怎么去看生成式AI的竞争格局？

当前市面上的大模型，都属于生成式AI。这篇文章，作者分享了生成式AI在当前的市场格局，以及后续的发展趋势，供大家参考。

一、什么是生成式AI？

生成式AI（Generative AI），也称为生成式人工智能，是一种人工智能技术，它能够基于已有的数据生成新的数据实例，而不仅仅是识别或分类现有数据。这种技术的核心在于创造性地生成内容，而不是简单地进行分析或预测。

生成式AI的工作原理：

AI系统通过文本、图像、音频或视频等大量数据进行学习，系统识别数据中的模式和结构，理解数据的内在联系和规律，基于学习到的模式，AI构建生成模型，该模型能够生成新的数据实例，利用生成模型，AI能够创造出全新的内容，例如编写新的故事、生成新的图像或音乐等。

生成式AI的关键特点：

1、能够创造全新的内容，而不是仅仅复制或重现现有数据。

2、能够生成多样化的内容，提供广泛的应用可能性。

3、能够根据输入的数据或条件调整生成的内容。

二、当前市场格局 生成式AI（AIGC）行业的竞争格局在中国呈现出多元化和层次化的特点

中国生成式AI行业可以划分为基础设施层、模型层及应用层三个层级结构。在这一领域，头部上市公司主要有百度、科大讯飞、腾讯等，而未上市的AIGC产业领先公司包括抖音集团、华为、小冰、启元世界、创新奇智、影谱科技、拓尔思、云舶科技、联汇科技、一览科技、视拓云、智源研究院、出门问问、无界AI等。

从企业成立时间来看，华为公司入场较早，于1987年之前成立；而大多数企业在2000年前后成立，例如腾讯、百度、科大讯飞等，在注册资本方面，阿里巴巴和华为的注册资本较高，超过400亿元人民币，显示出这些成立较早的互联网科技巨头在当前市场上的规模优势，并能为生成式AI业务布局提供资金支持。

在产品布局方面，主流的生成式AI产品及大模型包括百度的文心一言、科大讯飞的星火大模型、腾讯的混元大模型和盘古大模型、华为的盘古大模型等，各家头部科技企业都在研发打造自己的大模型及生成式AI产品。

深度合成服务备案排名显示，网易算法备案数量排名第一，表明在深度合成服务领域，互联网大厂以及垂直领域的领军企业和创业公司都有所涉及。此外，中国生成式AI注册企业主要集中在北京市、上海市和广东省，其中北京市有百川智能、出门问问、百度等代表性企业；上海市有喔哇宇宙、英矽智能、设序科技等；广东省有妙语生画、翻江倒海、若愚科技等。

从波特五力竞争模型角度分析，中国生成式AI行业仍处于起步阶段，市场前景广阔，企业竞争激烈。上游主要为基础设施层，技术附加值较高，市场集中度较强，供应商议价能力较强；下游为应用层，消费者涉及各行各业，需求范围广，应用程度不断加深，消费者议价能力较弱；行业进入壁垒较高，现有企业对关键资源的控制程度较高，但行业增长迅速，吸引力较大，新进入者威胁较高；行业替代品威胁主要体现为行业内部产品及服务的替代和竞争，以及不同技术、新旧技术之间的更新迭代，整体来看有一定的替代品威胁；由于技术迭代快、市场需求大、细分赛道多，参与者数量较多，且互联网等头部企业掌握主要关键资源，整体来看行业现有企业竞争较为激烈。

在人工智能行业的竞争格局方面，中国人工智能企业数量较多，截至2019年，中国共有797家人工智能企业，约占全球人工智能企业总数的14.8%，仅次于美国。竞争派系中，百度、阿里云、腾讯、华为、京东和科大讯飞为人工智能平台的代表性企业；小米、平安科技、苏宁、滴滴等企业在融合产业方面表现活跃；商汤科技、旷视科技、云从科技和依图科技等独角兽公司通过与传统行业的合作，不断深化技术应用和市场竞争力。

人工智能企业的区域集中度较高，北京市、广东省、上海市和浙江省的企业数量合计占全国总数的83%，显示出行业发展的密集度。从企业布局及竞争力评价来看，百度、腾讯、阿里云、华为等头部平台企业已布局多项AI技术，而平安科技、京东、小米等融合性公司主要针对应用层进行技术布局。专利授权量方面，百度、华为、腾讯排名全国前三，显示出技术研发能力较强。

三、发展趋势

生成式AI（AIGC）正迅速成为推动创新和变革的关键技术。它通过快速发展的技术，实现了从单一模式到多模态的转变，能够处理并融合来自不同模态的信息，如文本、图像、声音等。这种多模态深度学习模型不仅能够发现不同类型模态之间的关系，还能将文本“翻译”成图像，或将图像变成视频等，为个性化内容创造提供了强大的支持。

而个性化内容的创造是生成式AI的另一大亮点。它利用大量数据，为用户创造高度个性化的内容，包括产品推荐、新闻文章、艺术和音乐等，与个人产生深层次的共鸣。此外，生成式AI还通过增强艺术家和创作者的创作过程来增强其能力，协助他们产生新的设计和音乐作品。

在对话式AI领域，生成式AI正朝着更逼真、更能感知情境的方向发展。随着自然语言处理能力的提升，AI将更好地理解和响应人类语言，使机器交互更加人性化。同时，生成式AI在医疗保健领域的应用也展现出巨大潜力，从提高医学成像的准确性到协助基因组学研究，甚至预测疾病爆发，AI正成为拯救生命和降低医疗成本的重要工具。

以及娱乐产业正在经历由AI驱动的视频内容革命，AI使电影制作人能够创造完全合成的演员、场景和特效，为讲故事开辟新的可能性。产品设计领域也将受益于生成式AI，AI算法帮助工程师和设计师优化产品的功能和美观性，推动更具可持续性、用户友好性和视觉吸引力的产品的诞生。

网络安全方面，面对日益复杂的网络威胁，生成式AI将在检测和减轻安全漏洞方面发挥关键作用，提高数字世界的安全性。同时，AI在模拟气候场景、优化能源消耗和增强可再生能源解决方案方面具有巨大潜力，有助于理解和减轻气候变化的影响。

教育领域也将从生成式AI中获益，个性化学习体验将成为未来教育的基石，通过人工智能驱动的导师和教育内容生成器，适应学生的个体需求，使教育变得更加便捷和有效。然而，随着生成式AI的普及，道德和监管问题也日益凸显。如何确保AI的“被遗忘权”、隐私保护和系统的可控性，将成为政策制定者和企业的重要议题。

技术路线和产品定位的演进也是生成式AI发展的关键。例如，Sora模型结合了先进的模型架构，能够生成连续的视频内容，预示着AI在视频生成领域的新突破。最终，生成式AI将在媒体、创意产业、游戏与仿真产业以及元宇宙世界中发挥重要作用，提供新的发展方向和信息交互方式，预示着一个充满创新和机遇的未来。

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