度，活躍社群活躍度；
• 社群互動：AI自動發言、自動回復，帶動或維持社群始終處于活躍狀態；

在3D游戲領域，由于優質3D數據的稀缺性、3D場景的復雜性、維度特征的多樣性，導致高質量的3D游戲生成還較難落地，這是目前AIGC在游戲領域的局限性。但隨著技術的快速突破和大量的制作嘗試，相信這些局限很快就能得到解決。

參考研報：《中國AIGC文生圖產業白皮書2023》、《AIGC賦能游戲產業線上沙龍-會議紀要》、《AIGC提質增效，傳媒行業應用前景廣闊》

2. 廣告營銷

當前互聯網流量見頂，廣告營銷亟需新范式的推動增長。AIGC為廣告營銷行業提供了全鏈路、多維度的解決方案，貫穿市場分析、客戶轉化和復購等關鍵環節。在初期，AIGC通過智能數據分析，精準洞察市場和消費者行為，優化營銷策略；中期，支持個性化內容創作和精準廣告投放，提升轉化率；而到了后期，通過自動化客戶互動和反饋分析，制定客戶維系策略，增強用戶忠誠度。

AIGC可以顯著提升營銷的智能化和互動性，為消費者提供個性化體驗，必將重新定義廣告營銷生態。具體來說，AIGC對營銷領域的影響有這幾個方面：提升效率和降低成本、深度個性化和定制化內容、多渠道營銷支持、持續優化和個性化推薦、創新性和獨特性的探索。

基于傳統營銷鏈路，多份研報對AIGC在各個環節的賦能方式進行了評估，涵蓋了市場分析、運營方式、營銷推廣、客戶轉化、營銷優化、客戶復購等環節。我們也可以對以上節點加以整合，從三個角度來理解AIGC在其中的作用：

策略洞察：

AIGC通過抓取并分析社交媒體、搜索引擎等平臺的數據，幫助廣告主掌握市場趨勢、競爭態勢和受眾偏好。它利用用戶行為和互動數據構建用戶畫像，并自動生成和優化廣告策略與排期。

內容生產：

AIGC能根據廣告主需求和受眾特征，自動生成符合品牌調性的創意素材，提升創作效率和質量。通過算法推薦，AI可拼接編排廣告文案和素材，生成廣告海報、視頻、軟文等營銷內容，支持新型交互方式。

投放管理：

AIGC通過分析用戶行為、興趣和偏好，為廣告主提供精確的受眾定位，實現大規模個性化投放。還可以利用實時反饋數據優化大模型，動態調整投放物料和策略，提升廣告效果和轉化率。

參考研報：《2024AI賦能營銷應用場景白皮書》、《從營銷AIGC化到AIGC營銷化》、《2023年AIGC場景應用展望研究報告》、《企業AIGC商業落地應用研究報告》、《中國AIGC廣告營銷產業全景報告》

3. 電子商務

電商行業天然具有海量的交易數據資源、多樣的營銷策略，可以快速受益于AI技術所帶來的效率提升。從提高運營效率到增強消費者體驗，再到優化供應鏈管理，AI為B端商家、C端消費者、電商平臺等各方都帶來新的機遇。

1）B端商家

• 選品決策：利用AI技術進行市場調研和商品分析，更好地理解目標用戶，幫助商家精準選品。
• 內容生成：商品圖片、產品描述、營銷活動文案等售賣材料實現AI智能生成，在跨境電商中，AI可以輔助生成具有當地文化特色的文案，加強商品與當地的文化連接，克服語言障礙。
• 廣告投放：在推廣階段，AIGC使廣告素材的生成和迭代速度顯著提升，增強廣告內容的吸引力和轉化率。并基于AI對用戶行為的洞察，精準關聯用戶，優化廣告投放策略。
• 客服工作：與以往基于特定詞語規則出發的固定回復不同，AI客服可以“聽懂”用戶訴求，靈活給出答案，還可以基于掌握的大量商品知識，與消費者展開多輪對話，助力達成消費轉化。

2）C端消費者

• AI導購：精準匹配和描述其個性化需求， 為消費者提供高效選品服務。
• AI比價：跨平臺智能對比商品價格與特點，提供即時的優惠信息和最佳的消費選項。

3）電商平臺

• 內容生成：提升素材生成能力，豐富社區互動與氛圍。
• 智能廣告：分析數據、識別目標用戶，然后智能生成廣告內容。
• 內部運營：AI自動執行繁瑣的數據分析、行為分析工作，從而釋放人力資源，專注于更具策略性的任務。

參考研報：《AIGC場景應用展望研究報告》、《2024AI賦能營銷應用場景白皮書》、《2024年AIGC發展趨勢報告》、《麥肯錫：捕捉生成式AI新機遇》、《WAIC傳媒：AIGC應用鵬程萬里》

4. 設計

雖然在行業變革榜單中，設計并未進入前五，但AIGC最初給大家帶來的深刻印象主要來自于各種AI圖像，2022年，以 Disco Diffusion、 Stable Diffusion、 Midjourney等為頭部代表的擴散模型開始在數字藝術領域大放異彩！到了2023年，畫質已經比肩人類畫師，在小紅書、抖音等平臺開始出現大量圖像生成作品，一時真假難分。同時隨著生成內容的可控性增強，AIGC開始全面進入設計領域。

AIGC 對于設計領域的影響，具體體現在對設計工作流的滲透。

• 創意構思：通過分析設計趨勢、用戶偏好和市場需求，AIGC可以快速提供大量創意建議。設計師也可以將零碎想法或多個不同的風格參考圖輸入Al， 自動融合生成不同的創意。
• 草稿繪制：根據設計師的初步想法或需求，自動生成多種不同風格的草稿。這些草稿可以作為設計師進一步細化和完善的基礎，大大縮短了設計周期。
• 設計執行：利用AIGC工具進行自動排版、顏色匹配、圖形處理等工作，這些工具能夠準確理解設計師的意圖，并快速生成高質量的設計成果。
• 方案反饋：自動分析用戶反饋，提煉有價值的信息，然后對方案進行自動優化和迭代，或是給到設計師進行決策。

當前階段，AIGC技術在設計領域仍有三大問題：

1. 可控性仍待提高：AIGC在理解復雜的設計需求和精確執行詳細指令方面仍顯不足，與設計師的預期存在偏差。
2. 生成作品仍有瑕疵：在細節處理上還不夠精細，經常出現不自然的、違反客觀規律的一些內容，作品不能“生成即用”，往往需要再加工。
3. 存在版權爭議：AI大模型的訓練數據來源始終存在版權爭議，其生成作品可能與版權作品具有高度相似性，觸發侵權風險。

盡管存在挑戰，但隨著技術的進步，AIGC必將越來越快地融入設計領域的各個層面。

參考研報：《2023年度AI設計實踐報告》、《中國AIGC文生圖產業白皮書2023》、《中國AIGC文生圖產業白皮書2023》、《AIGC之AI繪畫行業發展研究報告》

以上我們通過研報的視角，先后了解了AIGC的技術要素、產業鏈、營收模式和行業影響，還挑選了游戲、廣告營銷、電子商務、設計等四個應用場景，介紹了AIGC在這些領域下的具體切入點。從這些分析中，我們可以看到一個相同點，就是AIGC技術并不只是對某個局部產生了影響，而是正在迅速滲透到行業鏈路的每一個環節，對行業進行著全面改造和重新定義。

正是這種全方位地滲透和影響，賦予了AIGC無限的想象力。對于未來，我們應持續關注AIGC如何在解決行業痛點、提升效率、增強用戶體驗方面發揮更大的作用。同時，AIGC必將不斷開啟新的商業模式和創新路徑，推動產業向著智能化的方向演進，讓我們拭目以待。