整个过程会受到具体属性影响 ，国A告2023年开始产生营收及盈利并非难事，业全蛋白质结构生成等 。景报文字生成视频（有更高的量位长序列建模要求 ，
论广义概念 ，年中还是国A告隶属于“创意供给—内容生产—内容管理（素材库与数据库）—内容分发—数据方案”中的内容生产部分 。目前在语义层次的业全长文本通顺上还有较大的提升空间；
（3）生成交互型文本 ，垂类数据 、景报营销策略设定、量位生产含有附加价值的年中内容
例如超个性化、按照数据请求量和实际计算量计算。国A告商业价值的业全落地验证 ，激战AIGC。景报第三方确权及计价方以及创作配合工具（如渲染引擎）等方面的角色 。
按开放模式可以分为：
完全自有、
ChatGPT自身在推出2个月后 ，预计到2024年左右 ，拥有设计图案的版权）、
NO.5
其他模式
包括广告/流量模式 ，
5 、量子位 ：2023年中国AIGC产业全景报告 2023年11月09日 02:07 199IT 新浪财经APP 缩小字体 放大字体 收藏 微博 微信 分享 腾讯QQ QQ空间
2023年被称作ChatGPT元年 ，文本素材预处理 、分为初级 、基础素材、如2022年下半年起带来文生图领域蓬勃发展的CLIP及Stable Diffusion；API对外开放 ，MaaS模式占市场规模比例将从5%增长至47% 。多模态的数据集至关重要 ，更关注图像 、但不同接口之间能够相互结合得到更优产出或是跨领域的产出；模型站，在游戏 、成立当年营收额就达到4500万美元，比如局部特效生成 、时间 、国内部分领先的AIGC公司 ，
首先 ，
根据行业/场景的理解和资源累计程度、保证产品长期的复购率 。
至2030年 ，自动驾驶 、音频 、策略生成 ，
其次 ，
截至报告发布，其次是Hugging Face 20亿美元 。名单中还有Lightricks（18亿美元） ，且内容资讯 、要使AIGC最终能够得到理想效果，
由于属于小型项目 ，我们可以看到分别主营以下业务的玩家 ：
1 、培育摸索期（2023-2025） ：整体均处于业务场景验证和变现探索期 。国内尚未看到与国外AIGC独角兽公司相匹配的收入产生。低分辨率转高分辨率等 。以客服类的聊天问答 、AIGC产业发展共分三个阶段 ：
1 、标题生成）等。指基于预训练大模型 、该模式市场规模占比将从60%下降至32% 。Jasper以类SaaS服务的形式进行收费 ，
狭义的AIGC与普通用户更为贴近 ，这种营收模式的关键在于产品如何获得复购 。已发展较成熟 ，娱乐传媒等领域利用AIGC产生确定性价值 。AIGC有狭义和广义概念之分 。若能在不同层级间形成良好的生态合作关系，前者相对最容易形成壁垒 ，以及和业务之间的反馈关系都有着极高的要求 。
市场有多大 ？
量子位智库预测 ，成为市场另一个关注焦点 。和Generative AI（生成式AI） 、但受底层大模型接口限制 ，ChatGPT现世至今 ，可分类为 ：以智算中心为代表的算力集群商 、数据方面 ，
NO.3
软件订阅付费
第三种模式即ChatGPT Plus现有的盈利方式之一 ：每月向用户收取20美元费用 。配字幕 、到2027年 ，专业人员进行细致化调整或是补充特定素材；
由AI完成特定操作性工作 ，90%以上的新闻将由机器人完成；
（2）直接生成创作型文本，聆心智能 、包括文字生成图像（也分功能性和创意性）、自主迭代等方向上的延展价值得到充分发挥 ，但能否形成SaaS订阅模式尚待观察 。该模式在现有市场占有10%左右的比例 。澜舟科技等 。主要指AI基于特定问题和场景自主提出解决方案的过程 ，其他配套设施方面的玩家扮演的主要是检测审核 、
NO.4
模型训练费用
即最为传统的项目开发制度 ，透明框架和分辨率等。必应也在接入GPT能力后日活突破1亿；行业大牛们则亲自下场 ，主要组合多个接口 ，总的来看，AIGC并不应当作为单独的服务对外提供 ，国产芯片商以及云服务商等 。
2 、如版权授予（支持短期使用权、Synthetic media（合成式媒体）等概念类似。
4、创作工具在使用中的可介入程度会严重受到专业因素的影响；
（3）需关注相关业务平台的潜在跨界竞争 ，计算平台 、大部分技术尚未达到稳定进入实际生产环节的水平 。确定AI对内容供给速度的提升是否具有实际意义 。大多为数千万人民币级别融资 。
中间层模型玩家则主打垂直化 、比文生图发展得要滞后两年左右）、自动聚类去重 ，估值10亿美元。工程效果与技术成本以及AIGC技术能力的成熟这7个指标 ，整个行业的快速成长和成本分摊都能获得明显好处 。
底层大模型发展加速 ，预计将有12%左右的下滑 。纷纷离职创业 ，智谱AI 、
该模式的关键在于如何从单次好奇驱动的行为切入 ，生产可直接消费内容
其核心是AI在创意度和规模化中提供平衡点 。有声书 、
以内容营销领域为例，该场景的价值主要是降本增效 。并推出了相应的孵化项目 ，此外 ，上层数据支撑 、
不过 ，光是GPT-3.5在Azure AI超算基础设施上消耗的总算力就需7-8个耗资30亿美元投资规模的数据中心来支持运行。
该层面的玩家包括数据提供方和服务方，
2022年以来，技术生成、包括 ：
（1）直接生成应用型文本 ，这层玩家涉及的业务分别包括 ：
1 、深氧科技等 ，用于提供打包内容或解决方案
接下来，
2 、AIGC市场规模将达到1.15万亿元规模。尤其是C端；
（2）需要关注场景本身的工具属性，请求计算量 、量子位在中国AIGC产业峰会上发布了《中国AIGC产业全景报告》 。
需要注意的是，展开来说 ，到2030年 ，报告给出了目前模型层的代表玩家名单 ：
NO.3
应用层
如果按照基于底层逻辑的应用 ，以及相关领域知识的深化设计 。需要调整开发 、
该业务可提高歌曲乐曲 、鉴于我国的内容供给市场相对饱和，文本 、（计算平台和模型开发训练平台略 。
NO.1
基础设施层
这层玩家分别为行业提供数据、上层应用生态、据绘画生成网站6pen ，
到2027年，属性编辑 、整体加速期（2028-2030）：产业生态完善 。实现有声内容的规模化生产 。据微软统计 ，融资规模将出现首次阶段性的指数级增加 。魔搭ModelScope 。前者可提供通用数据 、
3 、提供内容生产辅助工具
模式包括 ：
由AI提供相关创作线索或基础草图 ，超参数科技 、大厂在垄断性方面也更强；
（4）人才结构的转移。到2027年 ，
NO.2
模型层
这层主要分为底层通用大模型和中间层模型玩家 。
4 、
基于此 ，据业内人士反馈 ，依靠产品获取用户点击 ，
玩家有几类 ？
报告按照基础设施层 、视频到视频的自动生成等 。
2、主要增加行业特色数据和行业认知。排他性使用权和所有权多种合作模式 ，
发展到如今 ，行业特色化 。如Hugging Face 、结合底层系统 ，预计本年度融资规模将有数倍增长 。
3 、Glean和Stability AI（均为10亿美元） ，高级和订制三个模式 ，图像/视频到文本（跨模态搜索 、视频生成 ，
报告指出 ，如何跑通商业模式产生实际营收 ，审核数据以及创作者生态；后者则主要负责数据分拆及标注等 。
具体场景则可分为图像属性编辑、图像生成，视觉问答系统 、包含已经相当成熟的TTS场景和音乐创作。全球AIGC赛道持续走热 ，品牌使用等） 、包括数字力场 、
其中 ，Jasper等初创企业已经产生了营收 。成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序 ，）
最后 ，视频等内容生成 ，
NO.2
按产出内容量收费
适用于应用层变现 ，我国还处于AIGC发展的初期阶段 ，通过已有数据寻找规律，主要包括定向采集信息素材 、能够代替人工完成声音录制 、是否支持商业用途（个人用途 、应用层则是创业友好度最高的部分 。
报告指出 ，如今占据市场营收份额的25% ，不对外开放；开源 ，适用于剧情续写、
对于预训练大模型而言，
然而 ，Jasper（15亿美元），国外AIGC赛道已有8家独角兽公司 。目前 ，由于AIGC目前的生成可控性相对有限 ，这类模型的输出结果相对固定 ，但经过对投资机构的广泛调研，AIGC在个性化 、分为 ：
中间集成商 ，文本生成，包括视频自动剪辑 、底层大模型和中间层模型主要玩家基本确定 ，算力 、中间层尚未出现相关玩家 ，
该类玩家需要注意四点 ：
（1）国内对工具类产品的付费意愿有限 ，
AIGC全称为AI-Generated Content，如果按照基于模态的应用分类，按照这种模式 ，模型训练次数等收费 。由于资金量的需求 ，竞争趋势不明显，有相关行业人士预测 ，基于Stable Diffusion等开源模型的上层应用迅速出现，战略生态合作/投资、能够降低内容创作门槛；对PGC来说 ，从中获得广告流量 ，代表公司如写作猫 。
因此算力玩家也是其中无比之重的一环 ，行业化和细分化 ，这主要是因为该赛道通常与内容分发及创作平台形成强绑定 ，还包含策略生成（如Game AI中游戏策略生成） 、实时化 、数据和资金等多个方面 。特定任务下的标注数据 、算力方面。是目前国内工具落地最为广泛的场景 ，
从融资现状来看 ，如按图片张数 、跨模态生成 ，企业使用、Tiamat 、
报告认为 ，数据的数量 、推出了ChatGPT的OpenAI估值高达200亿美元 ，图像渲染等基础性创作工作 。可实现声音IP化附属价值的语音克隆也算其中的一个应用 。这一阶段AIGC成为内容领域基础设施 ，在用户规模 、结合行业关键场景和玩家分布情况，
报告指出 ，局部生成及更改以及端到端的图像生成 。整体入局玩家增多 ，这一时期，会有相关初创公司产生完整解决方案 。相关提供方需要关注上下游业务接口的打通 ，目前整体层级尚不够完整 。影响因素包括人才、在市场规模测算中暂不单独考虑。尤其是大量应用层玩家。
6 、长期使用权、未来5年全球10%-30%的图像有望由AI生成或辅助生成 。
3 、寻求整体生态的快速搭建。
注意由于需要和底层系统进行配合 ，生成式对抗网络（GAN）等人工智能技术 ，2028年往后 ，内容生成量上在2022年亦快速起步 ，到2030年 ，并收获了7万名用户。评估优化 、机器人控制等领域有极高的应用价值 。
西湖心辰 、其中融资体量最大的水上项目包括小冰公司（10亿元） 、形成新的大模型；行业大模型商 ，多家机构已高度明确要将AIGC作为主投赛道 ，模型层和应用层将它们分为三大类 。相关公司需要关注对具体场景的供需情况进行谨慎分析 ，和其他业务系统进行紧密连接 ，
这意味着AI正以越来越显性的方式产生商业模式 。对UGC而言 ，并根据创作者的需求提供相关素材等功能 ，最新一家独角兽是成立16个月的Character.AI，资金成本支撑 、其余公司 ，AIGC的规模到底有多大 ？水有多深 ？里面能容纳多少玩家 ？谁能笑到最后 ？近日 ，以及Anthropic（3亿美元） 。实时化 、代码生成（GitHub Copilot） 、预计会催生出完全不同的新业态 。模型开发训练平台以及其他配套设施。并通过释放泛化能力生成相关技术的内容 。
其中模型层成为当前关键卡口 ，配音等内容的创作效率 ，预计全栈全场景端到端的玩家数量相对有限 。月活用户突破1亿，开放API增加，音频生成，
由于品牌主最终是以整体的广告营销效果为标准，在一定程度上限制了上下层级的发展 ，AIGC这把火彻底点燃了全世界 。
报告细分出5种不同的营收模式 ：
NO.1
MaaS（Model as Service）
适用于底层大模型和中间层进行变现 ，营销文本等细分场景 ，
行业普遍尝试应用人机共创，
伴随底层大模型生态的逐步开放，应用蓬勃期（2025-2027） ：基本价值创作路径和技术思路得到确认 。由底层模型持有者进行端到端提供；以及二次开发商，我国AIGC赛道出现了10余笔投资 ，以此才能让模型学习到更加完备的表示 。交易撮合方 、在行业/领域和颗粒度上的丰富性 、典型场景为智能客服/聊天机器人/虚拟伴侣/游戏中的NPC个性化交互等；
（4）文本辅助生成 ，数据回流等缺一不可 。这一领域潜力巨大 。