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當前市面上的大模型，都屬于生成式AI。這篇文章，作者分享了生成式AI在當前的市場格局，以及后續的發展趨勢，供大家參考。

一、什么是生成式AI？

生成式AI（Generative AI），也稱為生成式人工智能，是一種人工智能技術，它能夠基于已有的數據生成新的數據實例，而不僅僅是識別或分類現有數據。這種技術的核心在于創造性地生成內容，而不是簡單地進行分析或預測。

生成式AI的工作原理：

AI系統通過文本、圖像、音頻或視頻等大量數據進行學習，系統識別數據中的模式和結構，理解數據的內在聯系和規律，基于學習到的模式，AI構建生成模型，該模型能夠生成新的數據實例，利用生成模型，AI能夠創造出全新的內容，例如編寫新的故事、生成新的圖像或音樂等。

生成式AI的關鍵特點：

1、能夠創造全新的內容，而不是僅僅復制或重現現有數據。

2、能夠生成多樣化的內容，提供廣泛的應用可能性。

3、能夠根據輸入的數據或條件調整生成的內容。

二、當前市場格局

生成式AI（AIGC）行業的競爭格局在中國呈現出多元化和層次化的特點

中國生成式AI行業可以劃分為基礎設施層、模型層及應用層三個層級結構。在這一領域，頭部上市公司主要有百度、科大訊飛、騰訊等，而未上市的AIGC產業領先公司包括抖音集團、華為、小冰、啟元世界、創新奇智、影譜科技、拓爾思、云舶科技、聯匯科技、一覽科技、視拓云、智源研究院、出門問問、無界AI等。

從企業成立時間來看，華為公司入場較早，于1987年之前成立；而大多數企業在2000年前后成立，例如騰訊、百度、科大訊飛等，在注冊資本方面，阿里巴巴和華為的注冊資本較高，超過400億元人民幣，顯示出這些成立較早的互聯網科技巨頭在當前市場上的規模優勢，并能為生成式AI業務布局提供資金支持。

在產品布局方面，主流的生成式AI產品及大模型包括百度的文心一言、科大訊飛的星火大模型、騰訊的混元大模型和盤古大模型、華為的盤古大模型等，各家頭部科技企業都在研發打造自己的大模型及生成式AI產品。

深度合成服務備案排名顯示，網易算法備案數量排名第一，表明在深度合成服務領域，互聯網大廠以及垂直領域的領軍企業和創業公司都有所涉及。此外，中國生成式AI注冊企業主要集中在北京市、上海市和廣東省，其中北京市有百川智能、出門問問、百度等代表性企業；上海市有喔哇宇宙、英矽智能、設序科技等；廣東省有妙語生畫、翻江倒海、若愚科技等。

從波特五力競爭模型角度分析，中國生成式AI行業仍處于起步階段，市場前景廣闊，企業競爭激烈。上游主要為基礎設施層，技術附加值較高，市場集中度較強，供應商議價能力較強；下游為應用層，消費者涉及各行各業，需求范圍廣，應用程度不斷加深，消費者議價能力較弱；行業進入壁壘較高，現有企業對關鍵資源的控制程度較高，但行業增長迅速，吸引力較大，新進入者威脅較高；行業替代品威脅主要體現為行業內部產品及服務的替代和競爭，以及不同技術、新舊技術之間的更新迭代，整體來看有一定的替代品威脅；由于技術迭代快、市場需求大、細分賽道多，參與者數量較多，且互聯網等頭部企業掌握主要關鍵資源，整體來看行業現有企業競爭較為激烈。

在人工智能行業的競爭格局方面，中國人工智能企業數量較多，截至2019年，中國共有797家人工智能企業，約占全球人工智能企業總數的14.8%，僅次于美國。競爭派系中，百度、阿里云、騰訊、華為、京東和科大訊飛為人工智能平臺的代表性企業；小米、平安科技、蘇寧、滴滴等企業在融合產業方面表現活躍；商湯科技、曠視科技、云從科技和依圖科技等獨角獸公司通過與傳統行業的合作，不斷深化技術應用和市場競爭力。

人工智能企業的區域集中度較高，北京市、廣東省、上海市和浙江省的企業數量合計占全國總數的83%，顯示出行業發展的密集度。從企業布局及競爭力評價來看，百度、騰訊、阿里云、華為等頭部平臺企業已布局多項AI技術，而平安科技、京東、小米等融合性公司主要針對應用層進行技術布局。專利授權量方面，百度、華為、騰訊排名全國前三，顯示出技術研發能力較強。

三、發展趨勢

生成式AI（AIGC）正迅速成為推動創新和變革的關鍵技術。它通過快速發展的技術，實現了從單一模式到多模態的轉變，能夠處理并融合來自不同模態的信息，如文本、圖像、聲音等。這種多模態深度學習模型不僅能夠發現不同類型模態之間的關系，還能將文本“翻譯”成圖像，或將圖像變成視頻等，為個性化內容創造提供了強大的支持。

而個性化內容的創造是生成式AI的另一大亮點。它利用大量數據，為用戶創造高度個性化的內容，包括產品推薦、新聞文章、藝術和音樂等，與個人產生深層次的共鳴。此外，生成式AI還通過增強藝術家和創作者的創作過程來增強其能力，協助他們產生新的設計和音樂作品。

在對話式AI領域，生成式AI正朝著更逼真、更能感知情境的方向發展。隨著自然語言處理能力的提升，AI將更好地理解和響應人類語言，使機器交互更加人性化。同時，生成式AI在醫療保健領域的應用也展現出巨大潛力，從提高醫學成像的準確性到協助基因組學研究，甚至預測疾病爆發，AI正成為拯救生命和降低醫療成本的重要工具。

以及娛樂產業正在經歷由AI驅動的視頻內容革命，AI使電影制作人能夠創造完全合成的演員、場景和特效，為講故事開辟新的可能性。產品設計領域也將受益于生成式AI，AI算法幫助工程師和設計師優化產品的功能和美觀性，推動更具可持續性、用戶友好性和視覺吸引力的產品的誕生。

網絡安全方面，面對日益復雜的網絡威脅，生成式AI將在檢測和減輕安全漏洞方面發揮關鍵作用，提高數字世界的安全性。同時，AI在模擬氣候場景、優化能源消耗和增強可再生能源解決方案方面具有巨大潛力，有助于理解和減輕氣候變化的影響。

教育領域也將從生成式AI中獲益，個性化學習體驗將成為未來教育的基石，通過人工智能驅動的導師和教育內容生成器，適應學生的個體需求，使教育變得更加便捷和有效。然而，隨著生成式AI的普及，道德和監管問題也日益凸顯。如何確保AI的“被遺忘權”、隱私保護和系統的可控性，將成為政策制定者和企業的重要議題。

技術路線和產品定位的演進也是生成式AI發展的關鍵。例如，Sora模型結合了先進的模型架構，能夠生成連續的視頻內容，預示著AI在視頻生成領域的新突破。最終，生成式AI將在媒體、創意產業、游戲與仿真產業以及元宇宙世界中發揮重要作用，提供新的發展方向和信息交互方式，預示著一個充滿創新和機遇的未來。