企业如何在这波AI人工智能浪潮实现战略布局？
当OpenAI发布ChatGPT时，没有人会意识到这一波人工智能浪潮在6个月内给人类社会带来目不暇接的变化。《三分钟五个问题快速认识ChatGPT》
同样的趋势，也将让AI的发展进入到其它行业，一个全民生产力爆发的时代似乎已经来到，中国的通用大模型创业便将迎来第一个赛点。
不少人还在观望：AIGC 到底是泡沫还是长期趋势？毕竟“过气”的元宇宙就是个例子。2021 年还被誉为“元宇宙元年”，2022年元宇宙全球投融金额高达 868.67 亿元人民币，但字节跳动、Meta、微软等大厂已经出现对元宇宙团队的大范围裁员的新闻。《为什么AIGC比元宇宙更火？》
事实上，元宇宙那种“离我们很远”的感觉，来自于帮助元宇宙发展的基础设施不成熟，需要大量的内容来形成“宇宙”。
元宇宙是一种趋势，还没有遇到爆发阶段，它对现实世界的影响可以忽略不计。AIGC 与 元宇宙不同。OpenAI将应用层模型放在ChatGPT 工具中中，其应用场景覆盖C端和B端，实现了技术与应用的融合。
对于技术来说，无论能否快速获得市场准入，最大的推动力仍然是“应用”，包括应用场景和应用层面。大模型并不是 OpenAI 的唯一优势。在OpenAI之前，大多数AI应用场景并没有直接体现在消费和营销场景中，而NLP（自然语言处理）底层的人工智能客服（AI外呼）被视为最广泛或最成熟的营销技术。
对于市场来说，无论概念如何崛起，要明确其价值，还得看其应用层面。数字经济应用实践专家骆仁童博士总结到，AIGC的核心技术不断演进，应用场景逐渐多元化，产品形态日趋成熟，AIGC正在不断释放其应用价值和商业潜力。
ChatGPT对文本领域带来了最直接的冲击，最初以聊天机器人的形式出现，但LLM模型（Large Language Model，大型语言模型）迅速进入了诗歌、小说、剧本甚至商业报告只是其基本技能，阅读、分析、总结和翻译也是如此。
在视觉媒体中，也出现了许多引人注目的技术。以Midjourny、StableDifussion、DALL-E为代表的AI图像生成技术改变了人类对图像创作的形式，人类只用语言就能“创作”图片。尽管这种创作方式带来了版权和劳动权的争议，但技术的发展和应用似乎并没有停止。当Adobe在2023年发布新版Photoshop时，“转动照片中的大象”不再是不可能的任务。《AI作画火爆出圈，大厂入局、遍地开花能卷出AIGC新赛道吗？》
AI技术在音频领域也取得了令人瞩目的进展。以Amper Music为代表的AI音乐生成技术可以根据用户的需求生成适合特定氛围的音乐。这些技术的出现使音乐变成了完全个性化的内容。它不再像推荐播放列表那样帮你找到适合你当前心情的音乐，而是可以根据你当前的心情生成音乐。未来，我们每个人都可以生活在“自己的BGM”中。《出道即巅峰！“AI孙燕姿”会颠覆乐坛吗？》
如今，在各种大型模型的开源环境下，AIGC已经进入大规模应用阶段。已经有很多科技公司已经开始向市场提供AIGC工具，用于客户服务、营销活动、广告投放等全链路解决方案。《五大行业应用，ChatGPT带动AIGC落地的20个场景》
AIGC大模型产业链，可分为提供算力的基础层、模型层和应用层。目前创业公司机会主要集中在模型层和应用层。其中大模型又分为像OpenAI 一样提供API调取服务的通用大模型和基于开源大模型做微调的、差异化大模型。
而通用大模型创业公司面临着来自大厂和高校/研究机构的竞争。这些公司主要可以分为两派：一是由AI大厂、公司的创业者组成的，另一则是由高校、研究机构的创业者组成的。虽然媒体信息仍然维持在火爆的状态，但资本市场普遍认为，面向通用大模型创业的窗口期已基本关闭。
在估值上跑得最快的是一直颇具神秘感的Minimax。其核心团队成员主要来自商汤科技、中科院等公司。此外，互联网创业公司中也有几家表现突出，如光年之外、王慧文的五元智能、前快手AI技术研发的核心人物李岩等。
在这些创业公司中，清华系的NLP创业者表现最为突出。唐杰参与的智谱AI、杨植麟参与的深言科技、岂凡超参与的面壁智能以及曾国洋参与的而岂凡超则尝试收购两家公司。
然而，通用大模型创业公司也面临着来自大厂和高校/研究机构的压力。短期内，大厂将推出自己的大模型产品，并争夺用户场景；而长期来看，只有少数公司能够在数据、算法、算力等方面与大厂抗衡。因此，这场竞赛最终可能会形成几家寡头垄断市场的局面。
这一点在海外市场已经得到证明。比如去年还风头正劲的美国独角兽Grammarly和Jasper，在GPT4发布后，现有功能被替换，价值迅速被稀释。
2023年3月时，OpenAI发布论文并开源新模型代码：一步绘制效果，每秒18张图片。有人因此评价“扩散模式Diffusion的时代已经结束”。此时，距离后者成为2022年“AIGC元年”诞生的重要技术基石还不到一年的时间。
因此，这波AI创业者，尤其是应用级公司，始终存在着互相争斗的困境：不做，错过了就输；做了可能很快被替代，同样是输。
那么，在 AIGC 趋势是已知的情况下，作为商业世界中的一员，又有哪些更为具体的事情需要布局？
业务端：AIGC大模型主导下，行业格局将彻底重组。随着人工智能技术的不断发展和应用，越来越多的企业开始意识到AIGC大模型的重要性。在营销、客服、内容创作等场景中，AIGC大模型已经取得了显著的成果，帮助企业提高效率、降低成本、提升用户体验。
数字经济应用实践专家骆仁童博士特别指出，企业经营中价值链的各个环节都会产生成本，当AIGC大模型结合到相对应的业务场景后，能进行业务的升级，也即意味着全方位提高企业的竞争优势。然而，要想在AIGC大模型领域取得成功，企业需要明确以下几点：
找准应用场景：企业需要针对自身的业务特点与应用场景进行梳理，确定哪些场景可以/需要用AIGC进行提升、优化甚至重构。这需要企业对自身业务清晰的认识，以便更好地利用AIGC技术。
布局企业级大模型：虽然目前已经有一些开源通用的大模型可以使用，但这些模型并不一定适合所有企业的需求。因此，企业需要考虑自己的数据安全问题，以及如何建立自己的企业级大模型，以满足自身的业务需求。
建立企业知识库/知识图谱：AIGC的发展离不开大量的垂直行业/专业数据集支撑。因此，企业需要建立一个结构化的、可复用的知识集群，包括行业Knowhow和企业知识两方面信息。这不仅可以帮助企业训练AIGC模型，还可以实现知识的高效共享和沉淀。
在技术端，AIGC大模型正逐渐成为一种重要的基础能力，这对于许多行业来说具有巨大的商业价值。然而，AIGC大模型也对初级角色的生存空间产生了威胁。因此，技术需要快速迭代，以应对这一挑战。
在这个时代，技术底层的机会在于将AIGC大模型应用于实际场景中，解决用户的实际问题。只有这样，才能真正把握住 AIGC大模型带来的机遇。
目前国内 AIGC大模型应用落地最快的是音频生成、图像生成与数字人。这三个领域的发展迅速，主要原因是它们有广泛的应用场景，能够解放人力，提高工作效率，延长服务时间。因此，技术服务需要关注这些领域，并与掌握垂直数据的公司合作，进行深度绑定。
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