AIGC對一些行業的改變是立竿見影的，在國內，長期價值已逐漸被挖掘。
@數科星球原創
作者丨苑晶
編輯丨十裡香
動蕩和富有戲劇性的一周行將結束，在本周，百度發佈文心一言、OpenAI發佈GPT-4、微軟發佈Microsoft 365 Copilot。
圍繞科技圈，人們的話題從贊嘆GPT-4的強大、百度的股價再到打工人命途多舛，可謂跌宕起伏、目不暇接。
客觀上，AIGC正在重構人們的辦公、娛樂乃至生活方式。
正如我們早先預計的那樣，這場AIGC浪潮才剛剛開始。
《以下所謂AIGC指AI Generated Content即人工智能內容生成技術，目前該技術已在文字、音樂、圖像、視頻等領域得到應用，並在行業內誕生了不少專註於此的技術型公司》。
01
不同行業內的短期影響
從短期來看，AIGC對一些行業的改變是立竿見影的。
對軟件開發行業的影響：
在年初，人們對GPT的判斷仍是，它對語境理解不深入、缺乏實際編程經驗，以至於無法替代程序員的工作。
但時隔幾周，這種看法就被重新塑造。
某企業內部首席科學家對數科星球《ID：digital-planet》這樣提及：『在代碼檢測，效率提升是明顯的，以前可能我需要一百個人，現在需要十個人就夠了』。
在這位高管看來，至少在軟件行業，低端開發工作將更多地被取代，取而代之的是，內容生成、內容策劃、數據分析師等工作可能更有前景。
對教育培訓行業的影響：
在我們和不同行業的從業者對答後，發現AIGC對教育培訓的影響度極為快速和深遠。
『我們的產品被很多做培訓的人買了，比如西班牙語培訓機構這種』，一位創業者表示。
在培訓行業，AIGC的使用者越來越多，老師們正在讓生成課件等教學資源更加高效，而且，在其中，不少人還發現了個性化對學生匹配教學資源的方式。
此外，在媒體與廣告行業，AIGC由於可快速生成大量的文章、視頻、圖片等內容極大提升了相關從業者的工作效率；
在遊戲行業，AIGC還可以被用於遊戲場景、角色、任務等元素的生成，為遊戲開發提供更高效、更豐富的創作工具，同時也可以提高遊戲的可玩性和趣味性；
在消費零售行業，該技術被用於自動生成商品描述、推薦語等內容，幫助零售商提高商品銷售效率和客戶滿意度；
在制造和工業行業，AIGC技術可以幫助制造和工業行業生成產品設計、模擬和測試數據，從而提高產品質量和生產效率。
02
不同行業內的長期影響
GPT-4一經發佈，展示了其在圖片語義理解等多模態場景下的優勢。
『看到GPT-4能理解圖片，我覺得挺驚訝的』，一位投資人對數科星球《ID：digital-planet》這樣說。
在他看來，以往計算機在圖片語義理解上進展龜速，而目前，該項技術已經可以識別顏色、形狀、紋理、深度和透視等諸多要素。
更為關鍵的是，深度學習算法還能自動識別對象、場景和行為信息，這點在未來應用組智能駕駛、安防監控、醫學影像分析等都有極大的想象力。
『雖然目前，抽象概念、情感意圖和文化等還有所欠缺，但這已經是巨大的進步了』，一位從業者分析。
就趨勢來看，影響圖片語義理解的準確性雖還有復雜場景或光照條件等因素制約，但對比過去的『龜速』，突破確實肉眼可見。
『我看到他們在ChatGPT裡加了很多‘專科語料’，以至於能在更多場景中解決更多的事』，一位投資人這樣說。
在他看來，加入『語料』的結果是，有更多用戶參與到產品之中，而在這個過程中生成了更多數據，形成了更大的用戶-數據飛輪。
暴力計算、思維鏈、多步推理是目前GPT的特色。
不過，這個類型的軟件似乎存在發展上限，一些行業內人士對此的回應是；『即便是加入了多模態《包括文字在內的，圖片、視頻等》，它根本上還在數據中‘空轉’，未來還應和物理世界連接』。
與微軟不同的是，google將走出一條AI+物理世界的新路。
因後者在物聯網、傳感器等方面著大量積累，以至於，在未來google或將在改造物理世界上貢獻非凡。
在其中，一些場景被描述為：利用人工智能算法對工業生產過程進行優化，以提高生產效率和品質和利用人工智能算法對城市交通進行管理和調度，以提高交通效率和減少擁堵等。
如果把視角拉回至GPT，會發現，其圖像描述、視頻字幕、語音識別和對話系統領域均存在應用場景。
在以上基礎上，由於計算機將對語言表達有更精準理解，結合多模態數據，智能客服、智能家居、醫療等行業的智能化將有巨大飛躍。
目前，在數科星球《ID：digital-planet》所關注的項目和投資機構中，得到的最多表述是；『Domain Model《領域模型》會進一步釋放AIGC的市場空間』。
由於Domain Model具有在軟件中實現特定業務領域實現對象和規則的能力，這樣一來，開發人員便可以依據此更好地理解業務需求從而轉化為代碼實現。
另外，在預訓練模型中數據流的輸入、輸出分離技術也可進一步提高AIGC的通用性和靈活性，從另一個角度而言，也降低了其部署難度。
《從技術角度上，之前大模型中存在數據不匹配、模型泛化能力不足等問題，如若將輸入、輸出分離，可以讓不同行業使用相同模型和算法，這樣一來，則降低了大模型在進入細分市場的門檻和成本，也利於這類公司擁有更多的市場份額和更強的競爭力》。
03
中國企業在AIGC的破局機會
目前，在國內，AIGC同樣發展迅速，文心一言的刷屏便可見一斑。
較之GPT與文心一言，網路上雖有不同意見，實際上，數科星球《ID：digital-planet》認為，國內的AIGC行業正是因為焦慮的產生反而更加有前景。
在產品上，國內企業仍有較強競爭力，這體現在三個方面：
- 首先，國內巨頭企業大多都有創造巨型用戶基礎產品的經驗，比如在廣告、社交媒體和活動等方式獲取用戶的經驗可再次遷移。
- 其次，國內對產品的二次開發經驗相當豐富。
『我們認為，未來可能有更多更好玩的應用GPT等產品的場景存在』，一位投資人說。
- 再次，對比GPT未將大量資源投入中文語境的事實，一些人覺得依賴本土文化和國內數據可彌補GPT目前在這些方面的短板。
在技術突破上，仍有一些跨行技術可用於AIGC的彎道超車：
『我覺得對於中國來說還有一個利好，那就是我們在並行計算上的優勢』，一位從業者這樣說。
在近日，硬件不足的問題受到了廣泛關注，甚至有文章稱發生了『幾個專家搶一塊卡』的事情。
在一些人看來，如若將分佈式計算技術應用至AIGC領域，則可通過在多臺計算機並行子任務的方式提升速度和效率，而不用依賴單節點計算性能。
『對於這個問題，你可以理解成這是一個性價比關系，比如如果3090、4090顯卡隻有好顯卡的1/2性能，但成本更低的話，那麼異構計算就有可能成為現實，並有一定經濟性』，一位從業者表示。
《對比來說，3090和4090顯卡的硬件設計在內存帶寬、內存容量有瑕疵，並不具備Tensor Cores和Sparsity等技術，但如果任務規模較小或要求不是很高，3090和4090顯卡也可以作為替代選擇。
》
還有，在國內，AIGC的應用場景仍然廣闊。
『在RPA領域，AIGC可以滿足軟件自動化在邏輯層輸入的相關需求』，一位從業者表示。
在他看來，AIGC可以幫助RPA系統更好地處理復雜、結構化和非結構化數據，從而提高自動化程度和準確性。
其次，AIGC可以通過分析和學習數據，實現更加智能化的RPA自動化流程，從而提高效率和降低成本。
另外，AIGC還可以實現跨系統、跨部門和跨業務領域的數據共享和整合，從而實現更加全面的RPA自動化。
可以說，AIGC對於RPA行業來說是一項重要的技術進步，它將帶來更高效、更智能、更全面的自動化流程，為企業帶來更多的商業價值。
目前，在國內，諸如RPA行業的需求還有很多，而這一點也是國內AIGC能夠最終崛起的重要參數之一。
在一些人看來，AIGC由於有著天然的對To C的友好度，使得其在諸如SaaS等行業賦能場景頗多。
『我們的SaaS相當於美國的1/7，在這1/7裡大多數數字化需求又有80%在國營公司中，我認為AIGC是能夠進一步推動這些企業進行數字化的』，一位投資者表示。
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