2023年中国AIGC行业展望：技术突破引领行业发展

内容概况：AIGC技术的核心思想是利用人工智能算法生成具有一定创意和质量的内容。通过训练模型和大量数据的学习，AIGC可以根据输入的条件或指导，生成与之相关的内容。AIGC产业链主要由基础层、模型层、应用层三大层构成。中国信通院测算，2022年我国人工智能核心产业规模达5080亿元，同比增长18%。人工智能不断赋能经济社会发展各领域，成为科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的新动能。2021年全球AIGC行业市场规模为20亿元，同比增长53.85%，到2022年，市场规模达到46亿元，同比增长130%。AIGC可生成的内容形式以文字为主，经过2022年的快速发展，AIGC技术可生成的内容形式已经拓展到了包括文宇、图像、视频、语音、代码、机器人动作等多种内容形式。2022年被称为“AIGC元年”。 中国AIGC行业市场规模占全球AIGC市场规模较大，2021年中国AIGC行业市场规模为19亿元，在全球AIGC行业市场规模的占比达95%。2022年中国AIGC行业市场规模达42亿元，占全球AIGC行业市场规模比重为91.3%。

关键词：AIGC行业发展历程、AIGC行业发展现状、AIGC细分行业发展现状

一、AIGC行业发展历程仅70余年，应用领域非常广泛

AIGC产业链主要由基础层、模型层、应用层三大层构成。基础层主要是数据服务、硬件、云服务等基础设施，主要包括数据供给、数据标注、AI芯片、开源算法、云计算、5G网络等基础设施行业。模型层则主要为数据层和中间层，模型层即垂直化、应用化、场景化的模型和应用工具，主要分为底层通用大模型和中间层模型，底层通用大模型又可分为开源基础模型、非开源基础模型和模型托管平台;中间层模型有人类互动反馈、大模型调整和个性化模型。通过大量无标签或通用公开数据集，在数百万或数十亿参数量下，训练的深度神经网络模型。这种模型经过专门的训练过程，能够对大规模数据进行复杂的处理和任务处理。大模型需要占用大量的计算资源、存储空间、时间和电力等资源来保证它的训练和部署。应用层则主要分为，文本生成、图像生成、音视频生成、跨模态生成等，主要应用有聊天机器人、智能客服、写作机器人、AI绘画、图像编辑、AI作曲、虚拟数字人以及代码生成等应用。应用非常广泛。

AIGC行业的发展历程主要分为三个阶段，第一个阶段为1950-1990年的早期萌芽阶段，受限于科技水平，AIGC仅限于小范围实验。第二个阶段为1990-2010年的沉积积累阶段，AIGC从实验性向实用性逐渐转变，深度学习算法、图形处理单元(GPU)、张量处理器(TPU)和训练数据规模等都取得了重大突破，但受到算法瓶颈的限制，效果有待提升。2012年，微软公开展示了一个全自动同声传译系统，通过深度神经网络（DNN）可以自动将英文演讲者的内容通过语音识别、语言翻译、语音合成等技术生成中文语音。第三个阶段为2010年至今的快速发展阶段，目前，深度学习模型不断迭代，AIGC取得突破性进展。尤其在2022年，算法获得井喷式发展，底层技术的突破也使得AIGC商业落地成为可能。其中主要集中在AI绘画领域：2014年6月，生成式对抗网络被提出。2021年2月，OpenAI推出了CLIP多模态预训练模型。2022年，扩散模型Diffusion Model逐渐替代GAN。

人工智能作为一项先进技术，对于推动社会和经济的发展起到了重要作用，近年来，我国人工智能产业在技术创新、产业生态、融合应用等方面取得积极进展，已进入全球第一梯队。中国信通院测算，2022年我国人工智能核心产业规模达5080亿元，同比增长18%。人工智能不断赋能经济社会发展各领域，成为科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的新动能。

人工智能芯片简称AI芯片，是指应用在人工智能算法加速，主要实现大规模并行计算的芯片。随着人工智能技术全面席卷全球的情况下，国内各大科技巨头纷纷进军AI领域，并且加速AI大模型的研发，对AI芯片的需求也在不断增长，全球竞争加剧，我国AI芯片行业发展面临重要机遇期。数据显示，2021年我国AI芯片市场规模达到437亿元，同比增长124%；2022年这一市场规模达到850亿元，同比增长99.06%。AI芯片的发展得益于我国政府对人工智能行业的大力支持，推出许多相关政策支持，使得人工智能行业快速发展，并带动AI芯片市场的发展。

注：本文节选出自智研咨询发布的《2023年中国AIGC行业现状分析：AIGC技术取得较大突破，发展迅速[图]》行业分析文章，如需获取行业文章全部内容，可进入智研咨询官网搜索查看。

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