ChatGPT賽道跑出來的兩個方向，不談概念，只談落地

lameihua

　　今天ChatGPT與AIGC方向大漲，海天瑞聲，萬興科技漲停、昆侖萬維、科大訊飛、神州泰岳等紛紛沖高，板塊機會再現。

　　這兩天陸陸續續有一些關于大模型的消息出來，比如昨晚OpenAI官方宣布ChatGPT將推出新的語音和圖像功能。公告稱，公司正在開始推出ChatGPT的新語音和圖像功能。它提供了一種新的、更直觀的接口類型，允許用戶進行語音對話或向ChatGPT展示用戶在談論的內容。

　　據官方介紹，語音和圖像為用戶提供了在生活中使用ChatGPT的更多方式。這種多模態理解力以及語音與圖像處理能力讓AI在各個行業的應用范圍擴得更大了，當然背后的是多模態輸出模式會進一步推高算力需求。帶動底層算力等基礎設施需求，更有望帶動智能終端人機交互模式等方面的變革。這一點大家也能想象的到其實。

　　還有昨天阿里云舉辦通義千問開源發布會，正式發布通義千問140億參數模型Qwen-14B及對話模型Qwen-14B-Chat，開源、免費。據介紹，Qwen-14B在眾多同尺寸20B以內開源模型中突出重圍，在MMLU、C-Eval、GSM8K、MATH、GaoKao-Bench等12個權威測評集上都取得了最優成績，超越所有測評中的SOTA大模型。

　　前天百川智能發布Baichuan2-53B閉源大模型，全面升級了Baichuan1-53B的各項能力。據介紹，Baichuan2-53B的數學和邏輯推理能力顯著提升，并通過高質量數據體系和搜索增強大幅降低了模型幻覺，是目前國內幻覺問題最低的大模型。

　　算力一直是大模型發展的支持，這兩天很多大模型的消息讓市場更關注算力方向，還有光模塊，之前孟晚舟提到的全面智能化戰略，還有臺積電、博通等開發新的產品，也有望增加光模塊的用量，也是增加了市場對光模塊的關注度。

　　AIGC為什么是主要的連接與輸出方向

　　去年元宇宙，今年大模型ChatGPT，這些都是這兩年科技領域比較火的熱點，元宇宙曾經被炒得不可一世，現在好像又沒有那么火了，之前參與的希壤，瑤臺，元璟，百度阿里騰訊這些好像也沒有什么實質性產品落地，什么原因？我們覺得還是門檻太高，很難馬上賺錢。

　　但是AIGC技術不一樣，好像這個技術有些實質性的研究進展，誰也沒有想到，在元宇宙、web3等概念大火的去年，AI憑借“創作”強勢崛起了，并且帶來了人們看得見的東西。

　　除了強化一些基建能力，AIGC還可以塑造出靈活有血有肉的虛擬形象，從而滲入元宇宙社交環節，強化用戶的參與、互動感。算是我們體會比較深的一種接近元宇宙的技術了，現在很多網站進行了迭代，大多數都選擇了AIGC新的交互模式，有數字人的入口，有gpt的交互和互動。AIGC已然成為了元宇宙領域的連接和輸出技術。

　　國內阿里巴巴、百度、騰訊等互聯網巨頭都注意到了AIGC這一未來的產業富礦，不過繞不開的一家公司就是百度。

　　百度CEO李彥宏之前強調過AIGC的重要性，他認為，AIGC不僅能夠提升內容生產小籠包，還能創造出有獨特價值的獨立視角的內容。百度AI可以在十分鐘內復原了《富春山居圖》的殘卷，其背后依賴的深度學習模型，即是百度的當家模型——文心大模型。文心大模型可以為多種AIGC應用提供支持。百度的AI助理，根本上其實算是多種AIGC應用的集合，包括文本生成、圖片生成，圖片轉換視頻等多種功能，最值得關注的一點是，其直接面向用戶與內容創作者，也就是說，AIGC技術的C端應用化正在實現。

　　這幾年，昆侖萬維更是發力元宇宙社交等領域，進軍AIGC，昆侖天工選擇開源，與百度一樣，昆侖萬維堅信開源能夠給AIGC帶來更長效的發展力，并致力于降低AIGC技術的使用門檻，讓AI能夠幫助更多內容創作者。產品上2021年4月研發出了百億參數的中文GPT-3模型。值得關注的是，在很多人忽略的音樂領域，昆侖萬維也取得了不錯的進展，于2022年1月啟動的SkyMusic已經可以實現生成商用級別的音樂。

　　今年六月，美圖一口氣發布了7款AIGC工具，包括AI視覺創作工具WHEE、口播視頻工具開拍、桌面端AI視頻編輯工具WinkStudio、美圖設計室2.0、數字人生成工具DreamAvatar、美圖AI助手RoboNeo、美圖視覺大模型MiracleVision（奇想智能）。

　　發展到現在，很多設計工具都可以重新被AI定義。AIGC能做到的是讓很多想法落地，同時開可以改變企業的商業模式，把TO C變成TO B，還是美圖，在用這個技術之前，美圖是一個做ToC的企業，但后來，美圖可以往ToB市場上轉變，因為美圖發布的7個產品絕大部分是針對B端的場景，當時美圖已經在C端的做的很大了，沒什么下潛的空間了，但存量市場已經挖掘差不多，用戶增長基本處于較為穩定的狀態，但ToB一直沒有機會開發，利用AIGC技術，可以將之前在C端的積累應用到B端，有望找到增量的機會。比較由C端轉向B端，影像方面的技術底層是共通的，以前C端用戶會用摳圖功能去摳出人物，換上好看的背景，而這些功能應用到B端的場景有很多。

　　游戲行業也是用這個技術比較多的，三七互娛在財報中說過，近年通過決策式AI、生成式AI進行技術迭代優化，打造一整套嵌入AI與大數據技術的數智化產品矩陣。另外，游戲工業化AI+應用也是個嘗試，將AIGC技術融入自研的美術設計中臺“圖靈”之中，賦能輔助文本、圖像、音頻、視頻等設計資產的生成、儲備與管理。

　　AIGC技術為什么受歡迎？

　　另一個問題，AIGC技術為什么受歡迎？因為能落地能賺錢，之前大家關心投資對象的產品，現在大家更關心產品什么時候能賺錢？元宇宙的很多技術還處于早期階段的技術收益高風險也高，距離落地也比較遠，相比之下大家更愿意去找那些已經可以落地賺錢的技術了，不論是對資本，還是對廠商，大家都雖然也關注元宇宙，但他們發現現階段似乎并不能為其賺錢。但有些技術可以做到了。

　　現在已經有一些做的比較成熟的AI應用類廠商，特別是AIGC類應用，比如Stable diffusion，還是midjourney，這些算是比較成熟的生成圖片式AI廠商。