AI绘画火了！AIGC首年开启，下一个万亿片即将爆发？
AI绘画成为AIGC首款落地产品。
AI绘画爆发式增长背后的开发公司，成为新的AI独角兽
自9月以来，名为《太空歌剧院》的人工智能绘画在美术比赛中获得金奖，直至人工智能绘画小工具的爆款，人工智能绘画完成了出圈到社会裂变的过程。
《太空歌剧院》与AI绘图工具Midjourney
根据易见爱画公布的数据，2022年9月30日至2022年11月12日期间，其小程序平台用户数从0增长至117万。其中，11.11的用户数。每日用户增加65.7万。
一见AI绘画是上海根从信息技术有限公司发布的人工智能绘画创作平台。团队来自英伟达、阿里巴巴等公司，专注于模型研究、算力优化等人工智能方向。
在人工智能绘画小程序中，用户只需输入关键词或上传图片，不到一分钟即可创建一张绘画图。
随着小程序的爆发式增长，短视频平台抖音也迅速上线了人工智能绘画特效。用户上传照片或点击屏幕，只需要几秒钟就可以制作出二维动画风格的图像。
抖音平台数据显示，12月6日，该特效已被超过2428.4万人次使用，并迅速升至特效热搜榜TOP1。
图/抖音base
人工智能绘画其实在2022年初就已经在社交平台上掀起了一场小规模的狂欢，但由于价格昂贵，推广也受到了限制。国外StableDiffusion公司开源后，业界在关键技术上取得了突破，很多基于StableDiffusion模型的应用陆续进入市场。
目前市面上主流的AI绘画模型有：Google的DiscoDiffusion、OpenAI的DALL-E2、Meta的Make-A-Scene、StabilityAI的StableDiffusion。
其中，Diffusion是一款可以说是当下顶尖技术的吸噪扩散模型。其工作原理是接收图像数据，逐渐对图像加入噪声，直到图像被破坏，变成完全噪声，然后从完全噪声到原始图像的逆向学习过程。从AI的角度来看，它看到的首先是一张充满噪点的图片，然后图片逐渐变亮，最后变成了一幅画。 值得注意的是，StableDiffusion是开源的，而OpenAI和Google还没有发布自己的AI模型。
公开记录显示，StableDiffusion的开源模式背后是StabilityAI，一家成立仅两年多的初创公司。其首席执行官EmadMostaque毕业于牛津大学，获得数学和计算机科学硕士学位，此前曾在多家对冲基金担任分析师。
今年10月，StabilityAI宣布获得1.01亿美元资金，由以支持开源着称的Coatue、Lightspeed和O'ShaughnessyVentures领投。据市场测算，本轮融资后，StabilityAI估值已达10亿美元，成为新的独角兽。
StabilityAI表示募集资金将用于开发图像、语言、视频、音频、3D等多样化开源模型。此外，资金将用于吸引更多人才，预计明年公司人员将从一百人增加到三百人左右。
浙商证券认为，AI绘画是AIGC的重要应用领域。近两年，扩散模型等关键技术取得突破，技术实用性显着提升，技术向生产力转化的机会也随之而来。随着像StableDiffusion这样的应用打破了这个循环，用户接受度和参与度不断提高，适用行业也不断增长。B头未来的商业化潜力，AI绘画+3D值得期待。
AIGC的指数级发展还有很多蓝海领域有待开发
所谓AIGC（AIGeneratedContent）是一种基于人工智能技术自动创作内容的新型生产范式。其技术主要包括两个方面：自然语言处理NLP和AIGC生成算法。其中，自然语言处理是一种理解人与计算机如何使用自然语言进行交互的方式。
总的来说，“AI+新的内容创作方式”是AIGC的两大核心关键词。
从互联网内容生产方式的发展来看，大致经历了三个阶段：PGC（expert-generatedcontent）-UGC（user-generatedcontent）-AIGC（AI-generatedcontent）。AIGC作为一种全新的内容创作方式，在创意性、表现力、创作速度、迭代传播速度等方面具有显着的技术优势。
最初，AIGC创建的内容格式主要是文本。经过2022年的爆发式增长，AIGC技术目前生产的内容格式，除了人工智能图形，现在已经扩展到包括文字、图片、视频、音频、代码、机器人等内容格式。
2022也因此被称为“AIGC元年”。红杉资本9月发表的一篇文章指出，生成式人工智能使机器大规模参与涉及数十亿人工作的知识和创造性工作，未来有望产生数万亿美元的经济价值。
作为AIGC的第一个破圈应用，AI绘画有望达到50-600亿规模。国泰君安分析师预测，未来5年，10-30%的图像内容将由人工智能生成，对应的市场规模将超过600亿。
根据中关村大数据产业联盟此前发布的《中国AI数字商业展望2021-2025》报告，预计到2025年中国人工智能数字业务核心支柱产业链规模将达到1853亿元，增速为1853亿元.未来五年约占57.7%。
AIGC的产业链包括硬件、NLP、算法算力、应用、数据生成和处理等几个环节，目前的产业布局基本集中在算法和应用开发环节，这也意味着上下游AIGC全产业链还有很多蓝海领域可以开发。
商业化还需要时间
然而，随着 AIGC的火爆，争议也随之而来。
总的来说，劳动力更替、版权纠纷、技术故障、政策监管是AIGC目前面临的最大问题。
百度创始人、董事长兼CEO李彦宏在今年的百度世界大会上提到，AIGC将展开三个发展阶段：第一阶段是“辅助阶段”，AIGC帮助人们创造内容；该阶段为“协同阶段”，AIGC以虚拟人与虚拟现实共存的形式出现，形成人机共生的局面；第三阶段是AIGC独立进行内容创作的“原创阶段”。
不过，相较于“就业”的担忧，业内人士更愿意将AIGC视为“文科学生的产业革命”。提高效率是对低端基地创建最直接的影响。
但另一方面，在AIGC发展的初期，必然需要大量的模型学习，必然要经历从模仿到创新的过程。目前，对于人工智能创造的内容，谁拥有版权还没有明确的定义。 致远研究院运营副总裁刘江在《亮见》中提到，人工智能版权问题的复杂性主要表现在两个方面：一是人工智能需要基于数据来创造和训练。
、数据的收集、使用、权利主张和商业使用在立法中仍不明确。其次，在支付方面，需要建立适当的利益分享机制，但目前还缺乏。因此，未来相关法律法规必须不断完善，才能更好地促进人工智能产业的进一步发展。
中国信息通信研究院发布《人工智能生成内容（AIGC）白皮书》指出，随着AIGC应用在国内的不断扩大，关于公平性、问责制和安全性的争议也越来越多。AIGC在技术算法、公司治理和政策监管等方面仍面临诸多困难。和挑战。
家居市场“落后”
“随着科技的发展，人工智能真的0-1做有想象力的事情。”华泰证券研究所认为，人脑的知识图谱是有限的。随着PGC和UGC的生产潜力逐渐消耗，人工智能技术将弥合数字世界内容消费与供给之间的差距。
创作新作品，资本永远是第一目标。
在繁忙的国外市场已有商业化的成功案例。除了StabilityAI，专注于文本生成的AIGC公司JasperAI此前宣布已完成1.25亿美元的A轮融资，估值为15亿美元。
此外，OpenAI的营业额已经达到数千万美元；StabilityAI拥有超过1000万多渠道日活跃用户，DreamStudio上线第一个月的收入就达到了数百万美元。JasperAI2022年营收有望突破9000万美元...
相对于国外市场的“诸神之战”，国内创投的发展要慢一些。迄今为止，只有TIAMAT是国内唯一一家进入融资阶段的人工智能绘画初创公司，可以公开查询。其他类似平台如6pen、draft.art、大画师Domo、盗梦网等均未进入融资阶段。
浙商证券认为，与国外一样，国内AIGC参与者也分为两类：一类是周边行业具有一定规模的公司，多为龙头企业；另一个是初创企业。
前者的代表是百度。8月，发布采用百度自主研发的行业级知识提升模型——文心模型的人工智能艺术创意辅助平台文心艺阁。后者的代表就是人工智能绘画的大热产品——TIAMAT。TIAMAT的背后是一个创业团队。
成立于2021年，由上海科技大学孵化。它在一年内聚集了重要的社区用户和商业客户，并获得了DCM数亿美元的天使投资。 AIGC在我国的产业链事业部图/《AIGC/AI生成内容产业展望报告》
“参考互联网的发展史，未来大企业很可能通过自研或收购的方式整合多种技术，提供更好的体验，打通各种场景，连接内容创作者、消费者、供应商等各方浙商证券认为，行业集中度将持续增长，AIGC也将融入元宇宙的复杂体系。
资本市场方面，自11月中旬以来，投资者一直关注AIGC旗下上市公司的布局。
根据全景路演数据显示，AIGC共有100个投资者提问，大部分出现在11月15日之后，主要集中在完美世界、中文在线、Torsi、资本在线、科兰奥杰米斯托等上市公司。
招商证券研报指出，相比国外，我国AIGC相关申请尚处于起步阶段。目前我国AIGC相关网站主要有视觉中国、蓝色光标、中文在线、昆仑万维等。
其中，视觉中国拥有丰富的数据集和图片素材。它目前提供4亿张图片、3000万个视频、35万首音乐曲目和其他可出售的材料。它是全球同类产品中最大的数字版权内容平台之一。一。依托海量资源，更方便地进行深度学习算法的训练和优化，在模型训练方面具有得天独厚的优势，有望打造AIGC的竞争力。
2020年，蓝色光标发布全新自主研发的智能营销产品Zbot。2021年，Zbot推出了全新的AI草稿模块。用户只需输入公司、产品、行业、职称四大关键内容，即可一键创建新稿。
蓝色光标最近发布了“创意画廊”，利用AIGC算法测试制作不同风格的抽象画。该机型的出现标志着公司AIGC领域的进一步拓展，能力范围从原来的AI写作扩展到AI绘画。
图/AIGC产业链及重点企业名单
浙商证券提到，一般在AIGC投资上，我们可以先关注有相关应用产品和场景的公司；,VR/AR产业生产成本利好附近厂商；另外，AIGC和AI绘画依赖于自然语言处理、计算机视觉和人工智能技术，可以关注有相关技术资源的厂商。