首先，讓我們理解一下這兩個(gè)概念。
AIGC，或者稱之為人工智能生成內(nèi)容，是指使用AI算法和模型來自動(dòng)生成全新的、原創(chuàng)的內(nèi)容。這種內(nèi)容可以包括文本、圖像、音頻、視頻等各種形式，甚至可以包括一些獨(dú)特的形式，比如新穎的創(chuàng)意和設(shè)計(jì)。AIGC的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，包括但不限于寫作、繪畫、音樂創(chuàng)作、視頻制作等。
生成式AI，則是一種更廣泛的概念。它指的是使用AI算法和模型來生成或者模擬某種特定的數(shù)據(jù)或現(xiàn)象。這種AI模型的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練過程通常是基于大量的數(shù)據(jù)，從而使其能夠模擬出真實(shí)世界中的某種行為或者現(xiàn)象。生成式AI的應(yīng)用領(lǐng)域也非常廣泛，包括但不限于自然語言處理、圖像識(shí)別、語音合成等。
一、什么是AIGC？
二、技術(shù)層面發(fā)展
AIGC要素：算力 + 算法+ 數(shù)據(jù) 
AIGC發(fā)展重點(diǎn)
AIGC產(chǎn)業(yè)鏈路
AIGC未來方向
三、產(chǎn)業(yè)層面發(fā)展
AIGC產(chǎn)業(yè)融資
AIGC場(chǎng)景應(yīng)用
四、AIGC應(yīng)用分析
AI+ 游戲
eg：網(wǎng)易伏羲
AI + 廣告營(yíng)銷
eg：
AI + 影視媒體行業(yè)
eg：
AI+ 電商
eg：
AI+醫(yī)療
eg：
AI + 金融
eg：
AI+ 其他
五、AIGC落地方式與路徑
目前企業(yè)/機(jī)構(gòu)端在使用相關(guān)的AIGC能力時(shí)，主要有五種方式：直接使用、Prompt、LoRA、Finetune、Train。
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直接使用：直接使用基礎(chǔ)大模型廠商發(fā)布的產(chǎn)品服務(wù)，通過接口調(diào)用方式嵌入自身業(yè)務(wù)或系統(tǒng)當(dāng)中。
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Prompt：通過提示工程，通過微調(diào)少量參數(shù)，引導(dǎo)預(yù)訓(xùn)練語言模型做特定下游任務(wù)。利用文本對(duì)話方式操控語言大模型，引導(dǎo)生成結(jié)果。
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LoRA：僅訓(xùn)練低秩矩陣（low rank matrics），使用時(shí)將LoRA模型的參數(shù)注入基礎(chǔ)大模型，在不修改大模型的前提下，改變模型的生成風(fēng)格。所需的訓(xùn)練資源比訓(xùn)練基礎(chǔ)大模型要小很多，非常適合社區(qū)使用者和個(gè)人開發(fā)者。
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FineTune：Finetune是應(yīng)用或利用遷移學(xué)習(xí)的一種方式。對(duì)基礎(chǔ)大模型進(jìn)行微調(diào)，以適應(yīng)特定任務(wù)。當(dāng)數(shù)據(jù)集相似，但數(shù)據(jù)量又很少的情況下，微調(diào)省去大量計(jì)算資源和計(jì)算時(shí)間，提高了計(jì)算效率,甚至提高準(zhǔn)確率。具體來說，微調(diào)是一個(gè)過程，它采用已經(jīng)針對(duì)一項(xiàng)給定任務(wù)訓(xùn)練過的模型，然后調(diào)整或微調(diào)模型以使其執(zhí)行第二個(gè)類似任務(wù)。
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Train：調(diào)用數(shù)據(jù)、算力、算法從頭訓(xùn)練大模型，從頭開始訓(xùn)練大模型。除非特殊領(lǐng)域和特定要求，一般商業(yè)公司不會(huì)從頭開始訓(xùn)練基礎(chǔ)大模型。
六、AIGC營(yíng)收模式
目前AIGC主要的商業(yè)模式為MaaS（Model as a service），MaaS是一種云與大模型深度綁定后的新商業(yè)模式，以云為基礎(chǔ)、模型為中心，提供眾多預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型，只需針對(duì)具體場(chǎng)景作調(diào)整優(yōu)化，就能夠快速投入使用。
六、機(jī)遇和挑戰(zhàn)
七、標(biāo)桿企業(yè)
阿里云
第四范式
云知聲
中關(guān)村科金
文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-809727.html
軟通動(dòng)力
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八、資源
- 艾瑞咨詢：https://www.iresearch.com.cn/Detail/report?id=4294&isfree=0
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