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區塊鏈行業專題研究：AIGC~Web3時代的生產力工具。AIGC（AI-Generated Content 人工智能生成內容）代表新一輪范式轉移的開始。 近期，硅谷的眾多一線 VC 們開始將目光瞄準 AI 初創公司，尤其是生成式 AI 藝術這 一領域。今年有兩家獨角獸 Stability 和 Jasper 均獲得了超過一億美元的融資，估值 突破十億美元。AIGC 賽道火爆不僅得益于技術進步、商業應用廣泛和需求增長，還 歸功于該賽道還處于早期。雖然大型科技公司捕獲了大量價值，初創企業仍有機會 突破。

AIGC 將是 Web3 時代的生產力工具。當我們邁入 Web3.0 時代，人工智能、關聯 數據和語義網絡構建，形成人與網絡的全新鏈接，內容消費需求飛速增長。UGC\PGC 這樣的內容生成方式將難以匹配擴張的需求。AIGC 將是新的元宇宙內容生成解決方 案。AIGC 的生成利用人工智能學習知識圖譜、自動生成，在內容的創作為人類提供 協助或是完全由 AI 產生內容。不僅能幫助提高內容生成的效率，還能提高內容的多 樣性。隨著 NLP（Natural Language Processing，自然語言處理）技術和擴散模型 （Diffusion Model）的發展，AI 不再僅作為內容創造的輔助工具，創造生成內容成 為了可能。由此，將來文字生成、圖片繪制、視頻剪輯、游戲內容生成皆可由 AI 替 代。

AIGC 技術主要涉及兩個方面：自然語言處理 NLP 和 AIGC 生成算法。自然語言處 理是實現人與計算機之間如何通過自然語言進行交互的手段。AIGC 生成算法主流的 有生成對抗網絡 GAN 和擴散模型。擴散模型已經擁有了成為下一代圖像生成模型的 代表的潛力。它具有精度更高、可擴展性和并行性，無論是質量還是效率均有所提 升，其快速發展成為 AIGC 增長的拐點性因素。同時，在機器學習的過程中，需要通 過大量的訓練來實現更準確的結果，目前以英偉達 A100 為主，對于底層算力需求將 有飛速增長。

AIGC 在文字、圖像、音頻、游戲和代碼生成中商業模型漸顯。近期我們研究了國 內外數十家 AIGC 相關企業，尤其在一些具備高重復性的任務、對于精度要求并不那 么高的領域應用已逐步成熟，并在探索商業模式中。目前圖片生產、文字生成較為 常見，這類 AIGC 服務大多數時候會以提供 SaaS 服務的形式變現。

AIGC 未來發展核心：大模型、大數據與大算力。結合自然語言的大模型與數據集 已成為 AIGC 發展的軟件基礎，OpenAI 的 Clip 模型基于 4 億組高質量的英文圖文對 應數據訓練而成；算力即權力將在 AIGC 數字時代更加凸顯， Stable Diffusion 目前 依賴于 4000 個英偉達 A100 的 GPU 集群，運營成本超 5000 萬美金。為了讓功能更 加精確，未來還將更多地基于語種去開發垂直類的應用，便于更有目的性地為特定 功能進行訓練。

AIGC 投資框架：軟硬件與數據集。生成算法、NLP 與算力決定 AIGC 能否運行，而 高質量的數據集決定了 AIGC 質量與商業模式。軟件層面主要包括自然語言處理技 術：谷歌、微軟、科大訊飛、拓爾思；AIGC 生成算法模型及數據集：英偉達、Meta、 百度、藍色光標、視覺中國、昆侖萬維。算力層包括：瀾起科技、中興通訊、新易 盛、天孚通信、寶信軟件、中際旭創等。