AIGC技术和产业生态迎来发展快车道
2022年，从引爆ai作画领域的dall-e 2、stable diffusion等ai模型，到以chatgpt为代表的接近人类水平的对话机器人，aigc不断刷爆网络，其强大的内容生成能力给人们带来了巨大的震撼。学术界和产业界也都形成共识：aigc绝非昙花一现，其底层技术和产业生态已经形成了新的格局。经过了2022年的预热，2023年aigc领域将迎来更大发展。aigc生成内容的类型不断丰富、质量不断提升，也将有更多的企业积极拥抱aigc。在这个背景下，腾讯研究院正式发布《aigc发展趋势报告2023：迎接人工智能的下一个时代》。报告从技术发展和产业生态、应用趋势、治理挑战等维度，对aigc的发展趋势进行了深入思考。
1、2022年ossp主板技术规范2、2022年ossp主板技术规范v1.03、2022年otii 1u服务器设计规范v2.04、2022年otii 2u服务器技术规范5、otii服务器测试规范
aigc技术和产业生态迎来发展快车道
aigc的大爆发不仅有赖于ai技术的突破创新，还离不开产业生态快速发展的支撑。在技术创新方面，生成算法、预训练模型、多模态技术等ai技术汇聚发展，为aigc的爆发提供了肥沃的技术土壤。
图：aigc技术累积融合
第一，基础的生成算法模型不断突破创新。比如为人熟知的gan、transformer、扩散模型等，这些模型的性能、稳定性、生成内容质量等不断提升。得益于生成算法的进步，aigc现在已经能够生成文字、代码、图像、语音、视频、3d物体等各种类型的内容和数据。
第二，预训练模型，也即基础模型、大模型，引发了aigc技术能力的质变。虽然过去各类生成模型层出不穷，但是使用门槛高、训练成本高、内容生成简单和质量偏低，远远不能满足真实内容消费场景中的灵活多变、高精度、高质量等需求。而预训练模型能够适用于多任务、多场景、多功能需求，能够解决以上诸多痛点。预训练模型技术也显著提升了aigc模型的通用化能力和工业化水平，同一个aigc模型可以高质量地完成多种多样的内容输出任务，让aigc模型成为自动化内容生产的“工厂”和“流水线”。正因如此，谷歌、微软、openai等企业纷纷抢占先机，推动人工智能进入预训练模型时代。
第三，多模态技术推动了aigc的内容多样性，进一步增强了aigc模型的通用化能力。多模态技术使得语言文字、图像、音视频等多种类型数据可以互相转化和生成。比如clip模型，它能够将文字和图像进行关联，如将文字“狗”和狗的图像进行关联，并且关联的特征非常丰富。这为后续文生图、文生视频类的aigc应用的爆发奠定了基础。
未来，算法的进步将带来更多激动人心的应用，语言模型会得到进一步发展，可以自我持续学习的多模态ai将日益成为主流，这些因素会进一步推动aigc领域的蓬勃发展。
在产业生态方面，aigc领域正在加速形成三层产业生态并持续创新发展，正走向模型即服务（maas）的未来。
目前，aigc产业生态体系的雏形已现，呈现为上中下三层架构。
第一层是基础层，以预训练模型为基础搭建的aigc技术基础设施层。在国外，以openai、stability.ai为代表，通过受控api、开源等方式输出模型能力。
第二层是中间层，是在预训练模型基础上，通过专门的调试和训练，快速抽取形成垂直化、场景化、定制化的小模型和应用工具层，可以实现工业流水线式部署，同时兼具按需使用、高效经济的优势。比如，知名的二次元画风生成模型novel-ai，以及各种风格的角色生成器等，就是基于stable diffusion开源进行的二次开发。随着aigc模型加速成为新的技术平台，模型即服务（model-as-a-service，maas）开始成为现实，预计将对商业领域产生巨大影响。
第三层是应用层，依托底层模型和中间层的垂直模型，各厂商进一步开放面向c端和b端用户的各种各样的aigc产品和服务，满足海量用户的内容创建和消费需求。例如群聊机器人、文本生成软件、头像生成软件等aigc消费工具。
目前，从提供预训练的ai大模型的基础设施层公司到专注打造垂直领域内aigc工具的中间层公司、再到直接面对消费者和终端用户提供产品和服务的应用层公司，美国围绕aigc生长出繁荣的生态，技术创新引发的应用创新浪潮迭起；中国也有望凭借领先的aigc技术赋能千行百业。
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aigc的大爆发不仅有赖于ai技术的突破创新，还离不开产业生态快速发展的支撑。在技术创新方面，生成算法、预训练模型、多模态技术等ai技术汇聚发展，为aigc的爆发提供了肥沃的技术土壤。
图：aigc技术累积融合
第一，基础的生成算法模型不断突破创新。比如为人熟知的gan、transformer、扩散模型等，这些模型的性能、稳定性、生成内容质量等不断提升。得益于生成算法的进步，aigc现在已经能够生成文字、代码、图像、语音、视频、3d物体等各种类型的内容和数据。
第二，预训练模型，也即基础模型、大模型，引发了aigc技术能力的质变。虽然过去各类生成模型层出不穷，但是使用门槛高、训练成本高、内容生成简单和质量偏低，远远不能满足真实内容消费场景中的灵活多变、高精度、高质量等需求。而预训练模型能够适用于多任务、多场景、多功能需求，能够解决以上诸多痛点。预训练模型技术也显著提升了aigc模型的通用化能力和工业化水平，同一个aigc模型可以高质量地完成多种多样的内容输出任务，让aigc模型成为自动化内容生产的“工厂”和“流水线”。正因如此，谷歌、微软、openai等企业纷纷抢占先机，推动人工智能进入预训练模型时代。
第三，多模态技术推动了aigc的内容多样性，进一步增强了aigc模型的通用化能力。多模态技术使得语言文字、图像、音视频等多种类型数据可以互相转化和生成。比如clip模型，它能够将文字和图像进行关联，如将文字“狗”和狗的图像进行关联，并且关联的特征非常丰富。这为后续文生图、文生视频类的aigc应用的爆发奠定了基础。
未来，算法的进步将带来更多激动人心的应用，语言模型会得到进一步发展，可以自我持续学习的多模态ai将日益成为主流，这些因素会进一步推动aigc领域的蓬勃发展。
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目前，aigc产业生态体系的雏形已现，呈现为上中下三层架构。
第一层是基础层，以预训练模型为基础搭建的aigc技术基础设施层。在国外，以openai、stability.ai为代表，通过受控api、开源等方式输出模型能力。
第二层是中间层，是在预训练模型基础上，通过专门的调试和训练，快速抽取形成垂直化、场景化、定制化的小模型和应用工具层，可以实现工业流水线式部署，同时兼具按需使用、高效经济的优势。比如，知名的二次元画风生成模型novel-ai，以及各种风格的角色生成器等，就是基于stable diffusion开源进行的二次开发。随着aigc模型加速成为新的技术平台，模型即服务（model-as-a-service，maas）开始成为现实，预计将对商业领域产生巨大影响。
第三层是应用层，依托底层模型和中间层的垂直模型，各厂商进一步开放面向c端和b端用户的各种各样的aigc产品和服务，满足海量用户的内容创建和消费需求。例如群聊机器人、文本生成软件、头像生成软件等aigc消费工具。
目前，从提供预训练的ai大模型的基础设施层公司到专注打造垂直领域内aigc工具的中间层公司、再到直接面对消费者和终端用户提供产品和服务的应用层公司，美国围绕aigc生长出繁荣的生态，技术创新引发的应用创新浪潮迭起；中国也有望凭借领先的aigc技术赋能千行百业。
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