2023，AIGC能賺到錢嗎？

2022年，AIGC（生成式AI）是當(dāng)之無愧的網(wǎng)紅。

AI作畫在各大社交平臺(tái)刷屏，ChatGPT火爆國內(nèi)外出盡了風(fēng)頭，依靠AI生成語音和表情、動(dòng)作的數(shù)字人也頻頻露臉。2022年12月，Science雜志發(fā)布了2022年度科學(xué)十大突破，果不其然，AIGC入選。

火爆背后，AIGC的商業(yè)化潛力還有待形成更清晰的路徑。目前來看，應(yīng)用范圍最廣、最出圈的AIGC能力，就是AI作畫（以文生圖），但可以看到，大量普通C端用戶都是抱著嘗鮮的熱情玩一把就走，龐大的流量很少能轉(zhuǎn)化為強(qiáng)勁的付費(fèi)意愿。

而對(duì)于制作插畫、輔助設(shè)計(jì)、生成海報(bào)等專業(yè)需求的B端來說，目前谷歌、OpenAl、百度、騰訊等各大廠開源的模型就足以提供支撐，這一市場能夠激活多大的商業(yè)價(jià)值，還不明確。

另外，政府提供的扶持性采購，G端市場也是加速AI產(chǎn)業(yè)形成良性商業(yè)循環(huán)的重要組成部分之一，而這類需求主要集中在智慧城市、政務(wù)數(shù)字化、大數(shù)據(jù)平臺(tái)等，AIGC能夠在其中的哪些場景發(fā)揮作用，還有待挖掘。

將火爆的“虛名”轉(zhuǎn)化為實(shí)實(shí)在在的money，進(jìn)一步提升商業(yè)空間，是AIGC接下來的當(dāng)務(wù)之急。讓我們來梳理一下，AIGC究竟能通過哪些方法賺到錢。

AIGC經(jīng)濟(jì)，繪畫領(lǐng)航

AIGC需要商業(yè)化，這是一個(gè)并不難做出的判斷。但如何商業(yè)化，需要從技術(shù)邏輯來一步步推演。

我們認(rèn)為，AIGC的商業(yè)化會(huì)首先發(fā)生在AI作畫，也就是以文生圖領(lǐng)域。目前，AIGC已經(jīng)誕生了文本生成、代碼生成、圖像生成、語音合成、視頻生成，甚至多模態(tài)的基礎(chǔ)模型和應(yīng)用場景。

之所以說AI作畫會(huì)率先探索出一條商業(yè)化路徑，源于AI商業(yè)化的三個(gè)基本規(guī)則：

第一，AI技術(shù)是不斷演進(jìn)的。

AI技術(shù)的商業(yè)化，與其他技術(shù)相比，有一個(gè)非常典型的差異：大多數(shù)AI系統(tǒng)在部署后不可避免地會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤或低效，都需要經(jīng)歷迭代和持續(xù)優(yōu)化來發(fā)揮作用。所以，AI系統(tǒng)落地應(yīng)用后，一些錯(cuò)誤是可被容忍的，重點(diǎn)是其帶來的生產(chǎn)力增益，以及自我迭代演進(jìn)的速度（即與運(yùn)行環(huán)境的適應(yīng)能力），應(yīng)該要能夠抵消犯錯(cuò)所造成的麻煩。

而目前來看，只有AI作畫，能夠做到大幅提高內(nèi)容生產(chǎn)力，同時(shí)適當(dāng)?shù)腻e(cuò)誤是可被允許的。

在DALL·E 2 、Midjourney、NovelAI、Stable Diffusion、文心一格、意間AI等圖像生成模型，對(duì)于藝術(shù)創(chuàng)作、設(shè)計(jì)等工作的生產(chǎn)力提升是非?？捎^的。原本需要數(shù)天甚至數(shù)周才能完成的畫作，通過AI就能一秒完成。而且這個(gè)領(lǐng)域的模型都非常卷，進(jìn)化速度很快。因此，盡管一開始AI作畫也會(huì)出現(xiàn)一些令人啼笑皆非的問題，比如將人畫成狗、少女吃面卻不會(huì)用筷子，但這些小麻煩，和為專業(yè)設(shè)計(jì)從業(yè)者節(jié)約的時(shí)間精力成本相比，確實(shí)不算什么。

與之相比，盡管文本生成更先進(jìn)，ChatGPT一出現(xiàn)就讓全世界為之震驚，但NLP自然語言要做到更高質(zhì)量的輸出、更具深度的垂直內(nèi)容，還比較有難度的。代碼生成可能會(huì)在短期內(nèi)對(duì)開發(fā)人員的生產(chǎn)力產(chǎn)生影響，但這一群體相對(duì)比較小眾；語音、視頻、數(shù)字人等AIGC應(yīng)用場景十分值得期待，但目前還沒有看到類似AlphaFold一樣的顛覆性基礎(chǔ)模型出現(xiàn)，目前階段的應(yīng)用還不夠成熟，Meta發(fā)布的短視頻生成系統(tǒng)Make-A-Video，谷歌的文本轉(zhuǎn)視頻工具Imagen Video等，都沒有掀起較大反響。

所以說，在諸多AIGC應(yīng)用領(lǐng)域中，AI作畫有望率先進(jìn)入商業(yè)化軌道。

第二，AI技術(shù)由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。

數(shù)據(jù)的重要性，這一點(diǎn)稍微了解人工智能的人都知道，而AIGC要取得優(yōu)秀的生成效果，離不開大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練。這也使得AIGC產(chǎn)品在進(jìn)入市場時(shí)，必須面臨來自技術(shù)、法律和倫理的約束。

技術(shù)層面，要解決數(shù)據(jù)來源、標(biāo)注、隱私計(jì)算、訓(xùn)練資源等問題，其中文本、圖像數(shù)據(jù)是更容易獲得并使用的。法律層面，AIGC產(chǎn)品商業(yè)化必須要解決數(shù)據(jù)授權(quán)的合規(guī)問題，而視頻、音頻的版權(quán)費(fèi)用是比較昂貴的，相比之下，AI作畫可以使用開源的圖像數(shù)據(jù)集，向?qū)I(yè)畫師或藝術(shù)網(wǎng)站獲得授權(quán)，成本上更可控；倫理層面，AIGC受數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，所以最終產(chǎn)品可能會(huì)受到臟數(shù)據(jù)的污染，或原數(shù)據(jù)就帶有偏見、歧視，要解決這類問題，一般來說需要在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)標(biāo)注上下更多功夫，圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注目前產(chǎn)業(yè)鏈已經(jīng)非常成熟，通過眾包平臺(tái)就可以完成。

從數(shù)據(jù)層面考慮，AI作畫也更容易解決數(shù)據(jù)瓶頸、實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)合規(guī)，為后續(xù)商業(yè)化奠定良好的基礎(chǔ)。

第三，AI技術(shù)基于云來使用。

從訓(xùn)練到推理，AIGC模型的計(jì)算量和所需的算力在不同階段存在較大差異，要求極高的基礎(chǔ)設(shè)施靈活性，因此，生成模型往往是通過云服務(wù)來開發(fā)的，在部署時(shí)，終端需求也存在一定的不確定性，有可能突然增加，算力需求短時(shí)期內(nèi)膨脹；也可能快速退潮，用戶過把癮之后很快就失去興趣，因此AIGC在提供服務(wù)時(shí)，云就成了最佳的輸送管道。

AIGC作為一種云上的SaaS軟件能力，讓需求方只需要在使用時(shí)接入，承擔(dān)一定的用云量或API服務(wù)費(fèi)，就能夠?qū)IGC引入業(yè)務(wù)當(dāng)中，不需要自己訓(xùn)練開發(fā)或自建機(jī)房，這無疑是極為劃算的。比如，現(xiàn)在的AI作畫軟件，用戶輸入一段文字，可以通過云端生成備選圖片，而不需要本地GPU或高性能芯片，才能讓普通大眾都玩起來。

云+AI按量付費(fèi)的商業(yè)模式，必然會(huì)影響到AIGC產(chǎn)品的前景，就拿云廠商來說，自然更愿意將圖像、視頻類AIGC應(yīng)用整合到解決方案中，以提升業(yè)務(wù)收入。與之相比，文本生成想要靠云上接入付費(fèi)軟件來回收成本，就顯得遙遙無期，比如GPT-3僅訓(xùn)練費(fèi)用就高達(dá)1200萬美元，但其四個(gè)商業(yè)化版本中，性能表現(xiàn)最好也最貴的Davinci，每token（大概是4 個(gè)字符）收費(fèi)僅0.06美元，最便宜的版本Ada更是低至0.0008美元。

因此，AI作畫更容易為云服務(wù)等產(chǎn)業(yè)鏈所關(guān)注，與廣闊的產(chǎn)業(yè)相結(jié)合，通過帶動(dòng)模型API付費(fèi)、用云量來完成商業(yè)價(jià)值的轉(zhuǎn)換。

從諸多角度判斷，AIGC尤其是AI作畫，有望以超預(yù)期的速度進(jìn)入商業(yè)應(yīng)用階段。這對(duì)用戶當(dāng)然是好消息，意味著很快會(huì)有更好更便宜的AI作畫產(chǎn)品被“卷出來”。但對(duì)AI企業(yè)來說，事情可能就沒那么簡單了。

ToC/ToB/ToG？哪條大路通羅馬？

找到了AI作畫的典型場景，是否就意味著找到了良好的商業(yè)模式？大no特no。

目前階段，AI作畫可以在三個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮提升生產(chǎn)力的顯著作用：

一是藝術(shù)生成，既可以讓C端用戶來生成繪畫作品，也可以為游戲工作室、創(chuàng)意機(jī)構(gòu)等生成服裝紋理等藝術(shù)。

二是廣告創(chuàng)意，也成為“甲方終結(jié)者”，通過自動(dòng)化生成和設(shè)計(jì)創(chuàng)意草圖，減少設(shè)計(jì)師與客戶的溝通成本，快速明確設(shè)計(jì)需求，避免大量反復(fù)甚至返工。

三是專業(yè)設(shè)計(jì)，將AI作畫與專業(yè)領(lǐng)域的知識(shí)相結(jié)合，如3D建模、建筑設(shè)計(jì)、醫(yī)療、工業(yè)設(shè)計(jì)等，從而減少這些專業(yè)領(lǐng)域制造效果圖的繁重成本，先由AI根據(jù)提示制作粗略的草圖，再由專業(yè)人員完成后續(xù)工作。

當(dāng)然，還有元宇宙生成數(shù)字社區(qū)之類的應(yīng)用，因?yàn)檫€比較小眾，在此就不單獨(dú)拿出來講了。

針對(duì)上述有望規(guī)模應(yīng)用的典型場景，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)三波力量，它們的商業(yè)化情況是各不相同的。

一是研究機(jī)構(gòu)及其衍生公司。

AIGC模型需要在大量數(shù)據(jù)集上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，耗費(fèi)大量資源成本，這類基礎(chǔ)模型（foundation models）的主要締造者之一，就是科研機(jī)構(gòu)，比如OpenAI（GPT-3、ChatGPT、DALLE等）這樣的非營利性研究機(jī)構(gòu)，或是中科院自動(dòng)化所（紫東太初大模型）這樣的科研院所。

這類組織幾乎沒有商業(yè)化的緊迫困擾，因此能夠?qū)⒅饕Ψ旁诩夹g(shù)突破上，從而締造出強(qiáng)大的基礎(chǔ)模型，后續(xù)可能像云服務(wù)商一樣，采用按量或按需付費(fèi)來提供服務(wù)。

對(duì)于這類組織來說，To C市場雖然流量龐大但付費(fèi)能力有限，意義更多體現(xiàn)在幫助模型迭代與優(yōu)化。真正可行的商業(yè)化，應(yīng)該是通過ToB市場服務(wù)產(chǎn)業(yè)，通過提供API來實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)；抑或是憑借研究型組織的中立性，承接一定的政府ToG項(xiàng)目，AI作畫在數(shù)智化項(xiàng)目中的應(yīng)用前景，承擔(dān)一定的探索任務(wù)。

以中科院自動(dòng)化研究所研制的紫東太初大模型為例，就具備“以圖生音”、“以音生圖”等多模態(tài)生成能力，目前主要應(yīng)用在產(chǎn)業(yè)場景，如智能座艙、工業(yè)設(shè)計(jì)、文旅、手語服務(wù)等領(lǐng)域。

二是大型科技企業(yè)。科技巨頭們積極投入大模型的研發(fā)，主要目的是看到大模型作為基礎(chǔ)模型，將是AIGC經(jīng)濟(jì)的新一代基礎(chǔ)設(shè)施，大型科技企業(yè)往往會(huì)因?yàn)閾碛写罅繑?shù)據(jù)而在產(chǎn)品上占據(jù)優(yōu)勢，薪資和工作環(huán)境更容易吸引精英技術(shù)人才，因此，通用類生成模型越來越向頭部企業(yè)集中，谷歌、Meta、百度、騰訊、華為等企業(yè)都在積極投入。

大型科技企業(yè)在AIGC領(lǐng)域的成功占位，能夠吸引大量AI開發(fā)者和ISV服務(wù)商匯聚到自己的生態(tài)上來，構(gòu)筑活躍的商業(yè)氛圍。那么，在生態(tài)搭建起來之后，到底去哪里收錢呢？

目前來看，AIGC的商業(yè)模式非常符合AI to B模式的發(fā)展邏輯，甚至可以說是必然選擇。首先，基礎(chǔ)產(chǎn)品+項(xiàng)目制。

To B市場有各種層次，其中一些營收合理的項(xiàng)目，主要還是智慧城市、交通改造之類的項(xiàng)目，其中大型科技企業(yè)有著先天的技術(shù)優(yōu)勢、品牌優(yōu)勢、執(zhí)行能力，由其作為牽引來為大型項(xiàng)目提供集成式、定制化的AIGC能力，從而實(shí)現(xiàn)研發(fā)回收；

另一種則是基礎(chǔ)產(chǎn)品+云服務(wù)。通過API提供基礎(chǔ)模型能力，將自身AI能力經(jīng)由大量下游企業(yè)，嵌入到各行各業(yè)的應(yīng)用場景中去，解鎖更多AIGC的產(chǎn)業(yè)價(jià)值，也能帶動(dòng)科技企業(yè)自身的云服務(wù)、算法、技術(shù)解決方案的增長。

大型科技企業(yè)的商業(yè)化挑戰(zhàn)，則來自其通常會(huì)吸引管理者的嚴(yán)格監(jiān)管，以及來自大眾的道德審查和倫理監(jiān)督。

比如大型企業(yè)的AI作畫軟件如果出現(xiàn)違規(guī)使用藝術(shù)家的畫作進(jìn)行訓(xùn)練，必然會(huì)引發(fā)輿論的風(fēng)波；在一些地區(qū)，谷歌、Meta都因數(shù)據(jù)的不良使用而被開出過巨額罰單，目前對(duì)大型科技公司開發(fā)和部署 AI的監(jiān)管也在加強(qiáng)。

三是中小和初創(chuàng)企業(yè)。不是所有企業(yè)都需要自己訓(xùn)練和開發(fā)AIGC大模型，一家科技巨頭也不可能通吃所有算法模型，隨著上述兩類組織將基礎(chǔ)模型和資源開放出來，AI作畫的部署成本逐漸降低，大量中小企業(yè)和初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)可以在通用大模型的基礎(chǔ)上，探索新的商業(yè)模式、產(chǎn)品或服務(wù)，形成單一平臺(tái)/模型+大量企業(yè)+無數(shù)開發(fā)者的AI軟件生態(tài)。

對(duì)于這類企業(yè)來說，由于時(shí)間和資源有限，通過調(diào)用API再創(chuàng)新，快速構(gòu)建定制化的產(chǎn)品和服務(wù)，快速響應(yīng)市場需求，獲得收入。比如AI作畫火爆之后，就有大量由個(gè)人開發(fā)者或初創(chuàng)企業(yè)開發(fā)的AI繪畫小程序和工具相繼上線。

這類企業(yè)容易產(chǎn)出明星應(yīng)用，比如前不久的意間AI繪畫小程序，11月11日單日用戶增加 65.7萬人，火爆程度可見一斑。但ToC應(yīng)用的核心挑戰(zhàn)是使用場景單一，一旦用戶興趣退潮，拉新和運(yùn)營成本會(huì)陡然增長，產(chǎn)品必須重新探索增長方式。資本市場的退出通道，即通過上市/收購/多輪融資來完成退出，這條路徑在今天已經(jīng)變得非常艱難了。

（意間AI繪畫平臺(tái)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)）

另一個(gè)可能率先火熱起來的市場則是企業(yè)服務(wù)，與垂直行業(yè)相結(jié)合，基于基礎(chǔ)模型形成標(biāo)準(zhǔn)化程度高、成本與回饋模型成熟的ToB垂類解決方案。從這一年來的市場反響來看，AI作畫的垂類應(yīng)用，會(huì)率先在創(chuàng)意設(shè)計(jì)、電商、工業(yè)設(shè)計(jì)、建筑、城市改造等行業(yè)火爆起來，主要表現(xiàn)在繁瑣美工任務(wù)的自動(dòng)化生成，通過軟件收入、服務(wù)費(fèi)、訂閱費(fèi)等形式來獲得商業(yè)變現(xiàn)。

顯而易見的是，當(dāng)這三類企業(yè)：科研機(jī)構(gòu)、大型科技企業(yè)、中小型及初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)，都能夠在B端產(chǎn)業(yè)場景中，找到適合自己的利基市場，形成規(guī)模效應(yīng)，那么就意味著AIGC商業(yè)化周期真正打開了。

2023，AIGC能開始賺錢嗎？

2022年，一個(gè)個(gè)AIGC模型橫空出世，獲得了極高的活躍度，也孕育了一個(gè)新的市場版圖。那么，2023年，AIGC模型們可以開始賺錢了嗎？

今天來看，大模型持續(xù)涌現(xiàn)并不斷迭代，AI基礎(chǔ)設(shè)施愈發(fā)完善，技術(shù)企業(yè)和開發(fā)者的熱情也非常充沛，但與廣闊的產(chǎn)業(yè)世界還有著一定的信息差，不縮短二者之間的差距，AIGC商業(yè)化就不會(huì)到來。只有當(dāng)AI作畫模型的應(yīng)用者數(shù)量，以及應(yīng)用場景的深度，達(dá)到一定的規(guī)模，才意味著企業(yè)服務(wù)的To B長尾市場被徹底撬開。

從前文中大家可能看到，通過基礎(chǔ)模型和API來構(gòu)建新一代基礎(chǔ)設(shè)施的機(jī)構(gòu)和科技企業(yè)，是AIGC產(chǎn)業(yè)的根基，那么在接下來的2023中，這類機(jī)構(gòu)和企業(yè)就需要承擔(dān)起加速AIGC商業(yè)化成熟的任務(wù)。

如果順利的話，我們會(huì)在未來一年中，看到：

1.AIGC產(chǎn)品工具化。

目前，一些AI作畫大模型的應(yīng)用門檻依然偏高，大范圍應(yīng)用還有非常多的挑戰(zhàn)，二手交易平臺(tái)上還出現(xiàn)了“代跑AI繪畫”服務(wù)，可以幫助客戶使用海外AI作畫軟件來生成作品，抑或是優(yōu)化關(guān)鍵詞，來生成更準(zhǔn)確、更合理的作品。而未來，AI作畫這類大模型會(huì)將能力封裝得更加完善、簡單、易用，并與垂直行業(yè)知識(shí)、多樣化算力資源等橫向、縱向打通，以滿足各類型開發(fā)者和企業(yè)的應(yīng)用需求，以最低成本完成AIGC能力的調(diào)用。

2.大模型技術(shù)自主化。

AIGC應(yīng)用與數(shù)智化相結(jié)合，在目前階段還非常新穎，也充滿想象。比如基于AI大模型生成城市交通設(shè)計(jì)方案、城市綠地規(guī)劃等。一旦進(jìn)入產(chǎn)業(yè)規(guī)?；瘧?yīng)用階段，就需要面臨一個(gè)問題，基礎(chǔ)模型是所有AIGC應(yīng)用的支撐，而一些海外大模型如OpenAI系列是不支持大陸地區(qū)訪問的，當(dāng)大家都在為GPT3.5、ChatGPT而感到震驚時(shí)，也不能忽視軟件上“卡脖子”的味道。

2023年，AIGC要與產(chǎn)業(yè)智能化相融合，還要解決底層模型安全、可控、領(lǐng)先的問題，變得愈發(fā)緊迫。

3.產(chǎn)業(yè)鏈趨于完善和順暢。

2022年，我們看到的是各種AIGC模型的你追我趕、爭奇斗艷，要將AIGC從小眾需求變成大眾需求，進(jìn)一步提升AIGC的商業(yè)空間，靠的不是某一個(gè)模型的一呼百應(yīng)，而是開發(fā)者、ISV服務(wù)商、云廠商、互聯(lián)網(wǎng)公司、傳統(tǒng)企業(yè)等產(chǎn)業(yè)鏈角色，都能夠與AIGC對(duì)齊，知道自己應(yīng)該如何用好AIGC，如何找到/賣出自己所需要的AIGC產(chǎn)品。

目前，AIGC領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)集中度還比較低，應(yīng)用場景也較為單一，既需要基礎(chǔ)模型的企業(yè)來教育市場、構(gòu)建典型案例，也需要大量代理商、云服務(wù)商來推動(dòng)供需匹配，開發(fā)者充分釋放腦洞和創(chuàng)意，挖掘AIGC實(shí)際場景……這些都需要一個(gè)完善且順暢的產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系。

4.行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和倫理基本形成共識(shí)。

一致認(rèn)可的行業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，是AI商業(yè)化的重要推動(dòng)者。尤其是AIGC這樣涉及個(gè)人創(chuàng)作的領(lǐng)域，在模型訓(xùn)練與開發(fā)過程中可能缺乏透明度和可解釋性，必須采取額外的努力來培養(yǎng)公眾的信心，避免因數(shù)據(jù)濫用、版權(quán)問題而造成AI技術(shù)的不信任。

對(duì)此，基礎(chǔ)模型的開發(fā)者更有能力與責(zé)任去推動(dòng)行業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和市場規(guī)范的建立，一來，可以減輕后續(xù)商業(yè)化的長期風(fēng)險(xiǎn)，避免修改可能導(dǎo)致的成本；二來可以在早期就建立開發(fā)者/代理商/用戶對(duì)AIGC產(chǎn)品的信任，確保產(chǎn)品符合倫理規(guī)范與法律法規(guī)；三來，技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)也有助于競爭力的建立，為后續(xù)市場活動(dòng)建立邊界。

2022年，AI作畫引發(fā)了大量個(gè)人藝術(shù)家的抵觸和擔(dān)憂，版權(quán)問題目前還沒有明確的共識(shí)和定義，這一點(diǎn)有望在2023年通過行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)范與共識(shí)而帶來改變。

AIGC的商業(yè)化繁榮，本質(zhì)上是構(gòu)建一個(gè)從實(shí)驗(yàn)室到產(chǎn)業(yè)地帶的AI落地通道。只有將上述基石一個(gè)個(gè)搭建好，完成商業(yè)化所需要的前期準(zhǔn)備，才能真正迎來規(guī)?；蟊l(fā)的“奇點(diǎn)”。

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